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  • 关系数据库特点

    千次阅读 2019-06-26 11:08:00
    关系数据库: 1、最大的特点,事务的一致性 2、通用的SQL语言,使得操作关系数据库非常方便 3、ACID:原子性、一致性、隔离性、持久性 4、表结构严格,存储数据很难出错 非关系数据库: 1、使用键值对存储数据...
        

    关系型数据库:
    1、最大的特点,事务的一致性
    2、通用的SQL语言,使得操作关系型数据库非常方便
    3、ACID:原子性、一致性、隔离性、持久性
    4、表结构严格,存储数据很难出错

    非关系型数据库:
    1、使用键值对存储数据
    2、数据没有耦合性,易扩展
    3、不提供sql,无事务处理
    4、不需要经过sql层的解析,性能很高
    5、数据存储更加灵活,但是可能导致数据不一致性的问题

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  • 常用的数据库有哪些?redis用过吗? 常见的主流数据库(DBMS):https://blog.csdn.net/gengkui9897/article/details/89294936 关系数据库 MySQL数据库 Microsoft SQL Server数据库 Oracle数据库 Postgresql...
    常用的数据库有哪些?redis用过吗?

    常见的主流数据库(DBMS):https://blog.csdn.net/gengkui9897/article/details/89294936
    关系型数据库

    1. MySQL数据库
    2. Microsoft SQL Server数据库
    3. Oracle数据库
    4. Postgresql数据库
    5. Sybase数据库
    6. DB2数据库
    7. Access数据库

    非关系型数据库

    1. Mongodb数据库
    2. Redis数据库
    3. Hbase数据库
    4. Memcaced数据库

    常见的nosql数据库有哪些?以及他们的特点与区别?:
    https://blog.csdn.net/wyz0516071128/article/details/80877984

    Redis 和 Memcached 和mongodb的区别

    Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理。

    Memcached是一个自由开源的,高性能,分布式内存对象缓存系统。

    MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,文档型的非关系型数据库,与上面两者不同。

     

     

    1.性能上:
         性能上都很出色,具体到细节,由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 Memcached,还是稍有逊色。
    前两者性能差不多,大于 Mongodb。
     
    2.内存空间和数据量大小:
         MemCached可以修改最大内存,采用LRU算法。Redis增加了VM的特性,突破了物理内存的限制。(2.4后取消
       MongoDB 适合大数据量的存储,依赖操作系统 VM 做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起。
     
    3.操作便利上:
         MemCached数据结构单一,仅用来缓存数据,而Redis支持更加丰富的数据类型,也可以在服务器端直接对数据进行丰富的操作,这样可以减少网络IO次数和数据体积。
       Mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。
     
    4.可靠性上:
         MemCached不支持数据持久化,断电或重启后数据消失,但其稳定性是有保证的。Redis支持数据持久化和数据恢复,允许单点故障,但是同时也会付出性能的代价。
       MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性。
     
    5.应用场景:
         Memcached:动态系统中减轻数据库负载,提升性能;做缓存,适合多读少写,大数据量的情况(如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等)。
         Redis:适用于对读写效率要求都很高,数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统(如新浪微博的计数和微博发布部分系统,对数据安全性、读写要求都很高)。
       MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。 
     
    需要慎重考虑的部分
     
    1.Memcached单个key-value大小有限,一个value最大只支持1MB,而Redis最大支持512MB
    2.Memcached只是个内存缓存,对可靠性无要求;而Redis更倾向于内存数据库,因此对对可靠性方面要求比较高
    3.从本质上讲,Memcached只是一个单一key-value内存Cache;而Redis则是一个数据结构内存数据库,支持五种数据类型,因此Redis除单纯缓存作用外,还可以处理一些简单的逻辑运算,Redis不仅可以缓存,而且还可以作为数据库用
    4.新版本(3.0)的Redis是指集群分布式,也就是说集群本身均衡客户端请求,各个节点可以交流,可拓展行、可维护性更强大。

