nosql怎么多表查詢

sqlserver是微軟旗下一款數據庫軟件，今天一起看一下如何使用sqlserver來實現多表連接查詢。

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設備：聯想電腦

系統：win10

系統：sqlserver 2019

1、打開電腦后再開始界面中找到sqlserver 2019，雙擊打開sqlserver 2019。

2、可以看到當前有兩個數據表，一個班級表，一個學生表。加下來要將兩張表里面的數據查詢出來。

3、在文本域中輸入：select *? from banji select *? from student點擊執行按鈕。

4、這時就可以分別查詢出班級和學生的信息，如圖所示，只不過此時查詢出的數據是分開的，多表查詢就完成了。

常用的關系型數據庫有哪些

常見的關系型數據庫管理系統產品有Oracle、SQL Server、Sybase、DB2、Access等。 1.Oracle

Oracle是1983年推出的世界上第一個開放式商品化關系型數據庫管理系統。它采用標準的SQL結構化查詢語言，支持多種數據類型，提供面向對象存儲的數據支持，具有第四代語言開發工具，支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多種平臺。除此之外，它還具有很好的并行處理功能。Oracle產品主要由Oracle服務器產品、Oracle開發工具、Oracle應用軟件組成，也有基于微機的數據庫產品。主要滿足對銀行、金融、保險等企業、事業開發大型數據庫的需求。

2.SQL Server

SQL即結構化查詢語言（Structured Query Language，簡稱為SQL）。SQL Server最早出現在1988年，當時只能在OS/2操作系統上運行。2000年12月微軟發布了SQL Server 2000，該軟件可以運行于Windows NT/2000/XP等多種操作系統之上，是支持客戶機/服務器結構的數據庫管理系統，它可以幫助各種規模的企業管理數據。

隨著用戶群的不斷增大，SQL Server在易用性、可靠性、可收縮性、支持數據倉庫、系統集成等方面日趨完美。特別是SQL Server的數據庫搜索引擎，可以在絕大多數的操作系統之上運行，并針對海量數據的查詢進行了優化。目前SQL Server已經成為應用最廣泛的數據庫產品之一。

由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的操作，而且還要能熟練掌握Windows NT/2000 Server的運行機制，以及SQL語言，所以對非專業人員的學習和使用有一定的難度。

3.Sybase

1987年推出的大型關系型數據庫管理系統Sybase，能運行于OS/2、Unix、Windows NT等多種平臺，它支持標準的關系型數據庫語言SQL，使用客戶機/服務器模式，采用開放體系結構，能實現網絡環境下各節點上服務器的數據庫互訪操作。技術先進、性能優良，是開發大中型數據庫的工具。Sybase產品主要由服務器產品Sybase SQL Server、客戶產品Sybase SQL Toolset和接口軟件Sybase Client/Server Interface組成，還有著名的數據庫應用開發工具PowerBuilder。

4.DB2

DB2是基于SQL的關系型數據庫產品。20世紀80年代初期DB2的重點放在大型的主機平臺上。到90年代初，DB2發展到中型機、小型機以及微機平臺。DB2適用于各種硬件與軟件平臺。各種平臺上的DB2有共同的應用程序接口，運行在一種平臺上的程序可以很容易地移植到其他平臺。DB2的用戶主要分布在金融、商業、鐵路、航空、醫院、旅游等各個領域，以金融系統的應用最為突出。

5.Access

Access是在Windows操作系統下工作的關系型數據庫管理系統。它采用了Windows程序設計理念，以Windows特有的技術設計查詢、用戶界面、報表等數據對象，內嵌了VBA（全稱為Visual Basic Application）程序設計語言，具有集成的開發環境。Access提供圖形化的查詢工具和屏幕、報表生成器，用戶建立復雜的報表、界面無需編程和了解SQL語言，它會自動生成SQL代碼。

Access被集成到Office中，具有Office系列軟件的一般特點，如菜單、工具欄等。與其他數據庫管理系統軟件相比，更加簡單易學，一個普通的計算機用戶，沒有程序語言基礎，仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一點是，Access的功能比較強大，足以應付一般的數據管理及處理需要，適用于中小型企業數據管理的需求。當然，在數據定義、數據安全可靠、數據有效控制等方面,它比前面幾種數據庫產品要遜色不少。

什么是NoSQL數據庫

什么是NoSQL數據庫？從名稱“非SQL”或“非關系型”衍生而來，這些數據庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結構化存儲。這些數據庫自1960年就已經存在，但是直到現在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數據庫才流行起來。該數據庫最明顯的優勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數據庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數據結構，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

AWS開源可跨關聯式與NoSQL數據庫的查詢語言PartiQL

AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數據庫查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關聯式數據庫的結構化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結構化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數據庫中無固定結構（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數據庫服務，NoSQL數據庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。

企業資料分散在關聯式數據庫、非關聯式數據庫以及資料湖泊中。高度結構化的資料，儲存在SQL數據庫或是資料倉儲；無固定結構的資料則由鍵值儲存、圖形數據庫（Graph Database）、分類帳數據庫或是時間序列數據庫等NoSQL數據庫處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結構，或是可能為巢狀或是多值結構。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語言。

不同的資料儲存對應不同的查詢語言，當企業更換資料格式或是數據庫引擎時，可能還需要跟著改變應用程式和查詢語法，AWS提到，這對于資料的應用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統一不同類型數據庫存取方法，AWS發布了查詢語言PartiQL，這是個與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。

用戶可以使用PartiQL來查詢關聯式數據庫，像是在Redshift實作交易或是資料分析等應用，或對于Amazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對巢狀資料與半結構化資料例如Amazon Ion格式進行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數據庫等NoSQL數據庫，查詢無固定結構的資料。

AWS表示，PartiQL的出現，是為了滿足自家查詢和轉換大量資料的需求，其提供嚴格的SQL兼容性，可與標準SQL混合使用，執行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴充支持巢狀和半結構化資料，讓開發者以簡單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務的資料。

PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統上運作，才對應到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存，因此適用于不同的底層資料儲存。

雖然過去針對跨不同類型數據庫查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結構化查詢語言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個能夠完全解決這些問題的查詢語言。

目前AWS已在自家多項服務支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個月將會有更多的AWS服務支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列。現在PartiQL以Apache2.0授權許可開源，公開教學、規范以及參考實作，所有社群都能使用并參與貢獻。

nosql數據庫有哪些

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限于內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。