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怎么学python
建网站原本是网站策划师、网络程序员、网页设计师等，应用各种网络程序开发技术和网页设计技术配合操作的协同工作。成都创新互联专业提供成都网站建设、做网站,网页设计,网站制作(企业站、响应式网站设计、电商门户网站)等服务,从网站深度策划、搜索引擎友好度优化到用户体验的提升,我们力求做到极致!
俗话说得好，“摩天大楼从地起”，学习任何编程语言都一定要把该语言的基础打牢，而怎么打地基呢？秘诀只有一条：多敲代码多敲代码多敲代码。学习前期建议找一本讲python基础的书或博客，把里面的例题跟着操作一遍，在基础打扎实后，可上一些比较出名的竞赛项目的网站如kaggle等，通过做项目去巩固知识。
推荐书籍:《Python基础教程(第3版)》Magnus Lie Hetland著
推荐理由：全面介绍了Python的基础知识、基本概念，高级主题，还有Python程序测试、打包、发布等知识，及10个具有实际意义的Python项目的开发过程，涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。
基础知识
代码规范
1. 缩进
相比于其他语言用大括号和end来标识代码块，python语言比较“独特”，其通过代码的缩进来标识所属代码块，通常4个空格为一个缩进，可用tab键实现。缩进是python代码的重要组成部分，若你的代码缩进格式不正确，如同一段代码块语句缩进不一致，首句未顶格等，都会运行出错。
#一个完整的语句首句要顶格
i=0
#同一代码块的语句应缩进一致
for i in range(5):
print(i)
i+=1
2. 注释
编程语言的注释，即对代码的解释和说明。给代码加上注释，可提高代码的可读性，当你阅读一段他人写的代码时，通过注释迅速掌握代码的大致意思，读起代码将更加得心应手。
python语言的注释分为单行注释和多行注释，在注释符后的内容计算机会自动跳过不去执行。
单行注释：在需注释语句前加“#”，可在代码后使用，也可另起一行使用
i=1 #在代码后使用注释
#另起一行使用注释
多行注释：在语句开头和结尾处加三个单引号或三个双引号（前后须一致）
'''
使用单引号的多行注释
'''
"""
使用双引号的多行注释
"""
使用注释除了起到望文生义，迅速了解代码意思的作用外，还有一个小妙处，可以将某段未完成或需要修改的代码隐蔽起来，暂时不让计算机执行。
3. 多行语句
python中默认以行结束作为代码结束的标记，而有时候为了阅读方便，我们需要将一个完整代码跨行表示，这时候我们可以使用续行符：反斜杠“\”来将一行语句分为多行显示：
score = eng_score + \
math_score + \
his_score
注意：若语句中使用大括号{}、中括号[]或小括号()将数据括起来，则不需要使用续行符，如下所示：
name=['Ada','Ailsa','Amy',
'Barbara','Betty','Blanche'
'Carina','Carrie','Carry'
'Daisy','Darcy','Diana']
什么是算法
在学习使用python之前，要先明确使用python的目的是什么？作为一名数据分析工作者，我们并不需要使用python语言来设计程序，只需要使用python来完成算法的实现。那么算法又是什么呢？
算法是指解决某项问题的流程或步骤，我们可以用一个很贴近生活的例子去理解，假如你需要做一道“西红柿炒鸡蛋”，根据菜谱：先准备食材，然后下油热锅，将西红柿倒进去翻炒后，加入蛋液翻炒至熟。
这就是我们完成“西红柿炒鸡蛋”这道菜所用的“算法”，而完成这个算法所需要的就是原料和操作说明，下面来看看原料和说明是什么。
变量
Python语言中的“原料”即对象,在python里万物皆对象,而对象通过引用变量唯一存在,引用上面的例子,可以将”鸡蛋”理解为”对象”,而给它取的名字”小红家鸡生的蛋”则是”变量”。
变量的概念想必大家不会陌生,和中学方程中学的变量基本上是一致的.变量可以理解为对事物的一个代号或者贴的一个标签,是一个可重复使用的量;而不同于方程中的变量,编程语言中的变量不仅仅是数值型, 还可以是字符型、逻辑型等其他数据类型。
