数据集和数据库的区别

（1）应用目标不同。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。

（2）实现方式不同。在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。

但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，颠倒点的通信开销较大。因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。

（3）各结点的地位不同。在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。

数据库表中的行和列分别称为记录、字段。根据查询相关公开信息显示：数据表中的列称为字段。数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。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。

1、数据存储方式不同。

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

2、扩展方式不同。

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。

因为数据存储在关系表中， *** 作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。

而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

3、对事务性的支持不同。

如果数据 *** 作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务 *** 作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在 *** 作的扩展性和大数据量处理方面。

一个数据库中包含存储真正数据的多个表结构，而一个实例包含多个数据库，一台服务器（硬件）可以包含多个实例。

每个实例是一个SQL Server安装的组件（或数据库引擎的程序，工具和相关程序）。每个用户数据库（和表）通过编写代码，使用的工具，复制/恢复现有数据库而创建。当安装SQL Server程序时，可以通过命名在一台机器上安装不同的实例。例如，你可以有SQL2005，SQL2008，SQL2012作为SQL Server独立的命名实例。也可以用相同的版本安装成不同的实例，如SQL2005DW（用于数据仓库），SQL2005_PAY（工资单），SQL2005_ERP等等。

可以有一个（并且唯一）被称为默认实例的实例，在同一台机器上所有其他实例必须有一个名称（16个字符）。

该程序之间（SQL Server数据库引擎）互相竞争机器资源，所以你必须了解和管理每个实例将如何竞争，否则它们会机器运行变慢甚至停止。

可能更常见的是一个实例中存在多个数据库。每个实例都有”系统“数据库（MASTER，MODEL，RESOURCES，MSDB，TEMPDB），然后您可以在该实例中创建自己的用户数据库。

在管理服务器资源方面，你可以管理每个实例需要多少内存和CPU。但是对于一个实例中的数据库，却不能这样做。

可以在实例或数据库两个层级上应用安全和访问限制。虽然有时业务可能更偏向将高度敏感/涉及安全的数据作为一个单独的实例（如薪资数据库），以避免任何危险。

当连接到一个数据库，必须同时提供实例名称和数据库名称。

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