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  • 关系数据库系统与面向对象数据库系统各自的优缺点 关系数据库系统的优点 a.灵活性和建库的简单性:目前在多数RDDMS产品中使用标准查询语言SQL,允许用户几乎毫无差别地从一个产品到另一个产品存取信息。 b....

    关系数据库系统与面向对象数据库系统各自的优缺点

    • 关系数据库系统的优点

    • a.灵活性和建库的简单性:目前在多数RDDMS产品中使用标准查询语言SQL,允许用户几乎毫无差别地从一个产品到另一个产品存取信息。

    • b.结构简单:从数据建模的前景看,关系数据库具有相当简单的结构(元组),可为用户或程序提供多个复杂的视图。

    • 关系数据库系统的缺点

    • a.数据类型表达能力差:理论上看关系数据模型不直接支持复杂的数据类型,所有的数据必须转换为简单的类型,如整数、实数、双精度数和字符串。这种不能支持复杂数据类型的典型结果就是需要额外地分解数据结构工作,且从基本成分重构时也非常繁琐和费时间。

    • b.复杂查询功能差:关系数据库系统的某些优点也同时是它的不足之处。虽然SQL语言为数据查询提供了很好的定义方法,但当用于复杂信息的查询时可能是非常繁琐的。

    • c.支持长事务能力差;由于RDBMS记录锁机制的颗粒度限制,对于支持多种记录类型的大段数据的登记和检查来说,简单的记录级的锁机制是不够的,但基于键值关系的较复杂的锁机制来说却很难推广也难以实现。

    • d.环境应变能力差:在要求系统频繁改变的环境下,关系系统的成本高且修改困难。

    • 面向对象数据库系统的优点

    • a.能有效地表达客观世界和有效地查询信息:面向对象的方法符合一般人的思维规律、即将现实世界分解成明确的对象,这些对象具有属性和行为。系统设计人员用ODBMS创建的计算机模型能更直接反映客观世界,最终用户不管是否是计算机专业人员,都可以通过这些模型理解和评述数据库系统。

    • b.可维护性好:在耦合性和内聚性方面,面向对象数据库的性能尤为突出。这使得数据库设计者可在尽可能少影响现存代码和数据的条件下修改数据库结构

    • c.能很好地解决"阻抗不匹配"问题。面向对象数据库还解决了一个关系数据库运行中的典型问题:应用程序语言与数据库管理系统对数据类型支持的不一致问题,这一问题通常称之为阻抗不匹配问题。

    • 面向对象数据库系统的缺点

    • a.技术还不成熟。与许多新技术一样,风险就在于应用。ODBMS如今还存在着标准化问题,由于缺乏标准化,许多不同的ODBMS之间不能通用。

    • b.面向对象技术需要一定的训练时间:人们还需要学习一套新的开发方法使之与现有技术相结合。此外,面向对象系统开发的有关原理才刚开始具有雏形,还需一段时间在可靠性、成本等方面令人可接受。

    • c.理论还需完善:还需要设计出坚实的演算或理论方法来支持ODBMS的产品。此外,既不存在一套数据库设计方法学,也没有关于面向对象分析的一套清晰的概念模型,怎样设计独立于物理存储的信息还不明确

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  • 1、关系数据库 1.1、什么是关系数据库? 关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。 所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型,关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表...

    1、关系数据库

    1.1、什么是关系数据库?

    • 关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。
    • 所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型,关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
    • 关系型数据可以很好地存储一些关系模型的数据,比如学校老师和学生的数据(“多对多”),一本书对应多个作者(“一对多”),一本书对应一个出版日期(“一对一”)。
    • 关系模型是我们生活中能经常遇见的模型,存储这类数据一般用关系型数据库。
    • 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)。

    1.2、关系数据库的代表

    (1)Oracle :

    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。

    (2)SQL Server

    美国Microsoft公司推出的一种关系型数据库系统。SQL Server是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统,实现了与WindowsNT的有机结合,提供了基于事务的企业级信息管理系统方案。

