資料庫類型有哪些

① 資料庫分為哪幾類

一、資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。

二、所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。

三、數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。

• 數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據，分析數據，與數據的存儲位置無關；

• 數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構，即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式，所以物理結構也被稱為存儲結構。

四、層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。

② 資料庫中所有的數據類型

sql 用於各種資料庫的數據類型：

一、MySQL 數據類型：

在 MySQL 中，有三種主要的類型：Text（文本）、Number（數字）和 Date/Time（日期/時間）類型。

1、Text 類型。

③ 資料庫都有什麼類型的啊

目前有許多資料庫產品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等產品各以自己特有的功能，在資料庫市場上佔有一席之地。下面簡要介紹幾種常用的資料庫管理系統。 Oracle Oracle是一個最早商品化的關系型資料庫管理系統，也是應用廣泛、功能強大的資料庫管理系統。Oracle作為一個通用的資料庫管理系統，不僅具有完整的數據管理功能，還是一個分布式資料庫系統，支持各種分布式功能，特別是支持Internet應用。作為一個應用開發環境，Oracle提供了一套界面友好、功能齊全的資料庫開發工具。Oracle使用PL/SQL語言執行各種操作，具有可開放性、可移植性、可伸縮性等功能。特別是在Oracle 8i中，支持面向對象的功能，如支持類、方法、屬性等，使得Oracle 產品成為一種對象/關系型資料庫管理系統。目前最新版本是Oracle 11g。 Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server是一種典型的關系型資料庫管理系統，可以在許多操作系統上運行，它使用Transact-SQL語言完成數據操作。由於Microsoft SQL Server是開放式的系統，其它系統可以與它進行完好的交互操作。目前最新版本的產品為Microsoft SQL Server 2008，它具有可靠性、可伸縮性、可用性、可管理性等特點，為用戶提供完整的資料庫解決方案。 Microsoft Access 作為Microsoft Office組件之一的Microsoft Access是在Windows環境下非常流行的桌面型資料庫管理系統。使用Microsoft Access無需編寫任何代碼，只需通過直觀的可視化操作就可以完成大部分數據管理任務。在Microsoft Access資料庫中，包括許多組成資料庫的基本要素。這些要素是存儲信息的表、顯示人機交互界面的窗體、有效檢索數據的查詢、信息輸出載體的報表、提高應用效率的宏、功能強大的模塊工具等。它不僅可以通過ODBC與其它資料庫相連，實現數據交換和共享，還可以與Word、Excel等辦公軟體進行數據交換和共享，並且通過對象鏈接與嵌入技術在資料庫中嵌入和鏈接聲音、圖像等多媒體數據。
希望可以幫到您，謝謝！

④ 資料庫有哪些類型

資料庫通常分為：
層次式資料庫；
網路式資料庫；
關系式資料庫三種類型。

⑤ 資料庫有哪些類型

資料庫有兩種類型，分別是關系型資料庫與非關系型資料庫。

資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

關系型資料庫主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非關系型資料庫主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

(5)資料庫類型有哪些擴展閱讀：

非關系型資料庫的優勢：

1、性能高：NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。

2、可擴展性好：同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。

關系型資料庫的優勢：

1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。

2、事務支持良好：使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。

⑥ 資料庫分類有哪些

根據資料庫的架構和數據組織原理進行分類
1、早期根據資料庫的組織數據的存儲模型分類
●層次資料庫:基於層次的數據結構(數據分層)
●網狀資料庫:基於網狀的數據結構(數據網路)
●關系資料庫:基於關系模型的數據結構(二維表)
2、現在較多根據實際數據管理模型分類(存儲介質)
●關系型資料庫:基於關系模型的數據結構(二維表)通常存儲在磁碟
●非關系型資料庫:沒有具體模型的數據結構(鍵值對)通常存儲在內存

