内存数据库是哪些，计算机的存储糸统包括哪些部分

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1，计算机的存储糸统包括哪些部分
2，oracle内存结构由什么组成
3，nosql数据库是什么具有代表性以keyvalue的形式存储的
4，数据库有哪些类型
5，mysql 和innodb的区别

1，计算机的存储糸统包括哪些部分

计算机系统是能按照人的要求接受和存储信息，自动进行数据处理和计算，并输出结果信息的机器系统。计算机系统由两大部分组成：硬件（子）系统和软件（子）系统，其中硬件子系统是系统赖以工作的实体，它是有关的各种物理部件的有机的结合。软件子系统由各种程序以及程序所处理的数据组成，这些程序的主要作用是协调各个硬件部件，使整个计算机系统能够按照指定的要求进行工作。硬件子系统包括中央处理器、主存存储器、输人输出控制系统和各种外围设备。软件子系统包括系统软件、支援软件、应用软件三个部分。

1）内存储器与外存储器（或主存储器与辅助存储器）：2）CPU——Cache 存储层次：由于主存储器的读写速度低于CPU的速度，而CPU每执行一条指令都要访问内存储器，所以CPU总是处于等待状态，严重降低了系统的效率。引入Cache后，在Cache内保存着主存储器内容的部分副本，CPU在读写数据时首先访问Cache。由于Cache的速度与CPU相同，因此CPU就能在零等待状态下迅速地完成数据的读写。3）、Cache——内存储器存储层次：当Cache中不含有CPU所需的数据时，CPU才去访问内存储器。此时用一个存储器读取周期的时间从内存中读出这个数据后送到CPU，并且，把含有这个数据的整个数据块从内存送到Cache中。4）、内存储器——外存储器存储层次：当一个程序需要执行时，计算机必须将其程序通过一定的调度算法从外存调入内存。Cache- >内存储器- >外存储器：其容量越来越大，但读写速度越来越低

计算机的存储糸统包括哪些部分

2，oracle内存结构由什么组成

Oracle 内存结构　　Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。

oracle内存结构分为：一：系统全局区 (SGA)二：程序全局区 (PGA)其中SGA分为：dagtabase buffer cache数据库缓冲区高速缓存：用于缓存从磁盘检索到的数据块redo log buffer cache重做日志缓冲区：用于缓存重做信息，直到其可以写入磁盘为止shared pool共享池：用于缓存可在用户间共享的各种结构large pool大型池：用于缓冲大型 I/O 请求的可选区域，以便支持并行查询、共享服务器、Oracle XA 以及某些类型的备份操作Java 池：用于存放 Java 虚拟机 (JVM) 中特定于会话的 Java 代码和数据streams pool流池：由 Oracle Streams 使用保留缓冲区高速缓存：用于存放会尽可能长地保留在缓冲区高速缓存中的数据循环缓冲区高速缓存：用于存放缓冲区高速缓存中很快过期的数据nK 块大小缓冲区高速缓存：用于缓存大小与默认数据库块大小不同的数据块，用来支持可传输的表空间。PGA分为：程序全局区 (PGA) 是一个内存区，其中包含每个服务器进程的数据及控制信息。服务器进程是处理客户机请求的进程。每个服务器进程都有在服务器进程启动时创建的自己专用的 PGA。只有该服务器进程才能访问。所用 PGA 内存量和 PGA 的内容取决于实例是否是在共享服务器模式下配置的。通常，PGA 包含下列内容：专用 SQL 区：包含绑定信息和运行时内存结构等数据。发出 SQL 语句的每个会话都有一个专用 SQL 区。会话内存：此处分配的内存用于存放会话变量以及与该会话相关的其它信息。http://www.2cto.com/database/201410/344338.html

oracle由两部分:实例和数据库实例由以下组成: sga,shared pool,database buffer cache,redo log buffer cache. 数据库由物理文件组成,其中必须有的文件是:数据文件,控制文件,重做日志另外还有:参数文件,口令文件,归档日志文件(这三个不是必须...

