花的数据库

1. 数据库是什么详细点

在大学的计算机教科书中，数据库是被这样解释的：数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。数据有多种形式，如文字、数码、符号、图形、图像以及声音等。数据是所有计算机系统所要处理的对象。人们所熟知的一种处理办法是制作文件，即将处理过程编成程序文件，将所涉及的数据按程序要求组织成数据文件，用程序文件来调用。数据文件与程序文件保持着一定的对应关系。在计算机应用迅速发展的情况下，这种文件式方法便显出不足。比如，它使得数据通用性差，不便于移植，在不同文件中存储大量重复信息、浪费存储空间、更新不便等。数据库系统便能解决上述问题。数据库系统不从具体的应用程序出发，而是立足于数据本身的管理，它将所有数据保存在数据库中，进行科学的组织，并借助于数据库管理系统，以它为中介，与各种应用程序或应用系统接口，使之能方便地使用数据库中的数据。

这段说明介绍的确非常详细，不过你可能看得头晕眼花了，其实简单地说数据库就是一组经过计算机整理后的数据，存储在一个或多个文件中，而管理这个数据库的软件就称之为数据库管理系统。一般一个数据库系统（Database System）可分为数据库（Database）与数据管理系统（Database Management System，DBMS）两个部分。
参考资料：http://..com/question/11797707.html

2. sql数据库语句大全

经典SQL语句大全
下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。
SQL分类：
DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE)
DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT)
DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK)
首先,简要介绍基础语句：
1、说明：创建数据库
CREATE DATABASE database-name
2、说明：删除数据库
drop database dbname
3、说明：备份sql server
--- 创建 备份数据的 device
USE master
EXEC sp_admpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'
--- 开始 备份
BACKUP DATABASE pubs TO testBack
4、说明：创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)
根据已有的表创建新表：
A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)
B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only
5、说明：
删除新表：drop table tabname
6、说明：
增加一个列：Alter table tabname add column col type
注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。
7、说明：
添加主键：Alter table tabname add primary key(col)
说明：
删除主键：Alter table tabname drop primary key(col)
8、说明：
创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….)
删除索引：drop index idxname
注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。
9、说明：
创建视图：create view viewname as select statement
删除视图：drop view viewname
10、说明：几个简单的基本的sql语句
选择：select * from table1 where 范围
插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2)
删除：delete from table1 where 范围
更新：update table1 set field1=value1 where 范围
查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙，查资料!
排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc]
总数：select count * as totalcount from table1
求和：select sum(field1) as sumvalue from table1
平均：select avg(field1) as avgvalue from table1
最大：select max(field1) as maxvalue from table1
最小：select min(field1) as minvalue from table1
11、说明：几个高级查询运算词
A： UNION 运算符
UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。
B： EXCEPT 运算符
EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。
C： INTERSECT 运算符
INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL)，不消除重复行。
注：使用运算词的几个查询结果行必须是一致的。
12、说明：使用外连接
A、left outer join：
左外连接（左连接）：结果集几包括连接表的匹配行，也包括左连接表的所有行。
SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
B：right outer join:
右外连接(右连接)：结果集既包括连接表的匹配连接行，也包括右连接表的所有行。
C：full outer join：
全外连接：不仅包括符号连接表的匹配行，还包括两个连接表中的所有记录。
其次，大家来看一些不错的sql语句
