A. 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)。
(1)什麼不是常見的關系型資料庫擴展閱讀:
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。
B. 以下哪個資料庫不是關系型資料庫
這個都好說了 小意思 MySQL MySQLServer Oracle
根據存儲模型劃分,資料庫類型主要可分為:網狀資料庫(Network Database)、關系資料庫(Relational Database)、樹狀資料庫(Hierarchical Database)、面向對象資料庫(Object-oriented Database)等。商業應用中主要是關系資料庫,比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。全部羅列出來是沒有意義的,資料庫太多了,你不說你的工作是涉及哪方面,恐怕很難提供更適合你的資料庫。
初級應用一般是ACCESS 配合的腳本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL 比較復雜點 不過功能強大很多 配合的腳本和ACCESS的一樣MYSQL和PHP的組合是比較完美的如果你需要處理1000W條數據以上級別的數據,那以上的都不合適,一般用的比較多的是ORACLE 這個入門難度非常大如果想學的話就先學MICROSOFT SQL吧,這個網上教學比較多,ASP.NET 2.0,應用的是非常廣泛的。
C. 非關系型資料庫都有哪些
常見的非關系型資料庫有:NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase。
D. 資料庫有哪幾種
一、關系資料庫
關系型資料庫,存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似,關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。
常見的關系型資料庫有Mysql,SqlServer等。在輕量或者小型的應用中,使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大,但是在構建大型應用時,則需要根據應用的業務需求和性能需求,選擇合適的關系型資料庫。
雖然關系型資料庫有很多,但是大多數都遵循SQL(結構化查詢語言,Structured Query Language)標准。 常見的操作有查詢,新增,更新,刪除,求和,排序等。
查詢語句:SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。
新增語句:INSERT INTO table (param1,param2,param3) VALUES (value1,value2,value3) 該語句可以理解為向table中的param1,param2,param3欄位中分別插入value1,value2,value3。
更新語句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。
刪除語句:DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。
去重查詢:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param,但是param中重復的值只能出現一次。
排序查詢:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param,並且要按照param1升序的順序進行排序。
總體來說, 資料庫的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。
關系型資料庫對於結構化數據的處理更合適,如學生成績、地址等,這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢,例如join,這樣的情況下,關系型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優,而且精確度更高。
由於結構化數據的規模不算太大,數據規模的增長通常也是可預期的,所以針對結構化數據使用關系型資料庫更好。關系型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性,如果對這方面的要求關系型資料庫無疑可以很好的滿足。
二、非關系型資料庫(NoSQL)
隨著近些年技術方向的不斷拓展,大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。
指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論,簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求,一次性滿足兩種要求是該系統的上限。
而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中,為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法,該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端,即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動,當節點過多時,相關工作結果就無法那麼准確。
這一問題使整個系統的工作效率受到影響,導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高,甚至會出現數據節點的內容遷移,產生錯誤的代碼信息。
但盡管如此,NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢,如資料庫結構相對簡單,在大數據量下的讀寫性能好;能滿足隨時存儲自定義數據格式需求,非常適用於大數據處理工作。
NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。
對於非結構化數據的處理更合適,如文章、評論,這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理,並不需要像結構化數據一樣,進行精確查詢,而且這類數據的數據規模往往是海量的,數據規模的增長往往也是不可能預期的;
而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的,所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。
NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據,並且數據的獲取效率很高,但用它查詢結構化數據效果就比較差。
目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標准,它現在有四種大的分類:
1、鍵值對存儲(key-value):代表軟體Redis,它的優點能夠進行數據的快速查詢,而缺點是需要存儲數據之間的關系。
