下列哪一个不属于云数据库的产品

MySQL不属于云数据库的产品。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，不属于云数据库。

将数据库产品列入地方信创采购目录，通常需要遵循以下几个步骤：

1 了解采购目录的审定标准和程序。一般来说，地方信创采购目录有不同的目录级别，产品形态、价值、质量、创新性等因素都会影响其是否被列入。

2 了解客户需求。不同地区和行业的需求有所不同，了解客户需求可以更好地帮助厂商确定目标市场、开展市场调研和产品推广，并确保产品在采购目录中符合客户标准和要求。

3 提供优质的产品和服务。厂商需要提供符合客户需求和标准的产品和服务，包括规格、性能、服务、技术支持、用户体验等方面。同时，针对在地方信创采购目录审核过程中可能面临的问题，厂商也需要提供相应的解决方案和支持。

4 密切合作。在产品进入地方信创采购目录之前，厂商需要积极与相关部门合作，加强沟通和协作，在交流中获取相关信息和需求，并提供相应的产品和服务。

综上所述，为了将数据库产品列入地方信创采购目录，厂商需要与相关部门及时沟通和合作，提供符合客户需求和标准的产品和服务。同时，厂商还需要加强市场调研和推广，提高品牌和产品的知名度和口碑。

1970 年，关系型数据库之父 EFCodd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类 *** 作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 025%，系统可用性指标达到 9999%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习 *** 作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Aess等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL *** 作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）AzureTables：WindowsAzureTableStorageService为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和ManagedAPI访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）OracleNoSQLDatabase：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）OracleNoSQLDatabase：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用>

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）：是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：HazelcastCE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）OracleCoherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）TerracottaBigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer及client/server架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQLNoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

1IBM 的DB2

作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。

2 Oracle

Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的 *** 作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。

3 Informix

Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放 *** 作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是InformixSE（StandardEngine）。

4 Sybase

Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。

公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer10。

Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，率先在Sybase SQLServer 中实现。

问题一：常用数据库有哪些？ 1 IBM 的DB2

作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器―― System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 61则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。

2 Oracle

Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的 *** 作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。

3 Informix

Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放 *** 作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

4 Sybase

Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer10。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。

5 SQL Server

1987 年，微软和 IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 10 版。

6 PostgreSQL

PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象――关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统

>>

问题二：数据库名称和用户是什么 数据库名称是你建立的database 的名字! 用户，就是你登录数据库这一类软件用户名 比如SQL2000或者2005：一般用户名和密码都是sa,如果是mysql：一般用户名和密码都是root。

问题三：数据库名称和数据源名称有何区别 没有联系，数据源是一个变量，我们定义的一个数据源，可以随时修改指向不同的数据库，而处据库是个存在的实体。

问题四：什么是数据库名称？还有用户名和密码？ 你说的要看空间服务商提供的是什么数据库类型

1、如果说数据库是Access，那么数据库名称就是你上传的文件名（即xxxmdb文件，可修改），

用户名和密码即自己在文件里设置，无需询问空间服务商

2、如果说数据库是SQL-Server(即MsSQL)，那么数据库服务器IP地址、数据库名称、登录用户名和密码空间服务商会告诉你的，他们告诉你什么你就填上去就可以了，一般来说网站和数据库会被安装到一台服务器上，那么服务器IP地址项就为(local)

数据库服务器IP地址：即你要恭录到那一台服务器上，互联网上服务器很多，你要登录哪一台？

数据库名称：一台数据库服务器空间服务商不可能只为你服务，他们还要为其他人服务，

所以他们为每一个人开通一个数据库名称，一般不允许你修改

用户名和密码：你登录服务器的验证方式，不是任何人都能登录使用的，只有知道的才能使用

3、如果说是MySQL那么原理和MsSQL原理一样，不过使用时要注意中文编码

问题五：数据库有多少种？一般公司，常用有哪些？ 这为朋友您好，很高兴本团队能为您作答 中小型企业一般用SQL Server 大型企业，并且数据量庞大，用Oracle 越来越多的企业，出于更安全的考虑，用Linux系统加MySQL等linux平台的数据库，简洁方便，尤其是安全。 这些具体你可以百度随便查下都有，具体这些公司用的比较多， 希望能帮助到您

