1、关系数据库
特点:数据集中控制;减少数据冗余等。
适用范围: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。
2、非关系数据库
特点:易扩展;大数据量,高性能;灵活的数据模型等。
使用范围:据模型比较简单;需要灵活性更强的IT系统;对数据库性能要求较高。
扩展资料:
非关系数据库的分类:
1、列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak。
2、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
参考资料来源:百度百科-数据库
参考资料来源:百度百科-NoSQL
数据库有层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。
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。
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)。下图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。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 Management System)是其典型代表。
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(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
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。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。著名的数据库有:微软公司的 MS SQL数据库和Access数据库、Oracle公司的Oracle数据库和MySQL数据库、IBM公司的DB2数据库等。
数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库(NoSQL)。
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数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。
扩展资料
关系数据库分为两类:一类是桌面数据库,例如Access、FoxPro和dBase等;另一类是客户/服务器数据库,例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序,它不需要网络和服务器,实现起来比较方便,但它只提供数据的存取功能。
客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统,应用程序包括两部分:一部分驻留在客户机上,用于向用户显示信息及实现与用户的交互;另一部分驻留在服务器中,主要用来实现对数据库的 *** 作和对数据的计算处理。
参考资料来源:百度百科-关系数据库
参考资料来源:百度百科-数据库
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