关系型数据库有哪些?

关系型数据库有哪些？

要那么多来干什么啊？现在的数据库大多都是关系型数据库啊。Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、access、DB2、mysql、vfp、人大金仓（国产的，我用过）只要你认为可以，什么xml都可以作为关系型数据库啊。恰好10个。 希望我的回答对你有帮助！

常用的关系型数据库有哪些

关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Serve激、Microsoft Access、MySQL等。

关系型数据库都有哪些

大型的有：

oracle、sqlserver、db2、mix、Sybase 等

开源的有：

MySQL、Postpresql 等

文件型的有：

Access、SQL Anywhere、sqlite、interbase

什么是关系型数据库

关系型数据库简介关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：客户端应用程序(Client)数据库服务器(Server)数据库(Database)Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也完全不是性能最优的模型，但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库，关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础，所以本节的问题也成为.NET面试中频繁出现的问题之一。所涉及的知识点关系型数据库的概念关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。关系型数据库的优点关系型数据库相比其他模型的数据库而言，有着以下优点：容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。使用方便：通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面 *** 作数据库，而完全不必理解其底层实现。易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。近几年来，非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展，例如：网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点，通常应用在对性能要求较高的系统中；对象模型符合面向对象应用程序的思想，可以完美地和程序衔接，而不需要另外的中间转换组件，例如现在很多的O\R Mapping组件；半结构化模型随着XML的发展而得到发展哗现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是，凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛，关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。

有哪些非关系型数据库

现在流行的NoSQL，

360doc/content/11/0429/15/2560742_113169460.shtml

什么是关系型数据库？

所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系工型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。

关系型数据库都有哪些数据库信息

很多了。。关系型的有：SQLServer、Sybase、Informix

mysql 。等等。。

实时的我知道的有：Lotus Notes。。包括XML也可以做为实时数据库的。

关系型数据库是什么？

关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：客户端应用程序(Client)数据库服务器(Server)Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来向Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。

属于关系型数据库的有什么？

当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Mic钉osoft

Access、MySQL等

传统的关系型数据库面临的挑战有哪些？

挑战一：数据来源错综复杂

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中 *** 和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值

挑战二：数据挖掘分析模型建立

步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣

挑战三：数据开放与隐私的权衡

数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。

用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。

关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

扩展资料：

关系型数据库特点：

1、存储方式：传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。

2、存储结构：关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好，再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高。

3、存储规范：关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。

4、扩展方式：由于关系型数据库将数据存储在数据表中，数据 *** 作的瓶颈出现在多张数据表的 *** 作中，而且数据表越多这个问题越严重，如果要缓解这个问题，只能提高处理能力，也就是选择速度更快性能更高的计算机。

5、查询方式：关系型数据库采用结构化查询语言来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准，它能够支持数据库的CRUD *** 作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询 *** 作。

6、规范化：在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体进行 *** 作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。

7、事务性：关系型数据库强调ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）），可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据 *** 作，而且可以充分满足数据库 *** 作的高性能和 *** 作稳定性的要求。

8、读写性能：关系型数据库十分强调数据的一致性，并为此降低读写性能付出了巨大的代价，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。

9、授权方式：关系型数据库常见的有 Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用，即使是免费的Mysql性能也受到了诸多的限制。

挑战一：数据来源错综复杂

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值

挑战二：数据挖掘分析模型建立

步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣

挑战三：数据开放与隐私的权衡

数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护

---