數據資料庫

㈠ 什麼是資料庫表

在關系資料庫中，資料庫表是一系列二維數組的集合，用來代表和儲存數據對象之間的關系。它由縱向的列和橫向的行組成；

例如一個有關作者信息的名為 authors 的表中，每個列包含的是所有作者的某個特定類型的信息，比如「姓氏」，而每行則包含了某個特定作者的所有信息：姓、名、住址等等。

對於特定的資料庫表，列的數目一般事先固定，各列之間可以由列名來識別。而行的數目可以隨時、動態變化，每行通常都可以根據某個（或某幾個）列中的數據來識別，稱為候選鍵。

DataTable 架構定義

表的架構（即結構）由列和約束表示。 使用 DataColumn 對象以及 ForeignKeyConstraint 和 UniqueConstraint 對象定義 DataTable 的架構。 表中的列可以映射到數據源中的列、包含從表達式計算所得的值、自動遞增它們的值，或包含主鍵值。

按名稱引用表中的列、關系和約束是區分大小寫的。 因此，一個表中可以存在兩個或兩個以上名稱相同（但大小寫不同）的列、關系或約束。 例如，您可以有Col1和col1。

以上內容參考：網路-資料庫表

㈡ 數據、資料庫、資料庫系統的區別

數據的四個基本概念

數據

數據是資料庫中存儲的基本對象，描述事物的符號記錄稱為數據。數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。

資料庫（DB）

是長期儲存在計算機內、有組織的、可共享的大量數據的集合

資料庫管理系統（DBMS）

DBMS是一個大型復雜的基礎軟體系統，位於用戶與操作系統之間的一層數據管理軟體。DBMS能夠科學地組織和存儲數據、高效地獲取和維護數據。

DBMS具有數據定義（提供資料庫定義語言DDL），數據組織、存儲和管理（提供數據操作語言DML），資料庫的事務管理和運行管理（安全性等），資料庫的建立和維護等功能。

資料庫系統（DBS）

資料庫系統由資料庫、資料庫管理系統（及其應用開發工具）、應用程序、資料庫管理員四部分構成。

資料庫、資料庫系統、資料庫管理系統三者的區別

范圍最大的是資料庫系統DBS（database system），在概念上包含其他兩者。資料庫系統中，最外層的是資料庫應用系統DBAS（datebase application system），中間是資料庫管理系統DBMS（database management system），最里層才是資料庫DB（database）。資料庫系統是為了適應數據處理的需要而發展起來的一種較為理想的數據處理系統，也是一個為了實際可運行的存儲、維護和應用系統提供數據的軟體系統，是存儲介質 、處理對象和管理系統的集合體。

資料庫中的信息是通過資料庫管理系統來進行組織、存儲、管理、開發，資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫。

而資料庫管理系統是前端與用戶交互的應用系統和資料庫之間的媒介，是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，用於建立、使用和維護資料庫。

大白話個人理解

最煩用概念來解釋概念，按我個人的理解，可以把數據理解成一堆堆的貨物，資料庫就好比是一個大倉庫，想法設法要把各種量級的數據要給放進去，放好。而資料庫管理系統則要想辦法管理好這個倉庫，怎麼維護好讓數據別丟失，怎麼又快又省地增刪改查數據。而資料庫應用系統，就是提供給用戶的訪問介面，學過Web的東西可以結合MVC來理解這一點。

資料庫就好比Model，負責底層；數據管理系統好比Controller，負責交互；View好比視圖，封裝好讓用戶來用。而整個「MVC「合起來並稱資料庫系統，很多時候也簡稱資料庫，是廣義上的資料庫。

㈢ 資料庫都有哪些

資料庫是一組信息的集合，以便可以方便地訪問、管理和更新，常用資料庫有：1、關系型資料庫；2、分布式資料庫；3、雲資料庫；4、Nosql資料庫；5、面向對象的資料庫；6、圖形資料庫。

計算機資料庫通常包含數據記錄或文件的聚合，例如銷售事務、產品目錄和庫存以及客戶配置文件。

通常，資料庫管理器為用戶提供了控制讀寫訪問、指定報表生成和分析使用情況的能力。有些資料庫提供ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)遵從性，以確保數據的一致性和事務的完整性。

