分布式数据库哪些，什么是Edns域名智能解析

本文目录一览

1，什么是Edns域名智能解析
2，简述分布式数据库系统集中式数据库系统和联邦数据库系统之间的异
3，JDBC和jdbi之间的区别是什么
4，数据库有哪几种
5，memcached和redis的区别

1，什么是Edns域名智能解析

域名解析是把域名指向网站空间ip，让人们通过注册的域名可以方便地访问到网站一种服务。ip地址是网络上标识站点的数字地址，为了方便记忆，采用域名来代替ip地址标识站点地址。域名解析就是域名到ip地址的转换过程。域名的解析工作由dns服务器完成。域名解析也叫域名指向、服务器设置、域名配置以及反向ip登记等等。说得简单点就是将好记的域名解析成ip，服务由dns服务器完成，是把域名解析到一个ip地址，然后在此ip地址的主机上将一个子目录与域名绑定。 dns（domain name system，域名系统），因特网上作为域名和ip地址相互映射的一个分布式数据库，能够使用户更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的ip数串。

一般用默认的DNS就行了，现在都是智能解析了。。

什么是Edns域名智能解析

2，简述分布式数据库系统集中式数据库系统和联邦数据库系统之间的异

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问操作都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问;其次，系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对局部数据库的操作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影响;第三，便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功能要付出更高的代价。例如，为了调配在几个位置上的活动，事务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其他的优点。

简述分布式数据库系统集中式数据库系统和联邦数据库系统之间的异

3，JDBC和jdbi之间的区别是什么

JDBI是一个使用方便的SQL开发库，用符合Java语言习惯的集合、Bean等方式，提供关系数据库访问接口，同时保留了JDBC类似的信息。JDBI提供了链式风和SQL对象两种风格的API。JDBC是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，同时，JDBC也是个商标名。jDBI使用查询结果的Java集合框架，提供了外部化SQL语句的便利方式，并提供了一个名为参数支持正在使用的任何数据库。jDBI是建立在JDBC之上。所有的Java应用程序使用JDBC访问关系数据库，所以它不是一个非此即彼/或选择。他们是免费的。没有JDBC不能使用jDBI。

爱和喜欢其实没什么区别 . 字眼看起来不一样 . 但意思感觉起来是一样的 . 只要你们互相喜欢对方 , 就会产生不一样的爱 .

JDBC和jdbi之间的区别是什么

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，memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别　　传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　　1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。　　2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。　　3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。　　4.跨机房cache同步问题。　　众多NoSQL百花齐放，如何选择　　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。　　2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。　　3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。　　4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。　　面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。　　Redis适用场景，如何正确的使用　　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢? 　　如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　　1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。　　2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。　　3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。　　抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。　　在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。　　使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used 　　VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used 　　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used 　　VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used 　　VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used 　　当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。　　如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。