哪些属于顺序型数据库，数据库可分为哪些种类有知道的麻烦介绍一下

来源：整理时间：2024-06-07 21:59:18 编辑：黑码技术手机版

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1，数据库可分为哪些种类有知道的麻烦介绍一下
2，nosql数据库有哪些
3，数据库的种类有哪些
4，mysql数据库表用什么做主键
5，数据库的类型

1，数据库可分为哪些种类有知道的麻烦介绍一下

现在Oracle数据库用的比较多,还有DB2,Informix,Sybase,SqlServer,MySQL等,,其中,MySQL是免费的,适合做网站的后台数据库.

数据的种类？我还第一次听说。数据库是用来存放数据的一种服务器。应该只有大型小型之分。大型数据库有：oracl、sql server小型数据库有：access、mysql、bd2等。

数据库可分为哪些种类有知道的麻烦介绍一下

2，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。

nosql数据库有哪些

3，数据库的种类有哪些

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。 1.数据结构模型 (1)数据结构所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。 (2)数据结构种类数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。 2.层次、网状和关系数据库系统 (1)层次结构模型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 Manage-mentSystem)是其典型代表。 (2)网状结构模型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(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。 (3)关系结构模型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。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

看你要问什么问题了？是现在流行哪些数据库？关系的：mysql、oracle、sqlserver、db2、sqlite（嵌入式开发的）等等。nosql：dynamodb、bigtable、hbase、mongodb、couchdb、nosql，很多，只听过没见过。还是有哪几大类数据库类型？层次、网状、关系，这是以前的分类，我不清楚现在流行的nosql是不是应该分类？

数据库的种类有哪些

4，mysql数据库表用什么做主键

关系型数据库的特点在于多个表之间使用关系联系起来这样可以显著降低数据库的容量，并提高维护效率主键并不是必须的但是增加主键对单表查询的效率提升很高所以从原理上来说只要该字段绝对不会重复那么使用任何类型的字段，比如你上面所说的人名也是可以的但是如果考虑到与其它表的相互连接使用人名的可操作性就不是很好所以，第一点，建议你另外增加一个自动编号的字段作为id，用来做主键第二点，关系型数据库的特点就是多表之间有冗余，但是实际上是降低了整个数据库的维护难度，鉴于你看起来对关系型数据库原理不清楚更建议你先把关系型数据库原理再看看

