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数据库的

发布时间: 2022-01-09 14:31:28

A. 什么是数据库

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大,可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放,是有一定的规则的,否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界,充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多,比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据,图像、音乐、声音都是数据。
数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思:
(1)数据库是一个实体,它是能够合理保管数据的“仓库”,用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据,“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。
(2)数据库是数据管理的新方法和技术,它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

发展现状
在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来, 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理,以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同, 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为Nosql(Not only SQL)数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

数据库管理系统
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数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统,一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、移动电话;或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据性能冲量重点来作分类,例如最大规模、最高运行速度;亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,例如,同时支持多种查询语言。

B. 数据库有哪些

目前比较常见的数据库:

  • SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。

  • MySQL是小型的开源的关系型数据库管理系统。

  • SQL Server 是 Microsoft 开发的关系数据库管理系统。

  • Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统。

  • DB2是关系型数据库平台,其采用多进程多线索的结构,支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同数据库和数据。

  • PostgreSQL 是一个对象-关系数据库服务器,号称 "世界上最先进的开源关系型数据库"。

  • Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据仓库工具,hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上。

  • GreenPlum采用了MPP(大规模并行处理),是一个由多个独立的数据库服务组合成关系型数据库集群。

  • ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表。

  • R是一种集统计分析与图形显示为一体的统计分析软件,具有很强的互动性。

  • python是一种跨平台的计算机程序设计语言,被广泛用于系统管理任务的处理和Web编程

目前,这些数据库都在树懒学堂有相关教程,可以跟着一步一步学习

C. 什么是数据库

数据库就是储存数据的地方。在电脑中,在内存中,在硬盘中的东西都是存储在数据库中的数据。而这些数据所待的地方就叫做数据库。也可以称为电子化的“文件柜”。

在计算机科学与应用中的数据库意味着今后数据会越来越庞大,也意味着数据在以后的发展中在重多的科学还有应用中要运用到更多的数据。

(3)数据库的扩展阅读:

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据性能冲量重点来作分类,例如最大规模、最高运行速度的分类方式。

不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,同时支持多种查询语言。早期比较流行的数据库模型有三种,而在当今的互联网中最常见的就是关系型数据库和非关系型数据库。

D. 数据库都有哪些

数据库是一组信息的集合,以便可以方便地访问、管理和更新,常用数据库有:1、关系型数据库;2、分布式数据库;3、云数据库;4、NoSQL数据库;5、面向对象的数据库;6、图形数据库。

计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合,例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。

通常,数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性,以确保数据的一致性和事务的完整性。

数据库普遍存在于大型主机系统中,但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中,如IBM的as /400和个人计算机。

数据库的演变

数据库从1960年代开始发展,从层次数据库和网络数据库开始,到1980年代的面向对象数据库,再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。

一种观点认为,数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中,数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库,从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库:

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的,它是一个表格数据库,其中定义了数据,因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成,其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别,并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展,并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别,而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库,其中部分数据库存储在多个物理位置,处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的,也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件,并运行相同的操作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、操作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处,比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用,还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时,它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中,但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是操作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如,关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象,而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库,它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合,其中每个节点表示一个实体,每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如,公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

访问数据库:DBMS和RDBMS

数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、操作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。

关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件,目前仍然是最流行的数据库管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代,支持分层数据库,包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统(RDBMS)是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的,基于关系模式,仍然是管理数据库的最普遍的方式。

希望能帮助你还请及时采纳谢谢

E. 数据库的定义是什么

定义:资料库,电脑系统中存取资料的地方。这些资料通常以某种相关性及顺序性存放在磁盘、光盘或磁带等储存媒体上。由于资料集中管理,电脑的资源便可由使用者共享,而且资料的保密及处理的一致性更容易达成。

F. 数据库是什么

数据库,可视为电子化的文件柜,即存储电子文件的处所。

所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。在数据库中,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

因为使用io流文件存储数据有很多弊端如文件存储数据存储效率低、不管存还取操作都较麻烦、一般只能保存小量字符串数据等。为了解决这些弊端,才有数据库的出现,使用数据库存储数据就可以很好的解决这些弊端。

(6)数据库的扩展阅读:

数据库的结构:

一个数据库由一个或一组数据表组成。每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上,即对应于一个物理文件。不同的数据库,与物理文件对应的方式也不一样。

对于dBASE,FoxPro和Paradox格式的数据库来说,一个数据表就是一个单独的数据库文件,而对于Microsoft Access、Btrieve格式的数据库来说,一个数据库文件可以含有多个数据表。

数据库中的数据是以表为单位进行组织的。一个表是一组相关的按行排列的数据;每个表中都含有相同类型的信息。表实际上是一个二维表格,例如,一个班所有学生的考试成绩,可以存放在一个表中,表中的每一行对应一个学生,这一行包括学生的学号,姓名及各门课程成绩。

参考资料来源:网络-数据库

G. 数据库是什么

可以理解为存放数据的仓库。

H. 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

I. 数据库的英文缩写

DB(Database)数据库,另外,还有常见的DBMS表示数据库管理系统(Database Management System)。

数据库是以某种规则储存在一起、能够与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、且与应用程序彼此独立的数据集合,可以视为电子化的文件柜,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

(9)数据库的扩展阅读:

数据库类型:

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(NoSQL)

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。

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。

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