可以使用腾讯手机管家备份,
它的备份速度很省时间,而且之后很完整的还原到电脑或者手机里了
我是挺信任这个得,而且就算换手机也不怕
随时都可以还原到你的新手机里,资料肯定也不会丢失的.
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入.
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的.比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术.并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题.并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响.在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的.在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响.
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前,先向系统发出请求,对其加锁.加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象.
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术.
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突.MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份.
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写.包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）.一个支持事务（Transaction）的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求.
None
一些系统不提供原子性.
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性.
镜像分为同步和异步.
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中.
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
BDB：BDB
全称是 "Berkeley DB",它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat
Software开发.BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力.在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能.事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回.
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度.典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C ◆ ◆编写的.另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易.
实现语言有：C, C◆◆, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标.
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储,数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据.
Hadoop
文件系统：文件系统是用来存储和管理文件,并且提供文件的查询、增加、删除等操作.
直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令,就可以看到当前目录下的文件夹、文件.
文件存储在哪里?硬盘
通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件,就像本地的ls命令一样.
看到这里,不少人可能会觉得,分布式文件系统不过如此,很简单嘛.事实真的是这样的么?
潜在问题
如果要存储PB级或者EB级的数据,成千上万台机器组成的集群是很常见的,所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀.
这是一张HDFS的架构简图：
client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上,从而发起查询.此外,不仅是查询文件,写入文件的时候也是先去请教NameNode,看看应该往哪个DateNode中去写.
为了某一份数据只写入到一个Datanode中,而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题,需要通过冗余备份的方式来进行容错处理.所以呢,HDFS在写入一个数据块的时候,不会仅仅写入一个DataNode,而是会写入到多个DataNode中,这样,如果其中一个DataNode坏了,还可以从其余的DataNode中拿到数据,保证了数据不丢失.
实际上,每个数据块在HDFS上都会保存多份,保存在不同的DataNode上.这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法.
此时此刻呢我们来看一下完整的文件写入的流程：
大文件要写入HDFS,client端根据配置将大文件分成固定大小的块,然后再上传到HDFS.
读取文件的流程：
①.、client询问NameNode,我要读取某个路径下的文件,麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上?
文件写入的流程：
NameNode确实会回放editlog,但是不是每次都从头回放,它会先加载一个fsimage,这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照,然后再在这个基础上回放editlog,完成后,会清空editlog,再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage,方便下一次加载.
这样,全量回放就变成了增量回放,但是如果NameNode长时间未重启过,editlog依然会比较大,恢复的时间依然比较长,这个问题怎么解呢?
SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程,它会定期地将editlog写入fsimage,然后情况原来的editlog,从而保证editlog的文件大小维持在一定大小.
俗话说"一山不容二虎",两个NameNode只能有一个是活跃状态active,另一个是备份状态standby,我们看一下两个NameNode的架构图.
两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog,保持状态一致可以相互替换.
因为active的NameNode挂了之后,standby的NameNode要马上接替它,所以它们的数据要时刻保持一致,在写入数据的时候,两个NameNode内存中都要记录数据的元信息,并保持一致.这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的,并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能.
进行数据同步操作的过程如下：
active NameNode有操作之后,它的editlog会被记录到JournalNode中,standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步,同时standby NameNode会监听记录的变化.这样做的话就是实时同步了,并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能.
优点：
缺点：
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