資料庫普遍存在於大型主機系統中，但也存在於較小的分布式工作站和中端系統中，如IBM的as /400和個人計算機。

資料庫的演變

資料庫從1960年代開始發展，從層次資料庫和網路資料庫開始，到1980年代的面向對象資料庫，再到今天的SQL和NoSQL資料庫和雲資料庫。

一種觀點認為，資料庫可以按照內容類型分類:書目、全文、數字和圖像。在計算中，資料庫有時根據其組織方法進行分類。有許多不同類型的資料庫，從最流行的方法關系資料庫到分布式資料庫、雲資料庫或NoSQL資料庫。

常用資料庫：

1、關系型資料庫

關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的，它是一個表格資料庫，其中定義了數據，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。

關系資料庫由一組表組成，其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別，並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。

結構化查詢語言(SQL)是關系資料庫的標准用戶和應用程序介面。關系資料庫易於擴展，並且可以在原始資料庫創建之後添加新的數據類別，而不需要修改所有現有應用程序。

2、分布式資料庫

分布式資料庫是一種資料庫，其中部分資料庫存儲在多個物理位置，處理在網路中的不同點之間分散或復制。

分布式資料庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體，並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。

3、雲資料庫

雲資料庫是針對虛擬化環境(混合雲、公共雲或私有雲)優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。

雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。

4、NoSQL資料庫

NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。

NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時，它們是最有效的。

5、面向對象的資料庫

使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中，但是面向對象資料庫非常適合於這些項。

面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如，關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象，而不是字母數字值。

6、圖形資料庫

面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合，其中每個節點表示一個實體，每個邊表示節點之間的連接。

圖形資料庫在分析互連方面越來越受歡迎。例如，公司可以使用圖形資料庫從社交媒體中挖掘關於客戶的數據。

訪問資料庫:DBMS和RDBMS

資料庫管理系統(DBMS)是一種允許您定義、操作、檢索和管理存儲在資料庫中的數據的軟體。

關系資料庫管理系統(RDBMS)是上世紀70年代開發的一種基於關系模型的資料庫管理軟體，目前仍然是最流行的資料庫管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle資料庫、IBM DB2和MySQL是企業用戶最常用的RDBMS產品。DBMS技術始於20世紀60年代，支持分層資料庫，包括IBM的信息管理系統和CA的集成資料庫管理系統。一個關系資料庫管理系統（RDBMS）是一種資料庫管理軟體是在20世紀70年代開發的，基於關系模式，仍然是管理資料庫的最普遍的方式。

希望能幫助你還請及時採納謝謝

㈣ 資料庫有哪些

目前比較常見的資料庫：

• SQL是用於訪問和處理資料庫的標準的計算機語言。

• MySQL是小型的開源的關系型資料庫管理系統。

• SQL Server 是 Microsoft 開發的關系資料庫管理系統。

• Oracle資料庫系統是目前世界上流行的關系資料庫管理系統。

• DB2是關系型資料庫平台，其採用多進程多線索的結構，支持多用戶或應用程序在同一條SQL 語句中查詢不同資料庫和數據。

• PostgreSQL 是一個對象-關系資料庫伺服器，號稱 "世界上最先進的開源關系型資料庫"。

• Hadoop是個很流行的分布式計算解決方案，Hive是基於hadoop的數據倉庫工具，hive 構建在基於靜態批處理的Hadoop 之上。

• GreenPlum採用了MPP(大規模並行處理)，是一個由多個獨立的資料庫服務組合成關系型資料庫集群。

• ECharts 是一個使用 JavaScript 實現的開源可視化庫，涵蓋各行業圖表。

• R是一種集統計分析與圖形顯示為一體的統計分析軟體，具有很強的互動性。

• python是一種跨平台的計算機程序設計語言，被廣泛用於系統管理任務的處理和Web編程。

目前，這些資料庫都在樹懶學堂有相關教程，可以跟著一步一步學習

㈤ 資料庫是什麼

資料庫，可視為電子化的文件櫃，即存儲電子文件的處所。

所謂「資料庫」是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。在資料庫中，用戶可以對文件中的數據進行新增、查詢、更新、刪除等操作。