    5. MongoDB不支持事务。




    转自   http://www.cnblogs.com/cac2020/p/6044536.html

    Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较:


    1. Redis支持服务器端的数据操作:Redis相比Memcached来说,拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作,通常在Memcached里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中,这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以,如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作,那么Redis会是不错的选择。


    2. 内存使用效率对比:使用简单的key-value存储的话,Memcached的内存利用率更高,而如果Redis采用hash结构来做key-value存储,由于其组合式的压缩,其内存利用率会高于Memcached。


    3. 性能对比:由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起Memcached,还是稍有逊色。


    具体为什么会出现上面的结论,以下为收集到的资料:


    1、数据类型支持不同


    与Memcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同,Redis支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种:String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如图所示:



    type代表一个value对象具体是何种数据类型,encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式,比如:type=string代表value存储的是一个普通字符串,那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的,当然前提是这个字符串本身可以用数值表示,比如:”123″ “456”这样的字符串。只有打开了Redis的虚拟内存功能,vm字段字段才会真正的分配内存,该功能默认是关闭状态的。


    1)String


    • 常用命令:set/get/decr/incr/mget等;


    • 应用场景:String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类;


    • 实现方式:String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。


    2)Hash


    • 常用命令:hget/hset/hgetall等


    • 应用场景:我们要存储一个用户信息对象数据,其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日,通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日;


    • 实现方式:Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口。如图所示,Key是用户ID, value是一个Map。这个Map的key是成员的属性名,value是属性值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。当前HashMap的实现有两种方式:当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。



    3)List


    • 常用命令:lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等;


    • 应用场景:Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现;


    • 实现方式:Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。


    4)Set


    • 常用命令:sadd/spop/smembers/sunion等;


    • 应用场景:Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的;


    • 实现方式:set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。


    5)Sorted Set


    • 常用命令:zadd/zrange/zrem/zcard等;


    • 应用场景:Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构,比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。


    • 实现方式:Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap里放的是成员到score的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。


    2、内存管理机制不同


    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。当物理内存用完时,Redis可以将一些很久没用到的value交换到磁盘。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。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。


    对于像Redis和Memcached这种基于内存的数据库系统来说,内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素。传统C语言中的malloc/free函数是最常用的分配和释放内存的方法,但是这种方法存在着很大的缺陷:首先,对于开发人员来说不匹配的malloc和free容易造成内存泄露;其次频繁调用会造成大量内存碎片无法回收重新利用,降低内存利用率;最后作为系统调用,其系统开销远远大于一般函数调用。所以,为了提高内存的管理效率,高效的内存管理方案都不会直接使用malloc/free调用。Redis和Memcached均使用了自身设计的内存管理机制,但是实现方法存在很大的差异,下面将会对两者的内存管理机制分别进行介绍。


    Memcached默认使用Slab Allocation机制管理内存,其主要思想是按照预先规定的大小,将分配的内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录,以完全解决内存碎片问题。Slab Allocation机制只为存储外部数据而设计,也就是说所有的key-value数据都存储在Slab Allocation系统里,而Memcached的其它内存请求则通过普通的malloc/free来申请,因为这些请求的数量和频率决定了它们不会对整个系统的性能造成影响Slab Allocation的原理相当简单。 如图所示,它首先从操作系统申请一大块内存,并将其分割成各种尺寸的块Chunk,并把尺寸相同的块分成组Slab Class。其中,Chunk就是用来存储key-value数据的最小单位。每个Slab Class的大小,可以在Memcached启动的时候通过制定Growth Factor来控制。假定图中Growth Factor的取值为1.25,如果第一组Chunk的大小为88个字节,第二组Chunk的大小就为112个字节,依此类推。