    (3)Sybase

    基于客户/服务器体系结构的数据库。
    一般的关系数据库都是基于主/从式的模型的。在主/从式的结构中,所有的应用都运行在一台机器上。用户只是通过终端发命令或简单地查看应用运行的结果。
    而在客户/服务器结构中,应用被分在了多台机器上运行。一台机器是另一个系统的客户,或是另外一些机器的服务器。这些机器通过局域网或广域网联接起来。

    (4)Access

    Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点,是 Microsoft Office 的系统程序之一。

    (5)DB2

    DB2是IBM一种分布式数据库解决方案。
    DB2就是IBM开发的一种大型关系型数据库平台。它支持多用户或应用程序在同一条SQL语句中查询不同database甚至不同DBMS中的数据

    (6)MySQL

    MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),使用最常用的数据库管理语言–结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。

    (7)VFP

    Visual FoxPro ,是Microsoft公司从Fox公司的FoxBase数据库软件经过数次改良,并且移植到Windows之后,得来的应用程序开发软件,主要用于开发数据管理与运算等方面的软件。VFP是Microsoft公司推出的最新可视化数据库管理系统平台,是功能特别强大的32位数据库管理系统。它提供了功能完备的工具、极其友好的用户界面、简单的数据存取方式、独一无二的跨平台技术,具有良好的兼容性、真正的可编译性和较强的安全性,是目前最快捷、最实用的数据库管理系统软件之一。

    (8)FoxPro

    FoxPro是一种功能强大的数据库,是当今最受欢迎的数据库管理软件之一.
    FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进,主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件,进一步提高了系统的开发能力。

    1.3、优缺点

    优点:

    (1)数据之间有关系,进行数据的增删改查的时候是非常方便的

    (2)关系型数据库是有事务操作的,保证数据的完整性和一致性。

    缺点:

    (1)因为数据和数据是有关系的,底层是运行了大量的算法

    (2)大量算法会降低系统的效率,会降低性能

    (3)面对海量数据的增删改查的时候会显的无能为力

    (4)海量数据对数据进行维护变得非常的无力

    2、非关系数据库

    2.1、什么是非关系数据库?

    • 非关系型数据库主要是基于“非关系模型”的数据库(由于关系型太大,所以一般用“非关系型”来表示其他类型的数据库)
    • 非关系型模型比如有:
      • 列模型:存储的数据是一列列的。关系型数据库以一行作为一个记录,列模型数据库以一列为一个记录。(这种模型,数据即索引,IO很快,主要是一些分布式数据库)
      • 键值对模型:存储的数据是一个个“键值对”,比如name:liming,那么name这个键里面存的值就是liming
      • 文档类模型:以一个个文档来存储数据,有点类似“键值对”。

    2.2、 非关系数据库的分类

    2.3、 常见的NoSQL数据库

    (1)MongoDB:面向文档的数据库

    MongoDB是个面向文档的数据库,使用JSON风格的数据格式。它非常适合于网站的数据存储、内容管理与缓存应用,并且通过配置可以实现复制与高可用性功能。

    MongoDB具有很强的可伸缩性,性能表现优异。它使用C++编写,基于文档存储。此外,MongoDB还支持全文检索、跨WAN与LAN的高可用性、易于实现的复制、水平扩展、基于文档的丰富查询、
    在数据处理与聚合等方面具有很强的灵活性。

    (2)CouchDB:面向文档的数据库

    这也是Apache软件基金会的一个项目,CouchDB是另一个面向文档的数据库,以JSON格式存储数据。它兼容于ACID,像MongoDB一样,CouchDB也可以用于存储网站的数据与内容,以及提供缓存等。
    你可以通过JavaScript在CouchDB上运行MapReduce查询。此外,CouchDB还提供了一个非常方便的基于Web的管理控制台。它非常适合于Web应用。

    (3)Redis:键值存储

    这是个开源、高级的键值存储。由于在键中使用了hash、set、string、sorted set及list,因此Redis也称作数据结构服务器。这个系统可以帮助你执行原子操作,比如说增加hash中的值、集合的交集运算、字符串拼接、差集与并集等。Redis通过内存中的数据集实现了高性能。此外,该数据库还兼容于大多数编程语言。

