資料庫有哪些分片

Ⅰ 分布式資料庫中，數據分片有哪些策略定義分片時必須遵守那些規則

答：數據
分片
有水平分片、垂直分片、導出分片和混合分片等四種方式。
數據分片時必須遵守三條規則：
完備性
條件，可重構條件，不相交條件。

Ⅱ 資料庫都有哪些

常用資料庫有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。mysql性能較好，適用於所有平台，是當前最流行的關系型資料庫之一。sqlserver資料庫具有擴展性和可維護性，且安全性較高，是比較全面的資料庫。

Ⅲ 資料庫系統有哪些組成部分

資料庫系統組成部分包括資料庫，硬體，軟體和人員。

1、資料庫（database，DB）是指長期存儲在計算機內的，有組織，可共享的數據的集合。資料庫中的數據按一定的數學模型組織、描述和存儲，具有較小的冗餘，較高的數據獨立性和易擴展性，並可為各種用戶共享。

2、硬體：構成計算機系統的各種物理設備，包括存儲所需的外部設備。硬體的配置應滿足整個資料庫系統的需要。

3、軟體：包括操作系統、資料庫管理系統及應用程序。資料庫管理系統（database management system，DBMS）是資料庫系統的核心軟體，是在操作系統的支持下工作，解決如何科學地組織和存儲數據，如何高效獲取和維護數據的系統軟體。其主要功能包括：數據定義功能、數據操縱功能、資料庫的運行管理和資料庫的建立與維護。

4、人員：主要有4類。第一類為系統分析員和資料庫設計人員：系統分析員負責應用系統的需求分析和規范說明，他們和用戶及資料庫管理員一起確定系統的硬體配置，並參與資料庫系統的概要設計。資料庫設計人員負責資料庫中數據的確定、資料庫各級模式的設計。第二類為應用程序員，負責編寫使用資料庫的應用程序。這些應用程序可對數據進行檢索、建立、刪除或修改。第三類為最終用戶，他們利用系統的介面或查詢語言訪問資料庫。第四類用戶是資料庫管理員（data base administrator，DBA），負責資料庫的總體信息控制。DBA的具體職責包括：具體資料庫中的信息內容和結構，決定資料庫的存儲結構和存取策略，定義資料庫的安全性要求和完整性約束條件，監控資料庫的使用和運行，負責資料庫的性能改進、資料庫的重組和重構，以提高系統的性能。

Ⅳ 資料庫架構選型與落地，看這篇就夠了

隨著時間和業務的發展，資料庫中的數據量增長是不可控的，庫和表中的數據會越來越大，隨之帶來的是更高的 磁碟 、 IO 、 系統開銷 ，甚至 性能 上的瓶頸，而單台伺服器的 資源終究是有限 的。

因此在面對業務擴張過程中，應用程序對資料庫系統的 健壯性 ， 安全性 ， 擴展性 提出了更高的要求。

以下，我從資料庫架構、選型與落地來讓大家入門。

資料庫會面臨什麼樣的挑戰呢？

業務剛開始我們只用單機資料庫就夠了，但隨著業務增長，數據規模和用戶規模上升，這個時候資料庫會面臨IO瓶頸、存儲瓶頸、可用性、安全性問題。

為了解決上述的各種問題，資料庫衍生了出不同的架構來解決不同的場景需求。

將資料庫的寫操作和讀操作分離，主庫接收寫請求，使用多個從庫副本負責讀請求，從庫和主庫同步更新數據保持數據一致性，從庫可以水平擴展，用於面對讀請求的增加。

這個模式也就是常說的讀寫分離，針對的是小規模數據，而且存在大量讀操作的場景。

因為主從的數據是相同的，一旦主庫宕機的時候，從庫可以 切換為主庫提供寫入 ，所以這個架構也可以提高資料庫系統的 安全性 和 可用性 ；

優點：

缺點：

在資料庫遇到 IO瓶頸 過程中，如果IO集中在某一塊的業務中，這個時候可以考慮的就是垂直分庫，將熱點業務拆分出去，避免由 熱點業務 的 密集IO請求 影響了其他正常業務，所以垂直分庫也叫 業務分庫 。

