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sql資料庫類型

發布時間: 2022-05-17 09:40:30

『壹』 請問資料庫有哪些種類呢

資料庫共有3種類型,為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。

1、關系資料庫

Mysql、MariaDB(MySQL的代替品,英文維基網路從MySQL轉向MariaDB)、Percona Server(MySQL的代替品·)、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。

幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接(ODBC)驅動程序,令各個資料庫之間得以互相集成。

2、非關系型資料庫(NoSQL)

BigTable(Google)、Cassandra、MongoDB、CouchDB。

3、鍵值(key-value)資料庫

Apache Cassandra(為Facebook所使用):高度可擴展、Dynamo、LevelDB(Google)。

(1)sql資料庫類型擴展閱讀:

資料庫模型:對象模型、層次模型(輕量級數據訪問協議)、網狀模型(大型數據儲存)、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型(表格模型,一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。

資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次:內層、概念層和外層。

『貳』 sql數據類型有哪些

SQL數據類型有以下這些:

1、二進制數據類型。

二進制數據包括 Binary、Varbinary 和 Image

Binary 數據類型既可以是固定長度的(Binary),也可以是變長度的。

Binary[(n)] 是 n 位固定的二進制數據。其中,n 的取值范圍是從 1 到 8000。其存儲空間的大小是 n + 4 個位元組。

Varbinary[(n)] 是 n 位變長度的二進制數據。其中,n 的取值范圍是從 1 到 8000。其存儲空間的大小是 n + 4個位元組,不是n 個位元組。

2、字元數據類型。

字元數據類型包括char、varchar和text。

字元數據是由字母、符號和數字的任意組合組成的數據。

varchar是可變長度字元數據,其長度不超過8kb。char是最大長度為8kb的固定長度字元數據。超過8kb的ASCII數據可以使用文本數據類型存儲。

3、Unicode 數據類型。

Unicode數據類型包括nchar、nvarchar和ntext。

在Microsoft SQL Server中,傳統的非Unicode數據類型允許使用由特定字元集定義的字元。在安裝SQL Server期間,允許選擇字元集。

在Unicode標准中,包含由各種字元集定義的所有字元。使用Unicode數據類型佔用的空間是使用非Unicode數據類型的兩倍。

4、日期和時間數據類型。

日期和時間數據類型包括 Datetime 和 Smalldatetime兩種類型。

日期和時間數據類型由有效的日期和時間組成。

例如,有效的日期和時間數據包括「4/01/98 12:15:00:00:00 PM」和「1:28:29:15:01AM 8/17/98」。

前一個數據類型是日期在前,時間在後。後一個數據類型是時間在前,日期在後。

在 Microsoft SQL Server中,日期和時間數據類型包括Datetime 和 Smalldatetime 兩種類型時,所存儲的日期范圍是從 1753 年 1 月 1 日開始,到9999 年12 月 31 日結束(每一個值要求 8 個存儲位元組)。

5、數字數據類型。

數字數據只包含數字。數字數據類型包括正數和負數、小數(浮點)和整數。

整數由正整數和負整數組成,如39、25、0-2和33967。在Microsoft SQL Server中,存儲在整數中的數據類型是int、smallint和tinyint。

int數據類型存儲的數據多於smallint數據類型,而smallint數據類型存儲的數據多於tinyint數據類型。

使用int數據類型存儲數據的范圍從-2 147 483 648到2 147 483 647(每個值需要四個位元組的存儲空間)。

6、貨幣數據類型。

在 Microsoft SQL Server 中,貨幣數據的數據類型是Money 和 Smallmoney

Money數據類型要求 8 個存儲位元組,Smallmoney 數據類型要求 4 個存儲位元組。

『叄』 資料庫主要分為哪兩種類型

資料庫主要分為關系資料庫和非關系型資料庫(NoSQL)。

1、關系資料庫

關系型資料庫,存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似,關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql,SqlServer等。在輕量或者小型的應用中,使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大,但是在構建大型應用時,則需要根據應用的業務需求和性能需求,選擇合適的關系型資料庫。

2、非關系型資料庫(NoSQL)

指分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。



(3)sql資料庫類型擴展閱讀

關系資料庫分為兩類:一類是桌面資料庫,例如Access、FoxPro和dBase等;另一類是客戶/伺服器資料庫,例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面資料庫用於小型的、單機的應用程序,它不需要網路和伺服器,實現起來比較方便,但它只提供數據的存取功能。