    (4)Riak

    Riak是最为强大的分布式数据库之一,它提供了轻松且可预测的伸缩能力,向用户提供了快速测试、原型与应用部署能力,从而简化应用的开发过程。

    (5)Cassandra:面向列的数据库

    这是个Apache软件基金会的项目,Cassandra是个分布式数据库,支持分散的数据存储,可以实现容错以及无单点故障等。换句话说,“Cassandra非常适合于那些无法忍受数据丢失的应用”。

    2.4、优缺点

    优点:

    (1)海量数据的增删改查是可以的

    (2)海量数据的维护和处理非常轻松

    缺点:

    (1)数据和数据没有关系,他们之间就是单独存在的

    (2)非关系数据库没有关系,没有强大的事务关系,没有保证数据的完整性和安全性

    3、两种数据库对比

     

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  • 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。 数据是数据库中存储的基本对象,是按一定顺序排列组合的...

    今天看到一篇文章,里面有一句话,先摘录下来:
    面对压力,我可以挑灯夜战、不眠不休;面对困难,我愿意迎难而上、永不退缩。

    什么是数据库?

    数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

    每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。

    数据是数据库中存储的基本对象,是按一定顺序排列组合的物理符号。数据有多种表现形式,可以是数字、文字、图像,甚至是音频或视频,它们都可以经过数字化后存入计算机。

    数据库是数据的集合,具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内,是多种应用数据的集成,并可被各个应用程序所共享。

    我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢。

    所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。

    数据库分类

    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。

    而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

    而在当今的互联网中,最常见的数据库模型主要是两种,即关系型数据库非关系型数据库

    关系型数据库

    关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。(百度百科)

    • 1、关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库;
    • 2、关系型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,而一个关系型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。

    代表:Oracle、SQL Server、MySQL

    关系型数据库特点

    RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点:

    • 1.数据以表格的形式出现
    • 2.每行为各种记录名称
    • 3.每列为记录名称所对应的数据域
    • 4.许多的行和列组成一张表单
    • 5.若干的表单组成database

    非关系型数据库

    非关系型数据库,又被称为NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是SQL( Structured QueryLanguage,结构化查询语言)。NoSQL最早出现于1998 年,是由Carlo Storzzi最早开发的个轻量、开源、不兼容SQL 功能的关系型数据库,2009 年,在一次分布式开源数据库的讨论会上,再次提出了NoSQL 的概念,此时NoSQL主要是指非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个基本要素)的数据库设计模式。同年,在亚特兰大举行的“NoSQL(east)”讨论会上,对NoSQL 最普遍的定义是“非关联型的”,强调Key-Value 存储和文档数据库的优点,而不是单纯地反对RDBMS,至此,NoSQL 开始正式出现在世人面前。

    NoSQL数据库在存储速度与灵活性方面有优势,也常用于缓存。
    代表:Redis、Mongodb

    非关系型数据库特点

    • 1、使用键值对存储数据;
    • 2、分布式;
    • 3、一般不支持ACID特性;
    • 4、非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合。

    关系型数据库和非关系型数据库的优缺点以及区别

    关系型数据库:

    • 优点:
      • 1、容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解;
      • 2、使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便;
      • 3、易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
        • 保持数据的一致性(事务处理)(最大优势)
        • 由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)
      • 4、支持SQL,可用于复杂的查询。
    • 缺点:
      • 1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差;
      • 2、固定的表结构,灵活度稍欠;
      • 3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈;
      • 4、海量数据的高效率读写性能差;

    非关系型数据库:

    • 优点:
      • 1、无需经过sql层的解析,读写性能很高;
      • 2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
      • 3、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展;
      • 4、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。
      • 5、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。
    • 缺点:
      • 1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
      • 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好;

    对比

    RDBMS vs NoSQL
    RDBMS

    • 高度组织化结构化数据
    • 结构化查询语言(SQL)
    • 数据和关系都存储在单独的表中。
    • 数据操纵语言,数据定义语言
    • 严格的一致性
    • 基础事务

    NoSQL

    • 代表着不仅仅是SQL
    • 没有声明性查询语言
    • 没有预定义的模式
    • 键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库
    • 最终一致性,而非ACID属性
    • 非结构化和不可预知的数据
    • CAP定理
    • 高性能,高可用性和可伸缩性

    关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。

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  • mongodb与关系数据库相比的优缺点

    千次阅读 2012-04-05 15:08:01
    关系数据库相比,MongoDB的优点: ①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度: 举例来说,在传统的关系数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在...