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3，nosql数据库是什么具有代表性以keyvalue的形式存储的

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。键值(Key-Value)存储数据库这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。[3] 举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存储数据库。这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文档型数据库文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。图形(Graph)数据库图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。

大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年，这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词，大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写，并深感愤怒：“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上，它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。　　为弥补关系型数据库的不足，各种各样的NoSQL数据库应运而生。　　为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库，对关系型数据库的理解是必不可少的。

nosql数据库是什么具有代表性以keyvalue的形式存储的

4，数据库有哪些类型

目前关系型数据库主要有MySQL、SQL Server、数蚕数据库、Oracle数据库。MySQL：免费产品，中小企业使用广泛。SQL Server：微软的商业化产品，微软SQL语句兼容性好，商业化成熟度高。数蚕数据库：数蚕科技针对中小型企业的数据库，c++接口特性良好，SQL特性较弱。Oracle 数据库：商业化程度最高的关系数据库，优良的性能和企业扩展能力。非关系型数据库主要有FastDB、Memcached和Redis等主流内存数据库。一般应用于缓存等非关键数据存储，其优点是数据查询速度快，对下层编程接口良好。

数据库通常分为：层次式数据库；网络式数据库；关系式数据库三种类型。

根据存储模型划分，数据库类型主要可分为:网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。

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、规则的一致性维护等。

5，mysql 和innodb的区别

MySQL数据库有多种存储引擎：比如：MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、EXAMPLE、FEDERATED、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE等等，最常见的也就是MyISAM和InnoDB了，下面主要讲解下MyISAM和InnoDB两种mysql数据库存储引擎的区别。 MyISAM引擎是一种非事务性的引擎，提供高速存储和检索，以及全文搜索能力，适合数据仓库等查询频繁的应用。MyISAM中，一个table实际保存为三个文件，.frm存储表定义，.MYD存储数据,.MYI存储索引。MyISAM在所有MySQL配置里被支持，它是默认的存储引擎，除非你配置MySQL默认使用另外一个引擎。 MySQL服务器中的其他非事务性存储引擎（如MyISAM）遵从不同的数据完整性范例，称之为“原子操作”。按照事务术语，MyISAM表总能高效地工作在AUTOCOMMIT=1模式下。原子操作通常能提供可比较的完整性以及更好的性能。与经过优化调整的最快的事务性表相比，它的速度快3～5倍。由于MySQL服务器支持两种范例，因而你能决定是否利用原子操作的速度更好地服务于你的应用程序，或使用事务特性。该选择可按表进行。 InnoDB则是一种支持事务的引擎。给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。所以的数据存储在一个或者多个数据文件中，支持类似于Oracle的锁机制。一般在OLTP应用中使用较广泛。如果没有指定InnoDB配置选项，MySQL将在MySQL数据目录下创建一个名为ibdata1的自动扩展数据文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的日志文件。 InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。 InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。它的CPU效率可能是任何其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。InnoDB存储引擎被完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。 InnoDB存储它的表＆索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。InnoDB也默认被包括在所有MySQL 5.1二进制分发版里。

mysql默认采用的是myisam。myisam不支持事务，而innodb支持。innodb的autocommit默认是打开的，即每条sql语句会默认被封装成一个事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好是把多条sql语句显示放在begin和commit之间，组成一个事务去提交。innodb支持数据行锁定，myisam不支持行锁定，只支持锁定整个表。即 myisam同一个表上的读锁和写锁是互斥的，myisam并发读写时如果等待队列中既有读请求又有写请求，默认写请求的优先级高，即使读请求先到，所以 myisam不适合于有大量查询和修改并存的情况，那样查询进程会长时间阻塞。因为myisam是锁表，所以某项读操作比较耗时会使其他写进程饿死。innodb支持外键，myisam不支持。innodb的主键范围更大，最大是myisam的2倍。innodb不支持全文索引，而myisam支持。全文索引是指对char、 varchar和text中的每个词（停用词除外）建立倒排序索引。myisam的全文索引其实没啥用，因为它不支持中文分词，必须由使用者分词后加入空格再写到数据表里，而且少于4个汉字的词会和停用词一样被忽略掉。myisam支持gis数据，innodb不支持。即myisam支持以下空间数据对象：point,line,polygon,surface等。没有where的count(*)使用myisam要比innodb快得多。因为myisam内置了一个计数器，count(*)时它直接从计数器中读，而innodb必须扫描全表。所以在innodb上执行count(*)时一般要伴随where，且where中要包含主键以外的索引列。为什么这里特别强调“主键以外”？因为innodb中primary index是和raw data存放在一起的，而secondary index则是单独存放，然后有个指针指向primary key。所以只是count(*)的话使用secondary index扫描更快，而primary key则主要在扫描索引同时要返回raw data时的作用较大。