PostgreSQL 和 MySQL 是将数据组织成表的关系数据库。这些表可以根据每个表共有的数据链接或关联。关系数据库使您的企业能够更好地了解可用数据之间的关系，并帮助获得新的见解以做出更好的决策或发现新的机会。
在鱼台等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供成都网站建设、做网站 网站设计制作按需定制,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站制作,全网整合营销推广,成都外贸网站建设公司,鱼台网站建设费用合理。
PostgreSQL 和 MySQL 都依赖于 SQL（结构化查询语言），这是与管理系统交互的标准语言。SQL 允许使用具有简单结构的几行源代码连接表，大多数非技术员工可以快速学习。
使用 SQL，分析师不需要知道订单表在磁盘上的位置、如何执行查找以查找特定订单或如何连接订单表和客户表。数据库编译查询并计算出正确的数据点。
MySQL 和 PostgreSQL 都支持 JavaScript Object Notation (JSON) 存储和传输数据，尽管 PostgreSQL 也支持 JSONB，这是 JSON 的二进制版本，它消除了键的重复和无关的空格。
除了传统的支持机制外，这两个数据库都提供强大的社区支持。
PostgreSQL，也称为 Postgres，是一种开源关系数据库，因其可靠性、灵活性和对开放技术标准的支持而享有盛誉。PostgreSQL 支持非关系和关系数据类型。它被称为当今可用的最兼容、最稳定和最成熟的关系数据库之一，并且可以轻松处理复杂的查询。
PostgreSQL 的特性包括：
PostgreSQL 这是一个“一刀切”的解决方案，适用于许多寻求经济高效的方法来改进其数据库管理系统 (DBMS) 的企业。它具有足够的可扩展性和多功能性，可以通过强大的扩展生态系统快速支持各种专业用例，涵盖时间序列数据类型和地理空间分析等工作。作为开源数据库解决方案构建的 PostgreSQL 完全不受许可限制、供应商锁定的可能性或过度部署的风险。PostgreSQL 通过对象关系数据库管理系统 (ORDBMS) 进行管理。
PostgreSQL 负责管理业务活动的在线事务处理 (OLTP)协议的企业数据库管理员提供了理想的解决方案，包括电子商务、客户关系管理系统 (CRM) 和财务分类帐。它也是管理接收、创建和生成的数据分析的理想选择。
这些是 PostgreSQL 的一些主要优点：
MySQL — 一种快速、可靠、可扩展且易于使用的开源关系数据库系统 — 旨在处理关键任务、高负载的生产应用程序。它是一种常见且易于启动的数据库，内存、磁盘和 CPU 利用率较低，有关系数据库管理系统 (RDMS) 管理。MySQL Community Edition 是一个由活跃的在线社区支持的免费下载版本。
MySQL 功能包括所有 SQL 标准命令以及事务和 ACID 合规性（代表原子性、一致性、隔离性和持久性）。
两个最常见的关系数据库是什么 MySQL 和 Oracle。MySQL 不是 SQL Server 的同义词，SQL Server 是 Microsoft 许可产品，与 MAC OS X 缺乏兼容性。
MariaDB 经常与 MySQL 混淆，它是 MySQL 的一个开源分支，速度更快，提供更多存储引擎 (12)，但功能有限。MySQL 和 MariaDB 使用的存储引擎都是 InnoDB。InnoDB 提供标准的 ACID 兼容特性。与 MySQL 不同，MariaDB 不支持数据屏蔽或动态列表。
MySQL 通常用作 Web 数据库来存储各种信息类型，从单个信息数据点到为组织提供的产品或服务的完整列表。它是LAMP（Linux 操作系统、Apache HTTP 服务器、MySQL RDBMS 和 PHP 编程语言）的基础组件，这是一种有助于创建API、Web 应用程序和网站的软件堆栈模型。
MySQL Workbench 是一个单一的、集成的可视化 SQL 平台，用于 MySQL 数据库的创建、开发、设计和管理。
MySQL 为市场提供了许多好处，包括：
PostgreSQL 和 MySQL 之间有很多不同之处。特性、功能和优势方面的一些差异如下：
总之，PostgreSQL 和 MySQL 都有不同的用途，它们之间的选择取决于企业目标和资源。一般来说，PostgreSQL 是一个更强大、更高级的数据库管理系统，非常适合需要在大型环境中快速执行复杂查询的组织。但是，对于预算和空间更受限制的公司来说，MySQL 是一个理想的解决方案。
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 获得数据库驱动
//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 创建连接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建发送sql语句的对象
Statement st = conn.createStatement();
// 执行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 处理结果
while(rs.next()){
//这个地方就是给你的封装类属性赋值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("删除成功！");
}
// 关闭连接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
自学方法：
1、作为一个初学者，你必须明确系统的学习方案，我建议一定有一个指导的人，全靠自己学，放弃的几率非常大，在你对于web前端还没有任何概念的时候，需要一个人领进门，之后就都靠自己钻研，第一步就是确定web前端都需要哪些内容，并且在多少时间内学完，建议时间6个月保底。
2、视频为主，书为辅。很多初学者在学习前端的时候非常喜欢去买书，但是最后的结果是什么？看来看去什么都不会写，所以在这里给大家提醒，书可以看，但是是在建立于你已经对于某个知识点有了具体操作的执行后，在用书去巩固概念，这样更加利于你对于知识的理解。
3、对于学习技术来讲，掌握一个学习方法是非常重要的，其实对于学习web前端来讲，学习方法确实很多都是相通的，一旦学习方法不对，可能就会造成“方法不对，努力白费”。其实关于这方面还是很多的，我就简单说个例子，有的人边听课边跟着敲代码，这样就不对，听课的时候就专心听，做题的时候就专心做题，这都是过来人的经验，一定要听。根据每个人的不同，可能学习方法也会有所出路，找到适合你自己的学习法方法是学习的前提。
4、不建议自己一个人瞎学，在我了解学习编程的这些人来看，从零基础开始学并且最后成功做这份工作的其实并没有几个，我觉得大部分原因就是因为他们都不了解web前端是干什么的，学什么的，就盲目的买书看，到处找视频看，最后看着看着就放弃了，所以我建议初学者在没有具体概念之前，还是找有经验的人请教一下，聊过之后你就会知道web前端具体是干什么的，该怎么学，这是我个人的小建议，可以不采纳。
自学路线：
第1阶段：前端页面重构(4周)
内容包含了：(PC端网站布局项目、HTML5+CSS3基础项目、WebApp页面布局项目)
第2阶段：JavaScript高级程序设计(5周)
内容包含：(原生JavaScript交互功能开发项目、面向对象进阶与ES5/ES6应用项目、JavaScript工具库自主研发项目)
第3阶段：PC端全栈项目开发(3周)
内容包含：(jQuery经典交互特效开发、HTTP协议、Ajax进阶与PHP/JAVA开发项目、前端工程化与模块化应用项目、PC端网站开发项目、PC端管理信息系统前端开发项目)