    与关系型数据库相比,MongoDB的优点:
    ①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:
    举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下,例如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。

    但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起来,造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定:
    每次更新前,我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存,于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中,从节点可以使用“-pretouch”参数运行,这也可以得到相同的效果。 
    使用多个mongod进程。我们根据访问模式将数据库拆分成多个进程。 
    ②文档结构的存储方式,能够更便捷的获取数据。
    对于一个层级式的数据结构来说,如果要将这样的数据使用扁平式的,表状的结构来保存数据,这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。
    举例1:
    就拿一个“字典项”来说,虽然并不十分复杂,但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库中的主键和外键表现出来,但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好?使用“dictionary.definition.partOfSpeech='noun'”来查询也比表之间一系列复杂(往往代价也很高)的连接查询方便且快速。

    举例2:在一个关系型数据库中,一篇博客(包含文章内容、评论、评论的投票)会被打散在多张数据表中。在MongoDB中,能用一个文档来表示一篇博客,评论与投票作为文档数组,放在正文主文档中。这样数据更易于管理,消除了传统关系型数据库中影响性能和水平扩展性的“JOIN”操作。

    CODE↓
    > db.blogposts.save({ title : "My First Post", author: {name : "Jane", id :1},
      comments : [{ by: "Abe", text: "First" },
                  { by : "Ada", text : "Good post" }]
    })

    > db.blogposts.find( { "author.name" : "Jane" } )

    > db.blogposts.findOne({ title : "My First Post", "author.name": "Jane",
      comments : [{ by: "Abe", text: "First" },
                  { by : "Ada", text : "Good post" } ]
    })
    > db.blogposts.find( { "comments.by" : "Ada" } )

    > db.blogposts.ensureIndex( { "comments.by" : 1 } );
    举例③:
    MongoDB是一个面向文档的数据库,目前由10gen开发并维护,它的功能丰富,齐全,完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中,我们总结了MonogDB的一些亮点:
      使用JSON风格语法,易于掌握和理解:MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的操作都使用JSON风格语法,客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说,更加直观,容易理解和掌握。
      Schema-less,支持嵌入子文档:MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection,每个Collection是Documents的集合。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义Collection,随时可以创建。
      Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着,你上一条记录中的文档有3个属性,而下一条记录的文档可以有10个属性,属性的类型既可以是基本的数据类型(如数字、字符串、日期等),也可以是数组或者散列,甚至还可以是一个子文档(embed document)。这样,可以实现逆规范化(denormalizing)的数据模型,提高查询的速度。

     

    图1 MongoDB是一个Schema-free的文档数据库

    图1 MongoDB是一个Schema-free的文档数据库

     


      图2是一个例子,作品和评论可以设计为一个collection,评论作为子文档内嵌在art的comments属性中,评论的回复则作为comment子文档的子文档内嵌于replies属性。按照这种设计模式,只需要按照作品id检索一次,即可获得所有相关的信息了。在MongoDB中,不强调一定对数据进行Normalize ,很多场合都建议De-normalize,开发人员可以扔掉传统关系数据库各种范式的限制,不需要把所有的实体都映射为一个Collection,只需定义最顶级的class。MongoDB的文档模型可以让我们很轻松就能将自己的Object映射到collection中实现存储。

    图2 MongoDB支持嵌入子文档

    图2 MongoDB支持嵌入子文档

     

     