優點：

缺點：

在資料庫遇到存儲瓶頸的時候，由於數據量過大造成索引性能下降。

這個時候可以考慮將數據做水平拆分，針對數據量巨大的單張表，按照某種規則，切分到多張表裡面去。

但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的資料庫操作還是有IO瓶頸（單個伺服器的IO有上限）。

所以水平分表主要還是針對 數據量較大 ，整體業務 請求量較低 的場景。

優點：

缺點：

四、分庫分表

在資料庫遇到存儲瓶頸和IO瓶頸的時候，數據量過大造成索引性能下降，加上同一時間需要處理大規模的業務請求，這個時候單庫的IO上限會限制處理效率。

所以需要將單張表的數據切分到多個伺服器上去，每個伺服器具有相應的庫與表，只是表中數據集合不同。

分庫分表能夠有效地緩解單機和單庫的 性能瓶頸和壓力 ，突破IO、連接數、硬體資源等的瓶頸。

優點：

缺點：

註：分庫還是分表核心關鍵是有沒有IO瓶頸 。

分片方式都有什麼呢？

RANGE（范圍分片）

將業務表中的某個 關鍵欄位排序 後，按照順序從0到10000一個表，10001到20000一個表。最常見的就是 按照時間切分 （月表、年表）。

比如將6個月前，甚至一年前的數據切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流逝，這些表的數據被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數是採用這種方式。

優點：

缺點：

HASH（哈希分片）

將訂單作為主表，然後將其相關的業務表作為附表，取用戶id然後 hash取模 ，分配到不同的數據表或者資料庫上。

優點：

缺點：

講到這里，我們已經知道資料庫有哪些架構，解決的是哪些問題，因此， 我們在日常設計中需要根據數據的特點，數據的傾向性，數據的安全性等來選擇不同的架構 。

那麼，我們應該如何選擇資料庫架構呢？

雖然把上面的架構全部組合在一起可以形成一個強大的高可用，高負載的資料庫系統，但是架構選擇合適才是最重要的。

混合架構雖然能夠解決所有的場景的問題，但是也會面臨更多的挑戰，你以為的完美架構，背後其實有著更多的坑。

1、對事務支持

分庫分表後（無論是垂直還是水平拆分），就成了分布式事務了，如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價（XA事務）；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔（TCC、SAGA）。

2、多庫結果集合並 （group by，order by）

由於數據分布於不同的資料庫中，無法直接對其做分頁、分組、排序等操作，一般應對這種多庫結果集合並的查詢業務都需要採用數據清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。

3、數據延遲

主從架構下的多副本機制和水平分庫後的聚合庫都會存在主數據和副本數據之間的延遲問題。

4、跨庫join

分庫分表後表之間的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結果原本一次查詢就能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。

5、分片擴容

水平分片之後，一旦需要做擴容時。需要將對應的數據做一次遷移，成本代價都極高的。

6、ID生成

分庫分表後由於資料庫獨立，原有的基於資料庫自增ID將無法再使用，這個時候需要採用其他外部的ID生成方案。

一、應用層依賴類（JDBC）

這類分庫分表中間件的特點就是和應用強耦合，需要應用顯示依賴相應的jar包（以Java為例），比如知名的TDDL、當當開源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。

此類中間件的基本思路就是重新實現JDBC的API，通過重新實現 DataSource 、 PrepareStatement 等操作資料庫的介面，讓應用層在 基本 不改變業務代碼的情況下透明地實現分庫分表的能力。

中間件給上層應用提供熟悉的JDBC API，內部通過 sql解析 、 sql重寫 、 sql路由 等一系列的准備工作獲取真正可執行的sql，然後底層再按照傳統的方法（比如資料庫連接池）獲取物理連接來執行sql，最後把數據 結果合並 處理成ResultSet返回給應用層。