第4阶段：移动端项目开发(6周)
内容包含：(Touch端项目、微信场景项目、应用Angular+Ionic开发WebApp项目、应用Vue.js开发WebApp项目、应用React.js开发WebApp项目)
第5阶段：混合(Hybrid,ReactNative)开发(1周)
内容包含：(微信小程序开发、ReactNative、各类混合应用开发)
第6阶段：NodeJS全栈开发(1周)
内容包括：(WebApp后端系统开发、一、NodeJS基础与NodeJS核心模块二、Express三、noSQL数据库)
基础书籍：
1、《Head First HTML与CSS(第2版)》，入门真的是经典书籍，手把手教学，丰富的案例让你从 0 开始学前端。
2、《CSS权威指南(第三版)》，这本书作为 CSS 的经典著作，把原理讲得非常的通透，除了 w3c 标准，算最权威的一本了，毕竟权威指南。
3、《CSS揭秘》神书，47 个 css 技巧让你在面对各种 css 问题的时候游刃有余。是 css 书籍中评分最高的了，css 进阶必备。
4、《javascript语言精粹》，这本书可以在入门之前了解一下基本语法，以及在学习之前可以了解下 JS 里面的精粹以及糟粕，虽然这本书很薄很薄，但是值得反复去读的一本书。
5、《JavaScript DOM编程艺术(第2版)》，本书在简洁明快地讲述JavaScript和DOM的基本知识之后，通过几个实例演示了专业水准的网页开发技术，透彻阐述了平稳退化等一批至关重要的 JavaScript编程原则和最佳实践。
6、《JavaScript权威指南》：犀牛书是每个FE都绕不过的一本书，可以先大致通读几遍，也可以把其当作工具书，时时翻阅。
视频教程:
网页链接
什么是NoSQL
大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年，这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词，大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写，并深感愤怒：“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上，它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不足，各种各样的NoSQL数据库应运而生。
为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库，对关系型数据库的理解是必不可少的。那么，就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。
关系型数据库简史
1969年，埃德加?6?1弗兰克?6?1科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文，首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是，刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物，因此论文反响平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文，终于引起了大家的关注。
科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升，加之使用简单、性能优越等优点，关系型数据库得到了广泛的应用。
通用性及高性能
虽然本书是讲解NoSQL数据库的，但有一个重要的大前提，请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问，对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。
突出的优势
关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库，它的突出优势主要有以下几点:
保持数据的一致性(事务处理)
由于以标准化为前提，数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)
可以进行JOIN等复杂查询
存在很多实际成果和专业技术信息(成熟的技术)
这其中，能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下，用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN，对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要，这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。
关系型数据库的不足
不擅长的处理
就像之前提到的那样，关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理：
大量数据的写入处理
为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更
字段不固定时应用
对简单查询需要快速返回结果的处理
。。。。。。
NoSQL数据库
为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年)，NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
易于数据的分散
如前所述，关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的，就是说，各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散。相反，NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上，减少了每个服务器上的数据量，即使要进行大量数据的写入操作，处理起来也更加容易。同理，数据的读入操作当然也同样容易。
提升性能和增大规模
下面说一点题外话，如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据，那么只有两个选择：一是提升性能，二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。
首先，提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法，程序方面也不需要进行变更，但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器，需要花费的资金往往不只是原来的2倍，可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单，但是成本较高。
另一方面，增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更，但由于使用廉价的服务器，可以控制成本。另外，以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。
不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗？
NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话，NoSQL数据库的应用就没有意义吗?