1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用)
法一：select * into b from a where 1<>1
法二：select top 0 * into b from a
2、说明：拷贝表(拷贝数据,源表名：a 目标表名：b) (Access可用)
insert into b(a, b, c) select d,e,f from b;
3、说明：跨数据库之间表的拷贝(具体数据使用绝对路径) (Access可用)
insert into b(a, b, c) select d,e,f from b in ‘具体数据库’ where 条件
例子：..from b in '"&Server.MapPath(".")&"\data.mdb" &"' where..
4、说明：子查询(表名1：a 表名2：b)
select a,b,c from a where a IN (select d from b ) 或者: select a,b,c from a where a IN (1,2,3)
5、说明：显示文章、提交人和最后回复时间
select a.title,a.username,b.adddate from table a,(select max(adddate) adddate from table where table.title=a.title) b
6、说明：外连接查询(表名1：a 表名2：b)
select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
7、说明：在线视图查询(表名1：a )
select * from (SELECT a,b,c FROM a) T where t.a > 1;
8、说明：between的用法,between限制查询数据范围时包括了边界值,not between不包括
select * from table1 where time between time1 and time2
select a,b,c, from table1 where a not between 数值1 and 数值2
9、说明：in 的使用方法
select * from table1 where a [not] in (‘值1’,’值2’,’值4’,’值6’)
10、说明：两张关联表，删除主表中已经在副表中没有的信息
delete from table1 where not exists ( select * from table2 where table1.field1=table2.field1 )
11、说明：四表联查问题：
select * from a left inner join b on a.a=b.b right inner join c on a.a=c.c inner join d on a.a=d.d where .....
12、说明：日程安排提前五分钟提醒
SQL: select * from 日程安排 where datediff('minute',f开始时间,getdate())>5
13、说明：一条sql 语句搞定数据库分页
select top 10 b.* from (select top 20 主键字段,排序字段 from 表名 order by 排序字段 desc) a,表名 b where b.主键字段 = a.主键字段 order by a.排序字段
14、说明：前10条记录
select top 10 * form table1 where 范围
15、说明：选择在每一组b值相同的数据中对应的a最大的记录的所有信息(类似这样的用法可以用于论坛每月排行榜,每月热销产品分析,按科目成绩排名,等等.)
select a,b,c from tablename ta where a=(select max(a) from tablename tb where tb.b=ta.b)
16、说明：包括所有在 TableA 中但不在 TableB和TableC 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表
(select a from tableA ) except (select a from tableB) except (select a from tableC)
17、说明：随机取出10条数据
select top 10 * from tablename order by newid()
18、说明：随机选择记录
select newid()
19、说明：删除重复记录
Delete from tablename where id not in (select max(id) from tablename group by col1,col2,...)
20、说明：列出数据库里所有的表名
select name from sysobjects where type='U'
21、说明：列出表里的所有的
select name from syscolumns where id=object_id('TableName')
22、说明：列示type、vender、pcs字段，以type字段排列，case可以方便地实现多重选择，类似select 中的case。
select type,sum(case vender when 'A' then pcs else 0 end),sum(case vender when 'C' then pcs else 0 end),sum(case vender when 'B' then pcs else 0 end) FROM tablename group by type
显示结果：
type vender pcs
电脑 A 1
电脑 A 1
光盘 B 2
光盘 A 2
手机 B 3
手机 C 3
23、说明：初始化表table1
TRUNCATE TABLE table1
24、说明：选择从10到15的记录
select top 5 * from (select top 15 * from table order by id asc) table_别名 order by id desc
随机选择数据库记录的方法（使用Randomize函数，通过SQL语句实现）
对存储在数据库中的数据来说，随机数特性能给出上面的效果，但它们可能太慢了些。你不能要求ASP“找个随机数”然后打印出来。实际上常见的解决方案是建立如下所示的循环：
Randomize
RNumber = Int(Rnd*499) +1

