常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围

常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围,第1张

关系数据、非关系数据库。

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

DSS数据库在逻辑上是独立于组织基本业务数据库,因此它的数据来源包括以下三个部分:

第一组织内部的信息系统,比如说管理信息系统、事务处理系统等产生的财务、会计、市场、销售、生产制、制造或人力资源等方面的有关数据;

还有一个非常有特色的就是决策支持系统决策者的个人诉求;

另外一个组成部分,决策支持系统的数据管理系统。

开源世界中的那几个免费数据库

发布时间:2011-11-22 09:34:30 来源:CSDN 评论:0 点击:1476 次 字号:大 中 小

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开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源

开源数据库MySQL

MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。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。

盘点:开源社区那些免费的数据库软件

MySQL为多种编程语言提供了API,包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的,使用了多种编译器进行测试,所以,MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库,自然能够支持几乎所有的 *** 作系统,从Unix、Linux到Windows,具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种 *** 作系统。最重要的是,它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。

与此同时,MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。

首先是MariaDB,它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本,是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较,MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎,包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎,它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。

其次是rcona,它为MySQL数据库服务器进行了改进,在功能和性能上较MySQL有着很显著的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能,同时,它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具,并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。

第三是Percona Server,它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且,它只包含MySQL的服务器版,并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。

非关系型数据库NoSQL

从NoSQL的字面上理解,NoSQL就是Not Only SQL,被业界认为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,相对于目前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。

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当然,NoSQL也是随着互联网Web20网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于,传统的关系数据库在应付Web20网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web20纯动态网站显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

首先推荐的是Oracle NoSQL Database,这是一个社区版。Oracle的这个NoSQL Database, 是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的Big Data Appliance的其中一个组件,Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。

其次推荐的是Membase。Membase是NoSQL家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目,源代码采用了Apache20的使用许可。该项目托管在GitHubSource tarballs上,目前可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成,其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师,这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。

并且,Membase容易安装、 *** 作,可以从单节点方便的扩展到集群,而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能,在应用方面为开 发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案,Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用,其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。通过兼容多种编程语言和框架,Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面,Membase提供了有效的图形化界面和编程接口,包括可配置 的告警信息。

Membase的目标是提供对外的线性扩展能力,包括为了增加集群容量,可以针对统一的节点进行复制。 另外,对存储的数据进行再分配仍然是必要的。

第三推荐的是Hibari。Hibari在日语中意思为“云雀”,它是一个专为高可靠性和大数据存储的数据库引擎,可用于云计算环境中,例如 webmail、SNS和其他要求T/P级数据存储的环境中。同时,Hibari也支持Java,C/C++,Python,Ruby和Erlang语言的客户端。

第四推荐的是memcachedb。这是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目,给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制,让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力,非常适合于需要超高性能读写速度,但是 不需要严格事务约束,能够被持久化保存的应用场景,例如memcachedb被应用在新浪博客上面。

第五推荐的是Leveldb。这是一个Google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本12能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计,特别是LSM算法。LevelDB是单进程的服务,性能非常之高,在一台4个Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w。

XML数据库的优势

XML数据库是一种支持对XML格式文档进行存储和查询等 *** 作的数据管理系统。在系统中,开发人员可以对数据库中的XML文档进行查询、导出和指定格式的序列化。目前XML数据库有三种类型:XMLEnabledDatabase(XEDB),即能处理XML的数据库;NativeXMLDatabase(NXD),即纯XML数据库;HybridXMLDatabase(HXD),即混合XML数据库。

关系数据库中的第一代XML支持是切分(或分解)文档,以适应关系表格或将文档原封不动地存储为字符或二进制大对象(CLOB 或 BLOB)。这两个方法中的任一种都尝试将XML模型强制转换成关系模型。然而,这两种方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型将XML存储在类似于DOM的模型中。XML数据被格式化为缓冲数据页,以便快速导航和执行查询以及简化索引编制。

在这里,首要要推荐的XML数据库是Sedna。它号称是一款原生态的XML数据库,提供了全功能的核心数据库服务,包括持久化存储、ACID事务、索引、安全、热备、UTF8等。实现了 W3C XQuery 规范,支持全文搜索以及节点级别的更新 *** 作。

第二款XML数据库是BaseX。这款数据库用来存储紧缩的XML数据,提供了高效的 XPath和XQuery的实现,同时,它还提供一个前端 *** 作界面。

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第三款推荐的是XMLDB。这款数据库使用了关系型数据库来存储任意的XML文档,因为所采用的存储机制,所以文档的搜索速度特别快,同时执行XSL转换也相当快。XMLDB同时还提供了一个PHP的模块,可以应用在Web应用中。

第四块推荐的是X-Hive/DB。它是一个为需要高级XML数据处理和存储功能的软件开发者设计的强大的专属XML数据库。X-Hive/DB Java API包含存储、查询、检索、转换和发表XML数据的方法。

与传统关系型数据库相比,XML数据库具有以下优势:第一,XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据,而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。第二,提供对标签和路径的 *** 作。传统数据库语言允许对数据元素的值进行 *** 作,不能对元素名称 *** 作,半结构化数据库提供了对标签名称的 *** 作,还包括了对路径的 *** 作。第三,当数据本身具有层次特征时,由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特征,因此XML数据库便于对层次化的数据进行 *** 作。XML数据库适合管理复杂数据结构的数据集,如果己经以XML格式存储信息,则XML数据库利于文档存储和检索;可以用方便实用的方式检索文档,并能够提供高质量的全文搜索引擎。另外XML数据库能够存储和查询异种的文档结构,提供对异种信息存取的支持。