優點

缺點

二、中間層代理類（Proxy）

這類分庫分表中間件的核心原理是在應用和資料庫的連接之間搭起一個 代理層 ，上層應用以 標準的MySQL協議 來連接代理層，然後代理層負責 轉發請求 到底層的MySQL物理實例，這種方式對應用只有一個要求，就是只要用MySQL協議來通信即可。

所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式資料庫，自然也天然 支持所有的編程語言 。

在技術實現上除了和應用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫分表產品必須實現標準的MySQL協議，某種意義上講資料庫代理層轉發的就是MySQL協議請求，就像Nginx轉發的是Http協議請求。

比較有代表性的產品有開創性質的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區發展比較好的 Mycat （基於Cobar開發）等。

優點

缺點

JDBC方案 ：無中心化架構，兼容市面上大多數關系型資料庫，適用於開發高性能的輕量級 OLTP 應用（面向前台）。

Proxy方案 ：提供靜態入口以及異構語言的支持，適用於 OLAP 應用（面向後台）以及對分片資料庫進行管理和運維的場景。

混合方案 ：在大型復雜系統中存在面向C端用戶的前台應用，也有面向企業分析的後台應用，這個時候就可以採用混合模式。

JDBC 採用無中心化架構，適用於 Java 開發的高性能的輕量級 OLTP 應用；Proxy 提供靜態入口以及異構語言的支持，適用於 OLAP 應用以及對分片資料庫進行管理和運維的場景。

ShardingSphere是一套開源的分布式資料庫中間件解決方案組成的生態圈，它由 Sharding-JDBC 、 Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar （計劃中）這3款相互獨立的產品組成，他們均提供標准化的數據分片、分布式事務和資料庫治理功能，可適用於如Java同構、異構語言、容器、雲原生等各種多樣化的應用場景。

ShardingSphere提供的核心功能：

Sharding-Proxy

定位為透明化的 資料庫代理端 ，提供封裝了 資料庫二進制協議的服務端版本 ，用於完成對 異構語言的支持 。

目前已提供MySQL版本，它可以使用 任何兼容MySQL協議的訪問客戶端 (如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數據，對DBA更加友好。

向 應用程序完全透明 ，可直接當做MySQL使用。

適用於任何兼容MySQL協議的客戶端。

Sharding-JDBC

定位為 輕量級Java框架 ，在Java的JDBC層提供的額外服務。 它使用客戶端直連資料庫，以jar包形式提供服務，無需額外部署和依賴，可理解為 增強版的JDBC驅動，完全兼容JDBC和各種ORM框架 。

以電商SaaS系統為例，前台應用採用Sharding-JDBC，根據業務場景的差異主要分為三種方案。

分庫（用戶）

問題解析：頭部企業日活高並發高，單獨分庫避免干擾其他企業用戶，用戶數據的增長緩慢可以不分表。

拆分維度：企業ID分庫

拆分策略：頭部企業單獨庫、非頭部企業一個庫

分庫分表（訂單）

問題解析：訂單數據增長速度較快，在分庫之餘需要分表。

拆分維度：企業ID分庫、用戶ID分表

拆分策略：頭部企業單獨庫、非頭部企業一個庫，分庫之後用戶ID取模拆分表

單庫分表（附件）

問題解析：附件數據特點是並發量不大，只需要解決數據增長問題，所以單庫IO足以支撐的情況下分表即可。

拆分維度：用戶ID分表

拆分策略：用戶ID取模分表

問題一：分布式事務

分布式事務過於復雜也是分布式系統最難處理的問題，由於篇幅有限，後續會開篇專講這一塊內容。

問題二：分布式ID

問題三：跨片查詢

舉個例子，以用戶id分片之後，需要根據企業id查詢企業所有用戶信息。

sharding針對跨片查詢也是能夠支持的，本質上sharding的跨片查詢是採用同時查詢多個分片的數據，然後聚合結果返回，這個方式對資源耗費比較大，特別是對資料庫連接資源的消耗。

