数据库有哪些类

■关系数据库factsandinformation

关系数据库是建立在集合代数基础上，应用数学方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。

关系模型由关系数据结构、关系 *** 作集合、关系完整性约束三部分组成。

全关系系统十二准则

全关系系统应该完全支持关系模型的所有特征。关系模型的奠基人EFCodd具体地给出了全关系系统应遵循的基本准则。

;''准则0'':一个关系形的关系数据库系统必须能完全通过它的关系能力来管理数据库。

;''准则1''信息准则:关系数据库系统的所有信息都应该在逻辑一级上用表中的值这一种方法显式的表示。

;''准则2''保证访问准则:依靠表名、主码和列名的组合，保证能以逻辑方式访问关系数据库中的每个数据项。

;''准则3''空值的系统化处理:全关系的关系数据库系统支持空值的概念，并用系统化的方法处理空值。

;''准则4''基于关系模型的动态的联机数据字典:数据库的描述在逻辑级上和普通数据采用同样的表述方式。

;''准则5''统一的数据子语言:

一个关系数据库系统可以具有几种语言和多种终端访问方式，但必须有一种语言，它的语句可以表示为严格语法规定的字符串，并能全面的支持各种规则。

;''准则6''视图更新准则:所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。

;''准则7''高级的插入、修改和删除 *** 作:系统应该对各种 *** 作进行查询优化。

;''准则8''数据的物理独立性:无论数据库的数据在存储表示或存取方法上作任何变化，应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。

;''准则9''数据逻辑独立性:当对基本关系进行理论上信息不受损害的任何改变时，应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。

;''准则10''数据完整的独立性:关系数据库的完整性约束条件必须是用数据库语言定义并存储在数据字典中的。

;''准则11''分布独立性:关系数据库系统在引入分布数据或数据重新分布时保持逻辑不变。

;''准则12''无破坏准则:如果一个关系数据库系统具有一个低级语言，那么这个低级语言不能违背或绕过完整性准则。

■实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，研究人员希望利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调度和资源分配算法。然而，实时数据库并非是两者在概念、结构和方法上的简单集成。需要针对不同的应用需求和应用特点，对实时数据模型、实时事务调度与资源分配策略、实时数据查询语言、实时数据通信等大量问题作深入的理论研究。实时数据库系统的主要研究内容包括：

实时数据库模型

实时事务调度：包括并发控制、冲突解决、死锁等内容

容错性与错误恢复

访问准入控制

内存组织与管理

I/O与磁盘调度

主内存数据库系统

不精确计算问题

放松的可串行化问题

实时SQL

实时事务的可预测性

研究现状与发展实时数据库系统最早出现在1988年3月的ACMSIGMODRecord的一期专刊中。随后，一个成熟的研究群体逐渐出现，这标志着实时领域与数据库领域的融合，标志着实时数据库这个新兴研究领域的确立。此后，出现了大批有关实时数据库方面的论文和原型系统。人机交互技术与智能信息处理实验室实时数据库小组一直致力于实时系统、实时智能、实时数据库系统及相关技术的研究与开发，并取得了一定的成绩。

这种情况通常是由于dw设计和实时视图之间的同步问题引起的。DW设计是在ETL过程中建立的，主要用于定义数据仓库的结构和数据的转换规则，而实时视图是在数据仓库中实时生成的，用于展示数据仓库中最新的数据。

可能存在以下原因导致DW设计和实时视图不一致：

1 ETL过程中出现了错误，数据没有正确地转换到数据仓库中，导致实时视图中的数据不完整或不准确。

2 在DW设计中定义的规则没有正确地应用到实时视图中，导致实时视图中的数据与DW设计中的规则不一致。

3 数据仓库中的数据被外部系统修改或删除，导致实时视图中的数据与数据仓库中的数据不一致。

为解决DW设计和实时视图不一致的问题，可以采取以下措施：

1 检查ETL过程中的错误，并修复错误。

2 检查DW设计中的规则是否正确地应用到实时视图中，并进行必要的更改。

3 实时监控数据仓库中的数据变化，并及时更新实时视图中的数据。

此外，建议在DW设计和实时视图的开发过程中，进行充分的测试和验证，确保DW设计和实时视图之间的一致性。

针对百T级别的实时数据，一些适合的数据库包括：

1 Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以实现水平扩展，支持百T级别的数据存储和读取，并且具备高可用性和高性能。