1. 变量的性质
先定义后使用在python中引用变量需要先定义，否则会报错，但与其他编程语言如C语言不同，python定义变量不需要事先定义变量类型，变量类型随变量所赋值的类型决定可重复赋值及运算在python中变量可以重复赋值使用，变量间也可相互赋值，同时可以对变量进行运算操作#变量可重复赋值
i=2
i=3
#可对变量做运算
i+1
#查看变量的数据类型
type(a)
2. 变量的命名规则
只能包含：数字、字母、下划线不能以数字开头，不能包含python保留字、关键字、函数名慎用小写字母l和大写字母O, 避免与数字1和0混淆建议用驼峰命名法，即以单词加“"命名，如:studentname#查看python有哪些保留字
import keyword
print(keyword.kwlist)
3. 变量的赋值
基本赋值在python中，我们使用“=”对变量进行赋值，如“x=3"。这里要注意，数据和变量是分开存储的，即在内存中先建立数据“3”，然后建立一个标记“x”，再将x指向内存中的值。若重新对变量x赋值为“2”，实质上是修改了数据的引用，变量x重新指向内存中的数据“2”。
多重赋值对同一对象可以引用多个变量，例如一个人可以有多重身份，Mr Li 是一位父亲，同时也是一位教师，不同的变量，实质指向的对象是同一事物。father = teacher = 'Mr Li'
多元赋值对多个变量同时赋值，等号两边可加括号可不加a,b,c=1,2,3
(a,b,c)=(1,2,3)
语句
了解完算法中的“原料”，我们再来看看算法中的“操作说明”是什么呢？算法中的“操作说明”可以说是算法的“灵魂”，就好像一道菜完成的作品如何，很大程度取决于厨师的厨艺（即做菜秘籍）。构成算法“操作步骤”的是语句，其中包含python的基本语句和控制流程语句。控制流程语句的语法相对较复杂，在后面的文章再继续介绍，我们先认识一下python的基本语句：
其实前面我们已经接触过python的基础语句：赋值语句，赋值语句较简单不展开介绍，下面主要介绍python另一个使用特别广泛的基础语句：输出与输入语句。
1. 输出语句
python中输出值的方式主要有两种：表达式和print( )函数，两者的区别在于，表达式输出的结果为一个python对象，而在实际运用中，为方便阅读，通常需要按照一定格式输出结果，print( )函数就很好地解决此问题。
print( )语法：
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
print( )参数：
objects -- 复数，表示可以一次输出多个对象。输出多个对象时，需要用 , 分隔。sep -- 用来间隔多个对象，默认值是一个空格。end -- 用来设定以什么结尾。默认值是换行符 “\n”，可换成其他字符串。file -- 要写入的文件对象。flush -- 输出是否被缓存通常决定于 file，但如果 flush 关键字参数为 True，流会被强制刷新。#打印多个值，设置中间分隔符为“-”
print("广州","上海","深圳",sep="-")
#先以默认结尾符"\n"输出，再以结尾符设置为“-”，注意区别二者区别
print("广州")
print("上海")
print("深圳")
print("广州",end="-")
print("上海",end="-")
print("深圳",end="-")
以上代码实行结果为：
2. 输入语句
在python中获取键盘输入数据的函数是input()函数，input函数会自动将输入的数据转为字符串类型，并自动忽略换行符，同时可给出提示字符串。如果需要得到其他类型的数据，可对其进行强制性类型转换。
input( )语法：
input([prompt])
input( )参数：
prompt: 给输入者的提示信息，可选参数age=input("请输入您的年龄：")
或如何了解缺少哪些官方文件
如果我不得不用一个短语来描述Elasticsearch，我会说：
目前，Elasticsearch在十大最受欢迎的开源技术中。 公平地说，它结合了许多本身并不独特的关键功能，但是，当结合使用时，它可以成为最佳的搜索引擎/分析平台。