一、Elsevier(sciencedirect)是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商,每年出版大量的学术图书和期刊,大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录,是世界上公认的高品位学术期刊。scienceDirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台,是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库,提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。

二、Embase数据库是Elsevier旗下综合医学信息检索平台。前身为“荷兰医学文摘”。包含源自8300种期刊的4200万条生物医学记录,来自每年7,000个会议的295万条会议信息(自2009年开始收录),及已被确定接受但还未最终印刷出版的手稿(article-in-press)。覆盖各种疾病、药物和医疗器械信息。

特点:1比Pubmed覆盖的期刊更多(欧洲,亚洲期刊覆盖率多30%);2检索主题词库远大于Pubmed,且更新迅速,检索最新医学文献信息更全面;3检索界面便捷,文摘分类工具多样;4更专业的循证医学类文献检索,PICQ分类检索等;5更专业的医学,药学,医疗器械文献检索模块。

三、文献党下载器(wxdownorg)大型文献检索下载平台。几乎整合了所有中外文献数据库资源,覆盖全部学科,关于医学文献数据库的有:Web of Science、Elsevier(sciencedirect)、PubMed(生物医学)、Emerald(生物医学)、Ovid(医学库)、ClinicalKey、UpToDate、万方医学网、知网、中华医学期刊全文数据库等等,还有世界顶尖期刊《柳叶刀》The Lancet、《新英格兰医学期刊》NEJM、《美国医学会杂志》JAMA、《英国医学期刊》BMJ等等,特点:只要有互联网在哪里都可使用该网站下载文献。

四、ClinicalKey临床精钥是信息分析公司爱思唯尔(Elsevier)推出的一个临床决策支持工具,帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。临床精钥包含了经本地专家参与审阅编辑的基于最新证据及实践指南的临床综述,并收录了如Braunwald’s心脏病、罗森急诊医学等经典图书,涵盖超过25000种中国临床用药信息,并有400多种医学评分工具等。ClinicalKey还有一优点提供中文界面,可以用中文关键词检索,系统自动匹配英文,从而检索到自己需要的英文文献。

五、Ovid隶属于威科集团的健康出版事业集团,与LWW、Adis等公司属于姊妹公司。Ovid发展到今天,已经成为全球最受欢迎的医学信息平台。Ovid在医学信息服务领域,无论在技术领先性、数据质量以及用户检索体验等等上,均为排在全球第一。

六、UpToDate临床顾问数据库是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。UpToDate覆盖了常见的 25 个临床专科,涵盖了诊疗全流程和全生命周期的绝大多数疾病及其相关问题,目前已收录11,000多篇临床专题,全部专题皆由 UpToDate在全球范围内招募的6700多位临床医师,浏览了高质量期刊、文献证据后加上个人专业经验和意见撰写而成。除了核心的临床专题外,UpToDate还提供多平台访问、智能搜索、图表导出生成PPT、重要更新、诊疗实践更新、患者教育、计算器和药物专论等多项功能。

七、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一,“Wiley Online Library”覆盖了生命科学、健康科学、自然科学、社会与人文科学等全面的学科领域。有1600多种经同行评审的学术期刊,20000本电子图书,170多种在线参考工具书,580多种在线参考书,19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南(Current Protocols),17种化学、光谱和循证医学数据库(Cochrane Library)。

八、PubMed 是一个免费的搜寻引擎,提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学,但亦包括其他与医学相关的领域,像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文,但可提供指向全文提供者(付费或免费)的链接。

九、Cochrane library(考克兰图书馆)是the Cochrane Collaboration的主要产品,由美国Wiley公司出版发行,汇集了关于医疗保健治疗和干预有效性的研究。它是循证医学的黄金标准,可以帮助参与卫生保健决策人员及时了解最新证据,为他们提供有关现有治疗方法和新治疗方法的高品质信息。主要面向临床医生、决策者、研究人员、教育者和学生等用户。

十、Karger医学电子期刊是由瑞士Karger出版社出版,每年出版约80余种高质量的学术期刊,大部分以英文出版,内容涵盖了整个生物医学领域,包括传统医学以及最新的医学热门课题。Karger电子期刊被Google全文索引,并且被收录在所有著名的二次文献数据库,例如MEDLINE、CAS、Current Contents、Reference Update、让用户可以轻易的在网络上找到Karger出版的医学文献。

十一、BMJ Best Practice(BP)是英国医学杂志(BMJ)出版集团于 2009年2月出版的升级版循证医学数据库资源,它在BMJ Clinical Evidence(临床证据)中的治疗研究证据的基础上,增添了由全球知名学者和临床专家执笔撰写的,涉及个体疾病的诊断、预防、药物处方、国际临床指南和随访等重要内容。此外,BP中还提供了大量的病症彩色图像和数据表格等资料,有效解决了医生在临床工作流程的各个环节需要的关键信息和知识。

十二、世界医学顶尖期刊:《柳叶刀》The Lancet、《新英格兰医学期刊》NEJM、《美国医学会杂志》JAMA、《英国医学期刊》BMJ

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。

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。

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