客戶/伺服器資料庫主要適用於大型的、多用戶的資料庫管理系統,應用程序包括兩部分:一部分駐留在客戶機上,用於向用戶顯示信息及實現與用戶的交互;另一部分駐留在伺服器中,主要用來實現對資料庫的操作和對數據的計算處理。

『肆』 SQL中數據類型有哪些

int 整型 int 數據類型可以存儲從- 231(-2147483648)到231 (2147483 647)之間的整數。存儲到資料庫的幾乎所有數值型的數據都可以用這種數據類型。這種數據類型在資料庫里佔用4個位元組

tinyint 整型 tinyint 數據類型能存儲從0到255 之間的整數。它在你只打算存儲有限數目的數值時很有用。 這種數據類型在資料庫中佔用1 個位元組

float 近似數值型 float 數據類型是一種近似數值類型,供浮點數使用。說浮點數是近似的,是因為在其范圍內不是所有的數都能精確表示。浮點數可以是從-1.79E+308到1.79E+308 之間的任意數

bit 整型 bit 數據類型是整型,其值只能是0、1或空值。這種數據類型用於存儲只有兩種可能值的數據,如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off

char 字元型 char數據類型用來存儲指定長度的定長非統一編碼型的數據。當定義一列為此類型時,你必須指定列長。當你總能知道要存儲的數據的長度時,此數據類型很有用。例如,當你按郵政編碼加4個字元格式來存儲數據時,你知道總要用到10個字元。此數據類型的列寬最大為8000 個字元

varchar 字元型 varchar數據類型,同char類型一樣,用來存儲非統一編碼型字元數據。與char 型不一樣,此數據類型為變長。當定義一列為該數據類型時,你要指定該列的最大長度。 它與char數據類型最大的區別是,存儲的長度不是列長,而是數據的長度

nchar 統一編碼字元型 nchar 數據類型用來存儲定長統一編碼字元型數據。統一編碼用雙位元組結構來存儲每個字元,而不是用單位元組(普通文本中的情況)。它允許大量的擴展字元。此數據類型能存儲4000種字元,使用的位元組空間上增加了一倍

nvarchar 統一編碼字元型 nvarchar 數據類型用作變長的統一編碼字元型數據。此數據類型能存儲4000種字元,使用的位元組空間增加了一倍

text 字元型 text 數據類型用來存儲大量的非統一編碼型字元數據。這種數據類型最多可以有231-1或20億個字元

datetime 日期時間型 datetime數據類型用來表示日期和時間。這種數據類型存儲從1753年1月1日到9999年12月3 1日間所有的日期和時間數據, 精確到三百分之一秒或3.33毫秒

Smalldatetime 日期時間型 smalldatetime 數據類型用來表示從1900年1月1日到2079年6月6日間的日期和時間,精確到一分鍾

image 二進制數據類型 image 數據類型用來存儲變長的二進制數據,最大可達231-1或大約20億位元組

基本查詢
select column1,columns2,...
from table_name
說明:把table_name 的特定欄位資料全部列出來
select *
from table_name
where column1 = ***
[and column2 > yyy] [or column3 <> zzz]
說明:
1.'*'表示全部的欄位都列出來。
2.where 之後是接條件式,把符合條件的資料列出來。

select column1,column2
from table_name
order by column2 [desc]
說明:order by 是指定以某個欄位做排序,[desc]是指從大到小排列,若沒有指明,則是從小到大
排列

組合查詢
組合查詢是指所查詢得資料來源並不只有單一的表格,而是聯合一個以上的
表格才能夠得到結果的。
select *
from table1,table2
where table1.colum1=table2.column1
說明:
1.查詢兩個表格中其中 column1 值相同的資料。
2.當然兩個表格相互比較的欄位,其資料形態必須相同。
3.一個復雜的查詢其動用到的表格可能會很多個。

整合性的查詢:
select count (*)
from table_name
where column_name = ***
說明:
查詢符合條件的資料共有幾筆。
select sum(column1)
from table_name
說明:
1.計算出總和,所選的欄位必須是可數的數字形態。
2.除此以外還有 avg() 是計算平均、max()、min()計算最大最小值的整合性查詢。
select column1,avg(column2)
from table_name
group by column1
having avg(column2) > ***
說明:
1.group by: 以column1 為一組計算 column2 的平均值必須和 avg、sum等整合性查詢的關鍵字
一起使用。
2.having : 必須和 group by 一起使用作為整合性的限制。