假設分4個資料庫，8個表，則sharding會同時發出32個SQL去查詢。一下子消耗掉了32個連接；

特別是針對單庫分表的情況要注意，假設單庫分64個表，則要消耗64個連接。如果我們部署了2個節點，這個時候兩個節點同時查詢的話，就會遇到資料庫連接數上限問題（mysql默認100連接數）

問題四：分片擴容

隨著數據增長，每個片區的數據也會達到瓶頸，這個時候需要將原有的分片數量進行增加。由於增加了片區，原先的hash規則也跟著變化，造成了需要將舊數據做遷移。

假設原先1個億的數據，hash分64個表，現在增長到50億的數據，需要擴容到128個表，一旦擴容就需要將這50億的數據做一次遷移，遷移成本是無法想像的。

問題五：一致性哈希

首先，求出每個 伺服器的hash值 ，將其配置到一個 0~2^n 的圓環上 （n通常取32）

其次，用同樣的方法求出待 存儲對象的主鍵 hash值 ，也將其配置到這個圓環上。

然後，從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據分布到找到的第一個伺服器節點上。

一致性hash的優點在於加入和刪除節點時只會影響到在哈希環中相鄰的節點，而對其他節點沒有影響。

所以使用一致性哈希在集群擴容過程中可以減少數據的遷移。

好了，這次分享到這里，我們日常的實踐可能只會用到其中一種方案，但它不是資料庫架構的全貌，打開技術視野，才能更好地把存儲工具利用起來。

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本文作者：Jensen

7年Java老兵，小米主題設計師，手機輸入法設計師，ProcessOn特邀講師。

曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產品研發，現就職於某知名電商企業。

技術公眾號 【架構師修行錄】 號主，專注於分享日常架構、技術、職場干貨，Java Goals：架構師。

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Ⅳ 分布式資料庫中，數據分片有哪些策略定義分片時必須遵守那些規則

以每24小時作為一份時間（而非自然日），根據用戶的配置有兩種工作模式：帶狀模式中，用戶僅定義開始日期時，從開始日期（含）開始，每份時間1個分片地無限增加下去；環狀模式中，用戶定義了開始日期和結束日期時，以結束日期（含）和開始日期（含）之間的時間份數作為分片總數（分片數量固定），以類似取模的方式路由到這些分片里。

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的 sBeginDate 來確定起始時間
2. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 sPartionDay 來確定每個 MySQL 分片承載多少天內的數據
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 dateFormat 來確定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的時間類型
5. 然後求分片索引值與起始時間的差，除以 MySQL 分片承載的天數，確定所屬分片

1. DBLE 啟動時，讀取用戶在 rule.xml 配置的起始時間 sBeginDate、終止時間 sEndDate 和每個 MySQL 分片承載多少天數據 sPartionDay
2. 根據用戶設置，建立起以 sBeginDate 開始，每 sPartionDay 天一個分片，直到 sEndDate 為止的一個環，把分片串聯串聯起來
3. 讀取用戶在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的運行過程中，用戶訪問使用這個演算法的表時，WHERE 子句中的分片索引值（字元串），會被提取出來嘗試轉換成 Java 內部的日期類型
5. 然後求分片索引值與起始日期的差：如果分片索引值不早於 sBeginDate（哪怕晚於 sEndDate），就以 MySQL 分片承載的天數為模數，對分片索引值求模得到所屬分片；如果分片索引值早於 sBeginDate，就會被放到 defaultNode 分片上

與MyCat的類似分片演算法對比

中間件
DBLE
MyCat

分片演算法種類 date 分區演算法 按日期（天）分片
兩種中間件的取模範圍分片演算法使用上無差別

開發注意點
【分片索引】1. 必須是字元串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基於用戶指定的 dateFormat 來轉換成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供帶狀模式和環狀模式兩種模式
【分片索引】3. 帶狀模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，理論上分片數量可以無限增長，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 環狀模式以 86400000 毫秒（24 小時整）為一份，每 sPartionDay 份為一個分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的時間長度除以單個分片長度得到恆定的分片數量，但是出現 sBeginDate 之前的數據而且沒有設定 defaultNode 的話，會路由失敗（如果有 defaultNode，則路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 無論哪種模式，分片索引欄位的格式化字元串 dateFormat 由用戶指定
【分片索引】6. 無論哪種模式，劃分不是以日歷時間為准，無法對應自然月和自然年，且會受閏秒問題影響

