数据库的主要特点有哪些？具体点。

1、实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

2、减少数据的冗余度

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

3、数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

4、数据实现集中控制

文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

5、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性

主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

6、故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误 *** 作造成的数据错误等。

扩展资料：

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

1、物理数据层。

它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。

2、概念数据层。

它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

3、用户数据层。

它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。

参考资料：百度百科-数据库

1、常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase

2、特点。

-oracle：

1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。

支持多种系统平台（hpux、sunos、osf/1、vms、

windows、windows/nt、os/2）。

2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、

客户机/服务器）。

-sqlserver:

1.真正的客户机/服务器体系结构。

2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。

3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行windows

95/98的膝上型电脑到运行windows

2000的大型多处理器等多种平台使用。

-mysql:

mysql是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典mysql

ab公司，92hezu网免费赠送mysql。目前mysql被广泛地应用在internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了mysql作为网站数据库。

-access

access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。

但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100m左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。

-sybase

http://hi.baidu.com/%dd%af%c3%e6%ce%f7%ca%a9/blog/item/3bb0f151f1e34a5b1138c26d.html

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以上，希望对你有所帮助。

大数据的特点主要有什么？

大数据的特点：

数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

概念：

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

优势：

在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

大数据的特点主要包括哪些

1.数据量大 大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 2.类型繁多 包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等

大数据的特点包括

大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。

bat大数据的特点是？

就是大，第一：数据体量巨大。第二：数据类型繁多。第三：价值的密度比较低。第四：处理的四度快。柠檬学院大数据。

大数据与海量数据的特点

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

魔方（大数据模型平台）

大数据模型平台是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

大数据平台数据抽取工具

大数据平台数据抽取工具实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。数据处理服务器为每个作业分配独立的作业任务处理工作线程和任务执行队列，作业之间互不干扰灵活的作业任务处理模式：可以增量方式执行作业任务，可配置的任务处理时间策略，根据不同需求定制。采用异步事件驱动模式来管理和分发作业指令、采集作业状态数据。通过管理监控端，可以实时监控作业在各个数据处理节点作业任务的实时运行状态，查看作业的历史执行状态，方便地实现提交新的作业、重新执行作业、停止正在执行的作业等 *** 作。

互联网数据采集工具

网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。

未至·云（互联网推送服务平台）

云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向 *** 和面向企业的解决方案。

显微镜（大数据文本挖掘工具）

文本挖掘是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术, 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对, 在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。

数据立方（可视化关系挖掘）

大数据可视化关系挖掘的展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。

何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷.

大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

大数据的特点：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道

大数据的意义：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的缺陷：

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

闭幕词的特点主要有什么原则?

闭幕词是一些大型会议结束时由

有关领导人或德高望重者向会议所作的讲话。

具有总结性、评估性和号召性。

关于旅游大数据，主要有哪些数据的收集

旅游人数的变化，旅游时间，旅游地点，旅游习惯，过程中的消费习惯，团的还是个人的，等等数据。—柠檬学院大数据，线上大数据学习平台。

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