数据科学算法的进步可以追踪那些数据科学家所使用的用来表示他们研究领域的数据结构和数据模型的发展,可以反映这种联系的一个最明显的例子是部署在图形数据库,包含网络数据和语义联系的数据库中的大规模图分析算法的应用,人们有时候说,整个世界是一个图,因此最自然的数据结构不是由行列构成的表,而是由点和边构成的网络图,图形分析方法包括了传统的机器学习方法。
另一个数据科学算法增长的领域是地理空间时间预测分析,能够应用在任何涉及空间位置和时间的数据集,而这包括了我们生活的一切,我们希望在法律执行、气候变化、灾难控制、人口健康,社会变迁等更多领域越来越多地进行这一方法的高级部署。
在图形化界面下修改数据库属性可以修改以下内容:数据库名称、数据库字符集、数据库排序规则。
1、数据库名称:可以在图形化界面下修改数据库的名称。
2、数据库字符集:可以在图形化界面下修改数据库的字符集,如UTF-8、GBK等。
3、数据库排序规则:可以在图形化界面下修改数据库的排序规则,如根据拼音排序、根据笔画排序等。
常用数据库有:
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。
2、分布式数据库
分布式数据库是一种数据库,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。
对于个人使用而言,选择哪种数据库主要取决于你的需求和使用场景。以下是一些常用的数据库及其特点:
MySQL:开源免费,适合小型项目和网站,易于使用,具有广泛的社区支持和资源。
PostgreSQL:开源免费,适合大型项目和企业应用,功能强大,支持高级特性,例如完整的事务处理和高级查询语言。
SQLite:轻量级的嵌入式数据库,不需要独立的服务器,适合小型应用和移动设备应用。
Microsoft SQL Server:商业数据库,适合在Windows环境下使用,具有强大的功能和高性能。
Oracle:商业数据库,适合大型企业应用,功能非常强大,但价格昂贵。
在选择数据库时,可以考虑以下因素:
数据库的类型和功能是否满足你的需求。
数据库的性能是否满足你的要求。
数据库的可靠性和安全性是否得到保障。
数据库的易用性和可维护性如何。
数据库的成本是否合理。
综合考虑以上因素,你可以选择适合自己使用的数据库。
关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
优点:
1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;
2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;
3、复杂 *** 作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
缺点:
1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;
2、固定的表结构,灵活度稍欠;
3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
二、非关系型数据库
非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。
优点:
1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、形式等等,文档形式、形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
3、高扩展性;
4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。
缺点:
1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
2、无事务处理;
3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较:
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
数据库是一组信息的集合,以便可以方便地访问、管理和更新,常用数据库有:1、关系型数据库;2、分布式数据库;3、云数据库;4、NoSQL数据库;5、面向对象的数据库;6、图形数据库。
计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合,例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。
通常,数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性,以确保数据的一致性和事务的完整性。
数据库普遍存在于大型主机系统中,但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中,如IBM的as /400和个人计算机。
数据库的演变
数据库从1960年代开始发展,从层次数据库和网络数据库开始,到1980年代的面向对象数据库,再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。
一种观点认为,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。
访问数据库:DBMS和RDBMS
数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、 *** 作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。
关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件,目前仍然是最流行的数据库管理方法。
Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代,支持分层数据库,包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统(RDBMS)是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的,基于关系模式,仍然是管理数据库的最普遍的方式。
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MongoDB是一个面向文档的数据库,属于NoSQL数据库,它使用类似JSON的文档和schemata。
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