復合性的查詢
select *
from table_name1
where exists (
select *<BR>from table_name2
where conditions )
說明:
1.where 的 conditions 可以是另外一個的 query。
2.exists 在此是指存在與否。
select *
from table_name1
where column1 in (
select column1
from table_name2
where conditions )
說明:
1. in 後面接的是一個集合,表示column1 存在集合裡面。
2. select 出來的資料形態必須符合 column1。

其他查詢
select *
from table_name1
where column1 like 'x%'
說明:like 必須和後面的'x%' 相呼應表示以 x為開頭的字串。
select *
from table_name1
where column1 in ('***','yyy',..)
說明:in 後面接的是一個集合,表示column1 存在集合裡面。
select *
from table_name1
where column1 between xx and yy
說明:between 表示 column1 的值介於 xx 和 yy 之間。

3、更改資料:
update table_name
set column1='***'
where conditoins
說明:
1.更改某個欄位設定其值為'***'。
2.conditions 是所要符合的條件、若沒有 where 則整個 table 的那個欄位都會全部被更改。

4、刪除資料:
delete from table_name
where conditions
說明:刪除符合條件的資料。

說明:關於where條件後面如果包含有日期的比較,不同資料庫有不同的表達式。具體如下:
(1)如果是access資料庫,則為:where mydate>#2000-01-01#
(2)如果是oracle資料庫,則為:where mydate>cast('2000-01-01' as date)
或:where mydate>to_date('2000-01-01','yyyy-mm-dd')
在delphi中寫成:
thedate='2000-01-01';
query1.sql.add('select * from abc where mydate>cast('+''''+thedate+''''+' as date)');

如果比較日期時間型,則為:
where mydatetime>to_date('2000-01-01 10:00:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')

4、增加資料:
insert into table_name (column1,column2,...)
values ( value1,value2, ...)
說明:
1.若沒有指定column 系統則會按表格內的欄位順序填入資料。
2.欄位的資料形態和所填入的資料必須吻合。
3.table_name 也可以是景觀 view_name。

insert into table_name (column1,column2,...)
select columnx,columny,... from another_table
說明:也可以經過一個子查詢(subquery)把別的表格的資料填入。

『伍』 nosql資料庫的幾大類型

1. 鍵值資料庫
相關產品:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached
應用:內容緩存
優點:擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高
缺點:無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低
使用者:網路雲(Redis)、GitHub(Riak)、BestBuy(Riak)、Twitter(Ridis和Memcached)
2. 列族資料庫
相關產品:BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS
應用:分布式數據存儲與管理
優點:查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低
使用者:Ebay(Cassandra)、Instagram(Cassandra)、NASA(Cassandra)、Facebook(HBase)
3. 文檔資料庫
相關產品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit
應用:存儲、索引並管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據
優點:性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活
缺點:缺乏統一的查詢語言
使用者:網路雲資料庫(MongoDB)、SAP(MongoDB)
4. 圖形資料庫
圖形資料庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。
相關產品:Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB
應用:大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合,如社交網路、推薦系統等
優點:靈活性高、支持復雜的圖形演算法、可用於構建復雜的關系圖譜
缺點:復雜性高、只能支持一定的數據規模
使用者:Adobe(Neo4J)、Cisco(Neo4J)、T-Mobile(Neo4J)

『陸』 SQL 資料庫的類型有哪些

SQL 資料庫分為:系統數據類型和用戶自定義類型
系統數據類型:整形(int\smallint\tinyint)\浮點數據(real\decimal和numeric)\字元(char\varchar\nchar\nvarchar)\日期和時間數據類型(datetime\smalldatetime)\文本和圖形數據類型(text\ntext\image)\貨幣數據類型(money\smallmoney)\位數據類型\二進制數據類型(binary\varbinary)\特殊(timestamp\uniqueidentifier)\新增數據(bigint\sql_varant\table)

『柒』 sql語句分幾類,sql資料庫都有哪幾種數據類型

一、 整數數據類型

整數數據類型是最常用的數據類型之一。

1、INT (INTEGER)

INT (或INTEGER)數據類型存儲從-2的31次方 (-2 ,147 ,483 ,648) 到2的31次方-1 (2 ,147 ,483,647) 之間的所有正負整數。每個INT 類型的數據按4 個位元組存儲,其中1 位表示整數值的正負號,其它31 位表示整數值的長度和大小。

2、SMALLINT

SMALLINT 數據類型存儲從-2的15次方( -32, 768) 到2的15次方-1( 32 ,767 )之間的所有正負整數。每個SMALLINT 類型的數據佔用2 個位元組的存儲空間,其中1 位表示整數值的正負號,其它15 位表示整數值的長度和大小。

