数据库与数据结构的区别

数据库数据集合顾名思义库存储地方嘛即存放大量数据地方而往数据库里放数据或者访问数据库里数据方式数据结构内容了

数据库相当于容器数据结构相当于往容器里放东西方式和取东西方式没有数据结构容器里东西(数据)会杂乱无章取出来也麻烦

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Aess2003、Aess07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQLServer2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。DataWarehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

缓存系统中的主要使用的数据结构是memcached。

memcached是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但被许多网站使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。

memcached的API使用三十二比特的循环冗余校验（CRC-32）计算键值后，将数据分散在不同的机器上。当表格满了以后，接下来新增的数据会以LRU机制替换掉。

由于memcached通常只是当作缓存系统使用，所以使用memcached的应用程序在写回较慢的系统时（像是后端的数据库）需要额外的代码更新memcached内的数据。

扩展资料：

一、存储方式

为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启 *** 作系统会导致全部数据消失。

另外，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。

二、通信分布式

memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。本文也将介绍memcached的分布式。

库存管理系统采用的数据结构是：Myeclipse开发，java语言开发，数据库采用mysql，ssh框架。根据查询相关公开信息显示，库存管理系统是一套完善的WEB网页管理系统，对理解JSPjava编程开发语言有帮助，系统具有完整的源代码和数据库，系统主要采用B/S模式开发。应用技术是java|jsp+SQLServer2008，开发工具：Myeclipse或Eclipse、jdk、tomcat。

文就是对这两种数据结构做简单的介绍。

1 B-Tree

B-Tree不是“B减树”，而是“B树”。

这里参考了严蔚敏《数据结构》对B-Tree的定义：

一棵m阶的B-Tree,或者为空树，或者满足下列特性：

1树中每个结点至多有m棵子树；

2若根结点不是叶子结点，则至少有两棵子树；

3除根节点之外的所有非终端结点至少有[m/2]棵子树；

4所有非终端结点中包含下列信息数据:

(n,A0,K1,A1,K2,A2……Kn,An)

其中，n为关键字的数目，K(i)为关键字，且K(i) < K(i+1), Ai为指向子树根结点的指针，且指针A(i-1)所指子树中所有结点的关键字均小于Ki，Ai所指子树中所有结点的关键字均大于Ki；

5所有叶子结点都出现在同一层次上；

下面通过一个例子解释一下B-Tree的查找过程。

这是一棵4阶的B-Tree，深度为4。

假如在该图中查找关键字47，首先从根结点开始，根据根结点指针t找到a结点，因为47大于 a 结点的关键字35，所以会去A1指针指向的 c结点继续寻找，因为 c的关键字 43 < 要查找的47 < c结点的关键字78，所以去 c结点A1指针指向的 g结点去寻找，结果在 g结点中找到了关键字47，查找成功。

2 B+Tree

不同的存储引擎可能使用不同的数据结构存储，InnoDB使用的是B+Tree；那什么是B+Tree呢？

B+Tree是应文件系统所需而出的一种B-Tree的变型树，一棵m阶的B+树和m阶的B-树的差异在于:

1有n棵子树的结点中含有n个关键字；

2所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字的记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接；

3所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树(根结点)中的最大（或最小）关键字；

还是通过一个例子来说明。

这个例子中，所有非终端结点仅含有子树中最大的关键字。

因为叶子节点本身依据关键字的大小自小而大顺序链接，所以可以从最小关键字起顺序查找。也可以从根结点开始，进行随机查找。

在B+树中随机差找和在B-树中类似，以上图为例。假设要查找关键字51，现在根节点中比较，发现51<59，因为这里使用的是非终端结点的关键字是子树中最大的关键字，所以进入最大值为59的子结点(15\44\59)中查找，同理，因为44<51<59，所以进入P3指向的结点(51\59)中查找，然后命中关键字51，因为此结点(51\59)是叶子结点，所以查找终止，该结点包含指向数据的指针。

3索引如何在B+Tree中组织数据存储

假设有如下表:

对于表中的每一行数据，索引中包含了last_name、first_name和dob列的值，下图展示索引是如何组织数据存储的:

索引对多个值进行排序的依据是定义索引时列的顺序。

(Allen Cuba 1960-01-01)结点左侧的指针指向[,Allen Cuba 1960-01-01)的叶子页，(Allen Cuba 1960-01-01)和(Astaire,Angelina,1980-03-04)之间的指针指向[Allen Cuba 1960-01-01,Astaire Angelina 1980-03-04)的叶子页，以此类推。总之，每个指针指向的结点中的最小值就是该指针左侧的的值。

这种存储结构也说明了在定义多个列组成的多列索引中，为什么需要把重复率最低的列放到最左侧，因为这会减少比较的次数，查找起来更加高效。

4索引为什么选用B树这种数据结构？

因为使用B树查找时，所用的磁盘IO *** 作次数比平衡二叉树更少，效率也更高。

为什么使用B树查找所用的磁盘IO *** 作次数比平衡二叉树更少？

大规模数据存储中，树节点存储的元素数量是有限的（如果元素数量非常多的话，查找就退化成节点内部的线性查找了），这样导致二叉查找树结构由于树的高度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下。那么我们就需要减少树的高度以提高查找效率。而平衡多路查找树结构B树就满足这样的要求。B树的各种 *** 作能使B树保持较低的高度，从而达到有效减少磁盘IO *** 作次数。

一、主体不同

1、数据库：按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

2、数据结构：是计算机存储、组织数据的方式。

二、组成不同

1、数据库：是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

2、数据结构：是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

三、特点不同

1、数据库：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

2、数据结构：精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

看看你要找的这里有没有？

※数据库的概念与用途

？数据库的概念

什么是数据库呢当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个"记录保存系统"(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是"人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合"(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是"一个数据仓库"。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是"按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库"。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表2063中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

JMartin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个"数据库集合"。

数据库的优点

使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等等。此外，数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL， *** 作直观，使用灵活，编程方便，环境适应广泛(一般的十六位机，如IBM/PC/XT，国产长城0520等均可运行种软件)，数据处理能力极强。数据库在我国正得到愈来愈广泛的应用，必将成为经济管理的有力工具。

数据库是通过数据库管理系统(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)软件来实现数据的存储、管理与使用的dBASELL就是一种数据库管理系统软件。

数据库结构与数据库种类

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1数据结构模型

(1)数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS＝(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS＝(D，R)，即一个数组。

(2)数据结构种类

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。本节只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。

目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。

2层次、网状和关系数据库系统

(1)层次结构模型

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。例如图2064是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。这种数据结构模型的一般结构见图2065所示。

图2064 高等学校的组织结构图 图2065 层次结构模型

图2065中，Ri(i＝1，2，…6)代表记录(即数据的集合)，其中R1就是根结点(如果Ri看成是一个家族，则R1就是祖先，它是R2、R3、R4的双亲，而R2、R3、R4互为兄弟)，R5、R6也是兄弟，且其双亲为R3。R2、R4、R5、R6又被称为叶结点(即无子女的结点)。这样，Ri(i＝1，2，…6)就组成了以R1为树根的一棵树，这就是一个层次数据结构模型。

按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。

(2)网状结构模型

在图2066中，给出了某医院医生、病房和病人之间的联系。即每个医生负责治疗三个病人，每个病房可住一到四个病人。如果将医生看成是一个数据集合，病人和病房分别是另外两个数据集合，那么医生、病人和病房的比例关系就是M:N:P(即M个医生，N个病人，P间病房)。这种数据结构就是网状数据结构，它的一般结构模型如图2067所示。在图中，记录Ri(i＝1，2，8)满足以下条件：

①可以有一个以上的结点无双亲(如R1、R2、R3)。

②至少有一个结点有多于一个以上的双亲。在"医生、病人、病房"例中，"医生集合有若干个结点(M个医生结点)无"双亲"，而"病房"集合有P个结点(即病房)，并有一个以上的"双亲"(即病人)。