    ③内置GridFS,支持大容量的存储。
      GridFS是一个出色的分布式文件系统,可以支持海量的数据存储。
      内置了GridFS了MongoDB,能够满足对大数据集的快速范围查询。
    ④内置Sharding。
    提供基于Range的Auto Sharding机制:一个collection可按照记录的范围,分成若干个段,切分到不同的Shard上。
    Shards可以和复制结合,配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over,不同的Shard之间可以负载均衡。查询是对客户端是透明的。客户端执行查询,统计,MapReduce等操作,这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。这让我们关注于自己的业务,适当的时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20 petabytes,足以支撑一般应用。
    这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

    ⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比,MongoDB也具有的优势)
    现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的,没有官方支持,给使用者带来了很大的风险。
    而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。
    而且MongoDB社区非常活跃,很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB,越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django,RoR来搭配的技术方案。
    ⑥性能优越:
    在使用场合下,千万级别的文档对象,近10G的数据,对有索引的ID的查询不会比mysql慢,而对非索引字段的查询,则是全面胜出。mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询,而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意,同样写入百万级别的数据,mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多,基本10分钟以下可以解决。补上一句,观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。


    与关系型数据库相比,MongoDB的缺点:
    ①mongodb不支持事务操作。
      所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)
    ②mongodb占用空间过大。
      关于其原因,在官方的FAQ中,提到有如下几个方面:
    1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那样的指数递增,直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

    2、字段名所占用的空间:为了保持每个记录内的结构信息用于查询,mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储,如果value域相对于key域并不大,比如存放数值型的数据,则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些,这样占用空间就小了,但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index,每个字段名用一个字节表示,这样就不用担心字段名取多长了。但作者的担忧也不无道理,这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换,再发送到客户端,这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是拿空间来换取时间吧。

    3、删除记录不释放空间:这很容易理解,为避免记录删除后的数据的大规模挪动,原记录空间不删除,只标记“已删除”即可,以后还可以重复利用。

    4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录,但这个过程会比较缓慢

    ③MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。

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    千次阅读 2017-07-11 19:21:24
    mysql是一个快速、多线程、多用户的SQL数据库服务器。几乎是免费的,支持正规的SQL查询语言和采用多种数据类型,能对数据进行各种详细的查询等。  MySql的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程,它...
  • postgre数据库优缺点

    万次阅读 2015-11-24 11:22:37
     PostgreSQL 是最先进的开放源码的数据库系统, 它提供了多版本并行控制,支持几乎所有 SQL 构件(包括子查询,事务和用户定 义类型和函数), 并且可以获得非常广阔范围的(开发)语言绑定 (包括 C,C++,Java,perl,...
  • 各种数据库优缺点

    千次阅读 2012-04-21 11:00:21
    1.选择一个好的数据库是非常重要的。 2.如何选择一个好的数据库 开放性: SQL Server   只能在windows 上运行,没有丝毫的开放性,操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面...
  • 关系数据库相比,MongoDB的优点: ①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度: 举例来说,在传统的关系数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在...
  • 关系数据库(Oracle与MySQL优缺点、使用区别)

    千次阅读 多人点赞 2019-01-15 21:10:26
    MySQL的特点: 1. 性能卓越,服务稳定,很少出现异常宕机; 2. 开放源代码无版本制约,自主性及使用成本低; 3. 历史悠久,社区和用户非常活跃,遇到问题及时寻求帮助; 4. 软件体积小,安装使用...1. MySQL最大的缺点是...
  • 关于NoSQL数据库的分类以及优缺点

    千次阅读 2016-12-06 15:24:09
    今天大圣众包(www.dashengzb.cn)小编看到一篇来自化学数据联盟的文章,关于NoSQL数据库的分类以及各自的优缺点。  NoSQL顾名思义就是Not-OnlySQL,它可以作为关系数据库的良好补充。在TechTar
  • 文件系统与数据库优缺点

    千次阅读 2019-07-04 18:15:22
    如果您在选择保存上传到服务器的文件的最佳方式时犹豫不决,如果您习惯于将文件存储在文件系统中并认为文件系统是为了保存文件而创建的,或者如果您不担心在某些情况下使用数据库保存文件的优势,那么是时候重新考虑...
  • [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系数据库的比较汇总:1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB与JAVA结合使用CRUD 参考:...

空空如也

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关系数据库管理方式的优缺点