3、TINYINT

TINYINT數據類型存儲從0 到255 之間的所有正整數。每個TINYINT類型的數據佔用1 個位元組的存儲空間。

4、BIGINT

BIGINT 數據類型存儲從-2^63 (-9 ,223, 372, 036, 854, 775, 807) 到2^63-1( 9, 223, 372, 036 ,854 ,775, 807) 之間的所有正負整數。每個BIGINT 類型的數據佔用8個位元組的存儲空間。

二、 浮點數據類型

浮點數據類型用於存儲十進制小數。浮點數值的數據在SQL Server 中採用上舍入(Round up 或稱為只入不舍)方式進行存儲。所謂上舍入是指,當(且僅當)要舍入的數是一個非零數時,對其保留數字部分的最低有效位上的數值加1 ,並進行必要的進位。若一個數是上舍入數,其絕對值不會減少。如:對3.14159265358979 分別進行2 位和12位舍入,結果為3.15 和3.141592653590。

1、REAL 數據類型

REAL數據類型可精確到第7 位小數,其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個REAL類型的數據佔用4 個位元組的存儲空間。

2、FLOAT

FLOAT數據類型可精確到第15 位小數,其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個FLOAT 類型的數據佔用8 個位元組的存儲空間。 FLOAT數據類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數據的精度。n 為1到15 之間的整數值。當n 取1 到7 時,實際上是定義了一個REAL 類型的數據,系統用4 個位元組存儲它;當n 取8 到15 時,系統認為其是FLOAT 類型,用8 個位元組存儲它。

3、DECIMAL

DECIMAL數據類型可以提供小數所需要的實際存儲空間,但也有一定的限制,您可以用2 到17 個位元組來存儲從-10的38次方-1 到10的38次方-1 之間的數值。可將其寫為DECIMAL[ p [s] ]的形式,p 和s 確定了精確的比例和數位。其中p 表示可供存儲的值的總位數(不包括小數點),預設值為18; s 表示小數點後的位數,預設值為0。 例如:decimal (15 5),表示共有15 位數,其中整數10 位,小數5。 位表4-3 列出了各精確度所需的位元組數之間的關系。

『捌』 sql資料庫中常用的數據類型有什麼

一、整數數據類型:整數數據類型是最常用的數據類型之一。

1、INT(INTEGER)

INT (或INTEGER)數據類型存儲從-2的31次方 (-2 ,147 ,483 ,648) 到2的31次方-1 (2 ,147 ,483,647) 之間的所有正負整數。每個INT 類型的數據按4 個位元組存儲,其中1 位表示整數值的正負號,其它31 位表示整數值的長度和大小。

2、SMALLINT

SMALLINT 數據類型存儲從-2的15次方( -32, 768) 到2的15次方-1( 32 ,767 )之間的所有正負整數。每個SMALLINT 類型的數據佔用2 個位元組的存儲空間,其中1 位表示整數值的正負號,其它15 位表示整數值的長度和大小。

二、浮點數據類型:浮點數據類型用於存儲十進制小數。浮點數值的數據在SQL Server 中採用上舍入(Round up 或稱為只入不舍)方式進行存儲。

1、REAL數據類型

REAL數據類型可精確到第7 位小數,其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個REAL類型的數據佔用4 個位元組的存儲空間。

2、FLOAT

FLOAT數據類型可精確到第15 位小數,其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個FLOAT 類型的數據佔用8 個位元組的存儲空間。 FLOAT數據類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數據的精度。n 為1到15 之間的整數值。

當n 取1 到7 時,實際上是定義了一個REAL 類型的數據,系統用4 個位元組存儲它;當n 取8 到15 時,系統認為其是FLOAT 類型,用8 個位元組存儲它。

三、二進制數據類型

1、BINARY

BINARY 數據類型用於存儲二進制數據。其定義形式為BINARY( n), n 表示數據的長度,取值為1 到8000 。在使用時必須指定BINARY 類型數據的大小,至少應為1 個位元組。BINARY 類型數據佔用n+4 個位元組的存儲空間。

在輸入數據時必須在數據前加上字元「0X」 作為二進制標識,如:要輸入「abc 」則應輸入「0xabc 」。若輸入的數據過長將會截掉其超出部分。若輸入的數據位數為奇數,則會在起始符號「0X 」後添加一個0,如上述的「0xabc 」會被系統自動變為「0x0abc」。