因為使用io流文件存儲數據有很多弊端如文件存儲數據存儲效率低、不管存還取操作都較麻煩、一般只能保存小量字元串數據等。為了解決這些弊端，才有資料庫的出現，使用資料庫存儲數據就可以很好的解決這些弊端。

(5)數據資料庫擴展閱讀：

資料庫的結構：

一個資料庫由一個或一組數據表組成。每個資料庫都以文件的形式存放在磁碟上，即對應於一個物理文件。不同的資料庫，與物理文件對應的方式也不一樣。

對於dBASE,FoxPro和Paradox格式的資料庫來說，一個數據表就是一個單獨的資料庫文件，而對於Microsoft Access、Btrieve格式的資料庫來說，一個資料庫文件可以含有多個數據表。

資料庫中的數據是以表為單位進行組織的。一個表是一組相關的按行排列的數據；每個表中都含有相同類型的信息。表實際上是一個二維表格，例如，一個班所有學生的考試成績，可以存放在一個表中，表中的每一行對應一個學生，這一行包括學生的學號，姓名及各門課程成績。

參考資料來源：網路-資料庫

㈥ 數據是如何存入資料庫中的

在一些數據量比較大，而且操作資料庫頻繁的。此時需要將數據表datatable整塊的存入資料庫中。

首先得新建一個資料庫

DataTable once_rec_date = new DataTable();

這個資料庫得跟目標資料庫的列的位置和大小都得一樣。特別是類型，和位置。就是列的位置和目標資料庫的位置，順序得 一模一樣。因為都是塊存儲，所以地址什麼的都得一樣，千萬不能少一列，自增列可以空在那邊。

(6)數據資料庫擴展閱讀

資料庫入門基礎知識：

資料庫的分類

關系型資料庫： 經過數學理論驗證 可以保存現實生活中的各種關系數據， 資料庫中存儲數據以表為單位；非關系型資料庫：通常用來解決某些特定的需求如：數據緩存，高並發訪問。 存儲數據的形式有多種，舉例：Redis資料庫：通過鍵值對的形式存儲數據。

創建資料庫：CREATE DATABASE database_name

刪除資料庫：DROP DATABASEdatabase_name

選擇資料庫：USEdatabase_name

創建數據表：CREATE TABLE table_name (column_name column_type)

刪除數據表：DROP TABLE table_name

更新數據表信息：

添加表欄位：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE

使用FIRST關鍵字可以將新增列的順序調整至數據表的第一列：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE FIRST

使用AFTER關鍵字可以將新增列調整至數據表的指定列之後：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE AFTER old_column

㈦ 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個

（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個

（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個

（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。

（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。

㈧ 什麼是資料庫

資料庫就是儲存數據的地方。在電腦中，在內存中，在硬碟中的東西都是存儲在資料庫中的數據。而這些數據所待的地方就叫做資料庫。也可以稱為電子化的「文件櫃」。

在計算機科學與應用中的資料庫意味著今後數據會越來越龐大，也意味著數據在以後的發展中在重多的科學還有應用中要運用到更多的數據。

(8)數據資料庫擴展閱讀：

資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如伺服器群集、或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能沖量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度的分類方式。

不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，同時支持多種查詢語言。早期比較流行的資料庫模型有三種，而在當今的互聯網中最常見的就是關系型資料庫和非關系型資料庫。

㈨ 現在主流資料庫

主流的資料庫有：

1、MySQL

MySQL是一個關系型資料庫管理系統，由瑞典MySQL AB 公司開發，屬於Oracle旗下產品。

MySQL 是最流行的關系型資料庫管理系統之一，在 WEB 應用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，關系資料庫管理系統) 應用軟體之一。

2、SQL Server

SQL Server是Microsoft 公司推出的關系型資料庫管理系統。

具有使用方便可伸縮性好與相關軟體集成程度高等優點，可跨越從運行Microsoft Windows 98 的膝上型電腦到運行Microsoft Windows 2012 的大型多處理器的伺服器等多種平台使用。

