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小型数据库有哪些

发布时间: 2023-07-03 02:53:48

A. 小型数据库是多小小型中型大型怎么区分

小型数据库一般都是一些单机版软件使用的;比如
office里面的一个套件ACCES,VFP,mysql
数据库的大型中型大型是这样来区分的:
主要是使用的范围,如果用在大型的商业软件中,那么他一处理数据能力也是非常强的。这里有分为十万级数据处理,百万级的数据,千万级,亿万级的数据处理能力来划分。
这个标准还一直在不断被刷新。不过一般大型的数据库常见的有;mssql
,Oracle,Sybase等。

B. 数据库有哪几种

常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。

mysql性能较好,适用于所有平台,是当前最流行的关系型数据库之一;sqlserver数据库具有扩展性和可维护性,且安全性较高,是比较全面的数据库;还有一种比较主流的数据库是oracle,oracle数据库适合大型数据库;mysql和sqlite适合中小型数据库。

特点

MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言,由于其体积小、速度快、开放源码等特点,一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的笑掘数据库碰哗核管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库,它是一个完备关系的产品。

SQLite 由以下几个组件组成:SQL 编译器、内核、后端以芦凯及附件。SQLite 通过利用虚拟机和虚拟数据库引擎(VDBE),使调试、修改和扩展 SQLite 的内核变得更加方便。

C. 数据库有哪几种

常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。

1、Oracle数据库

Oracle数据库管理系统是由甲骨文(Oracle)公司开发的,在数据库领域一直处于领先地位。目前,Oracle数据库覆盖了大、中、小型计算机等几十种计算机型,成为世界上使用最广泛的关系型数据管理系统(由二维表及其之间的关系组成的一个数据库)之一。

2、SQLServer数据库

SQLServer是由微软公司开发的一种关系型据库管理系统,它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等行业。SQLServer提供了对XML和Internet标准的支持,具有强大的、灵活的、基于Web的应用程序管理功能。

3、DB2数据库

DB2数据库是由IBM公司研制的一种关系型数据库管理系统,主要应用于OS/2、Windows等平台下,具有较好的可伸缩性,可支持从大型计算机到单用户环境。

4、MongoDB数据库

MongoDB是由10gen公司开发的一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似JSON的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

5、MySQL数据库

MySQL数据库管理系统是由瑞典的MySQLAB公司开发的,但是几经辗转,现在是Oracle产品。它是以“客户/服务器”模式实现的,是一个多用户、多线程的小型数据库服务器。而且MySQL是开源数据的,任何人都可以获得该数据库的源代码并修正MySQL的缺陷。

6、Sybase数据库

美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统,是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。

D. 有哪些轻型的非关系型数据库

常见的非关系型数据库有:1、mongodb;2、cassandra;3、redis;4、hbase;5、neo4j。其中mongodb是非常着名的NoSQL数据库,它是一个面向文档的开源数据库。
常见的几种非关系型数据库:
1、MongoDB
MongoDB是最着名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中,JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-rece功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。
特点:提供高性能;自动分片;运行在多个服务器上;支持主从复制;数据以JSON样式文档的形式存储;索引文档中的任何字段;由于数据被放置在碎片中,所以它具有自动负载平衡配置;支持正则表达式搜索;在失败的情况下易于管理。
优点:易于安装MongoDB;MongoDB Inc.为客户提供专业支持;支持临时查询;高速数据库;无模式数据库;横向扩展数据库;性能非常高。
缺点:不支持连接;数据量大;嵌套文档是有限的;增加不必要的内存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常,这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量,使您的服务保持在线,您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的,因此不需要处理复杂的配置。
Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此,Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
特点:线性可伸缩;;保持快速响应时间;支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性;使用Apache Hadoop支持MapRece;分配数据的最大灵活性;高度可伸缩;点对点架构。
优点:高度可伸缩;无单点故障;Multi-DC复制;与其他基于JVM的应用程序紧密集成;更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。
缺点:对聚合的有限支持;不可预知的性能;不支持特别查询。
3、Redis
Redis是一个键值存储。此外,它是最着名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外,它是根据BSD授权的。
特点:自动故障转移;将其数据库完全保存在内存中;事务;Lua脚本;将数据复制到任意数量的从属服务器;钥匙的寿命有限;LRU驱逐钥匙;支持发布/订阅。
优点:支持多种数据类型;很容易安装;非常快(每秒执行约11万组,每秒执行约81000次);操作都是原子的;多用途工具(在许多用例中使用)。
缺点:不支持连接;存储过程所需的Lua知识;数据集必须很好地适应内存。
4、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5、neo4j
Neo4j被称为原生图数据库,因为它有效地实现了属性图模型,一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储,数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能,以及额外的企业需求,如备份、集群和故障转移功能。
特点:它支持唯一的约束;Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则;Java API: Cypher API和本机Java API;使用Apache Lucence索引;简单查询语言Neo4j CQL;包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。
优点:容易检索其相邻节点或关系细节,无需连接或索引;易于学习Neo4j CQL查询语言命令;不需要复杂的连接来检索数据;非常容易地表示半结构化数据;大型企业实时应用程序的高可用性;简化的调优。
缺点:不支持分片

E. 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

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