如何选择简单易用的数据库

1数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。

2数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。

3数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。

4数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。

上面是基于单表 *** 作的数据量，你看着选。

简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：

小巧灵活sqlite

这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松 *** 作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的 *** 作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了：

专业强大mysql

这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用：

免费开源postgresql

这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错：

当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。

如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。

最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观， *** 作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。

二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择

作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下：

1MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。

2MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。

3MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。

希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶]

Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。

遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！

现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？

MySQL数据库，90%的企业都会选择它

数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。

如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了；

如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；

不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。

为什么这么说？

因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。

这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。

加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库 *** 作的工具。

因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。

虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？

别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。

比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式）

云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？

1 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。

2 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好）

3 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。

4 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。

内嵌的MySQL数据库是否可靠

云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。

通过它，你将解决以下问题：

复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用

你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。

它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。

而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。

没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。

不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。

数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！

正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。

篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。

免费 的软获取方式在下方：

数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！

题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。

1Access。

2Excel。

3飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。

如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。

还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多

这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面 *** 作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。

个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。

SQLServer是大众化的吧

超大型数据库orical用的比较多

小型免费mySQL最多

还有DB2等

新技术接触不多，给你个链接你看下网页链接

用于信息处理的数据库技术是计算机最活跃的领域之一，从它诞生起就跨越了理论、系统和应用三个阶段。

DBMS是数据库技术的集成系统。DBMS为数据管理提供了集成环境，是数据管理从文件系统的又一次飞跃。几十年来，对DBMS的核心技术的研究，如系统的可靠性、可伸缩性和高性能，都取得了很大进展。此外，DBMS从早期仅提供以记录为处理单位的DML语言到完善的开发工具，从而加速了应用的进程。

数据库技术应用的普遍性是数据库技术活力的源泉。数据库应用的研究主要集中在两个方面。一是设计性能优良数据库，这涉及到数据库设计方法和设计工具、数据模型和数据建模的研究，计算机辅助数据库设计方法和工具的研究。二是应用程序的设计开发，这和计算机软件开发技术息息相关，主要涉及针对数据库应用特点的、和主流技术相适应的开发方法、技术和工具。例如，在面向过程的高级语言流行时，应用程序以高级语言为主语言，将数据库的DML语言嵌入到主语言。当出现图形用户界面和面向对象的方法时，应用程序采用了面向对象的、事件驱动的开发方法和工具。为了封装对象的复杂性和解决软件的可重用性，将面向对象的方法和分布式计算技术相结合成为软件开发的潮流时，则将分布式组件模型下的标准技术作为数据库应用程序开发的标准。

数据库理论是在数据库技术的应用之初诞生，在关系数据库的发展中逐渐成熟的。主要集中在对关系规范化理论、关系数据理论的研究上。学科之间的相互融合是理论创新的源泉，近年来，数据库理论和人工智能、数据库逻辑演绎和知识推理、数据库和并行计算技术相结合以及数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery from Database)等成为新的研究热点。

正是由于数据库技术和其它领域的新兴技术相互结合、相互渗透，使得数据库技术的内容、应用领域，甚至某些概念和原理都发生了变化，出现了一系列的新型的数据库系统。计算机网络和数据库技术的结合出现了分布式数据库；面向对象的方法和数据库技术的结合出现了面向对象数据库和对象/关系数据库；对数据库中的数据进行多维和历史分析的数据仓库技术（见第7章）。

按照专利种类分为发明专利、外观设计和实用新型专利三个类型，其中发明专利和实用新型采用国际专利分类法（IPC 分类）和CNKI 168 学科分类，外观设计采用国际外观设计分类和CNKI 168 学科分类。

与通常的专利库相比，CNKI-《中国专利数据库》每条专利的知网节集成了与该专利相关的最新文献、科技成果、标准等信息，可以完整地展现该专利产生的背景、最新发展动态、相关领域的发展趋势，可以浏览发明人与发明机构更多的论述以及在各种出版物上发表的信息。

扩展资料

网站于1998年6月10日创建，该网站收录了1985年9月以来的所有专利，包含发明专利、实用新型专利、外观设计专利三个子库，准确地反映中国最新的专利发明。

收录的专利文献数据是国家知识产权出版社出版的《专利公报》的电子版数据。网站数据库可以查询公开日及之前的全部中国专利数据。《中国专利数据库》涉及特定专利申请或者专利权的法律、技术信息，均为仅供公众参考的信息，并且该数据库面向公众提供免费专利检索服务,相关的文献、成果等信息来源于 CNKI 各大数据库。

可以通过申请号、申请日、公开号、公开日、专利名称、摘要、分类号、申请人、发明人、地址、专利代理机构、代理人、优先权等检索项进行检索，并下载专利说明书全文。

相比甲骨文中国在中国市场的裁员风波，同为数据库服务的MongoDB显得更为乐观。“MongoDB是中国开发者最喜欢用的一个数据库。”MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra带着一点自信和骄傲在媒体面前宣称。

中国企业的数字化转型正进入关键期，在打造开放、高效、灵活、共享的云计算基础设施的同时，数据库的更新换代也被提上了日程。

日前，非结构化数据库平台提供商MongoDB在上海举办用户大会，MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra接受了亿欧企业服务频道的采访， 并针对去年修改开源协议，在SSPL的不同许可机制下授权服务器软件的争议以及其他疑问作出回应。