3、Oracle Database

Oracle Database，是甲骨文公司的一款關系資料庫管理系統。

它是在資料庫領域一直處於領先地位的產品。系統可移植性好、使用方便、功能強，適用於各類大、中、小、微機環境。它是一種高效率、可靠性好的、適應高吞吐量的資料庫方案。

(9)數據資料庫擴展閱讀

資料庫的類型

1、關系資料庫

關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。 常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。

在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。

2、非關系型資料庫

非關系型資料庫，指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。非關系型資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。

所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統的上限。

而一致性哈希算則指的是非關系型資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法，該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那麼准確。

㈩ 資料庫有哪幾種

一、關系資料庫

關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。

雖然關系型資料庫有很多，但是大多數都遵循SQL（結構化查詢語言，Structured Query Language）標准。 常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。

查詢語句：SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。

新增語句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 該語句可以理解為向table中的param1，param2，param3欄位中分別插入value1，value2，value3。

更新語句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。

刪除語句：DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。

去重查詢：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param，但是param中重復的值只能出現一次。

排序查詢：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param，並且要按照param1升序的順序進行排序。

總體來說， 資料庫的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。

關系型資料庫對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關系型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優，而且精確度更高。

由於結構化數據的規模不算太大，數據規模的增長通常也是可預期的，所以針對結構化數據使用關系型資料庫更好。關系型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關系型資料庫無疑可以很好的滿足。

二、非關系型資料庫（NoSQL）

隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統的上限。

而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法，該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那麼准確。

這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。

但盡管如此，NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如資料庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用於大數據處理工作。

NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。

對於非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理，並不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的；

而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。

NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，並且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。

目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標准，它現在有四種大的分類：

1、鍵值對存儲（key-value）：代表軟體Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢，而缺點是需要存儲數據之間的關系。

2、列存儲：代表軟體Hbase，它的優點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。

3、文檔資料庫存儲：代表軟體MongoDB，它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統一查詢語言。

4、圖形資料庫存儲：代表軟體InfoGrid，它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形資料庫很難使用。

安全

資料庫安全涉及保護資料庫內容、其所有者和用戶的所有各個方面。它的范圍從防止有意的未經授權的資料庫使用到未經授權的實體（例如，個人或計算機程序）無意的資料庫訪問。

資料庫訪問控制涉及控制誰（一個人或某個計算機程序）可以訪問資料庫中的哪些信息。該信息可以包括特定的資料庫對象（例如，記錄類型、特定記錄、數據結構）;

對特定對象的特定計算（例如，查詢類型或特定查詢），或者使用到前者的特定訪問路徑（例如，使用特定索引）或其他數據結構來訪問信息）。

資料庫訪問控制由使用專用受保護安全 DBMS 介面的特別授權（由資料庫所有者）人員設置。

這可以在個人基礎上直接管理，或者通過將個人和特權分配給組，或者（在最復雜的模型中）通過將個人和組分配給角色，然後授予權利。數據安全可防止未經授權的用戶查看或更新資料庫。使用密碼，用戶可以訪問整個資料庫或它的子集，稱為「子模式」。

例如，員工資料庫可以包含有關單個員工的所有數據，但一組用戶可能僅被授權查看工資數據，而其他用戶僅被允許訪問工作歷史和醫療數據。如果 DBMS 提供了一種互動式輸入和更新資料庫以及查詢資料庫的方法，則此功能允許管理個人資料庫。

數據安全通常涉及保護特定的數據塊，包括物理保護（即免受損壞、破壞或移除；例如，參見物理安全），或將它們或它們的一部分解釋為有意義的信息（例如，通過查看它們組成的位串，得出特定的有效信用卡號；例如，參見數據加密）。

更改和訪問日誌記錄誰訪問了哪些屬性、更改了什麼以及何時更改。日誌服務通過保留訪問發生和更改的記錄，允許以後進行取證資料庫審計。有時應用程序級代碼用於記錄更改而不是將其留給資料庫。可以設置監控以嘗試檢測安全漏洞。

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