更准确地说，由于以下功能的结合，Elasticsearch变得如此流行：
· 搜索相关性评分
· 全文搜索
· 分析（汇总）
· 无模式（对数据模式无限制），NoSQL，面向文档
· 丰富的数据类型选择
· 水平可扩展
· 容错的
通过与Elasticsearch进行合作，我很快意识到，官方文档看起来更像是所谓文档的"挤压"。 我不得不在Google上四处搜寻，并且大量使用stackowerflow，所以我决定编译这篇文章中的所有信息。
在本文中，我将主要撰写有关查询/搜索Elasticsearch集群的文章。 您可以通过多种不同的方式来实现大致相同的结果，因此，我将尝试说明每种方法的利弊。
更重要的是，我将向您介绍两个重要的概念-查询和过滤器上下文-在文档中没有很好地解释。 我将为您提供一组规则，以决定何时使用哪种方法更好。
在阅读本文后，如果我只想让您记住一件事，那就是：
当我们谈论Elasticsearch时，总会有一个相关性分数。 相关性分数是严格的正浮点数，表示每个文档满足搜索标准的程度。 该分数是相对于分配的最高分数的，因此，分数越高，文档与搜索条件的相关性越好。
但是，过滤器和查询是您在编写查询之前应该能够理解的两个不同概念。
一般来说，过滤器上下文是一个"是/否"选项，其中每个文档都与查询匹配或不匹配。 一个很好的例子是SQL WHERE，后面是一些条件。 SQL查询总是返回严格符合条件的行。 SQL查询无法返回歧义结果。
另一方面，Elasticsearch查询上下文显示了每个文档与您的需求的匹配程度。 为此，查询使用分析器查找最佳匹配。
经验法则是将过滤器用于：
· 是/否搜索
· 搜索精确值（数字，范围和关键字）
将查询用于：
· 结果不明确（某些文档比其他文档更适合）
· 全文搜索
此外，Elasticsearch将自动缓存过滤器的结果。
在第1部分和第2部分中，我将讨论查询（可以转换为过滤器）。 请不要将结构化和全文与查询和过滤器混淆-这是两件事。
结构化查询也称为术语级查询，是一组查询方法，用于检查是否应选择文档。 因此，在很多情况下，没有真正必要的相关性评分-文档匹配或不匹配（尤其是数字）。
术语级查询仍然是查询，因此它们将返回分数。
名词查询 Term Query
返回字段值与条件完全匹配的文档。 查询一词是SQL select * from table_name where column_name =...的替代方式
名词查询直接进入倒排索引，这可以使其快速进行。 在处理文本数据时，最好仅将term用于keyword字段。
名词查询默认情况下在查询上下文中运行，因此，它将计算分数。 即使所有返回的文档的分数相同，也将涉及其他计算能力。
带有过滤条件的 名词 查询
如果我们想加速名词查询并使其得到缓存，则应将其包装在constant_score过滤器中。
还记得经验法则吗？ 如果您不关心相关性得分，请使用此方法。
现在，该查询没有计算任何相关性分数，因此，它更快。 而且，它是自动缓存的。
快速建议-对文本字段使用匹配而不是名词。
请记住，名词查询直接进入倒排索引。名词查询采用您提供的值并按原样搜索它，这就是为什么它非常适合查询未经任何转换存储的keyword字段。
多名词查询 Terms query
如您所料，多名词查询使您可以返回至少匹配一个确切名词的文档。
多名词查询在某种程度上是SQL select * from table_name where column_name is in...的替代方法
重要的是要了解，Elasticsearch中的查询字段可能是一个列表，例如{“ name”：[“ Odin”，“ Woden”，“ Wodan”]}。如果您执行的术语查询包含以下一个或多个，则该记录将被匹配-它不必匹配字段中的所有值，而只匹配一个。
与名词查询相同，但是这次您可以在查询字段中指定多少个确切术语。
您指定必须匹配的数量-一，二，三或全部。 但是，此数字是另一个数字字段。 因此，每个文档都应包含该编号（特定于该特定文档）。
返回查询字段值在定义范围内的文档。
等价于SQL select * from table_name where column_name is between...