图2066 医生、病房和病人之间的关系

图2067 网状结构模型

按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

(3)关系结构模型

关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系(见表2068)。这个四行六列的表格的每一列称为一个字段(即属性)，字段名相当于标题栏中的标题(属性名称)；表的每一行是包含了六个属性(工号、姓名、年龄、性别、职务、工资)的一个六元组，即一个人的记录。这个表格清晰地反映出该单位职工的基本情况。

表2068 职工基本情况

通常一个m行、n列的二维表格的结构如表2069所示。

表中每一行表示一个记录值，每一列表示一个属性(即字段或数据项)。该表一共有m个记录。每个记录包含n个属性。

作为一个关系的二维表，必须满足以下条件：

(1)表中每一列必须是基本数据项(即不可再分解)。

(2)表中每一列必须具有相同的数据类型(例如字符型或数值型)。

(3)表中每一列的名字必须是唯一的。

(4)表中不应有内容完全相同的行。

(5)行的顺序与列的顺序不影响表格中所表示的信息的含义。

由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

在关系数据库中，对数据的 *** 作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

数据库的要求与特性

为了使各种类型的数据库系统能够充分发挥它们的优越性，必须对数据库管理系统的使用提出一些明确的要求。

1建立数据库文件的要求

(1)尽量减少数据的重复，使数据具有最小的冗余度。计算机早期应用中的文件管理系统，由于数据文件是用户各自建立的，几个用户即使有许多相同的数据也得放在各自的文件中，因而造成存储的数据大量重复，浪费存储空间。数据库技术正是为了克服这一缺点而出现的，所以在组织数据的存储时应避免出现冗余。

(2)提高数据的利用率，使众多用户都能共享数据资源。

(3)注意保持数据的完整性。这对某些需要历史数据来进行预测、决策的部门(如统计局、银行等)特别重要。

(4)注意同一数据描述方法的一致性，使数据 *** 作不致发生混乱。如一个人的学历在人事档案中是大学毕业，而在科技档案中却是大学程度，这样就容易造成混乱。

(5)对于某些需要保密的数据，必须增设保密措施。

(6)数据的查找率高，根据需要数据应能被及时维护。

2数据库文件的特征

无论使用哪一种数据库管理系统，由它们所建立的数据库文件都可以看成是具有相同性质的记录的集合，因而这些数据库文件都有相同的特性：

(1)文件的记录格式相同，长度相等。

(2)不同的行是不同的记录，因而具有不同的内容。

(3)不同的列表示不同的字段名，同一列中的数据的性质(属性)相同。

(4)每一行各列的内容是不能分割的，但行的顺序和列的顺序不影响文件内容的表达。

3文件的分类

对文件引用最多的是主文件和事物文件。其他的文件分类还包括表文件、备份文件、档案的输出文件等。下面将讲述这些文件。

(1)主文件。主文件是某特定应用领域的永久性的数据资源。主文件包含那些被定期存取以提供信息和经常更新以反映最新状态的记录。典型的主文件有库存文件、职工主文件和收帐主文件等。

(2)事务文件。事务文件包含着作为一个信息系统的数据活动(事务)的那些记录。这些事务被分批以构成事务文件。例如，从每周工资卡上录制下来的数分批存放在一个事务文件上，然后对照工资清单文件进行处理以便打印出工资支票和工资记录簿。

(3)表文件。表文件是一些表格。之所以单独建立表文件而不把表设计在程序中是为了便于修改。例如，一个公用事业公司的税率表或国内税务局的税率就可以存储在表中文件。

(4)备用文件。备用文件是现有生产性文件的一个复制品。一旦生产性文件受到破坏，利用备用文件就可以重新建立生产性文件。

(5)档案文件。档案文件不是提供当前处理使用的，而是保存起来作为历史参照的。例如，国内税务局(IRS)可能要求检查某个人最近15年的历史。实际上，档案文件恰恰是在给定时间内工作的一个"快照"。

(6)输出文件。输出文件包含将要打印在打印机上的、显在屏幕上的或者绘制在绘图仪上的那些信息的数值映象。输出文件可以是"假脱机的"(存储在辅存设备上)，当输出设备可

用时才进行实际的输出。

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