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计算机需求数据库有哪些,常用的数据库有哪些

来源:整理 时间:2024-05-23 02:13:07 编辑:黑码技术 手机版

本文目录一览

1,常用的数据库有哪些

acccess、sql sserver、oracle、mysql。。。

常用的数据库有哪些

2,求所有数据库有哪些

小型的有Office 里面的ACSS 然后就是网络中使用的MYSQL 还有就是sql 大型的就是Oracle! 就这些吧!

求所有数据库有哪些

3,工作中最常用的数据库有哪些

asp个人网站以access为主 企业的大型网站应该都是mssql php用mysql
mysql和oracle 是最常见的,做.net开发的话sqlserver也用的较多

工作中最常用的数据库有哪些

4,数据库有哪几种

数据库有层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。1. 数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。2. 层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树,校部就是树根(称为根结点),各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点),树根与枝点之间的联系称为边,树根与边之比为1:N,即树根只有一个,树枝有N个。按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Management System)是其典型代表。3. 按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统,其典型代表是DBTG(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。4. 关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。在关系数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。著名的数据库有:微软公司的 MS SQL数据库和Access数据库、Oracle公司的Oracle数据库和MySQL数据库、IBM公司的DB2数据库等。
数据库是蛮多的,现在很多流行的是关系型数据库。比较著名的数据库有:1. 微软公司的 MS SQL数据库2. 微软公司的Access数据库3. Oracle公司的Oracle数据库4. Oracle公司的MySQL数据库5. IBM公司的DB2数据库
oracle sql 微软 数据库分几种 有网型 数字型 分法也有不同
大类来说,,关系型数据库和非关系型数据库,,,,你要说具体的,,,只能说很多

5,nosql数据库有哪些

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。 虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333337386632成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。给一个地址吧http://www.caecp.cn/News/News-850.html
nosql太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. in-memory kv store : redisin memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. disk-based kv store: leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,google的几位大神出品的精品,lsm模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。3. document store: mongodb分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有acid的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。4. column table store: hbase这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
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