雜合型資料庫

1. 資料庫常見的數據類型大致分為幾類,請分別舉例

資料庫一般分為兩種類型:關系型資料庫和非關系型資料庫

關系型資料庫

關系型資料庫是最常見的數據,其內部採用庫表結構,每一條記錄可以記錄多個數據類型的數據.一條記錄內的數據彼此之間存在關系.

例如:

IDnameagesex

1張三12男

因為彼此之間存在關系,所以不論你搜索id=1/name=張三/age=12/sex=男都能搜出來這條記錄.

代表軟體:Mysql accessSQLServer Oracle

非關系型資料庫

非關系型資料庫是目前比較新的一種資料庫,特點就是數據全部由鍵值對(key/value)組成.獲取數據一般只通過鍵(key)來獲取.

例如:

IDValue

1aaa.avi

2bbb.MP4

這種資料庫優點是,速度快,需要明確的目標key來快速指定和獲取目標.一般目前在大數據存儲上體現著優勢.例如大型視頻庫,只需要知道視頻的id就能快速得知視頻位置.

當然這不是主要的,非關系型資料庫有個極大的優勢,就是一般都採用內存緩存方式存在.它們一般把數據拷貝一份放在內存中,這樣可以更加快速的讀取數據(內存的速度一般是硬碟的幾十倍).

非關系型資料庫另一個主要用途是快速緩存,即快速的緩存一些數據,但並不一定要長期保留,例如直播中的彈幕,一般都會採用非關系型資料庫來保存,到期之後批量寫入關系型資料庫保存,然後自我清空.

代表軟體:Mongodb Redis Memcache

實際使用

在實際使用中,一般都是關系型資料庫獨立使用,關系型資料庫+非關系型資料庫一起用這兩種方式.因為非關系型資料庫一般不用來存儲,所以還是需要關系型資料庫來保存一些數據.

總結

關系型資料庫:存儲長期穩定數據,例如會員信息等等.但是讀取寫入速度慢,高並發時較麻煩,容易產生瓶頸.

非關系型資料庫:存儲臨時數據或需要快速讀取數據,例如彈幕等.但是一般不用來保存數據,內存關機即清空.

2. 資料庫分為哪幾類

資料庫按照使用和歸類不同，它的分類也是不同的，我基本歸納了如下幾類：
一，按國際上通用的分類方法，資料庫分為以下三大類：
1、參考資料庫(reference
databases)，是能指引用戶到另一信息源獲取原文或其他細節的資料庫；
2、源資料庫(source
databases)，指能直接提供所需原始資料或具體數據的資料庫。；
3、混合型資料庫(mixed
databases)，能同時存貯多種類型數據的資料庫。
二，按數據結構來分類，有三種：
1、層次式資料庫
2、網路式資料庫
3、關系式資料庫
三，常用資料庫分類：
1，ibm
的db2。
2， oracle。
3， informix。
4，sybase。
5，sql
server。
6，postgresql。
7，mysql。

3. 資料庫都有哪些

一、資料庫種類有哪些
早期較為時興的資料庫種類有三種，分別是層次式資料庫、網路式資料庫和關系型資料庫。而在如今的互聯網中，最常見的資料庫種類主要有2種，即關系型資料庫和非關系型資料庫。

二、層次資料庫介紹
層次資料庫是最開始研製的資料庫系統軟體，它把數據根據層次構造（樹結構）的方法呈現。層次資料庫以前是非常熱門的資料庫，但伴隨著關系資料庫的逐漸流行，如今早已非常少應用了。

較為具備象徵性的層次資料庫是IMS（Information Management System）資料庫，由IBM企業研發。

三、關系型資料庫詳細介紹
網路資料庫和層次資料庫在數據獨立性和抽象性級別上有所欠缺，用戶開展存儲時，需要聲明數據的存儲結構和相對路徑。而關系資料庫就可以較切實解決這種問題。

和Excel工作簿一樣，關系型資料庫也選用由列和行構成的二維表來管理數據，簡單易懂。另外，它還利用SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）對數據開展實際操作。