    当Memcached接收到客户端发送过来的数据时首先会根据收到数据的大小选择一个最合适的Slab Class,然后通过查询Memcached保存着的该Slab Class内空闲Chunk的列表就可以找到一个可用于存储数据的Chunk。当一条数据库过期或者丢弃时,该记录所占用的Chunk就可以回收,重新添加到空闲列表中。从以上过程我们可以看出Memcached的内存管理制效率高,而且不会造成内存碎片,但是它最大的缺点就是会导致空间浪费。因为每个Chunk都分配了特定长度的内存空间,所以变长数据无法充分利用这些空间。如图 所示,将100个字节的数据缓存到128个字节的Chunk中,剩余的28个字节就浪费掉了。



    Redis的内存管理主要通过源码中zmalloc.h和zmalloc.c两个文件来实现的。Redis为了方便内存的管理,在分配一块内存之后,会将这块内存的大小存入内存块的头部。如图所示,real_ptr是redis调用malloc后返回的指针。redis将内存块的大小size存入头部,size所占据的内存大小是已知的,为size_t类型的长度,然后返回ret_ptr。当需要释放内存的时候,ret_ptr被传给内存管理程序。通过ret_ptr,程序可以很容易的算出real_ptr的值,然后将real_ptr传给free释放内存。




    Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况,这个数组的长度为ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。数组的每一个元素代表当前程序所分配的内存块的个数,且内存块的大小为该元素的下标。在源码中,这个数组为zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已经分配的长度为16bytes的内存块的个数。zmalloc.c中有一个静态变量used_memory用来记录当前分配的内存总大小。所以,总的来看,Redis采用的是包装的mallc/free,相较于Memcached的内存管理方法来说,要简单很多。


    3、数据持久化支持


    Redis虽然是基于内存的存储系统,但是它本身是支持内存数据的持久化的,而且提供两种主要的持久化策略:RDB快照和AOF日志。而memcached是不支持数据持久化操作的。


    1)RDB快照


    Redis支持将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制,即RDB快照。但是一个持续写入的数据库如何生成快照呢?Redis借助了fork命令的copy on write机制。在生成快照时,将当前进程fork出一个子进程,然后在子进程中循环所有的数据,将数据写成为RDB文件。我们可以通过Redis的save指令来配置RDB快照生成的时机,比如配置10分钟就生成快照,也可以配置有1000次写入就生成快照,也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在Redis的配置文件中,你也可以通过Redis的CONFIG SET命令在Redis运行时设置规则,不需要重启Redis。


    Redis的RDB文件不会坏掉,因为其写操作是在一个新进程中进行的,当生成一个新的RDB文件时,Redis生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中,然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件,这样在任何时候出现故障,Redis的RDB文件都总是可用的。同时,Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。RDB有他的不足,就是一旦数据库出现问题,那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的,从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下,这是可以忍受的。


    2)AOF日志


    AOF日志的全称是append only file,它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的binlog不同的是,AOF文件是可识别的纯文本,它的内容就是一个个的Redis标准命令。只有那些会导致数据发生修改的命令才会追加到AOF文件。每一条修改数据的命令都生成一条日志,AOF文件会越来越大,所以Redis又提供了一个功能,叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件,新的AOF文件中一条记录的操作只会有一次,而不像一份老文件那样,可能记录了对同一个值的多次操作。其生成过程和RDB类似,也是fork一个进程,直接遍历数据,写入新的AOF临时文件。在写入新文件的过程中,所有的写操作日志还是会写到原来老的AOF文件中,同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后,会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。


    AOF是一个写文件操作,其目的是将操作日志写到磁盘上,所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的流程。在Redis中对AOF调用write写入后,通过appendfsync选项来控制调用fsync将其写到磁盘上的时间,下面appendfsync的三个设置项,安全强度逐渐变强。


    • appendfsync no 当设置appendfsync为no的时候,Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘,所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统,是每30秒进行一次fsync,将缓冲区中的数据写到磁盘上。