数据库的本质是解决数据的存储和管理问题。 Alan Chhabra表示，对企业发展具有战略意义的数据库正在催生巨大的市场。

在这些潜力颇大的数据库中，市场上目前存在着的是关系型的传统数据库和以Mongo DB为代表的非关联式新型数据库。传统数据库比较典型的是甲骨文旗下的Oracle数据库、IBM推出的大数据平台Hadoop和Stream Computing、微软的SQL Server、SAP以及EMC Greenplum。 他们的主要差别在于数据库的结构化和非结构化。

结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据，存储和排列很有规律，这对查询和修改等 *** 作很有帮助，但扩展性和灵活性欠佳。 非结构化数据库就是各种文档、、视频/音频等没有固定结构的数据，一般直接整体进行存储为二进制的数据格式。 目前涵盖分布式数据库、图数据库、流数据库、时空数据库和众包数据库等多个领域。

MongoDB是文档型的非结构化新型数据库，Alan Chhabra表示， 与传统数据库相比，更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。“在某些客户某些案例上，我们已经取代了传统数据库，比如甲骨文。”

当前， 软件对于商业模式的改变、开发人员地位的提高，以及企业向云端迁移的趋势 都让数据服务公司的发展得到了助力。但从毕马威会计事务所对首席信息官的调查结果来看， 88%的首席信息官认为他们未能从数字化战略中充分获益；82%的首席信息官认为其所在机构在利用技术推动业务发展方面并非“卓有成效”。 也就是说， 大多数公司的数字化战略是以失败告终的。

在此背景下，更加灵活、性能更加强大的新型数据库在一些领域获得了试验田丰收，并且可以看到，随着客户数据需求的繁杂程度的日益增加，传统数据库也在自我革新，以迎头赶上数据浪潮的大变革。

MongoDB成立于2007年，2017年在纳斯达克上市。最初，MongoDB是一项面向技术爱好者的技术，如今已成为一项企业级的业务关键技术。通过不断开发数据库即服务（Database-as-a-Service）产品，积极拥抱云计算，MongoDB在过去十年里，为开发人员提供了处理数据的方法。正因如此，它也成了企业数字化转型战略的一个关键部分。

MongoDB提供的产品主要包括MongoDB云服务MongoDB Atlas、MongoDB Mobile、MongoDB企业版和MongoDB Stitch等十余个相关产品。Alan Chhabra表示，产品包括了 开源版、付费版和云版。

2018 年 10 月，MongoDB宣布其开源许可证将从GNU AGPLv3切换到SSPL，新许可证将适用于新版本的MongoDB Community Server以及打过补丁的旧版本，这一举动引发了行业热议。基于GNU AGPLv3协议，企业可以将MongoDB作为公共服务但这需要企业开源自己的软件或是获得MongoDB的商业授权，事实却是MongoDB发现许多企业正在违反协议“疯狂试探”甚至已经违反协议。 SSPL（ Server Side Public License）顾名思义，要求使用者必须得到服务器端公共许可证，这一协议会进一步约束商业公司使用MongoDB服务。

Alan Chhabra向亿欧解释， SSPL 针对的是提供MongoDB托管服务的云服务厂商。 也就是说，如果不是云服务厂商，没有公然售卖MongoDB产品，而只是作为应用后台数据库来使用的话，那么无论你是电商、物联网、金融、社交、 游戏 、移动应用等等，一概都不会有任何影响。 “MongoDB的宗旨还是为了始终支持并保护创新开放。”

但此开源协议的修改明显带来了市场用户的“掉粉”，比如Linux 社区的接连“弃用”，以及AWS 、IBM、微软推出了兼容MongoDB的相关产品来服务用户。

数据库开源的商业变现与创新形成的矛盾，目前似乎还尚未找到解决方案。

Alan Chhabra在大会上也透露了MongoDB的未来计划， 即将基于智能运营数据平台和下一代基础架构、文化、方法论和安全，推动原有系统的现代化、数据即服务、云数据策略、业务敏捷性，进而帮助客户实现以数据驱动的数字化转型。

针对MongoDB在中国的发展情况， Alan Chhabra表示，公司将以创新立足，持续引领数据库技术发展潮流，与合作伙伴携手助力中国企业的数字化转型。

MongoDB北亚区副总裁苏玉龙认为：“中国是数据大国，而数据就是未来的石油。如何利用好数据，让数据石油助力中国企业腾飞是MongoDB希望在中国达成的事情。随着中国企业数字化转型逐渐走向深入，MongoDB数据库的价值得到不断释放。”

本文作者龚晨霞，微信Gcx847076575，欢迎关注企业服务和产业互联网的朋友加微信交流。

数据库技术的发展趋势:

根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。

（1）云数据库和混合数据快速发展

云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行 *** 作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。

（2）数据集成与数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。

（3）主数据管理和商务智能

在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。

商务智能（Business Intelligence）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。

（4）“大数据”促进新型数据库

进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的 *** 作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。

（5）基于网络的自动化管理

网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application ProgrammingInterface)更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。

（6）PHP将促进数据库产品应用

随着新一代Web技术的广泛应用，在NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext Preprocessor）的专用驱动和应用。

（7）数据库将与业务语义的数据内容融合

数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

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