2 Apache HBase：HBase是一个分布式的NoSQL数据库，特别适合存储大规模的结构化数据，并且可以提供实时读写 *** 作。它可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hadoop、Hive和Pig）集成，支持海量数据的处理和分析。

3 MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，支持高性能、高可用性和高扩展性，并且可以实现水平扩展。它还具有灵活的数据模型和强大的查询能力，适用于大规模的数据存储和处理。

4 Apache Druid：Druid是一个开源的分布式实时数据存储和查询系统，可以支持百T级别的数据存储和实时查询。它主要用于OLAP（在线分析处理）场景，可以提供快速的数据分析和查询功能。

需要注意的是，选择数据库时需要考虑到数据的类型、数据量、性能要求、数据一致性、容错性等因素，结合具体需求进行选择。

数据库防火墙系统，串联部署在数据库服务器之前，解决数据库应用侧和运维侧两方面的问题，是一款基于数据库协议分析与控制技术的数据库安全防护系统。DBFirewall基于主动防御机制，实现数据库的访问行为控制、危险 *** 作阻断、可疑行为审计。

数据库安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。

数据库安全风险包括：刷库、拖库、撞库。

数据库安全攻击手段包括：SQL注入攻击。

ACCESS:

在本地添加好数据,然后以文件方式通过FTP软件上传到服务器

MS-SQL：

在本地SQL企业管理器里添加好数据，然后通过“导入/导出数据”的方式将本地数据导入到远程SQL服务器，过程中需要提供SQL服务器地址，数据库名，用户名和密码；或者通过查询分析器执行T-SQL代码，但是这样速度较慢（数据量大时）

Oracle:

类似于MS-SQL，先在本地NetManager里配置好别名，指定服务器IP地址，端口号并测试通过，然后再PL-SQL里导入/导出或者通过T-SQL代码insert也可以（但遇到CLOB/BLOB时insert无法完成大于4K的数据）

My-SQL：

比较麻烦，具体步骤略，参考MYSQL-Front工具或者php服务器里有那么一个工具，但记不起名儿了

DB2:

在网上搜索一个ldapBrowser工具，图形化 *** 作界面，指定IP地址，端口，结点等信息，很easy

Cloudscape:

从网上找一个叫Cview的工具，我这儿有，但无法提供给你，需要JDK支持

    虽然VMworld 大会的重点放在推广VMware的解决方案上 但微软的Hyper V在可扩展性方面也表现得引人注目 Hyper V — 特别是Windows Server R — 提供了许多与VMware ESX Server相同的扩展性 Hyper V R 每虚拟机最大支持 颗虚拟CPU GB虚拟内存 虽然我还没有看到有关IOPS微软官方的数字 但QLogic发表在 // qlogic /promos/products/hyper v aspx的结果显示Hyper V达到了 IOPS 虽然这个基准不能代表所有的生产环境 但它表明Hyper V一样可以支持很高要求的I/O 关于在虚拟环境中运行SQL Server的最佳实践和技巧 微软已经发布了一份详细的白皮书《在Hyper V环境中运行SQL Server 》

    虚拟化数据库

    虽然长久以来很多人都不愿对数据库实施虚拟化 但实际上SQL Server是虚拟化的理想对象 许多SQL Server服务器并没有得到充分利用 往往只有几十个用户 象这样的系统就应该被虚拟化 因此 如果虚拟化能够满足生产数据库的性能要求 那就应该立即实施数据库虚拟化

    虚拟化数据库最明显的两个好处是提高了服务器的利用率和更易于管理 虚拟化允许用户合并负载较重和较轻服务器上的工作量 服务器数量越少 你的管理任务就越轻松 此外 虚拟化可以动态调整虚拟机属性 如在一个正在运行的虚拟机上增加内存或磁盘 在保证虚拟机不停机的情况下 新增的资源可立即生效 使用虚拟化技术 你可以利用如Windows Server R 的实时迁移或ESX VMotion功能 提高迁移过程中数据库服务的可用性

    不是所有数据库环境都可以虚拟化 但它可以处理最苛刻的工作负载 虚拟化的好处将驱动所有IT服务都转向虚拟化 当然也包括SQL Server了

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22520

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