2、列存儲:代表軟體Hbase,它的優點是對數據能快速查詢,數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。
3、文檔資料庫存儲:代表軟體MongoDB,它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好,同時缺少一種統一查詢語言。
4、圖形資料庫存儲:代表軟體InfoGrid,它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算,而且遇到不適合的數據模型時,圖形資料庫很難使用。
安全
資料庫安全涉及保護資料庫內容、其所有者和用戶的所有各個方面。它的范圍從防止有意的未經授權的資料庫使用到未經授權的實體(例如,個人或計算機程序)無意的資料庫訪問。
資料庫訪問控制涉及控制誰(一個人或某個計算機程序)可以訪問資料庫中的哪些信息。該信息可以包括特定的資料庫對象(例如,記錄類型、特定記錄、數據結構);
對特定對象的特定計算(例如,查詢類型或特定查詢),或者使用到前者的特定訪問路徑(例如,使用特定索引)或其他數據結構來訪問信息)。
資料庫訪問控制由使用專用受保護安全 DBMS 介面的特別授權(由資料庫所有者)人員設置。
這可以在個人基礎上直接管理,或者通過將個人和特權分配給組,或者(在最復雜的模型中)通過將個人和組分配給角色,然後授予權利。數據安全可防止未經授權的用戶查看或更新資料庫。使用密碼,用戶可以訪問整個資料庫或它的子集,稱為「子模式」。
例如,員工資料庫可以包含有關單個員工的所有數據,但一組用戶可能僅被授權查看工資數據,而其他用戶僅被允許訪問工作歷史和醫療數據。如果 DBMS 提供了一種互動式輸入和更新資料庫以及查詢資料庫的方法,則此功能允許管理個人資料庫。
數據安全通常涉及保護特定的數據塊,包括物理保護(即免受損壞、破壞或移除;例如,參見物理安全),或將它們或它們的一部分解釋為有意義的信息(例如,通過查看它們組成的位串,得出特定的有效信用卡號;例如,參見數據加密)。
更改和訪問日誌記錄誰訪問了哪些屬性、更改了什麼以及何時更改。日誌服務通過保留訪問發生和更改的記錄,允許以後進行取證資料庫審計。有時應用程序級代碼用於記錄更改而不是將其留給資料庫。可以設置監控以嘗試檢測安全漏洞。
以上內容參考網路-資料庫
E. 有哪些輕型的非關系型資料庫
常見的非關系型資料庫有:1、mongodb;2、cassandra;3、redis;4、hbase;5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL資料庫,它是一個面向文檔的開源資料庫。
常見的幾種非關系型資料庫:
1、MongoDB
MongoDB是最著名的NoSQL資料庫。它是一個面向文檔的開源資料庫。正盯MongoDB是一個可伸縮和可訪問的資料庫。它在c++中。MongoDB同樣可以用作文件系統。在MongoDB中,JavaScript可以作為查詢語言使用。通過使用sharding MongoDB水平伸縮。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人們真的很享受分片、高級文本搜索、gridFS和map-rece功能。驚人的性能和新特性使這個NoSQL資料庫在我們的列表中名列第一。
特點:提供高性能;自動分片;運行在多個伺服器上;支持主從復制;數據以JSON樣式文檔的形式存儲;索引文檔中的任何欄位;由於數據被放置在碎片中,所以它具有自動負載平衡配置;支持正則差清大表達式搜索;在失敗的情況下易於管理。
優點:易於安裝MongoDB;MongoDB Inc.為客戶提供專業支持;支持臨時查詢;高速資料庫;無模式資料庫;橫向擴展資料庫;性能非常高。
缺點:不支持連接;數據量大;嵌套文檔是有限的;增加不必要的內存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook為收件箱搜索開發的。Cassandra是一個用於處理大量結構化數據的分布式數據存儲系統。通常,這些數據分布在許多普通伺服器上。您還可以添加數據存儲容量,使您的服務保持在線,您可以輕松地完成這項任務。由於集群中的所有節點都是相同的,因此不需要處理復雜的配置。
Cassandra是用Java編寫的。Cassandra查詢語言(CQL)是查詢Cassandra資料庫的一種類似sql的語言。因此,Cassandra在最佳開源資料庫中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
特點:線性可伸縮;;保持快速響應時間;支持原子性、一致性、隔離性和耐久性(ACID)等屬性;使用Apache Hadoop支持MapRece;分配數據的最大靈活性;高度可伸縮;點對點架構。
優點:高度可伸縮;無單點故障;Multi-DC復制;與其他基於JVM的應用程序緊密集成;更適合多數據中心部署、冗餘、故障轉移和災難恢復。
缺點:對聚合的有限支持;不可預知的性能;不支持特別查詢。
3、Redis
Redis是一個鍵值存儲。此外,它是最著名的鍵值存儲。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C語言編寫的。此外,它是根據BSD授權的。
特點:自動故障轉移;將其資料庫完全保存在內存中;事務;Lua腳本;將數據復制到任意數量的從屬伺服器;鑰匙的壽命有限;LRU驅逐鑰匙;支持發布/訂閱。
優點:支持多種數據類型;很容易安裝;非常快(每秒執行約11萬組,每秒執行約81000次);操作都是原子的;多用途工具(在許多用例中使用)。
缺點:不支持連接;存儲過程所需的Lua知識;數據集必須很好地適應內存。
4、HBase
HBase是一個分布式的、虛豎面向列的開源資料庫,該技術來源於 Fay Chang 所撰寫的Google論文「Bigtable:一個結構化數據的分布式存儲系統」。就像Bigtable利用了Google文件系統(File System)所提供的分布式數據存儲一樣,HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫,它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
5、neo4j
Neo4j被稱為原生圖資料庫,因為它有效地實現了屬性圖模型,一直到存儲層。這意味著數據完全按照白板的方式存儲,資料庫使用指針導航和遍歷圖。Neo4j有資料庫的社區版和企業版。企業版包括Community Edition必須提供的所有功能,以及額外的企業需求,如備份、集群和故障轉移功能。
特點:它支持唯一的約束;Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)規則;Java API: Cypher API和本機Java API;使用Apache Lucence索引;簡單查詢語言Neo4j CQL;包含用於執行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。
優點:容易檢索其相鄰節點或關系細節,無需連接或索引;易於學習Neo4j CQL查詢語言命令;不需要復雜的連接來檢索數據;非常容易地表示半結構化數據;大型企業實時應用程序的高可用性;簡化的調優。
缺點:不支持分片