四、非關系型資料庫詳細介紹
伴隨著互聯網技術Web2.0的興起，傳統關系型資料庫在應對大數據量，比如大規模和高並發的微博、微信或者SNS類型的web2.0動態網頁時，已經有些力不從心，曝露了許多難以克服的難題。因此出現了針對大規模數據量場景，以性能卓越和應用便捷為目的的的資料庫產品——NOSQL資料庫。

4. 數據分析資料庫有哪些常見類型

1、MySQL資料庫

定位：開源、多平台、關系型資料庫;

目前使用最廣泛、流行度最高的的開源資料庫。

功能：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據，有插件式存儲引擎，支持多種存儲引擎格式。

部署：用編譯安裝的方式，或者二進制包的方式，按照“安裝軟體-創建實例-庫表用戶初始化”，可以很快完成資料庫部署。

使用：使用標準的SQL語句進行資料庫管理，簡單SQL語句的並發和性能較好，對視圖、存儲過程、函數、觸發器等支持的不是太好。

2、SQL Server資料庫

定位：商業、Windows平台、關系型資料庫;

最早接觸、與微軟體系結合緊密的的商業資料庫，屬於“微軟技術體系”。

功能：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據

部署：在Windows平台，用圖形界面進行軟體安裝;

使用：在Windows平台，使用SQL Server Mangement Studio圖形界面進行安裝。

5. 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

6. 如何來正確的理解異構資料庫

異構資料庫系統是相關的多個資料庫系統的集合，可以實現數據的共享和透明訪問，每個資料庫系統在加入異構資料庫系統之前本身就已經存在，擁有自己的DMBS。異構資料庫的各個組成部分具有自身的自治性，實現數據共享的同時，每個資料庫系統仍保有自己的應用特性、完整性控制和安全性控制。異構資料庫系統的異構性主要體現在以下幾個方面：
計算機體系結構的異構
各個參與的資料庫可以分別運行在大型機、小型機、工作站、PC或嵌入式系統中。
基礎操作系統的異構
各個資料庫系統的基礎操作系統可以是Unix、Windows NT、 Linux等。
DMBS本身的異構
可以是同為關系型資料庫系統的Oracle、 SQL Server等，也可以是不同數據模型的資料庫，如關系、模式、層次、網路、面向對象，函數型資料庫共同組成一個異構資料庫系統。
----異構資料庫系統的目標在於實現不同資料庫之間的數據信息資源、硬體設備資源和人力資源的合並和共享。其中關鍵的一點就是以局部資料庫模式為基礎，建立全局的數據模式或全局外視圖。這種全局模式對於建立高級的決策支持系統尤為重要。
----大型機構在許多地點都有分支機構，每個子機構的資料庫中都有著自己的信息數據，而決策制訂人員一般只關心宏觀的、為全局模式所描述的信息。建立在數據倉庫技術基礎上的異構資料庫全局模式的描述是一種好的解決方案。數據倉庫可以從異構資料庫系統中的多個資料庫中收集信息，並建立統一的全局模式，同時收集的數據還支持對歷史數據的訪問，用戶通過數據倉庫提供的統一的數據介面進行決策支持的查詢。
資料庫轉換
----對於異構資料庫系統，實現數據共享應當達到兩點：一是實現資料庫轉換；二是實現數據的透明訪問。由華中科技大學開發的，擁有自主版權的商品化資料庫管理系統DM3系統，通過所提供的資料庫轉換工具和API介面實現了這兩點。
----DM3提供了資料庫轉換工具，可以將一種資料庫系統中定義的模型轉化為另一種資料庫中的模型，然後根據需要再裝入數據，這時用戶就可以利用自己熟悉的資料庫系統和熟悉的查詢語言，實現數據共享的目標。資料庫轉換工具首先進行類型轉換，訪問源資料庫系統，將源資料庫的數據定義模型轉換為目標資料庫的數據定義模型，然後進行數據重組，即將源資料庫系統中的數據裝入到目的資料庫中。
----在轉換的過程中，有時要想實現嚴格的等價轉換是比較困難的。首先要確定兩種模型中所存在的各種語法和語義上的沖突，這些沖突可能包括：
命名沖突：即源模型中的標識符可能是目的模型中的保留字，這時就需要重新命名。
格式沖突：同一種數據類型可能有不同的表示方法和語義差異，這時需要定義兩種模型之間的變換函數。
結構沖突：如果兩種資料庫系統之間的數據定義模型不同，如分別為關系模型和層次模型，那麼需要重新定義實體屬性和聯系，以防止屬性或聯系信息的丟失。