2、VARBINARY

VARBINARY數據類型的定義形式為VARBINARY(n)。 它與BINARY 類型相似,n 的取值也為1 到8000, 若輸入的數據過長,將會截掉其超出部分。

不同的是VARBINARY數據類型具有變動長度的特性,因為VARBINARY數據類型的存儲長度為實際數值長度+4個位元組。當BINARY數據類型允許NULL 值時,將被視為VARBINARY數據類型。

四、邏輯數據類型

1、BIT:BIT數據類型佔用1 個位元組的存儲空間,其值為0 或1 。如果輸入0 或1 以外的值,將被視為1。 BIT 類型不能定義為NULL 值(所謂NULL 值是指空值或無意義的值)。

五、字元數據類型:字元數據類型是使用最多的數據類型。它可以用來存儲各種字母、數字元號、特殊符號。一般情況下,使用字元類型數據時須在其前後加上單引號』或雙引號」 。

1、CHAR

CHAR 數據類型的定義形式為CHAR[ (n) ]。 以CHAR 類型存儲的每個字元和符號佔一個位元組的存儲空間。n 表示所有字元所佔的存儲空間,n 的取值為1 到8000, 即可容納8000 個ANSI 字元。

若不指定n 值,則系統默認值為1。 若輸入數據的字元數小於n,則系統自動在其後添加空格來填滿設定好的空間。若輸入的數據過長,將會截掉其超出部分。

(8)sql資料庫類型擴展閱讀:

SQL包括了所有對資料庫的操作,主要是由4個部分組成:

1、數據定義:這一部分又稱為「SQL DDL」,定義資料庫的邏輯結構,包括定義資料庫、基本表、視圖和索引4部分。

2、數據操縱:這一部分又稱為「SQL DML」,其中包括數據查詢和數據更新兩大類操作,其中數據更新又包括插入、刪除和更新三種操作。

3、數據控制:對用戶訪問數據的控制有基本表和視圖的授權、完整性規則的描述,事務控制語句等。

4、嵌入式SQL語言的使用規定:規定SQL語句在宿主語言的程序中使用的規則。

『玖』 簡述sql數據表的三種類型及它門的區別

物理數據獨立性是指DB內模式的改變盡量不影響邏輯模式,或DB物理結構的改變盡量不影響應用程序。邏輯數據獨立性是指DB邏輯模式的改變盡量不影響外模式和應用程序,或DB邏輯結構的改變不影響應用程序。 27.候選鍵與超鍵有哪些聯系和區別? 答:聯系:候選鍵也是超鍵,兩者都是唯一標識元組的屬性集 區別:候選鍵中不含有多餘的屬性。 28.有如下部門信息表,試判斷該表是否可以直接作為關系資料庫中的關系,並說明原因。 部門號 部門名稱 負責人 部門成員 Dl 財務部 張軍 劉爽、王方 D2 人事部 李強 徐剛、張玉 D3 工程部 王洪 蔡鑫明、陳藝 該表不可以直接作為關系資料庫中的關系。 因為屬性「項目成員」的分量並不是原子數據項,該表不滿足關系的最低要求,即1NF要求。

29.簡述嵌入式SQL中引入游標的原因。 SQL語言是面向集合的,主語言是面向記錄的,需要用游標機制把集合操作轉換成單記錄處理方式。

30.資料庫的並發操作會帶來哪些問題? 丟失數據,讀臟數據,不可重復讀 31.用戶對資料庫模式有哪些修改許可權? 修改資料庫模式的許可權有四種:索引。資源、修改、撤銷 32.什麼是角色?其作用是什麼? 一組具有相同許可權的用戶稱為角色。 角色的作用是為了便於對用戶及許可權的管理。 33.簡述SQL Server 2000中Msdb資料庫的作用。 Msdb資料庫主要用於SQL server 2000存儲任務計劃信息、時間處理信息、備份恢復信息以及異常報告 34簡述PowerBuilder中數據窗口對象的功能。 數據窗口對象可以實現對資料庫的各種操作,並按照不同的風格顯示數據。 35.述SQL/CLI中描述記錄的功能。 保存元祖或參數的有關信息,如元祖中的屬性個數及其類型,或某個函數調用中的參數個數及其類型

『拾』 資料庫有哪幾種

一、關系資料庫

關系型資料庫,存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似,關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql,SqlServer等。在輕量或者小型的應用中,使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大,但是在構建大型應用時,則需要根據應用的業務需求和性能需求,選擇合適的關系型資料庫。