1、主键定义表中经常有一个列或多列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行。这样的一列或多列称为表的主键，通过它可强制表的实体完整性。当创建或更改表时可通过定义 PRIMARY KEY 约束来创建主键。一个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束，而且 PRIMARY KEY 约束中的列不能接受空值。由于 PRIMARY KEY 约束确保唯一数据，所以经常用来定义标识列。2、主键作用 1）保证实体的完整性; 2）加快数据库的操作速度 3）在表中添加新记录时，数据库会自动检查新记录的主键值，不允许该值与其他记录的主键值重复。 4）数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键，则按输入记录的顺序显示表中的记录。3、主键的必要性在有些数据库中，虽然主键不是必需的，但最好为每个表都设置一个主键，不管是单主键还是复合主键。它存在代表着表结构的完整性，表的记录必须得有唯一区分的字段，主键主要是用于其他表的外键关联，以及本记录的修改与删除。4、主键的选择 1）编号作主键此方法就是采用实际业务中的唯一字段的“编号”作为主键设计，这在小型的项目中是推荐这样做的，因为这可以使项目比较简单化，但在使用中却可能带来一些麻烦，比如要进行“编号修改”时，可能要涉及到很多相关联的其他表 2）自动编号主键这种方法也是很多人在使用的，就是新建一个ID字段，自动增长，非常方便也满足主键的原则 a、优点：数据库自动编号，速度快，而且是增量增长，聚集型主键按顺序存放，对于检索非常有利;数字型的，占用空间小，易排序，在程序中传递也方便;如果通过非系统增加记录（比如手动录入，或是用其他工具直接在表里插入新记录，或老系统数据导入）时，非常方便，不用担心主键重复问题。 b、缺点：其实缺点也就是来自其优点，就是因为自动增长，在手动要插入指定ID的记录时会显得麻烦，尤其是当系统与其他系统集成时，需要数据导入时，很难保证原系统的ID不发生主键冲突（前提是老系统也是数字型的）;如果其他系统主键不是数字型那就麻烦更大了，会导致修改主键数据类型了，这也会导致其他相关表的修改，后果同样很严重;就算其他系统也是数字型的，在导入时，为了区分新老数据，可能想在老数据主键前统一加一个“o”(old)来表示这是老数据，那么自动增长的数字型又面临一个挑战。 3）Max加一由于自动编号存在那些问题，所以有些人就采用自己生成，同样是数字型的，只是把自动增长去掉了，采用在Insert时，读取Max值后加一，这种方法可以避免自动编号的问题，但也存在一个效率问题，如果记录非常大的话，那么Max()也会影响效率的;更严重的是并发性问题，如果同时有两人读到相同的Max后，加一后插入的ID值会重复，这已经是有经验教训的了。 4）自制加一考虑Max加一的效率后，有人采用自制加一，也就是建一个特别的表，字段为：表名，当前序列值。这样在往表中插入值时，先从此表中找到相应表的最大值后加一，进行插入，有人可能发现，也可能会存在并发处理，这个并发处理，可以采用lock线程的方式来避免，在生成此值的时，先Lock，取到值以后，再unLock出来，这样不会有两人同时生成了。这比Max加一的速度要快多了。但同样存在一个问题：在与其他系统集成时，脱离了系统中的生成方法后，很麻烦保证自制表中的最大值与导入后的保持一致，而且数字型都存在上面讲到的“o”老数据的导入问题。因此在“自制加一”中可以把主键设为字符型的。字符型的自制加一中应该字符型主键可以应付很多我们意想不到的情况。 5）GUID主键目前一个比较好的主键是采用GUID，推荐主键还是字符型的，但值由GUID生成，GUID是可以自动生成，也可以程序生成，而且键值不可能重复，可以解决系统集成问题，几个系统的GUID值导到一起时，也不会发生重复，就算有“o”老数据也可以区分，而且效率很高，在.NET里可以直接使用System.Guid.NewGuid()进行生成，在SQL里也可以使用NewID()生成。优点是：同IDENTITY 列相比，uniqueidentifier 列可以通过NewID() 函数提前得知新增加的行ID，为应用程序的后续处理提供了很大方便。a、优点：便于数据库移植，其它数据库中并不一定具有IDENTITY 列，而Guid 列可以作为字符型列转换到其它数据库中，同时将应用程序中产生的GUID 值存入数据库，它不会对原有数据带来影响。便于数据库初始化，如果应用程序要加载一些初始数据，IDENTITY 列的处理方式就比较麻烦，而uniqueidentifier 列则无需任何处理，直接用T-SQL 加载即可。便于对某些对象或常量进行永久标识，如类的ClassID，对象的实例标识，UDDI 中的联系人、服务接口、tModel标识定义等。b：缺点是：GUID 值较长，不容易记忆和输入，而且这个值是随机、无顺序的GUID 的值有16 个字节，与其它那些诸如4 字节的整数相比要相对大一些。这意味着如果在数据库中使用uniqueidentifier 键，可能会带来两方面的消极影响：存储空间增大；索引时间较慢。

可以用自动标示做。每增加1个人的名字，自动标示就自动增加数字1，永远都不会重复，就算你把其中一个删除掉了，它的标示数字也不会在出现，做到了永远不重复。

$con=mysql_connect("localhost","user1","testing");if(!$con)if(mysql_query("create database my_db",$con))echo "创建数据库成功";}else$table="create table person(personid int not null auto_increment,primery key(personid),fristname varchar(15),lastname varchar(15),age int)";mysql_query($table,$con);>利用$table创建主键后，运行时候在数据库中无法建立表，没有加主键可以建立表？那位可以解决一下。

