MongoDB与HBase:非关系型数据库的对比与分析
# 导入必要的模块
import pandas as pd
# 创建MongoDB和HBase的数据框,并进行比较
mongo_data = {'Collection Size (MB)': [10, 20, 30],
'Read Latency (ms)': [1, 2, 3],
'Write Latency (ms)': [10, 20, 30]}
hbase_data = {'Region Count': [100, 200, 300],
'Read Latency (ms)': [10, 20, 30],
'Write Latency (ms)': [50, 100, 150]}
# 将数据转换为pandas数据框
mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data)
hbase_df = pd.DataFrame(hbase_data)
# 打印数据框
print("MongoDB DataFrame:")
print(mongo_df)
print("\nHBase DataFrame:")
print(hbase_df)
# 进行比较,合并数据框,并打印结果
comparison_df = pd.concat([mongo_df, hbase_df], axis=1)
comparison_df.columns = ['MongoDB Collection Size (MB)', 'MongoDB Read Latency (ms)', 'MongoDB Write Latency (ms)',
'HBase Region Count', 'HBase Read Latency (ms)', 'HBase Write Latency (ms)']
print("\nComparison DataFrame:")
print(comparison_df)
这段代码首先导入了必要的模块,并创建了模拟的MongoDB和HBase的数据。然后,它使用pandas将这些数据转换为数据框,并打印出来。最后,它通过pandas的concat
函数合并两个数据框,并打印出合并后的数据框,以便进行比较。这个过程展示了如何将两个不同类型的数据库(一个是键值存储型,一个是列族型)的数据进行整合和对比。
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