数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。
关系型数据库主要有:
Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。
非关系型数据库主要有:
NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。
扩展资料:
非关系型数据库的优势:
1、性能高:NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。
2、可扩展性好:同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势:
1、可以复杂查询:可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2、事务支持良好:使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
参考资料来源:百度百科-数据库
常用数据库有:
1、关系型数据库
关系型数据库是由IBM的EF Codd于1970年发明的,它是一个表格数据库,其中定义了数据,因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。关系数据库由一组表组成,其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别,并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。
2、分布式数据库
分布式数据库是一种数据库,数据库存储在多个物理位置,处理在网络中的不同点之间分散或复制。分布式数据库可以是同构的,也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件,并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。
3、云数据库
云数据库是针对虚拟化环境优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处,比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用,还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。
4、NoSQL数据库
NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时,它们是最有效的。
5、面向对象的数据库
使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中,但是面向对象数据库非常适合于这些项。面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如,关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象,而不是字母数字值。
6、图形数据库
面向图形的数据库是一种NoSQL数据库,它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合,其中每个节点表示一个实体,每个边表示节点之间的连接。
数据库是一组信息的集合,以便可以方便地访问、管理和更新,常用数据库有:1、关系型数据库;2、分布式数据库;3、云数据库;4、NoSQL数据库;5、面向对象的数据库;6、图形数据库。
计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合,例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。
通常,数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性,以确保数据的一致性和事务的完整性。
数据库普遍存在于大型主机系统中,但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中,如IBM的as/400和个人计算机。
数据库的演变
数据库从1960年代开始发展,从层次数据库和网络数据库开始,到1980年代的面向对象数据库,再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。
一种观点认为,数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中,数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库,从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。
常用数据库:
1、关系型数据库
关系型数据库是由IBM的EFCodd于1970年发明的,它是一个表格数据库,其中定义了数据,因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。
关系数据库由一组表组成,其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别,并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。
结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展,并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别,而不需要修改所有现有应用程序。
2、分布式数据库
分布式数据库是一种数据库,其中部分数据库存储在多个物理位置,处理在网络中的不同点之间分散或复制。
分布式数据库可以是同构的,也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件,并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。
3、云数据库
云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处,比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用,还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。
云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。
4、NoSQL数据库
NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。
NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时,它们是最有效的。
5、面向对象的数据库
使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中,但是面向对象数据库非常适合于这些项。
面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如,关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象,而不是字母数字值。
6、图形数据库
面向图形的数据库是一种NoSQL数据库,它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合,其中每个节点表示一个实体,每个边表示节点之间的连接。
图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如,公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。
访问数据库:DBMS和RDBMS
数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、 *** 作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。
关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件,目前仍然是最流行的数据库管理方法。
MicrosoftSQLServer、Oracle数据库、IBMDB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代,支持分层数据库,包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统(RDBMS)是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的,基于关系模式,仍然是管理数据库的最普遍的方式。
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基本含义NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。NoSQLNoSQL数据库的四大分类键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。[3] 举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB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。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。
什么是NoSQL
大家有没有听说过“NoSQL”呢近年,这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词,大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写,并深感愤怒:“SQL怎么会没有必要了呢”但实际上,它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是:适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库,不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可,可以考虑使用更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不足,各种各样的NoSQL数据库应运而生。
为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库,对关系型数据库的理解是必不可少的。那么,就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。
关系型数据库简史
1969年,埃德加61弗兰克61科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文,首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是,刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物,因此论文反响平平。1970年,他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文,终于引起了大家的关注。
科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升,加之使用简单、性能优越等优点,关系型数据库得到了广泛的应用。
通用性及高性能
虽然本书是讲解NoSQL数据库的,但有一个重要的大前提,请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低,它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问,对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。
突出的优势
关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库,它的突出优势主要有以下几点:
保持数据的一致性(事务处理)
由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)
可以进行JOIN等复杂查询
存在很多实际成果和专业技术信息(成熟的技术)
这其中,能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下,用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN,对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要,这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。
关系型数据库的不足
不擅长的处理
就像之前提到的那样,关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库,并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理:
大量数据的写入处理
为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更
字段不固定时应用
对简单查询需要快速返回结果的处理
。。。。。。
NoSQL数据库
为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年),NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
易于数据的分散
如前所述,关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的,就是说,各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散。相反,NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上,减少了每个服务器上的数据量,即使要进行大量数据的写入 *** 作,处理起来也更加容易。同理,数据的读入 *** 作当然也同样容易。
提升性能和增大规模
下面说一点题外话,如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据,那么只有两个选择:一是提升性能,二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。
首先,提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法,程序方面也不需要进行变更,但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器,需要花费的资金往往不只是原来的2倍,可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单,但是成本较高。
另一方面,增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更,但由于使用廉价的服务器,可以控制成本。另外,以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。
不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗?
NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行 *** 作的话,NoSQL数据库的应用就没有意义吗
答案是否定的。的确,它在处理大量数据方面很有优势。但实际上NoSQL数据库还有各种各样的特点,如果能够恰当地利用这些特点将会是非常有帮助。具体的例子将会在第2章和第3章进行介绍,这些用途将会让你感受到利用NoSQL的好处。
希望顺畅地对数据进行缓存(Cache)处理
希望对数组类型的数据进行高速处理
希望进行全部保存
多样的NoSQL数据库
NoSQL数据库存在着“key-value存储”、“文档型数据库”、“列存储数据库”等各种各样的种类,每种数据库又包含各自的特点。下一节让我们一起来了解一下NoSQL数据库的种类和特点。
NoSQL数据库是什么
NoSQL说起来简单,但实际上到底有多少种呢我在提笔的时候,到NoSQL的官方网站上确认了一下,竟然已经有122种了。另外官方网站上也介绍了本书没有涉及到的图形数据库和对象数据库等各个类别。不知不觉间,原来已经出现了这么多的NoSQL数据库啊。
本节将为大家介绍具有代表性的NoSQL数据库。
key-value存储
这是最常见的NoSQL数据库,它的数据是以key-value的形式存储的。虽然它的处理速度非常快,但是基本上只能通过key的完全一致查询获取数据。根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具三种。
临时性
memcached属于这种类型。所谓临时性就是 “数据有可能丢失”的意思。memcached把所有数据都保存在内存中,这样保存和读取的速度非常快,但是当memcached停止的时候,数据就不存在了。由于数据保存在内存中,所以无法 *** 作超出内存容量的数据(旧数据会丢失)。
在内存中保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
数据有可能丢失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等属于这种类型。和临时性相反,所谓永久性就是“数据不会丢失”的意思。这里的key-value存储不像memcached那样在内存中保存数据,而是把数据保存在硬盘上。与memcached在内存中处理数据比起来,由于必然要发生对硬盘的IO *** 作,所以性能上还是有差距的。但数据不会丢失是它最大的优势。
在硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)
数据不会丢失
两者兼具
Redis属于这种类型。Redis有些特殊,临时性和永久性兼具,且集合了临时性key-value存储和永久性key-value存储的优点。Redis首先把数据保存到内存中,在满足特定条件(默认是15分钟一次以上,5分钟内10个以上,1分钟内10000个以上的key发生变更)的时候将数据写入到硬盘中。这样既确保了内存中数据的处理速度,又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性。这种类型的数据库特别适合于处理数组类型的数据。
同时在内存和硬盘上保存数据
可以进行非常快速的保存和读取处理
保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)
适合于处理数组类型的数据
面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型。它们属于NoSQL数据库,但与key-value存储相异。
不定义表结构
面向文档的数据库具有以下特征:即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样使用。关系型数据库在变更表结构时比较费事,而且为了保持一致性还需修改程序。然而NoSQL数据库则可省去这些麻烦(通常程序都是正确的),确实是方便快捷。
可以使用复杂的查询条件
跟key-value存储不同的是,面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据。虽然不具备事务处理和JOIN这些关系型数据库所具有的处理能力,但除此以外的其他处理基本上都能实现。这是非常容易使用的NoSQL数据库。
不需要定义表结构
可以利用复杂的查询条件
面向列的数据库
Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长,这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。
面向行的数据库和面向列的数据库
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长进行以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被称为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。
高扩展性
面向列的数据库具有高扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度),所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外,利用面向列的数据库的优势,把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同,应用起来十分困难。
高扩展性(特别是写入处理)
应用十分困难
最近,像Twitter和Facebook这样需要对大量数据进行更新和查询的网络服务不断增加,面向列的数据库的优势对其中一些服务是非常有用的,但是由于这与本书所要介绍的内容关系不大,就不进行详细介绍了。
总结:
NoSQL并不是No-SQL,而是指Not Only SQL。
NoSQL的出现是为了弥补SQL数据库因为事务等机制带来的对海量数据、高并发请求的处理的性能上的欠缺。
NoSQL不是为了替代SQL而出现的,它是一种替补方案,而不是解决方案的首选。
绝大多数的NoSQL产品都是基于大内存和高性能随机读写的(比如具有更高性能的固态硬盘阵列),一般的小型企业在选择NoSQL时一定要慎重!不要为了NoSQL而NoSQL,可能会导致花了冤枉钱又耽搁了项目进程。
NoSQL不是万能的,但在大型项目中,你往往需要它!
sql数据库的备份不用说了吧,维护计划即可。
定期上传这个有点难度,批处理貌似没有休息多长时间的吧,我不记得了。你可以用vbs来指挥程序休息,用vbs创建并执行批处理文件进行ftp上传。
点到为止。
以上就是关于数据库的类型都有哪些全部的内容,包括:数据库的类型都有哪些、数据库有哪几种、数据库都有哪些等相关内容解答,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!
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