关系型数据库大数据

1. 数据库有哪几种

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

1、关系数据库

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基网络从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

(1)关系型数据库大数据扩展阅读：

数据库的作用

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。

或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

2. 在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点

在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点

关系型数据库的主要特征
1）数据集中控制，在文件管理方法中，文件是分散的，每个用户或每种处理都有各自的文件，这些文件之间一般是没有联系的，因此，不能按照统一的方法来控制、维护和管理。而数据库则很好地克服了这一缺点，可以集中控制、维护和管理有关数据。
2）数据独立，数据库中的数据独立于应用程序，包括数据的物理独立性和逻辑独立性，给数据库的使用、调整、优化和进一步扩充提供了方便，提高了数据库应用系统的稳定性。
3）数据共享，数据库中的数据可以供多个用户使用，每个用户只与库中的一部分数据发生联系；用户数据可以重叠，用户可以同时存取数据而互不影响，大大提高了数据库的使用效率。
4）减少数据冗余，数据库中的数据不是面向应用，而是面向系统。数据统一定咐锋瞎义、组织和存储，集中管理，避免了不必要的数据冗余，也提高了数据的一致性。
5）数据结构化，整个数据库按一定的结构形式构成，数据在记录内部和记录类型之间相互关联，用户可通过不同的路径存取数据。
6）统一的数据保护功能，在多用户共享数据资源的情况下，对用户使用数据有严格的检查，对数据库规定密码或存取权限，基喊拒绝非法用户进入数据库，以确保数据的安全性、一致性和并发控制。

关系型数据库和实时数据库都有哪些？

很多了。。关系型的有：SQLServer、Sybase、Informix
mysql 。等等。。
实时的我知道的有：Lotus Notes。。包括XML也可以做为实时数据库的。

要那么多来干什么啊？现在的数据库大多都是关系型数据库啊。Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、aess、DB2、mysql、vfp、人大金仓（国产的，我用过）只要你认为可以，什么xml都可以作为关系型数据库啊。恰好10个。 希望我的回答对你有帮助！

关系型数据库有哪些啊？

目前主流的大型数据库、中型数据库以及个人及小型数据库几乎都是关系型数据库，例如ORACLE、SQL SERVER、MySQL、SyBase、Aess等等。

关系型数据库都有哪些

大型的有：
oracle、sqlserver、db2、infomix、Sybase 等
开源的有：
MySQL、Postpresql 等
文件型的有：
Aess、SQL Anywhere、sqlite、interbase

大数据与关系型数据库水火不容吗

不冲突，各有用处。
很多大数据应用还是基于关系型数据库。
大数据一般和具体应用相关，关系型数据库是一种工具。

常用的关系型数据库有哪些？

1、存储引擎：MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文衡空件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

2、索引设计：索引和表一般要创建在不同的表空间中，以提高IO性能。因为索引不会在空值上生效，所以如果某列有空值且希望建立索引，那么可以考虑建立组合索引(colName, 1)。

3、sql优化器（商业数据库竞争的核心）：由于移动设备的资源限制，嵌入式移动数据库一般和应用系统集成在一起，作为整个应用系统的前端而存在，而它所管理的数据集可能是后端服务器中数据集的子集或子集的副本。

4、事务管理与并发控制：在事务处理中，一旦某个操作发生异常，则整个事务都会重新开始，数据库也会返回到事务开始之前的状态，在事务中对数据库所做的一切操作都会取消。事务要是成功的话，事务中所有的操作都会执行。

5、容灾与恢复技术：基于数据同步复制技术，通过实时同步I/O，实现服务器和数据库数据从源端到目标端的持续捕获（RPO趋近于0，注：RPO=最后备份与发生灾难之间的时间，也是业务系统所允许的在灾难过程中的最大数据丢失），并且可以全自或手动创建数据恢复点，以确保数据发生错误时，恢复数据到最新的时间点。

vertica是关系型数据库么

一般情况vertical-align用的地方不多是因为其兼容性不好。
在及其特殊的情况下才会用到它，在需要汉字和图片对齐的地方我从来不用它。
在父元素高度一定的情况下用height和line-height可以实现垂直对齐。
垂直居中还和字体有一定的影响，字体不一样可能看着就不太绝对居中。
vertica-align不是所有标签内都有效。在td内用向你说的有中英文差异的话不如在外边再加个div使div居中里面的自然也就居中了。
需要图文都居中的地方建议使用height和line-height同值的方法。

3. 数据库主要分为哪两种类型

数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库（NoSQL）。

1、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库（NoSQL）

指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

(3)关系型数据库大数据扩展阅读

关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。

客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理。

4. 大数据常用哪些数据库(什么是大数据库)

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Aess等等数据库，这些数据纳卜库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同亏搭步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、AmazonSimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：ApacheHbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一销茄拿样的功能。

（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）ApacheAumulo：ApacheAumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）AzureTables：为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和ManagedAPI访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）OracleNoSQLDatabase：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）OracleNoSQLDatabase：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。

（5）MarkLogic：MarkLogicNoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。

4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个

（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

（2）：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

（3）：是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS和Prolog推理。

5、内存数据网格：Hazelcast、OracleCoherence、TerracottaBigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个

（1）Hazelcast：HazelcastCE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

（2）OracleCoherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

（3）TerracottaBigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。

（4）GemFire：VmwarevFabricGemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。

（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer及client/server架构。

（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQLNoSQL键值数据库。支持ACID事务。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

5. 常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围

常用的数据库有以下几种：

1．关系数据库

特点：数据集中控制；减少数据冗余等。

适用内范围：更适用于结构容化数据的处理，如学生成绩、地址等。一般来说，此类数据需要使用结构化查询。

2．非关系数据库

特点：易于扩展；数据量大；性能高；数据模型灵活等。

使用范围：根据模型比较简单，需要更灵活的IT系统，要求数据库性能高。

(5)关系型数据库大数据扩展阅读：

非关系数据库分类：

1．列存储数据库

这部分数据库通常用来处理分布式存储的海量数据。键仍然存在，但它们的特征是指向多个列。这些列按列家族排列。例如：Cassandra，HBase，Riak。

2．文档型数据库

文档数据库的灵感来自于LotusNotes办公软件，它类似于第一个键值存储。这种类型的数据模型是一个版本化的文档，半结构化文档以特定的格式存储，如JSON。文档数据库可视为键值数据库的升级版本，允许嵌套键值，文档数据库的查询效率高于键值数据库。

参考资料来源：网络-数据库

6. 请分析“大数据”的存储方式及主要业务跟课中所讲解的关系型数据库有何区别

大数据的存储方式主要使用noSQL
这种数据库有几个特点，一个是针对大数据环境，版它是分布式的，另一权个他的操作非常原始，只有Keyvalue读写
关系数据库呢，一般都是单机的，因为关系数据库最强大的就是事务，事物在分布式环境很难实现，所以关系数据库通常都是单机版，另外一个是关系数据库，它的计算层次更高，是表格上的运算