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数据库类型是

发布时间: 2022-01-10 21:10:39

1. 数据库有哪几种

一、关系数据库

关系型数据库,存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql,SqlServer等。在轻量或者小型的应用中,使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大,但是在构建大型应用时,则需要根据应用的业务需求和性能需求,选择合适的关系型数据库。

虽然关系型数据库有很多,但是大多数都遵循SQL(结构化查询语言,Structured Query Language)标准。 常见的操作有查询,新增,更新,删除,求和,排序等。

查询语句:SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。

新增语句:INSERT INTO table (param1,param2,param3) VALUES (value1,value2,value3) 该语句可以理解为向table中的param1,param2,param3字段中分别插入value1,value2,value3。

更新语句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。

删除语句:DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。

去重查询:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param,但是param中重复的值只能出现一次。

排序查询:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param,并且要按照param1升序的顺序进行排序。

总体来说, 数据库的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。

关系型数据库对于结构化数据的处理更合适,如学生成绩、地址等,这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询,例如join,这样的情况下,关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优,而且精确度更高。

由于结构化数据的规模不算太大,数据规模的增长通常也是可预期的,所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性,如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。

二、非关系型数据库(NoSQL)

随着近些年技术方向的不断拓展,大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论,简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求,一次性满足两种要求是该系统的上限。

而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中,为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法,该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端,即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动,当节点过多时,相关工作结果就无法那么准确。

这一问题使整个系统的工作效率受到影响,导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高,甚至会出现数据节点的内容迁移,产生错误的代码信息。

但尽管如此,NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势,如数据库结构相对简单,在大数据量下的读写性能好;能满足随时存储自定义数据格式需求,非常适用于大数据处理工作。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的,数据规模的增长往往也是不可能预期的;

而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。

NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。

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。

4、图形数据库存储:代表软件InfoGrid,它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算,而且遇到不适合的数据模型时,图形数据库很难使用。

安全

数据库安全涉及保护数据库内容、其所有者和用户的所有各个方面。它的范围从防止有意的未经授权的数据库使用到未经授权的实体(例如,个人或计算机程序)无意的数据库访问

数据库访问控制涉及控制谁(一个人或某个计算机程序)可以访问数据库中的哪些信息。该信息可以包括特定的数据库对象(例如,记录类型、特定记录、数据结构);

对特定对象的特定计算(例如,查询类型或特定查询),或者使用到前者的特定访问路径(例如,使用特定索引)或其他数据结构来访问信息)。

数据库访问控制由使用专用受保护安全 DBMS 接口的特别授权(由数据库所有者)人员设置。

这可以在个人基础上直接管理,或者通过将个人和特权分配给组,或者(在最复杂的模型中)通过将个人和组分配给角色,然后授予权利。数据安全可防止未经授权的用户查看或更新数据库。使用密码,用户可以访问整个数据库或它的子集,称为“子模式”。

例如,员工数据库可以包含有关单个员工的所有数据,但一组用户可能仅被授权查看工资数据,而其他用户仅被允许访问工作历史和医疗数据。如果 DBMS 提供了一种交互式输入和更新数据库以及查询数据库的方法,则此功能允许管理个人数据库。

数据安全通常涉及保护特定的数据块,包括物理保护(即免受损坏、破坏或移除;例如,参见物理安全),或将它们或它们的一部分解释为有意义的信息(例如,通过查看它们组成的位串,得出特定的有效信用卡号;例如,参见数据加密)。

更改和访问日志记录谁访问了哪些属性、更改了什么以及何时更改。日志服务通过保留访问发生和更改的记录,允许以后进行取证数据库审计。有时应用程序级代码用于记录更改而不是将其留给数据库。可以设置监控以尝试检测安全漏洞。

以上内容参考网络-数据库

2. 数据库中所有的数据类型

SQL 用于各种数据库的数据类型:

一、MySQL 数据类型:

在 MySQL 中,有三种主要的类型:Text(文本)、Number(数字)和 Date/Time(日期/时间)类型。

1、Text 类型。

3. 数据库类型是根据什么划分的

主要可以分为下面四个数据库:
1、模糊数据库,指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的,不能表示许多模糊不清的 事情。随着模糊数学理论体系的建立,人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中,从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面,首先是如何在数据库中存放模糊数据;其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。
2、统计数据库,管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录,但其目的是向用户提供各种统计汇总信息,而不是提供单个记录的信息。
3、网状数据库,处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构,称为系。系类型 是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中,有一个记录类型处于主导地位,称为系主记录类 型,其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的 CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”,以后,根据DBTG报告实现的系统一般称 为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系:子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL,模式定义语言SDDL,设备介质控制语言DMCL。另外还有数据操纵语言DML。
4、演绎数据库,是指具有演绎推理能力的数据库。一般地,它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中,称为外延数据库;用逻辑规则定义要导出的事实,称为内涵数据库。主要研究内容为,如何有效地计 算逻辑规则推理。具体为:递归查询的优化、规则的一致性维护。