While Not objRec.EOF
If objRec("ID") = RNumber THEN
... 这里是执行脚本 ...
end if
objRec.MoveNext
Wend
这很容易理解。首先，你取出1到500范围之内的一个随机数（假设500就是数据库内记录的总数）。然后，你遍历每一记录来测试ID 的值、检查其是否匹配RNumber。满足条件的话就执行由THEN 关键字开始的那一块代码。假如你的RNumber 等于495，那么要循环一遍数据库花的时间可就长了。虽然500这个数字看起来大了些，但相比更为稳固的企业解决方案这还是个小型数据库了，后者通常在一个数据库内就包含了成千上万条记录。这时候不就死定了？
采用SQL，你就可以很快地找出准确的记录并且打开一个只包含该记录的recordset，如下所示：
Randomize
RNumber = Int(Rnd*499) + 1

SQL = "SELECT * FROM Customers WHERE ID = " & RNumber

set objRec = ObjConn.Execute(SQL)
Response.WriteRNumber & " = " & objRec("ID") & " " & objRec("c_email")
不必写出RNumber 和ID，你只需要检查匹配情况即可。只要你对以上代码的工作满意，你自可按需操作“随机”记录。Recordset没有包含其他内容，因此你很快就能找到你需要的记录这样就大大降低了处理时间。
再谈随机数
现在你下定决心要榨干Random 函数的最后一滴油，那么你可能会一次取出多条随机记录或者想采用一定随机范围内的记录。把上面的标准Random 示例扩展一下就可以用SQL应对上面两种情况了。
为了取出几条随机选择的记录并存放在同一recordset内，你可以存储三个随机数，然后查询数据库获得匹配这些数字的记录：
SQL = "SELECT * FROM Customers WHERE ID = " & RNumber & " OR ID = " & RNumber2 & " OR ID = " & RNumber3
假如你想选出10条记录（也许是每次页面装载时的10条链接的列表），你可以用BETWEEN 或者数学等式选出第一条记录和适当数量的递增记录。这一操作可以通过好几种方式来完成，但是 SELECT 语句只显示一种可能（这里的ID 是自动生成的号码）：
SQL = "SELECT * FROM Customers WHERE ID BETWEEN " & RNumber & " AND " & RNumber & "+ 9"
注意：以上代码的执行目的不是检查数据库内是否有9条并发记录。
随机读取若干条记录，测试过
Access语法：SELECT top 10 * From 表名 ORDER BY Rnd(id)
Sql server:select top n * from 表名 order by newid()
mysql select * From 表名 Order By rand() Limit n
Access左连接语法(最近开发要用左连接,Access帮助什么都没有,网上没有Access的SQL说明,只有自己测试, 现在记下以备后查)
语法 select table1.fd1,table1,fd2,table2.fd2 From table1 left join table2 on table1.fd1,table2.fd1 where ...
使用SQL语句 用...代替过长的字符串显示
语法：
SQL数据库：select case when len(field)>10 then left(field,10)+'...' else field end as news_name,news_id from tablename
Access数据库：SELECT iif(len(field)>2,left(field,2)+'...',field) FROM tablename;
Conn.Execute说明
Execute方法
该方法用于执行SQL语句。根据SQL语句执行后是否返回记录集，该方法的使用格式分为以下两种：
1．执行SQL查询语句时，将返回查询得到的记录集。用法为：
Set 对象变量名=连接对象.Execute("SQL 查询语言")
Execute方法调用后，会自动创建记录集对象，并将查询结果存储在该记录对象中，通过Set方法，将记录集赋给指定的对象保存，以后对象变量就代表了该记录集对象。
2．执行SQL的操作性语言时，没有记录集的返回。此时用法为：
连接对象.Execute "SQL 操作性语句" [, RecordAffected][, Option]
·RecordAffected 为可选项，此出可放置一个变量，SQL语句执行后，所生效的记录数会自动保存到该变量中。通过访问该变量，就可知道SQL语句队多少条记录进行了操作。
·Option 可选项，该参数的取值通常为adCMDText，它用于告诉ADO，应该将Execute方法之后的第一个字符解释为命令文本。通过指定该参数，可使执行更高效。
·BeginTrans、RollbackTrans、CommitTrans方法
这三个方法是连接对象提供的用于事务处理的方法。BeginTrans用于开始一个事物；RollbackTrans用于回滚事务；CommitTrans用于提交所有的事务处理结果，即确认事务的处理。
事务处理可以将一组操作视为一个整体，只有全部语句都成功执行后，事务处理才算成功；若其中有一个语句执行失败，则整个处理就算失败，并恢复到处里前的状态。
BeginTrans和CommitTrans用于标记事务的开始和结束，在这两个之间的语句，就是作为事务处理的语句。判断事务处理是否成功，可通过连接对象的Error集合来实现，若Error集合的成员个数不为0，则说明有错误发生，事务处理失败。Error集合中的每一个Error对象，代表一个错误信息。
SQL语句大全精要
2006/10/26 13:46
DELETE语句
DELETE语句：用于创建一个删除查询，可从列在 FROM 子句之中的一个或多个表中删除记录，且该子句满足 WHERE 子句中的条件，可以使用DELETE删除多个记录。
语法：DELETE [table.*] FROM table WHERE criteria
语法：DELETE * FROM table WHERE criteria='查询的字'
说明：table参数用于指定从其中删除记录的表的名称。
criteria参数为一个表达式，用于指定哪些记录应该被删除的表达式。
可以使用 Execute 方法与一个 DROP 语句从数据库中放弃整个表。不过，若用这种方法删除表，将会失去表的结构。不同的是当使用 DELETE，只有数据会被删除；表的结构以及表的所有属性仍然保留，例如字段属性及索引。

UPDATE
有关UPDATE，急！！！！！！！！！！！
在ORACLE数据库中
表 A ( ID ,FIRSTNAME,LASTNAME )
表 B( ID,LASTNAME)
表 A 中原来ID,FIRSTNAME两个字段的数据是完整的
表 B中原来ID,LASTNAME两个字段的数据是完整的
现在要把表 B中的LASTNAME字段的相应的数据填入到A表中LASTNAME相应的位置。两个表中的ID字段是相互关联的。
先谢谢了!!!!
update a set a.lastname=(select b.lastname from b where a.id=b.id)