范围查询具有自己的语法：
· gt 大于
· gte 大于或等于
· lt 小于
· lte 小于或等于
一个示例，该字段的值应≥4且≤17
范围查询也可以很好地与日期配合使用。
正则表达式查询返回其中字段与您的正则表达式匹配的文档。
如果您从未使用过正则表达式，那么我强烈建议您至少了解一下它是什么以及何时可以使用它。
Elasticsearch的正则表达式是Lucene的正则表达式。 它具有标准的保留字符和运算符。 如果您已经使用过Python的re软件包，那么在这里使用它应该不是问题。 唯一的区别是Lucene的引擎不支持^和$等锚运算符。
您可以在官方文档中找到regexp的完整列表。
除正则表达式查询外，Elsticsearch还具有通配符和前缀查询。从逻辑上讲，这两个只是regexp的特殊情况。
不幸的是，我找不到关于这三个查询的性能的任何信息，因此，我决定自己对其进行测试，以查看是否发现任何重大差异。
在比较使用rehexp和通配符查询时，我找不到性能上的差异。如果您知道有什么不同，请给我发消息。
由于Elasticsearch是无模式的（或没有严格的模式限制），因此当不同的文档具有不同的字段时，这是一种很常见的情况。 结果，有很多用途来了解文档是否具有某些特定字段。
全文查询适用于非结构化文本数据。 全文查询利用了分析器。 因此，我将简要概述Elasticsearch的分析器，以便我们可以更好地分析全文查询。
每次将文本类型数据插入Elasticsearch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。根据分析器的配置方式，这会影响您的搜索功能，因为分析器也适用于全文搜索。
分析器管道包括三个阶段：
总有一个令牌生成器和零个或多个字符和令牌过滤器。
1）字符过滤器按原样接收文本数据，然后可能在对数据进行标记之前对其进行预处理。 字符过滤器用于：
· 替换与给定正则表达式匹配的字符
· 替换与给定字符串匹配的字符
· 干净的HTML文字
2）令牌生成器将字符过滤器（如果有）之后接收到的文本数据分解为令牌。 例如，空白令牌生成器只是将文本分隔为空白（这不是标准的）。 因此，Wednesday is called after Woden， 将被拆分为[Wednesday, is, called, after, Woden.]。 有许多内置标记器可用于创建自定义分析器。
删除标点符号后，标准令牌生成器将使用空格分隔文本。 对于绝大多数语言来说，这是最中立的选择。
除标记化外，标记化器还执行以下操作：
· 跟踪令牌顺序，
· 注释每个单词的开头和结尾
· 定义令牌的类型
3）令牌过滤器对令牌进行一些转换。您可以选择将许多不同的令牌过滤器添加到分析器中。一些最受欢迎的是：
· 小写
· 词干（存在多种语言！）
· 删除重复
· 转换为等效的ASCII
· 模式的解决方法
· 令牌数量限制
· 令牌的停止列表（从停止列表中删除令牌）
标准分析器是默认分析器。 它具有0个字符过滤器，标准令牌生成器，小写字母和停止令牌过滤器。 您可以根据需要组成自定义分析器，但是内置分析器也很少。
语言分析器是一些最有效的即用型分析器，它们利用每种语言的细节来进行更高级的转换。 因此，如果您事先知道数据的语言，建议您从标准分析器切换为数据的一种语言。
全文查询将使用与索引数据时使用的分析器相同的分析器。更准确地说，您查询的文本将与搜索字段中的文本数据进行相同的转换，因此两者处于同一级别。
匹配查询是用于查询文本字段的标准查询。
我们可以将匹配查询称为名词查询的等效项，但适用于文本类型字段（而在处理文本数据时，名词应仅用于关键字类型字段）。
默认情况下，传递给查询参数的字符串（必需的一个）将由与应用于搜索字段的分析器相同的分析器处理。 除非您自己使用analyzer参数指定分析器。
当您指定要搜索的短语时，将对其进行分析，并且结果始终是一组标记。默认情况下，Elasticsearch将在所有这些标记之间使用OR运算符。这意味着至少应该有一场比赛-更多的比赛虽然会得分更高。您可以在运算符参数中将其切换为AND。在这种情况下，必须在文档中找到所有令牌才能将其返回。
如果要在OR和AND之间输入某些内容，则可以指定minimum_should_match参数，该参数指定应匹配的子句数。 可以数字和百分比指定。
模糊参数（可选）可让您忽略错别字。 Levenshtein距离用于计算。
如果您将匹配查询应用于关键字keyword字段，则其效果与词条查询相同。 更有趣的是，如果将存储在反向索引中的令牌的确切值传递给term查询，则它将返回与匹配查询完全相同的结果，但是会更快地返回到反向索引。
与匹配相同，但顺序和接近度很重要。 匹配查询不了解序列和接近度，因此，只有通过其他类型的查询才能实现词组匹配。
match_phrase查询具有slop参数（默认值为0），该参数负责跳过术语。 因此，如果您指定斜率等于1，则短语中可能会省略一个单词。
多重比对查询的功能与比对相同，唯一的不同是多重比对适用于多个栏位
· 字段名称可以使用通配符指定
· 默认情况下，每个字段均加权
· 每个领域对得分的贡献都可以提高
· 如果没有在fields参数中指定任何字段，那么将搜索所有符合条件的字段
有多种类型的multi_match。 我不会在这篇文章中描述它们，但是我将解释最受欢迎的：