4. 数据库都有什么类型的啊

目前有许多数据库产品,如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等产品各以自己特有的功能,在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。 Oracle Oracle是一个最早商品化的关系型数据库管理系统,也是应用广泛、功能强大的数据库管理系统。Oracle作为一个通用的数据库管理系统,不仅具有完整的数据管理功能,还是一个分布式数据库系统,支持各种分布式功能,特别是支持Internet应用。作为一个应用开发环境,Oracle提供了一套界面友好、功能齐全的数据库开发工具。Oracle使用PL/SQL语言执行各种操作,具有可开放性、可移植性、可伸缩性等功能。特别是在Oracle 8i中,支持面向对象的功能,如支持类、方法、属性等,使得Oracle 产品成为一种对象/关系型数据库管理系统。目前最新版本是Oracle 11g。 Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server是一种典型的关系型数据库管理系统,可以在许多操作系统上运行,它使用Transact-SQL语言完成数据操作。由于Microsoft SQL Server是开放式的系统,其它系统可以与它进行完好的交互操作。目前最新版本的产品为Microsoft SQL Server 2008,它具有可靠性、可伸缩性、可用性、可管理性等特点,为用户提供完整的数据库解决方案。 Microsoft Access 作为Microsoft Office组件之一的Microsoft Access是在Windows环境下非常流行的桌面型数据库管理系统。使用Microsoft Access无需编写任何代码,只需通过直观的可视化操作就可以完成大部分数据管理任务。在Microsoft Access数据库中,包括许多组成数据库的基本要素。这些要素是存储信息的表、显示人机交互界面的窗体、有效检索数据的查询、信息输出载体的报表、提高应用效率的宏、功能强大的模块工具等。它不仅可以通过ODBC与其它数据库相连,实现数据交换和共享,还可以与Word、Excel等办公软件进行数据交换和共享,并且通过对象链接与嵌入技术在数据库中嵌入和链接声音、图像等多媒体数据。
希望可以帮到您,谢谢!

5. 数据库类型

数据库大致可以这么分类:
1关系数据库
1.1大型商业数据库:支持数据存储量大,访问效率高,适合大型企业应用,收费较高,具体包括:
Oracle
DB2(IBM)
SYbase(这个是比较早的,公司现在不做数据库了)
SQL SERVER,版本包括2000,2005,2008, 2012等
1.2 中小型应用数据库:
SQL SERVER 2000
Acess
Visual foxpro
1.3 中小型开源数据库:
MYSQL(这个开源数据库在一些大型应用中会以集群的方式使用)
PostgreSQL
SQLite
1.4嵌入式数据库:
SQLite也可以算在这里
1.5 列存储模式数据库:主要用于研究和数据仓库应用
MonetDB

2 面向对象数据库
Berkeley DB(现在已经被Oracle买下了)
Oracle也提供了面向对象的功能

3 XML数据库,这类数据库一般是附属于关系数据库功能的,只有研究型的是处理纯XML文档的
DB2 ,附加XML处理版本
Oracle,里面包含XML查询功能
SQLSERVER,包含XML数据查询功能

4 NOSQL数据库,目前大型互联网公司和微博等网站广泛使用的数据存储系统,典型的有:
HBase
Cassandar
MongoDB

还有很多,这里不逐一列列举了

6. 划分数据库类型的主要依据是什么

存储的结构是划分抄数据库类型的主要依据。当今的互联网中,通常把数据库分为两类,即关系型数据库和非关系型数据库。

一、关系型数据库,指采用了关系模型来组织数据的数据库,而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。

二、非关系型数据库,也称为NOSQL(Not Only SQL),作为关系型数据库的一个补充,能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。常见的非关系型数据库类型有键值(Key-Value)存储数据库和面向文档数据库(Document-oriented)。

键值存储数据库类似hash,通过key做添加、删除、查询,性能高,优势在于简单、易部署、高并发。

(6)数据库类型是扩展阅读:

一、优点:

1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;

2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;

3、复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。

二、缺点:

1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;

2、固定的表结构,灵活度稍欠;

3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

7. 数据库分为哪几类

一、数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

二、所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。

三、数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。

  • 数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据,分析数据,与数据的存储位置无关;

  • 数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构,即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式,所以物理结构也被称为存储结构。

四、层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。

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