答案是否定的。的确，它在处理大量数据方面很有优势。但实际上NoSQL数据库还有各种各样的特点，如果能够恰当地利用这些特点将会是非常有帮助。具体的例子将会在第2章和第3章进行介绍，这些用途将会让你感受到利用NoSQL的好处。
希望顺畅地对数据进行缓存(Cache)处理
希望对数组类型的数据进行高速处理
希望进行全部保存
多样的NoSQL数据库
NoSQL数据库存在着“key-value存储”、“文档型数据库”、“列存储数据库”等各种各样的种类，每种数据库又包含各自的特点。下一节让我们一起来了解一下NoSQL数据库的种类和特点。
NoSQL数据库是什么
NoSQL说起来简单，但实际上到底有多少种呢?我在提笔的时候，到NoSQL的官方网站上确认了一下，竟然已经有122种了。另外官方网站上也介绍了本书没有涉及到的图形数据库和对象数据库等各个类别。不知不觉间，原来已经出现了这么多的NoSQL数据库啊。
本节将为大家介绍具有代表性的NoSQL数据库。
key-value存储
这是最常见的NoSQL数据库，它的数据是以key-value的形式存储的。虽然它的处理速度非常快，但是基本上只能通过key的完全一致查询获取数据。根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具三种。
临时性
memcached属于这种类型。所谓临时性就是 “数据有可能丢失”的意思。memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止的时候，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据(旧数据会丢失)。
在内存中保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
数据有可能丢失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等属于这种类型。和临时性相反，所谓永久性就是“数据不会丢失”的意思。这里的key-value存储不像memcached那样在内存中保存数据，而是把数据保存在硬盘上。与memcached在内存中处理数据比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的。但数据不会丢失是它最大的优势。
在硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)
数据不会丢失
两者兼具
Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具，且集合了临时性key-value存储和永久性key-value存储的优点。Redis首先把数据保存到内存中，在满足特定条件(默认是15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的key发生变更)的时候将数据写入到硬盘中。这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性。这种类型的数据库特别适合于处理数组类型的数据。
同时在内存和硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)
适合于处理数组类型的数据
面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型。它们属于NoSQL数据库，但与key-value存储相异。
不定义表结构
面向文档的数据库具有以下特征：即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用。关系型数据库在变更表结构时比较费事，而且为了保持一致性还需修改程序。然而NoSQL数据库则可省去这些麻烦(通常程序都是正确的)，确实是方便快捷。
可以使用复杂的查询条件
跟key-value存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据。虽然不具备事务处理和JOIN这些关系型数据库所具有的处理能力，但除此以外的其他处理基本上都能实现。这是非常容易使用的NoSQL数据库。
不需要定义表结构
可以利用复杂的查询条件
面向列的数据库
Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。
面向行的数据库和面向列的数据库
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长进行以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被称为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。
高扩展性
面向列的数据库具有高扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度)，所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，利用面向列的数据库的优势，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，应用起来十分困难。
高扩展性(特别是写入处理)
应用十分困难
最近，像Twitter和Facebook这样需要对大量数据进行更新和查询的网络服务不断增加，面向列的数据库的优势对其中一些服务是非常有用的，但是由于这与本书所要介绍的内容关系不大，就不进行详细介绍了。
总结：
NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。
NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。
NoSQL不是为了替代SQL而出现的，它是一种替补方案，而不是解决方案的首选。
绝大多数的NoSQL产品都是基于大内存和高性能随机读写的（比如具有更高性能的固态硬盘阵列），一般的小型企业在选择NoSQL时一定要慎重！不要为了NoSQL而NoSQL，可能会导致花了冤枉钱又耽搁了项目进程。
NoSQL不是万能的，但在大型项目中，你往往需要它！
