鍵值資料庫有哪些

Ⅰ 常用的資料庫有哪幾種試著闡述每種資料庫的特點和使用范圍

關系資料庫、非關系型資料庫。

1、關系資料庫

特點：數據集中控制；減少數據冗餘等。

適用范圍：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。

2、非關系資料庫

特點：易擴展；大數據量，高性能；靈活的數據模型等。

使用范圍：據模型比較簡單；需要靈活性更強的IT系統；對資料庫性能要求較高。

(1)鍵值資料庫有哪些擴展閱讀：

非關系資料庫的分類：

1、列存儲資料庫

這部分資料庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。

2、文檔型資料庫

文檔型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。

Ⅱ 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個

（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個

（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個

（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。

（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。

Ⅲ 資料庫數據類型有哪些

Oracle
數字類型

基本類型為 NUMBER(P，S)
P范圍1到38
S 范圍 -84 到 127

以下為與ANSI SQL兼容而使用：

FLOAT 浮點數
REAL 單精度浮點數
DOUBLE PRECISION 雙精度浮點數
NUMERICDECIMAL 小數
INTEGERINT 整數
SMALLINT 小整數

BINARY_FLOAT 浮點數Oracle10g R1以後。6位精度，5位元組
BINARY_DOUBLE浮點數Oracle10g R1以後，13位精度，9位元組

字元類型
CHAR 定長字元串，最長2000位元組
NCHAR 定長字元串，存儲的數據為 NLS字元
VARCHAR2 變長字元串，最長4000位元組
NVARCHAR2 變長字元串，存儲的數據為 NLS字元

LONG 最大存儲2G字元數據不推薦使用（改用CLOB）
CLOB Oracle 9i 及以前，最大4G字元數據Oracle10g 最大4G*資料庫塊大小的字元數據
NCLOB 基本同CLOB，就是存儲的數據為NLS

日期類型
包含世紀、年、月、日、時、分、秒。
佔用7個位元組，上面每個部分1個位元組

TIMESTAMP 日期時間可以包含到小數秒
TIMESTAMP WITH TIME ZONE 包含時區信息
TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE包含時區信息，自動調整

二進制類型
RAW 變長二進制數據，最大2000位元組
LONG RAW 最大2G二進制數據建議改用 BLOB數據類型
BLOB Oracle 9i 及以前，最大4G二進制數據Oracle10g 最大4G*資料庫塊大小的數據

其他類型
BFILE 只讀方式訪問文件系統
ROWID 資料庫一行的10位元組地址
UROWID 通用ROWID，用於索引組織表

Ⅳ 資料庫都有哪些

資料庫共有3種類型，分別為：關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。

Ⅳ python常用的資料庫有哪些

主流的關系型資料庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。

2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。

3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。

4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。

非關系型資料庫

Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。

面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：

MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。

Ⅵ 資料庫有哪些種類分別是干什麼用的

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）。

(6)鍵值資料庫有哪些擴展閱讀：

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。

Ⅶ 7.你所熟悉的資料庫有哪些

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。
非關系型資料庫（NoSQL）:BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
鍵值（key-value）資料庫:Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。

Ⅷ 「文檔資料庫和鍵值資料庫」有什麼區別

如何選擇鍵值型資料庫(key-value
databases)?
鍵值資料庫適用於那些頻繁讀寫，擁有簡單數據模型的應用。鍵值資料庫中存儲的值可以是簡單的標量值，如整數或布爾值，也可以是結構化數據類型，比如列表和JSON結構。
鍵值資料庫通常具有簡單的查詢功能，允許你通過鍵來查找一個值。一般鍵值資料庫都支持搜索功能，這提供了更高的靈活性。開發人員可以選擇使用一些技巧，比如用枚舉鍵來實現范圍查詢，但這些資料庫通常缺乏對於文檔、列族、圖形資料庫的查詢功能。
鍵值資料庫廣泛應用於以下類型的應用：
從關系型資料庫緩存數據來用於提高性能
對Web應用暫時性數據的追蹤，例如購物車數據等
存儲配置和用戶數據信息的移動應用
需要存儲圖片和音頻文件等較大對象的應用
如何選擇文檔型資料庫(document
databases)?
文檔型資料庫按照靈活性的標准設計。如果一個應用程序需要存儲不同的屬性以及大量的數據，那麼文檔資料庫將會是一個很好的選擇。例如，要在關系資料庫中表示產品，建模者可以使用通用的屬性和額外的表來為每個產品子類型存儲屬性。文檔資料庫卻可以更為簡單的處理這種情況。
文檔資料庫提供嵌入式文檔，這對於非規范化非常有用。文檔資料庫將經常查詢的數據存儲在同一個文檔中，而不是存儲在不同的表中。
此外，文檔資料庫改善了鍵值資料庫的查詢功能和文檔中基於屬性的過濾功能。
由於其靈活性、高性能和易用性，文檔資料庫可能是目前最受歡迎的NoSQL資料庫。
這些資料庫適用於如下一些用例，包括：
用於後台具有大量讀寫操作的網站
管理數據類型和變數屬性，比如產品
跟蹤元數據的變數類型
使用JSON數據結構的應用
使用類似結構套結構等非規范化數據的應用程序
微軟Azure和Cloudant等雲服務資料庫同樣提供了文檔型資料庫。

Ⅸ 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

Ⅹ 什麼叫鍵值資料庫

兼職資料庫就是數據按照鍵值對的形式進行組織、索引和存儲。
KV存儲非常適合不涉及過多數據關系業務關系的業務數據，同時能有效減少讀寫磁碟的次數，比SQL資料庫存儲擁有更好的讀寫性能。
介紹9種用於大數據處理的免費鍵值存儲資料庫。
1. Aerospike 社區版
2. LevelDB
3. Scalaris
4. Project Voldemort
5. HyperDex
6. Berkeley DB
7. Apache Accumulo
8. Redis
9. Apache Cassandra