    • appendfsync everysec 当设置appendfsync为everysec的时候,Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用,将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略,再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync,这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞,所以当前的写操作就会阻塞。所以结论就是,在绝大多数情况下,Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下,两秒钟会进行一次fsync操作。这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit,就是组合多次写操作的数据,一次性将日志写到磁盘。


    • appednfsync always 当设置appendfsync为always时,每一次写操作都会调用一次fsync,这时数据是最安全的,当然,由于每次都会执行fsync,所以其性能也会受到影响。


    对于一般性的业务需求,建议使用RDB的方式进行持久化,原因是RDB的开销并相比AOF日志要低很多,对于那些无法忍数据丢失的应用,建议使用AOF日志。


    4、集群管理的不同


    Memcached是全内存的数据缓冲系统,Redis虽然支持数据的持久化,但是全内存毕竟才是其高性能的本质。作为基于内存的存储系统来说,机器物理内存的大小就是系统能够容纳的最大数据量。如果需要处理的数据量超过了单台机器的物理内存大小,就需要构建分布式集群来扩展存储能力。


    Memcached本身并不支持分布式,因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现Memcached的分布式存储。下图给出了Memcached的分布式存储实现架构。当客户端向Memcached集群发送数据之前,首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点,然后数据会直接发送到该节点上存储。但客户端查询数据时,同样要计算出查询数据所在的节点,然后直接向该节点发送查询请求以获取数据。



    相较于Memcached只能采用客户端实现分布式存储,Redis更偏向于在服务器端构建分布式存储。最新版本的Redis已经支持了分布式存储功能。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本,它没有中心节点,具有线性可伸缩的功能。下图给出Redis Cluster的分布式存储架构,其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信,节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。在数据的放置策略上,Redis Cluster将整个key的数值域分成4096个哈希槽,每个节点上可以存储一个或多个哈希槽,也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是4096。Redis Cluster使用的分布式算法也很简单:crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。



    为了保证单点故障下的数据可用性,Redis Cluster引入了Master节点和Slave节点。在Redis Cluster中,每个Master节点都会有对应的两个用于冗余的Slave节点。这样在整个集群中,任意两个节点的宕机都不会导致数据的不可用。当Master节点退出后,集群会自动选择一个Slave节点成为新的Master节点。



    参考资料:


    • http://www.redisdoc.com/en/latest/

    • http://memcached.org/


    转自https://blog.csdn.net/hackercn9/article/details/54846048


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  • 关系数据库特点

    千次阅读 2013-08-21 17:11:24
    关系数据库特点 数据库管理系统将具有一定结构的数据组成一个集合,它主要具有以下几个特点: 1. 数据的结构化 数据库中的数据并不是杂乱无章、毫不相干的,它们具有一定的组织结构,属于同一集合的...
    关系数据库的特点

    数据库管理系统将具有一定结构的数据组成一个集合,它主要具有以下几个特点:

    1. 数据的结构化 数据库中的数据并不是杂乱无章、毫不相干的,它们具有一定的组织结构,属于同一集合的数据具有相似的特征。
    2. 数据的共享性 在一个单位的各个部门之间,存在着大量的重复信息。使用数据库的目的就是要统一管理这些信息,减少冗余度,使各个部门共同享有相同的数据。
    3. 数据的独立性 数据的独立性是指数据记录和数据管理软件之间的独立。数据及其结构应具有独立性,而不应该去改变应用程序。
    4. 数据的完整性 数据的完整性是指保证数据库中数据的正确性。可能造成数据不正确的原因很多,数据库管理系统通过对数据性质进行检查而管理它们。
    5. 数据的灵活性 数据库管理系统不是把数据简单堆积,它在记录数据信息的基础上具有很多的管理功能,如输入、输出、查询、编辑修改等。
    6. 数据的安全性 根据用户的职责,不同级别的人对数据库具有不同的权限,数据库管理系统应该确保数据的安全性。

     

    11、下列哪一个不属于关系数据库的特点?(腾讯公司一道笔试题)
    A、数据冗余度小
    B、数据独立性高
    C、数据共享性好
    D、多用户访问

    选择D


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  • MySQL数据库有哪些特点

    千次阅读 2019-03-19 09:17:00
    MySQL数据库特点有:  它是C和C++语言编写的、支持多个操作系统、支持多线程、为多种编程语言提供API、优化SQL算法提高了查询速度以及提供用于管理和检查数据库的管理工具 MySQL数据库  MySQL是一种关系型...

