数据库可以
Ⅰ 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
Ⅱ mysql 数据库可以有多大
MySQL 3.22 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 3.23 中使用了MyISAM 存储引擎,最大表尺寸增加到了65536TB(2567 – 1字节)。由于允许的表尺寸更大,MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的,而不是由MySQL内部限制决定的。
InnoDB 存储引擎将InnoDB 表保存在一个表空间内,该表空间可由数个文件创建。这样,表的大小就能超过单独文件的最大容量。表空间可包括原始磁盘分区,从而使得很大的表成为可能。表空间的最大容量为64TB。
(2)数据库可以扩展阅读
据D.V.B 团队以及Cmshelp 团队做CMS 系统评测时的结果来看,MySQL单表大约在2千万条记录(4G)下能够良好运行,经过数据库的优化后5千万条记录(10G)下运行良好。
这对于MySQL是不公平的,那些CMS厂商非但没有把内核做好反而还在添加很多花哨的功能,最终导致其产品自身负载过低。
他们并没有针对自身负载效果作出相应的数据库优化方案及标准,而是继续保留着复杂的结构造成对MySQL的资源无休止的浪费,最终导致了其负载上的缺陷。
于是他们便充分发挥中国人的传统优势——变通:避重就轻的采用了所谓的分表式存储,虽然在一定程度上缓解了自身负载的缺陷,但是导致了网站后期维护以及资源上的浪费。
用一个不恰当的比喻来形容,MySQL中的的表就像一块地,单表就相当于利用这块地盖高层建筑充分利用达到高人员负载,但分表就相当于用这块地盖了一间平房。
如果为了达到高人员负载的话那就需要另开地皮达到目的,但是我们要思考,是地不够,还是他的能力不够,如此做法让人感到资源的浪费以及规划的严重缺陷。
Ⅲ 有哪些数据库,可以归为几类
按国际上通用的分类方法,数据库分为以下三大类:
1、参考数据库(Reference databases),是能指引用户到另一信息源获取原文或其他细节的数据库;
2、源数据库(Source databases),指能直接提供所需原始资料或具体数据的数据库。;
3、混合型数据库(Mixed databases),能同时存贮多种类型数据的数据库。
按数据结构来分类,有三种:
1、层次式数据库
2、网络式数据库
3、关系式数据库
Ⅳ 数据库都可以干什么
数据库是用来存取数据的,这里的数据包括很多包括图片,字符串,等等,当然能称为数据库,且被用来进行数据管理,就必须拥有超出存取数据的功能,那就是数据库的管理,每个数据库都有一套对数据库管理的机制大同小异。比如access,SQL-Server,oracle,他们都拥有自己管理,比如数据安全控制,事务的控制,和对数据的操作规则等,就是简单说下,怎么说数据库也是很复杂的,最简单的功能就是实现数据的存取
Ⅳ 数据库中的数据可以是什么
字符,数字,日期,文件内容等
Ⅵ 大型数据库mysql可以使用吗
MySQL数据库MySQL(发音为"my ess cue el",不是"my sequel")是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。
由于MySQL是开放源代码的,因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下,MySQL是管理内容最好的选择。
MySQL关系型数据库于1998年1月发行第一个版本。它使用系统核心提供的多线程机制提供完全的多线程运行模式,提供了面向C、C++、Eiffel、Java、Perl、php、Python以及Tcl等编程语言的编程接口(APIs),支持多种字段类型并且提供了完整的操作符支持查询中的SELECT和WHERE操作。
MySQL开发组计划于2001年中期公布MySQL4.0版本。在这个版本中将有以下新的特性被提供:新的表定义文件格式、高性能的数据复制功能、更加强大的全文搜索功能。在此之后,MySQL开发着希望提供安全的数据复制机制、在BeOS操作系统上的MySQL实现以及对延时关键字的定期刷新选项。随着时间的推进,MySQL将对ANSI 92/ANSI 99标准完全兼容。
时至今日 mysql 和 php 的结合绝对是完美.很多大型的网站也用到mysql数据库.mysql的发展前景是非常光明的!
Ⅶ 数据库是用来干什么的
简单的说数据库是用来存取数据的,这里的数据包括很多包括图片,字符串,等等,当然能称为数据库,且被用来进行数据管理,就必须拥有超出存取数据的功能,那就是数据库的管理,每个数据库都有一套对数据库管理的机制大同小异。比如access,SQL-Server,oracle,他们都拥有自己管理,比如数据安全控制,事务的控制,和对数据的操作规则等,怎么说呢,我懂的也不多,就是简单说下,怎么说数据库也是很复杂的,最简单的功能就是实现数据的存取
Ⅷ 数据库可以重用吗
可以重用
Ⅸ 数据库可以干什么
(1)物理数据层。它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。它是数据库的中间一层,是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系,是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系,而不是它们的物理情况,是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库,表示了一个或一些特定用户使用的数据集合,即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有特点:
(1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,数据共享。
(2)减少数据的冗余度。同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。
(3)数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立,也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。
(4)数据实现集中控制
Ⅹ 数据库可以做什么工作
数据库就是一个库,里面有很多很多的数据......
数据库既不是系统也不是软件,就是很多的数据按照某种方式放在一起而已。
你应该用过excel,看过excel表吧,所谓数据库就是很多张那样存数据的表,并把数据存在这些表里。(当然还要包括表里面数据的索引,表和表的关系等等一些比较复杂的东西,在这里就不说了)。
而使用数据库的原因就是数据实在太多,而使用数据库可以方便快速地从很多数据里搜索、修改数据信息。你可以假想一个大超市,里面有几千种货品,几十万条货品纪录,而你需要从多个接入点(超市的多个收银台...)纪录并修改这些货品进货、售出信息的时候,数据库就发挥出它的威力来了。
另外数据库都是需要软件支持的,常用的有sql server/oracle/pb等等数据库。至于所谓“做数据库”,应该就是用某种数据库软件进行建立数据库的操作了,这个……真的是太复杂啦,如果你有兴趣可以找一些相关方面内容学习一下。