问题六：dede数据库名称是什么 DEDE数据库名称，需要你填写你服务器（或者空间）带的SQL数据库的那个名称

安装DEDE数据库这部分，有三个地方需要更改：

1、数据库主机（一般有的主机，只要写localhost就可以了，但有些空间的数据库有自己的地址，所以需要单独写）；

搐2、数据库用户，这个一般是数据库的名字；

3、数据库名称，一般是空间商的数据库给定的名字（如果你想用自己起的名字，需要去数据库手动添加，才可以使用）

具体 *** 作如下图：

问题七：数据库中的列名表及表名列表有什么区别 列名表即字段列表，表名列表即表名称的列表。

比如有表学生表，包括字段学号，姓名，性别等，学号，姓名，性别 即列名表，学生表 即为表名列表

问题八：什么是主站数据库名称？ 40分 你可以这样来查看

1、从网站的数据库连接程序代码，即可知道数据库类型，比如

Provider=MicrosoftJetOLEDB40;Data Source= & ServerMapPath(aamdb)

一看就知道是Access数据库

2、数据库名字，也是从上面的连接信息里看得出为aamdb，其它的也能看得出，比如

ConnStr = Provider = Sqloledb; User id = & SqlUsername & ; Password = & SqlPassword & ; initial Catalog = & SqlDatabaseName & ; Data Source = & SqlHostIP & ;

信息里面的initial Catalog等于的就是数据库名称信息，是mssql类型数据库

3、关于字段，由于字段是包含在表里面的，打开表就能看到字段及记录，当然也可以修改

一般右击数据表，都有字段设计功能

4、关于索引，加索引的目的一般是使数据库检索信息时能提高速度，大多在主键上建立

楼主可以百度一把看看，应该有不少关于数据库的信息

问题九：数据库的命令都有哪些？ 1、显示当前存在的数据库 mysql> show databases;

2、选择数据库 mysql> USE mysql Database changed (USE 和 QUIT 命令不需要分号结束。），显示当前选择的数据库 mysql> select database();

3、显示当前数据库中存在的表 mysql> SHOW TABLES;

4、显示表(db)的内容 mysql>select from db;

5、命令的取消 当命令输入错误而又无法改变（多行语句情形）时，只要在分号出现前就可以用 c来取消该条命令 mysql> select -> user() -> c

6、创建一个数据库abccs mysql> CREATE DATABASE abccs;

7、选择你所创建的数据库 mysql> USE abccs Database changed；

8、创建一个数据库表 首先看现在你的数据库中存在什么表： mysql> SHOW TABLES; Empty set (000 sec) 说明刚才建立的数据库中还没有数据库表。下面来创建一个数据库表mytable: 我们要建立一个你公司员工的生日表，表的内容包含员工姓名、性别、出生日期、出生城市。 mysql> CREATE TABLE mytable (name VARCHAR(20), sex CHAR(1), birth DATE, birthaddr VARCHAR(20));

9、显示表的结构： mysql> DESCRIBE mytable;

10、 往表中加入记录 我们先用SELECT命令来查看表中的数据： mysql> select from mytable; Empty set (000 sec) 这说明刚才创建的表还没有记录。 加入一条新记录： mysql> insert into mytable values ('abccs','f','1977-07-07','china');

11、用文本方式将数据装入一个数据库表 如果一条一条地输入，很麻烦。我们可以用文本文件的方式将所有记录加入你的数据库表中。 创建一个文本文件“mysqltxt”，每行包含一个记录，用定位符(tab)把值分开，并且以在 CREATE TABLE语句中列出的列次序给出，例如： abccs f 1977-07-07 china mary f 1978-12-12 usa tom m 1970-09-02 usa 使用下面命令将文本文件“mytabletxt”装载到mytable表中: mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE mytabletxt INTO TABLE pet; 再使用如下命令看看是否已将数据输入到数据库表中： mysql> select from mytable;

12、从数据库表中检索信息 select语句格式一般为： SELECT 检索关键词 FROM 被检索的表 WHERE 检索条件

13、查询所有数据： mysql> select from mytable;