    MySQL数据库的特点有:

      它是C和C++语言编写的、支持多个操作系统、支持多线程、为多种编程语言提供API、优化SQL算法提高了查询速度以及提供用于管理和检查数据库的管理工具

    MySQL数据库

      MySQL是一种关系型数据库管理系统,它将数据保存在不同的表中。因此它的灵活性强,速度快强。它具有两种模式:商业版跟社区版,一般新手都会选择社区版来创建自己的数据库系统。由于它的体积小、速度快、成本低、最重要的是开放源码,所以中小型的公司都喜欢使用它作为网站数据库

      上面提到关系型数据库,那么什么是关系型数据库:

        关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。

        关系模型包括数据结构(数据存储的问题,二维表)、操作指令集合(SQL语句)、完整性约束(表内数据约束、表与表之间的约束)。

      那么也有非关系型数据库如:redis  memcached等

        

    MySQL数据库的特点:

    (1)MySQL数据库是用C和C++语言编写的,并且使用了多种编辑器进行测试,以保证源码的可移植性

    (2)支持多个操作系统例如:Windows、Linux、Mac OS等等

    (3)支持多线程,可以充分的利用CPU资源

    (4)为多种编程语言提供API,包括C语言,Java,PHP。Python语言等

    (5)MySQL优化了SQL算法,有效的提高了查询速度

    (6)MySQL内提供了用于管理,检查以及优化数据库操作的管理工具

    (7)它能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中,也可以作为一个库嵌入到其他的软件中并提供多种语言支持

     

    MySQL数据库能做什么:

    (1)它可以存储大量的数据,方便用户检索和访问

    (2)用于保存信息数据以及信息的一致性和完整性

    (3)数据的共享和安全

    (4)通过组合分析,产生有用信息

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/LF-place/p/10556530.html

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    1、相同列中数据类型一致,不同数据类型必须用不同列定义 2、不同列无顺序要求 3、任意两个元组不能完全相同 4、不同行也无顺序区别
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    千次阅读 2014-05-30 11:23:53
    对象-关系数据库正是把面向对象方法学与关系数据库系统技术相结合的产物。 按照“第三代数据库系统宣言”的文章的思想,一个面向对象数据库系统(OODBS)必须满足两个条件: (1)支持统一核心的面向对象数据模型; ...
  • 关系数据库与非关系数据库Nosql区别汇总

    千次阅读 多人点赞 2018-08-24 11:14:06
    关系数据库与非关系数据库详细比较 关系数据库与非关系数据库优缺点对比 关于Nosql 1.Nosql 2.Nosql特点: 3.Nosql主要主流产品 4.Nosql数据库四大分类: 关系数据库与非关系数据库详细比较 1....
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  • 数据库和关系数据库   数据库是指按照一定数据结构和模型来组织、 存储和管理数据的仓库。 采用 关系模型建立起来的数据库叫做关系数据库关系数据库是建立在集合代数基础 上, 应用数学方法来处理数据库中的数据...
  • 当前数据库分为关系数据库和非关系数据库 关系数据库 关系数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据...
  • 关系数据库与非关系数据库详细比较

    千次阅读 多人点赞 2018-11-12 11:06:02
    关系数据库与非关系数据库详细比较 1.关系数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系, 2.非关系数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来...
  • 2、关系数据库的最大特点就是事务的一致性; 3、简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 优点 1、容易理解: 2、使用方便: 3、易于维护...
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空空如也

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关系数据库特点有哪些