best_fields类型（默认值）更喜欢在一个字段中找到来自搜索值的令牌的结果，而不是将搜索的令牌分配到不同字段中的结果。
most_fields与best_fields类型相反。
phrase类型的行为与best_fields相同，但会搜索与match_phrase类似的整个短语。
我强烈建议您查阅官方文档，以检查每个字段的得分计算准确度。
复合查询将其他查询包装在一起。 复合查询：
· 结合分数
· 改变包装查询的行为
· 将查询上下文切换到过滤上下文
· 以上任意一项
布尔查询将其他查询组合在一起。 这是最重要的复合查询。
布尔查询使您可以将查询上下文中的搜索与过滤器上下文搜索结合在一起。
布尔查询具有四个可以组合在一起的出现（类型）：
· must或"必须满足该条款"
· should或"如果满足条款，则对相关性得分加分"
· 过滤器filter或"必须满足该条款，但不计算相关性得分"
· must_not或“与必须相反”，不会有助于相关度得分
必须和应该→查询上下文
过滤器和must_not→过滤器上下文
对于那些熟悉SQL的人，必须为AND，而应为OR运算符。 因此，必须满足must子句中的每个查询。
对于大多数查询，提升查询与boost参数相似，但并不相同。 增强查询将返回与肯定子句匹配的文档，并降低与否定子句匹配的文档的得分。
如我们在术语查询示例中先前看到的，constant_score查询将任何查询转换为相关性得分等于boost参数（默认值为1）的过滤器上下文。
让我知道是否您想阅读另一篇文章，其中提供了所有查询的真实示例。
我计划在Elasticsearch上发布更多文章，所以不要错过。
你已经读了很长的内容，所以如果你阅读到这里：
综上所述，Elasticsearch符合当今的许多用途，有时很难理解什么是最佳工具。
如果不需要相关性分数来检索数据，请尝试切换到过滤器上下文。
另外，了解Elasticsearch的工作原理也至关重要，因此，我建议您始终了解分析器的功能。
Elasticsearch中还有许多其他查询类型。 我试图描述最常用的。 我希望你喜欢它。
(本文翻译自kotartemiy ✔️的文章《Deep Dive into Querying Elasticsearch. Filter vs Query. Full-text search》，参考：)
ASCII 就是字符串。
有效的ASCII码输入字符是0到9的十六进制数代码值30到39，和大写字符A到F的十六进制数代码值41到46这些字母数字字符。
VB10 0011 0010（16#32）；0011 0100（16#34）；01000101（16#45）对照ASCII码表可知，32对应2，34对应4，45对应E由于VB20开始需要占3个字节，所以每个字节的一半得到相应的数值。
目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：
（1）键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。
（2）列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
（3）文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。
掌握Java编程语言，包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用；
熟练掌握jvm（sun hotspot和ibm j9）内存模型、gc垃圾回收调优等技能；
精通JVM,JMM,MVC架构，熟练使用struts2。
熟练使用spring、struts、ibatis构建应用系统。
熟练使用Servlet，jsp，freemark等前端技术。
熟练使用axis搭建基于SOAP协议的WebService服务接口。
熟练使用MAVEN构建项目工程。
熟练使用tomcat等web服务。
熟练使用mysql等关系型数据库，熟悉mysql集群搭建。
熟练使用redis等NOSQL技术。
熟悉tcp、http协议。
熟悉nginx、haproxy等配置。
熟悉javascript、ajax等技术。
熟悉主流分布式文件系统FastDFS等。
熟悉JMS，可熟练使用ActiveMQ。
底层计算机理解内存管理/数据挖掘系统
可靠性和可用性如何理解~
jsp和sever lap对比
数据库到界面，字符集转化
基栈
jvm优化cup高的时候如果分析和监控
java curb突出细节问题
分布式缓存文档如何分流
迁移数据库垂直分割
高并发如何处理前端高并发应用层
LB设计load balance
负载均衡
防网络攻击
数据日志事件监控后通知
数据库事务实现的底层机制
字符串空格输入的网络攻击
Quartz框架的底层原理
数据库同步中不通过数据库引擎直接读日志等方式同步数据
分布式
微服务
还有很多内容。路非常远啊 。
Membase
Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。
Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。
通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。
Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。
这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能，类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性：
◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术（内存，固态硬盘，磁盘）
◆ 可选的写操作一一异步，同步（基于复制，持久化）
◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]
◆ 多线程低锁争用
◆ 尽可能使用异步处理
◆ 自动实现重复数据删除
◆ 动态再平衡现有集群
◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。
MongoDB
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。
主要功能特性：
◆ 面向集合存储，易存储对象类型的数据
“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。
◆ 模式自由
模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
◆支持动态查询
◆支持完全索引，包含内部对象
◆支持查询
◆支持复制和故障恢复
◆使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）
◆自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性
◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言
◆文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）
BSON（Binary Serialized document Format）存储形式是指：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。
◆可通过网络访问
MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。
MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。
Hypertable
Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中，Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。
Apache Cassandra
Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。
主要特性：
◆ 分布式
◆ 基于column的结构化
◆ 高伸展性
Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
CouchDB
所用语言： Erlang
特点：DB一致性，易于使用
使用许可： Apache
协议： HTTP/REST
双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制
MVCC – 写操作不阻塞读操作
可保存文件之前的版本
Crash-only（可靠的）设计
需要不时地进行数据压缩
视图：嵌入式 映射/减少
格式化视图：列表显示
支持进行服务器端文档验证
支持认证
根据变化实时更新
支持附件处理
因此， CouchApps（独立的 js应用程序）
需要 jQuery程序库
最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。
例如：CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。
和其他数据库比较，其突出特点是：
◆ 模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。
◆ 真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。
◆ 多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。
◆ 范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。
◆ 列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。
◆ 分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。
问度娘，啥都有。
values:值，数据 在非事物型的nosql数据库中，例如redis数据库是：key-values数据库，俗称：键-值 values就是数据，他对应的是key值，程序可以通过getValues(key) 的方式来获取数据。
