数据库，数据库管理系统，数据库系统有什么区别和联系

数据库（Data Base，DB）是长期存储的、有组织的、可共享的相关数据的集合。

数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是建立、运用、管理、控制和维护数据库，并对数据进行统一管理和控制的系统软件。

数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，即具有数据处理功能的系统。

联系：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、用户构成。

关于数据中心建设目标和任务的探讨

目前国内电子政务和大型企业的数据中心建设需要探讨的问题，首先是目标和任务的定位。以地市级城市电子政务的数据中心建设为例，我们认为电子政务的数据中心是政府信息化的集中枢纽，通过政务数据的集中存储、集中管理和集中使用，一体化地解决政府各部门电子政务的信息共享和自动化数据交换问题，从而有效地为各政府部门的协同工作和为社会提供信息服务。大型企业的数据中心建设，也有与政务数据中心建设相类似的目标。

基于上述关于数据中心建设目标的认识，数据中心的建设任务就应该包括：

（1）数据中心基础设施建设，即通信-计算机网络系统、存储系统、安全系统和各种保障系统的建设。

（2）数据标准化体系建设，即数据中心服务范围内的统一的数据标准制定和实施。

（3）共享基础数据库、专业数据库和数据仓库建设，地市级城市电子政务的数据中心最重要的是“四大基础库”（人口基础信息库、法人单位基础信息库、自然资源和空间地理基础信息库、宏观经济数据库）建设。

（4）信息资源目录与交换体系建设，政府部门之间的共享数据库建设在一定的时间内是很有限的（如“四大基础库”的建设就需要几年的时间和不断的完善），更大量的是各部门已有信息库

1、现在一般生产制造业用oracle的比较多；

2、商业企业用sybase较多，也有用oracle的；

3、财务管理用sql server的多（用友等），不过现在也都有for oracle版本的了；

4、中小企业网站方面用mysql、sql server的较多，大型的网上商城用orcale的较多。

oracle、sybase都是大型的数据库，一般用这类数据库的服务器 *** 作系统都是linux的；sql server从 *** 作系统的安全性来说企业级运营都会选择oracle、sybase。另外虽然mysql也是运行在linux上的，但其由于是免费版本，所以企业级也很少用

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Aess等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL *** 作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）AzureTables：WindowsAzureTableStorageService为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和ManagedAPI访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）OracleNoSQLDatabase：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）OracleNoSQLDatabase：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用>

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）：是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：HazelcastCE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）OracleCoherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）TerracottaBigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer及client/server架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQLNoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

以上就是关于数据库，数据库管理系统，数据库系统有什么区别和联系全部的内容，包括:数据库，数据库管理系统，数据库系统有什么区别和联系、关于数据中心建设目标和任务的探讨、数据中心 一般用什么数据库等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！