掌握SQL四条最基本的数据操作语句：Insert，Select，Update和Delete。
练掌握SQL是数据库用户的宝贵财 富。在本文中，我们将引导你掌握四条最基本的数据操作语句—SQL的核心功能—来依次介绍比较操作符、选择断言以及三值逻辑。当你完成这些学习后，显然你已经开始算是精通SQL了。
在我们开始之前，先使用CREATE TABLE语句来创建一个表（如图1所示）。DDL语句对数据库对象如表、列和视进行定义。它们并不对表中的行进行处理，这是因为DDL语句并不处理数据库中实际的数据。这些工作由另一类SQL语句—数据操作语言（DML）语句进行处理。
SQL中有四种基本的DML操作：INSERT，SELECT，UPDATE和DELETE。由于这是大多数SQL用户经常用到的，我们有必要在此对它们进行一一说明。在图1中我们给出了一个名为EMPLOYEES的表。其中的每一行对应一个特定的雇员记录。请熟悉这张表，我们在后面的例子中将要用到它。

3. access数据库考试应用题（笔试）：设计一个鲜花连锁店的数据库

简单，，加我QQ304593441

4. 识别花的软件

在公园或郊外看到一些很好看的植物，但叫不出名字来，问别人也不一定知道，有没有一款能够帮助识别植物的软件呢，如果是手机版的就更好了。
上周末在公园看到很多花儿在开放，突然想做这么一个软件，大体是这样的：用手机拍下叶子或花的照片，然后该软件识别出一些特征，比对数据库中的植物特征数据，找出相似度最高的一些植物来，显示出文字或图片的说明，比如种类、花期、产地、用途等信息来。需要用到图像识别和人工智能之类的技术。
今天在网上搜索了一下，还真有，就是“植物识别软件-树叶快照leafsnap”。找了一下相关的资料，整理出来，分享给大家。
关于“树叶快照leafsnap”
我们经常在野外看到一种不知名的植物植物，很想知道它的名字，如果电话请教一位专家，你会发现准确描述这个植物的形状、特点是一件非常难的事情。当然，还有种办法是拍一张照片，然后把它发出来，等专家来告诉你这是什么植物。这样当然没问题，但它仍然不够方便。其实命名是人类认识世界的最基本方式，我们学到的知识也大都是借助“被命名”来完成，也因为这样，知识传递更多的时候仅仅是个单向的过程。所以在没有名字的时候，你会很茫然。

5. 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

6. 中国植物图谱数据库收录的有毒植物

植物图谱数据库是中国科学院武汉植物园网络信息中心承担中国科学院知识创新工程信息化建设专项。目的是充分发挥网络信息中心的各项优势，发掘科技信息资源，推进科学数据库在“十五”期间的资源建设和科学数据共享服务。国植物图谱数据库的内容包括2个方面，一是有关我国某些特殊类群植物的数据库，这些类群的植物往往在研究或应用上有其特殊性，而且自成为较为完整的体系。二是我国植物物种基础数据方面的数据库，按分类体系分科建设。特殊类群数据库有4个并且都已完成，分别为中国特有种子图谱数据库，中国饲用植物图谱数据库，中国有毒植物图谱数据库和中国水生维管束植物图谱数据库。待建的基础数据库为中国兰科植物图谱数据库，中国蔷薇科植物图谱数据库，中国杜鹃花科植物图谱数据库及中国植物物种基础数据库；其它的都已完成。目前，完成数据开发6.04G的物理容量，数据纪录9661条，图谱为10686副。预计在2005年底数据总量达到8GB，全部数据实现数据共享网络服务功能。

7. 现在主流数据库

主流的数据库有：

1、MySQL

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于Oracle旗下产品。

MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。

2、SQL Server

SQL Server是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。

具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

3、Oracle Database

Oracle Database，是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

(7)花的数据库扩展阅读

数据库的类型

1、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。

2、非关系型数据库

非关系型数据库，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。非关系型数据库技术与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。

而一致性哈希算则指的是非关系型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。

8. 创建一个鲜花销售网的后台数据库Flower,

CREATE DATABASE flower ON ( NAME = flower_dat, FILENAME = 'd:\flower\flowerdat.mdf', SIZE = 3,
MAXSIZE = 50,
FILEGROWTH = 2 ) LOG ON
( NAME = 'flower_log', FILENAME = 'd:\flower\flowerlog.ldf', SIZE = 1MB,
MAXSIZE = 25MB,
FILEGROWTH = 10% ) GO