⑦ 資料庫中數據類型有哪些呢

數據類型 類型 描 述 bit 整型 bit 數據類型是整型，其值只能是0、1或空值。這種數據類型用於存儲只有兩種可能值的數據，如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off int 整型 int 數據類型可以存儲從- 231(-2147483648)到231 (2147483 647)之間的整數。存儲到資料庫的幾乎所有數值型的數據都可以用這種數據類型。這種數據類型在資料庫里佔用4個位元組 smallint 整型 smallint 數據類型可以存儲從- 215(-32768)到215(32767)之間的整數。這種數據類型對存儲一些常限定在特定范圍內的數值型數據非常有用。這種數據類型在資料庫里佔用2 位元組空間 tinyint 整型 tinyint 數據類型能存儲從0到255 之間的整數。它在你只打算存儲有限數目的數值時很有用。 這種數據類型在資料庫中佔用1 個位元組 numeric精確數值型 numeric數據類型與decimal 型相同 decimal 精確數值型 decimal 數據類型能用來存儲從-1038-1到1038-1的固定精度和范圍的數值型數據。使用這種數據類型時，必須指定范圍和精度。 范圍是小數點左右所能存儲的數字的總位數。精度是小數點右邊存儲的數字的位數 money 貨幣型 money 數據類型用來表示錢和貨幣值。這種數據類型能存儲從-9220億到9220 億之間的數據，精確到貨幣單位的萬分之一 smallmoney 貨幣型 smallmoney 數據類型用來表示錢和貨幣值。這種數據類型能存儲從-214748.3648 到214748.3647 之間的數據，精確到貨幣單位的萬分之一 float 近似數值型 float 數據類型是一種近似數值類型，供浮點數使用。說浮點數是近似的，是因為在其范圍內不是所有的數都能精確表示。浮點數可以是從-1.79E+308到1.79E+308 之間的任意數 real 近似數值型 real 數據類型像浮點數一樣，是近似數值類型。它可以表示數值在-3.40E+38到3.40E+38之間的浮點數 datetime 日期時間型 datetime數據類型用來表示日期和時間。這種數據類型存儲從1753年1月1日到9999年12月3 1日間所有的日期和時間數據， 精確到三百分之一秒或3.33毫秒 Smalldatetime 日期時間型 smalldatetime 數據類型用來表示從1900年1月1日到2079年6月6日間的日期和時間，精確到一分鍾 cursor 特殊數據型 cursor 數據類型是一種特殊的數據類型，它包含一個對游標的引用。這種數據類型用在存儲過程中，而且創建表時不能用 timestamp 特殊數據型 timestamp 數據類型是一種特殊的數據類型，用來創建一個資料庫范圍內的唯一數碼。 一個表中只能有一個timestamp列。每次插入或修改一行時，timestamp列的值都會改變。盡管它的名字中有「time」， 但timestamp列不是人們可識別的日期。在一個資料庫里，timestamp值是唯一的 Uniqueidentifier 特殊數據型 Uniqueidentifier數據類型用來存儲一個全局唯一標識符，即GUID。GUID確實是全局唯一的。這個數幾乎沒有機會在另一個系統中被重建。可以使用NEWID 函數或轉換一個字元串為唯一標識符來初始化具有唯一標識符的列 char 字元型 char數據類型用來存儲指定長度的定長非統一編碼型的數據。當定義一列為此類型時，你必須指定列長。當你總能知道要存儲的數據的長度時，此數據類型很有用。例如，當你按郵政編碼加4個字元格式來存儲數據時，你知道總要用到10個字元。此數據類型的列寬最大為8000 個字元 varchar 字元型 varchar數據類型，同char類型一樣，用來存儲非統一編碼型字元數據。與char 型不一樣，此數據類型為變長。當定義一列為該數據類型時，你要指定該列的最大長度。 它與char數據類型最大的區別是，存儲的長度不是列長，而是數據的長度 text 字元型 text 數據類型用來存儲大量的非統一編碼型字元數據。這種數據類型最多可以有231-1或20億個字元 nchar 統一編碼字元型 nchar 數據類型用來存儲定長統一編碼字元型數據。統一編碼用雙位元組結構來存儲每個字元，而不是用單位元組(普通文本中的情況)。它允許大量的擴展字元。此數據類型能存儲4000種字元，使用的位元組空間上增加了一倍 nvarchar 統一編碼字元型 nvarchar 數據類型用作變長的統一編碼字元型數據。此數據類型能存儲4000種字元，使用的位元組空間增加了一倍 ntext 統一編碼字元型 ntext 數據類型用來存儲大量的統一編碼字元型數據。這種數據類型能存儲230 -1或將近10億個字元，且使用的位元組空間增加了一倍 binary 二進制數據類型 binary數據類型用來存儲可達8000 位元組長的定長的二進制數據。當輸入表的內容接近相同的長度時，你應該使用這種數據類型 varbinary 二進制數據類型 varbinary 數據類型用來存儲可達8000 位元組長的變長的二進制數據。當輸入表的內容大小可變時，你應該使用這種數據類型 image 二進制數據類型 image 數據類型用來存儲變長的二進制數據，最大可達231-1或大約20億位元組

⑧ 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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