雖然關系型資料庫有很多,但是大多數都遵循SQL(結構化查詢語言,Structured Query Language)標准。 常見的操作有查詢,新增,更新,刪除,求和,排序等。

查詢語句:SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。

新增語句:INSERT INTO table (param1,param2,param3) VALUES (value1,value2,value3) 該語句可以理解為向table中的param1,param2,param3欄位中分別插入value1,value2,value3。

更新語句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。

刪除語句:DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。

去重查詢:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param,但是param中重復的值只能出現一次。

排序查詢:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param,並且要按照param1升序的順序進行排序。

總體來說, 資料庫的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。

關系型資料庫對於結構化數據的處理更合適,如學生成績、地址等,這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢,例如join,這樣的情況下,關系型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優,而且精確度更高。

由於結構化數據的規模不算太大,數據規模的增長通常也是可預期的,所以針對結構化數據使用關系型資料庫更好。關系型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性,如果對這方面的要求關系型資料庫無疑可以很好的滿足。

二、非關系型資料庫(NoSQL)

隨著近些年技術方向的不斷拓展,大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論,簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求,一次性滿足兩種要求是該系統的上限。

而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中,為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法,該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端,即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動,當節點過多時,相關工作結果就無法那麼准確。

這一問題使整個系統的工作效率受到影響,導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高,甚至會出現數據節點的內容遷移,產生錯誤的代碼信息。

但盡管如此,NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢,如資料庫結構相對簡單,在大數據量下的讀寫性能好;能滿足隨時存儲自定義數據格式需求,非常適用於大數據處理工作。

NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。

對於非結構化數據的處理更合適,如文章、評論,這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理,並不需要像結構化數據一樣,進行精確查詢,而且這類數據的數據規模往往是海量的,數據規模的增長往往也是不可能預期的;

而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的,所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。

NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據,並且數據的獲取效率很高,但用它查詢結構化數據效果就比較差。

目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標准,它現在有四種大的分類:

1、鍵值對存儲(key-value):代表軟體Redis,它的優點能夠進行數據的快速查詢,而缺點是需要存儲數據之間的關系。

2、列存儲:代表軟體Hbase,它的優點是對數據能快速查詢,數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。

3、文檔資料庫存儲:代表軟體MongoDB,它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好,同時缺少一種統一查詢語言。

4、圖形資料庫存儲:代表軟體InfoGrid,它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算,而且遇到不適合的數據模型時,圖形資料庫很難使用。

安全

資料庫安全涉及保護資料庫內容、其所有者和用戶的所有各個方面。它的范圍從防止有意的未經授權的資料庫使用到未經授權的實體(例如,個人或計算機程序)無意的資料庫訪問。

資料庫訪問控制涉及控制誰(一個人或某個計算機程序)可以訪問資料庫中的哪些信息。該信息可以包括特定的資料庫對象(例如,記錄類型、特定記錄、數據結構);

對特定對象的特定計算(例如,查詢類型或特定查詢),或者使用到前者的特定訪問路徑(例如,使用特定索引)或其他數據結構來訪問信息)。

資料庫訪問控制由使用專用受保護安全 DBMS 介面的特別授權(由資料庫所有者)人員設置。

這可以在個人基礎上直接管理,或者通過將個人和特權分配給組,或者(在最復雜的模型中)通過將個人和組分配給角色,然後授予權利。數據安全可防止未經授權的用戶查看或更新資料庫。使用密碼,用戶可以訪問整個資料庫或它的子集,稱為「子模式」。

例如,員工資料庫可以包含有關單個員工的所有數據,但一組用戶可能僅被授權查看工資數據,而其他用戶僅被允許訪問工作歷史和醫療數據。如果 DBMS 提供了一種互動式輸入和更新資料庫以及查詢資料庫的方法,則此功能允許管理個人資料庫。

數據安全通常涉及保護特定的數據塊,包括物理保護(即免受損壞、破壞或移除;例如,參見物理安全),或將它們或它們的一部分解釋為有意義的信息(例如,通過查看它們組成的位串,得出特定的有效信用卡號;例如,參見數據加密)。

更改和訪問日誌記錄誰訪問了哪些屬性、更改了什麼以及何時更改。日誌服務通過保留訪問發生和更改的記錄,允許以後進行取證資料庫審計。有時應用程序級代碼用於記錄更改而不是將其留給資料庫。可以設置監控以嘗試檢測安全漏洞。

以上內容參考網路-資料庫

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