運維注意點
【擴容】1. 帶狀模式中，隨著 sBeginDate 之後的數據出現，分片數量的增加無需再平衡
【擴容】2. 帶狀模式沒有自動增添分片的能力，需要運維手工提前增加分片；如果路由策略計算出的分片並不存在時，會導致失敗
【擴容】3. 環狀模式中，如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間有重疊，需要進行部分數據遷移；如果新舊 [sBeginDate,sEndDate] 之間沒有重疊，需要數據再平衡

配置注意點
【配置項】1. 在 rule.xml 中，可配置項為 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置項】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 規范的字元串，用於告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置項】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串

【配置項】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必須是符合 dateFormat 的日期字元串；配置了該項使用的是環狀模式，若沒有配置該項則使用的是帶狀模式

【配置項】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非負整數，該分片策略以 86400000 毫秒（24 小時整）作為一份，而 sPartionDay 告訴 DBLE 把每多少份放在同一個分片

【配置項】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 標簽，非必須配置項，不配置該項的話，用戶的分片索引值沒落在 mapFile 定義

Ⅵ 數據分片應遵守哪些基本原則數據分片有哪些基本類型和方法

鏈路層具有最大傳輸單元MTU這個特性，它限制了數據幀的最大長度，不同的網路類型都有一個上限值。乙太網的MTU是1500，你可以用 netstat -i 命令查看這個值。如果IP層有數據包要傳，而且數據包的長度超過了MTU，那麼IP層就要對數據包進行分（fragmentation）操作，使每一片的長度都小於或等於MTU。我們假設要傳輸一個UDP數據包，乙太網的MTU為1500位元組，一般IP首部為20位元組，UDP首部為8位元組，數據的凈荷（payload）部分預留是1500-20-8=1472位元組。如果數據部分大於1472位元組，就會出現分片現象。
分片（sharding）是資料庫分區的一種，它將大型資料庫分成更小、更快、更容易管理的部分，這些部分叫做數據碎片。碎片這個詞意思就是整體的一小部分。
Jason Tee表示：「簡言之，分片（sharding）資料庫需要將資料庫（database）分成多個沒有共同點的小型資料庫，且它們可以跨多台伺服器傳播。」
技術上來說，分片（sharding）是水平分區的同義詞。在實際操作中，這個術語常用來表示讓一個大型資料庫更易於管理的所有資料庫分區。
分片（sharding）的核心理念基於一個想法：資料庫大小以及資料庫上每單元時間內的交易數呈線型增長，查詢資料庫的響應時間（response time）以指數方式增長。
另外，在一個地方創建和維護一個大型資料庫的成本會成指數增長，因為資料庫將需要高端的計算機。相反地，數據碎片可以分布到大量便宜得多的商用伺服器上。就硬體和軟體要求而言，數據碎片相對來說沒什麼限制。
在某些情況中，資料庫分片（sharding）可以很簡單地完成。按地理位置拆分用戶資料庫就是一個常見的例子。位於東海岸的用戶被分到一台伺服器上，在西海岸的用戶被分在另一台伺服器上。假設沒有用戶有多個地理位置，這種分區很易於維護和創建規則。
但是數據分片（sharding）在某些情況下會是更為復雜的過程。例如，一個資料庫持有很少結構化數據，分片它就可能非常復雜，並且結果碎片可能會很難維護。
分片過程
對於發送端發送的每份IP數據報來說，其標識欄位都包含一個唯一值。該值在數據報分片時被復制到每個片中。標志欄位用其中一個比特來表示「更多的片」。除了最後一片外，其他每個組成數據報的片都要把該比特置1。片偏移欄位指的是該片偏移原始數據報開始處的位置。另外，當數據報被分片後，每個片的總長度值要改為該片的長度值。
最後，標志欄位中有一個比特稱作「不分片」位。如果將這一比特置1，IP將不對數據報進行分片。相反把數據報丟棄並發送一個ICMP差錯報文給起始端。
當IP數據報被分片後，每一片都成為一個分組，具有自己的IP首部，並在選擇路由時與其他分組獨立。這樣，當數據報的這些片到達目的端時有可能會失序，但是在IP首部中有足夠的信息讓接收端能正確組裝這些數據報片。