5，数据库的类型

ASP数据库类型DBFDBCMDBExcelSQLServer数据库是在计算机存储设备上按一定方式，合理组织并存储的相互有关联的数据的集合，是计算机技术和信息检索技术相结合的产物，是电子信息资源的主体，是信息检索系统的核心部分之一。按所提供的信息内容，数据库主要可分为参考数据库和源数据库。1．参考数据库主要存储一系列描述性信息内容，指引用户到另一信息源以获得完整的原始信息的一类数据库，主要包括书目数据库和指南数据库。（1）书目数据库存储描述如目录、题录、文摘等书目线索的数据库，又称二次文献信息数据库。如各种图书馆目录数据库、题录数据库和文摘数据库等属于此类，它的作用是为用户指出了获取原始信息的线索。图书馆目录数据库，又称机读目录，其数据内容详细，除描述标题、作者、出版项等书目信息外，还提供用户索取原始信息的馆藏信息。题录、文摘数据库描述的数据内容与印刷型的题录、文摘相似，它提供了论文信息或专利信息等确定的信息来源，供用户检索。（2）指南数据库存储描述关于机构、人物、产品、活动等对象的数据库。与其它数据库相比，指南数据库为用户提供的不仅仅是有关信息，还包括各种类型的实体，多采用名称进行检索。如存储生产与经营活动信息的机构名录数据库、存储人物信息的人物传记数据库、存储产品或商品信息的产品指南数据库、存储基金信息的基金数据库等属于此类，它的作用指引用户从其它有关信息源获取更详细的信息。2．源数据库主要存储全文、数值、结构式等信息，能直接提供原始信息或具体数据，用户不必再转查其它信息源的数据库。它主要包括全文数据库和数值数据库。（1）全文数据库存储原始信息全文或主要部分的一种源数据库。如期刊全文数据库、专利全文数据库、百科全书全文数据库，用户使用某一词汇或短语，便可直接检索出含有该词汇或短语的原始信息的全文。（2）数值数据库存储以数值表示信息为主的一种源数据库，和它类似的有文本-数值数据库。与书目数据库比较，数值数据库是对信息进行深加工的产物，可以直接提供所需的数据信息。如各种统计数据库、科学技术数据库等。数值数据库除了一般的检索功能外，还具有准确数据运算功能、数据分析功能、图形处理功能及对检索输出的数据进行排序和重新组织等方面的功能。4．2．2 数据库结构1．书目数据库的结构书目数据库是以文档形式组织一系列数据，这些数据被称为记录，一个记录又包含若干字段。（1）记录与字段记录是作为一个单位来处理有关数据的集合，是组成文档的基本数据单位。记录中所包含的若干字段，则是组成记录的基本数据单位。在书目数据库中，一个记录相当于一条题录或文摘，因此，一个记录通常由标题字段、作者字段、来源字段、文摘字段、主题词字段、分类号字段、语种字段等组成。在有些字段中，又包含多个子字段，子字段是字段的下级数据单位。如，主题词字段含有多个主题词。按照字段所代表记录的性质不同，字段通常分为基本字段和辅助字段两类。常见的字段名称及代码见表4-1。表4-1 字段名称及代码基本字段辅助字段字段名称字段代码字段名称字段代码标题 TI 记录号 DN文摘 AB 作者 AU叙词 DE 作者单位 CS标识词 ID 期刊名称 JN出版年 PY出版国 CO语种 LA（2）文档按一定结构组织的相关记录的集合。文档是书目数据库数据组织的基本形式，文档的组织方式与检索系统的硬件和软件功能密切相关。在书目数据库中，文档结构主要分为顺排文档和倒排文档。1）顺排文档记录按顺序存放，记录之间的逻辑顺序与物理顺序是一致的，相当于印刷型工具中文摘的排列顺序，是一种线形文档。顺排文档是构成数据库的主体部分，但其主题词等特征的标识呈无序状态，直接检索时，必须以完整的记录作为检索单元，从头至尾查询，检索时间长，实用性较差。2）倒排文档将顺排文档中各个记录中含有主题性质的字段（如主题词字段、标题字段、叙词字段等）和非主题性质字段（如作者字段、机构字段、来源字段等）分别提取出来，按某种顺序重新组织得到的一种文档。具有主题性质的倒排档，称基本索引档，非主题性质的倒排档，称辅助索引档。综上所述，顺排档和倒排档的主要区别是：顺排档以完整的记录为处理和检索单元，是主文档，倒排档以记录中的字段为处理和检索单元，是索引文档。计算机进行检索时，先进入倒排档查找有关信息的存取号，然后再进入顺排档按存取号查找记录。2.全文数据库的结构一般的全文数据库结构与书目数据库相似,全文数据库的一个记录就是一个全文文本，记录分成若干字段。其主文档是以顺排形式组织的文本文档,倒排档是对应于记录可检字段的索引文档。3.数值数据库的结构数值数据库的结构要综合考虑数据库的内容及检索目的，即，在内容上，数值数据库的主要内容是数值信息，但不排除含有必要的说明性的文本信息，在检索上，便于单项检索和综合检索，还能对数值进行准确数据运算、数据分析、图形处理及对检索输出的数据进行排序和重新组织。数值数据库的数据结构可以是单元式，也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟，后者则是对统计表格的机读模拟。数值数据库通常有多种文档，如顺排挡、倒排挡、索引文档等。顺排挡是由数值数据组成，为主文档，另有相应的索引文档，为便于存取，索引文档采用基本直接存取结构的组织形式。倒排挡也有相应的索引文档，索引文档采取分级组织形式。数值数据库的文档结构，使所有文档都可以用于检索，所有数据都可用来运算，构成了数值数据库的特点。4．指南数据库的结构指南数据库的结构兼有书目数据库、全文数据库和数值数据库的特点，有顺排档、倒排档、索引文档和数据字典。一般而言，对涉及主题领域较多，内容综合性较强的大型指南数据库，顺排挡（主文档）可采用多子文档的结构，对单一主题领域和内容较专的，则采用单一主文档和不定长、多字段的记录格式为宜。

模糊数据库指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。统计数据库管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。网状数据库处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”，以后，根据dbtg报告实现的系统一般称为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl，模式定义语言sddl，设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。演绎数据库是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护