14、修正错误记录： 假如tom的出生日期有错误，应该是1973－09－02，则可以用update语句来修正： mysql> u>>

问题十：数据库文件都有哪些后缀名呢？ 数据库文件如果你不改的话都是固定的文件后缀名mdf,但是你可以把他改成任何一个后缀名,然后用数据库相关程序打开

总体来说，主流数据库并不存在明确的好坏之分，每一种数据库都有各自的优缺点，最主要还是看它是否能够满足您的需求。

总的来说，选择数据库可以从以下角度考虑：

从个人角度出发的话，如果是以学习和小型业务需求为主，推荐使用MySQL，它的优势在于：

成本（免费）

自由（完全开源，适用多个场景）

性能（体积小但速度快）

这三点决定了MySQL数据库的超高性价比。并且目前有不少主流公司仍然青睐MySQL，大名鼎鼎的Fackbook就依然在延续MySQL的使用。

2 如果是企业角度出发，主流的大型数据库如Oracle、Sql Server以及近些年来大数据领域十分火热的非关系型数据库，例如Redis、HBse等等，都可以作为考虑的对象。

接下来具体列举一些常用数据库的优缺点，希望能为大家提供参考：

MySQL：

优势：

MySQL是开放源代码的数据库，任何人都可以获得该数据库的源代码。

MySQL能够实现跨平台 *** 作，可以在Windows、UNIX、Linux和Mac OS等 *** 作系统上运行。

MySQL数据库是一款自由软件，大部分应用场景下都是免费使用。

MySQL功能强大且使用方便，社区生态繁荣，有诸多学习资料。

缺点：规模小，功能有限。

SQL Server

高度可扩展：可以从单一的笔记本电脑上运行任何东西或以高倍云服务器网络运行，或在两者之间任何东西。

“虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求“

生态链广：具有内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、复制，带来了更好的安全性。

Oracle

Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，具有以下特点：

可移植性好（在各类大、中、小、微机环境中都适用）

使用方便、

功能强

因此，Oracle是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。

DB2

DB2是IBM开发的一种大型关系型数据库平台。它支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同database甚至不同DBMS中的数据。它的应用特点如下：

支持面向对象的编程：db2支持复杂的数据结构，如无结构文本对象，可以对无结构文本对象进行布尔匹配、最接近匹配和任意匹配等搜索。可以建立用户数据类型和用户自定义函数。

支持多媒体应用程序：db2支持大二分对象（blob），允许在数据库中存取二进制大对象和文本大对象。其中，二进制大对象可以用来存储多媒体对象。

具有良好的备份和恢复能力

支持存储过程和触发器，用户可以在建表时显示的定义复杂的完整性规则

支持异构分布式数据库访问，支持数据复制

PostgreSQL

PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS)，它的 Slogan 是 “世界上最先进的开源关系型数据库”。

PostgreSQL具有如下特征：

函数：通过函数，可以在数据库服务器端执行指令程序。

索引：用户可以自定义索引方法，或使用内置的 B 树，哈希表与 GiST 索引。

触发器：触发器是由SQL语句查询所触发的事件。如：一个INSERT语句可能触发一个检查数据完整性的触发器。触发器通常由INSERT或UPDATE语句触发。 多版本并发控制：PostgreSQL使用多版本并发控制（MVCC，Multiversion concurrency control）系统进行并发控制，该系统向每个用户提供了一个数据库的”快照”，用户在事务内所作的每个修改，对于其他的用户都不可见，直到该事务成功提交。

规则：规则（RULE）允许一个查询能被重写，通常用来实现对视图（VIEW）的 *** 作，如插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）。

数据类型：包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。

全文检索：通过 Tsearch2 或 OpenFTS，83版本中内嵌 Tsearch2。

NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore 原生支持，至 NoSQL 数据库的外部数据包装器。

数据仓库：能平滑迁移至同属 PostgreSQL 生态的 GreenPlum，DeepGreen，HAWK 等，使用 FDW 进行 ETL

以上就是关于下列哪一个不属于云数据库的产品全部的内容，包括:下列哪一个不属于云数据库的产品、数据库产品如何进地方信创采购目录、五大数据库理念，读懂亚马逊云科技的数据库布局等相关内容解答，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！