Ⅶ 請問資料庫有哪些種類呢

資料庫通常分為：
層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。
而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
資料庫有類型之分，是根據數據模型劃分的。目前成熟地應用在資料庫系統中的數據模型有：層次模型、網壯模型和關系模型。
一、層次模型：
層次模型是用樹結構表示記錄類型及其聯系的。
樹結構的基本特點是：
1、有且僅有一個結點無父結點；
2、其它結點有且有一個父結點。
在層次模型中，樹的結點是記錄型。上一層記錄型和下一層記錄型的聯系是1:n的。
層次模型就象下面我們給出的一棵倒立的樹。
注意：在層次式資料庫中查找記錄，必須指定存取路徑。這種關系模型不支持m:n聯系。
二、網狀模型：
網狀模型中結點間的聯系不受層次限制，可以任意發生聯系，所以她的結構是結點的連通圖。
網狀模型結構的特點是：
1、有一個以上結點無父結點；
2、至少有一個結點有多於一個父結點。
注意：雖然網狀模型能反映各種復雜的關系，但網狀模型在具體實現上，只支持1:n聯系，對
於m:n聯系可將其轉化為1:n聯系。
三、關系模型：
關系模型的本質就是用若干個二維表來表示實體及其聯系。
關系是通過關系名和屬性名定義的。一個關系可形式化表示為：
R(A1，A2，A3，…，Ai，…)
其中：R為關系名，Ai為關系的屬性名。
目前常用的資料庫管理系統有：
ACCESS、SQL Server、 Oracle、MySQL、FoxPro和Sybase等。
ACCESS 是美國Microsoft公司於1994年推出的微機資料庫管理系統.它具有界面友好、易學易用、開發簡單、介面靈活等特點,是典型的新一代桌面資料庫管理系統。
Oracle公司是全球最大的信息管理軟體及服務供應商，成立於1977年，總部位於美國加州 Redwood shore。Oracle提供的完整的電子商務產品和服務包括： 用於建立和交付基於Web的Internet平台； 綜合、全面的具有Internet能力的商業應用； 強大的專業服務，幫助用戶實施電子商務戰略，以及設計、定製和實施各種電子商務解決方案...
SQL是英文Structured Query Language的縮寫，意思為結構化查詢語言。SQL語言的主要功能就是同各種資料庫建立聯系，進行溝通。按照ANSI(美國國家標准協會)的規定，SQL被作為關系型資料庫管理系統的標准語言。SQL語句可以用來執行各種各樣的操作，例如更新資料庫中的數據，從資料庫中提取數據等。目前，絕大多數流行的是關系型資料庫管理系統。
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Ⅷ 請問資料庫有哪些種類呢

資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。

1、關系資料庫

MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。

幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。

2、非關系型資料庫（NoSQL）

BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。

3、鍵值（key-value）資料庫

Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。

(8)資料庫有哪些分片擴展閱讀：

資料庫模型：對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。

資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。

Ⅸ 資料庫分類有哪些

根據資料庫的架構和數據組織原理進行分類
1、早期根據資料庫的組織數據的存儲模型分類
●層次資料庫:基於層次的數據結構(數據分層)
●網狀資料庫:基於網狀的數據結構(數據網路)
●關系資料庫:基於關系模型的數據結構(二維表)
2、現在較多根據實際數據管理模型分類(存儲介質)
●關系型資料庫:基於關系模型的數據結構(二維表)通常存儲在磁碟
●非關系型資料庫:沒有具體模型的數據結構(鍵值對)通常存儲在內存