数据库的种类有哪些

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代MySQL10的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。

MySQL

第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。我接触的第一个MySQL版本是MySQL40，到后来的MySQL55更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。MySQL也普及了「可插拔」引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟56后已经成为了官方的默认引擎。大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。

另外值得一提的是MySQL56中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。另外，57(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在56版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。MySQL57MTS支持两种模式，一种是和56一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑57或者MariaDB就好了，而且56、57由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2023年获得图灵奖。后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL57以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。

从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。电脑培训发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

数据库的存在对于任何一个软件的运行以及网站信息的存储都是非常有必要的。但是并不是所有的存储方式都能满足需求，我们需要根据不同的情况进行调整。下面IT培训就从案例分析的角度出发来了解一下，不同的数据库存储结构的优劣性。

从读/写工作负载平衡、一致性需求、延迟和访问模式等方面看，应用是各异的。如果我们能对数据库和存储内部设施架构决策了然于胸，那么将有助于我们理解系统行为模式的原因所在，一旦在问题时能解决问题，并能根据工作负载调优数据库。

B树和LSM树结构上的大差别之一，在于优化的目的，以及优化的意义。

下面对B树和LSM树做一个对比。总而言之，B树具有如下属性：

B树是可变的，这支持通过引入一些空间开销，以及更为关联的写路径，实现就地更新。B树并不需要完全的文件重写或多源合并。

B树是读优化的。即B树不需要从多个源读取(因此也不需要此后的合并 *** 作)，这简化了读路径。

写可能会触发节点的级联分割，这会使一些写 *** 作更昂贵。

B树是针对分页(块存储)环境优化的，其中不存在字节地址。Theyareoptimizedforpagedenvironments(blockstorage),wherebyteaddressingisnotpossible

虽然也需要重写，但是通常情况下B树存储要比LSM树存储需要更少的维护。

并发访问需要读/写隔离，其中一系列的锁和闩(latch)。

LSM树具有如下特性：

LSM树是不可写的。SSTable是一次性写入磁盘的，永不更新。紧缩 *** 作通过从多个数据文件移除条目，并合并具有相同键的数据，实现空间的整合。在紧缩过程中，已合并的SSTable将被丢弃，并在成功合并后移除。不可写提供的另一个有用特性，就是刷新后的表可并发访问。

LSM是写优化的。这意味着写入 *** 作将被缓存，并顺序地刷新到磁盘中，潜在地支持磁盘上的空间本地性。

读 *** 作可能需要从多个数据源访问数据。因为不同时间写入的具有相同键的数据，可能会落在不同的数据文件中。记录在返回给客户前，必须经过合并过程。

LSM树需要做维护和紧缩，因为缓存的写入 *** 作将被刷新到磁盘。

一、数据库系统的三级模式：外模式、模式、内模式。

1、模式（逻辑模式、概念模式）：实际上是数据库数据在逻辑级上的视图。描述的是全局逻辑结构。一个数据库只要一个模式。模式是数据库的中心与关键，它独立与其他层次。设计数据库模式结构时应首先确定数据库的逻辑模式。DBMS提供模式描述性语言来严格定义模式。

2、外模式（子模式、用户模式）：数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征，是数据库用户的数据视图。描述的是局部逻辑结构。是模式的一个子集。一个数据库可以有多个数据库内模式。每个用户只能看见和访问对应的外模式中的数据，数据库中的其余数据是不可见的。

是保证数据库安全性的有力措施。同一外模式也可以为用户的多个应用程序使用，但一个应用程序只能使用一个外模式。它定义在逻辑模式之上，但独立于存储模式和存储设备。当应用需求发生较大变化，相应外模式不能满足其视图要求，该外模式就应该做出相应的改变。

设计外模式的时候应充分考虑到应用的扩展性。DBMS提供子模式描述性语言来严格定义子模式。

3、内模式（存储模式）：一个数据库只有一个内模式。它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据库内部的表示方法。比如记录什么存储方法存储，索引按照什么方式组织。数据是否压缩存储，是否加密。数据库存储记录结构有何规定。

它依赖于全局逻辑结构，但独立于数据库的用户视图和存储设备。它将全局逻辑结构中所定义的数据结构及其联系按照一定的物理存储策略进行组织，以实现达到较好的时间与空间效率的目的。DBMS提供内模式描述性语言来严格定义内模式。

二、二级映像：

1、外模式/模式映像：数据库系统都有一个外模式/模式映像。它定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映像通常包含在各自外模式的描述中。

当模式改变时（增加新的关系、新的属性、改变属性的数据类型），需要数据库管理员对各个外模式/模式的映像做相应改变，也可以是外模式保持不变。应用程式是依据数据的外模式编写的。因此应用程序也不必修改，这保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。

2、模式/内模式映像：模式/内模式映像是唯一的，它定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。比如说明逻辑记录和字段在内部是如何表示。

该映像定义通常包含在模式描述中。当数据库的存储结构改变时，由数据库管理员对模式/内模式映像做相应改变。可以使模式保持不变，因此应用程序也不必改变，这就保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。

扩展资料：

数据库的三级模式是数据库在三个级别 (层次)上的抽象，使用户能够逻辑地、抽象地处理数据而不必关心数据在计算机中的物理表示和存储。

实际上 ，对于一个数据库系统而言一有物理级数据库是客观存在的，它是进行数据库 *** 作的基础，概念级数据库中不过是物理数据库的一种逻辑的、抽象的描述(即模式)，用户级数据库则是用户与数据库的接口，它是概念级数据库的一个子集(外模式)。

用户应用程序根据外模式进行数据 *** 作，通过外模式一模式映射，定义和建立某个外模式与模式间的对应关系，将外模式与模式联系起来，当模式发生改变时，只要改变其映射，就可以使外模式保持不变，对应的应用程序也可保持不变；

另一方面，通过模式一内模式映射，定义建立数据的逻辑结构(模式)与存储结构(内模式)间的对应关系，当数据的存储结构发生变化时，只需改变模式一内模式映射，就能保持模式不变，因此应用程序也可以保持不变。

参考资料：

百度百科_外模式/模式映象

百度百科_模式/内模式映像

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

扩展资料：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

参考资料来源：百度百科-数据库

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