7. 資料庫的種類有哪些

很長時間以來，關系型資料庫一直是大公司的專利，市場被Oracle/DB2等企業資料庫牢牢把持。但是隨著互聯網的崛起、開源社區的發展，上世紀九十年代MySQL1.0的發布，標志著關系型資料庫的領域社區終於有可選擇的方案。

MySQL

第一個介紹的單機RDBMS就是MySQL。相信大多數朋友都已經對MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成長史就是互聯網的成長史。我接觸的第一個MySQL版本是MySQL4.0，到後來的MySQL5.5更是經典——基本所有的互聯網公司都在使用。MySQL也普及了「可插拔」引擎這一概念，針對不同的業務場景選用不同的存儲引擎是MySQLtuning的一個重要的方式。比如對於有事務需求的場景使用InnoDB;對於並發讀取的場景MyISAM可能比較合適;但是現在我推薦絕大多數情況還是使用InnoDB，畢竟5.6後已經成為了官方的默認引擎。大多數朋友都基本知道什麼場景適用MySQL(幾乎所有需要持久化結構化數據的場景)，我就不贅述了。

另外值得一提的是MySQL5.6中引入了多線程復制和GTID，使得故障恢復和主從的運維變得比較方便。另外，5.7(目前處於GA版本)是MySQL的一個重大更新，主要是讀寫性能和復制性能上有了長足的進步(在5.6版本中實現了SCHEMA級別的並行復制，不過意義不大，倒是MariaDB的多線程並行復制大放異彩，有不少人因為這個特性選擇MariaDB。MySQL5.7MTS支持兩種模式，一種是和5.6一樣，另一種則是基於binloggroupcommit實現的多線程復制，也就是MASTER上同時提交的binlog在SLE端也可以同時被apply，實現並行復制)。如果有單機資料庫技術選型的朋友，基本上只需要考慮5.7或者MariaDB就好了，而且5.6、5.7由Oracle接手後，性能和穩定性上都有了明顯的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的歷史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持這個項目的MichaelStronebraker於2015年獲得圖靈獎。後來項目更名為Post-Ingres，項目基於BSDlicense下開源。1995年幾個UCB的學生為Post-Ingres開發了SQL的介面，正式發布了PostgreSQL95，隨後一步步在開源社區中成長起來。和MySQL一樣，PostgreSQL也是一個單機的關系型資料庫，但是與MySQL方便用戶過度擴展的SQL文法不一樣的是，PostgreSQL的SQL支持非常強大，不管是內置類型、JSON支持、GIS類型以及對於復雜查詢的支持，PL/SQL等都比MySQL強大得多，而且從代碼質量上來看，PostgreSQL的代碼質量是優於MySQL的，另外相對於MySQL5.7以前的版本，PostgreSQL的SQL優化器比MySQL強大很多，幾乎所有稍微復雜的查詢PostgreSQL的表現都優於MySQL。

從近幾年的趨勢上來看，PostgreSQL的勢頭也很強勁，我認為PostgreSQL的不足之處在於沒有MySQL那樣強大的社區和群眾基礎。MySQL經過那麼多年的發展，積累了很多的運維工具和最佳實踐，但是PostgreSQL作為後起之秀，擁有更優秀的設計和更豐富的功能。電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/發現PostgreSQL9以後的版本也足夠穩定，在做新項目技術選型的時候，是一個很好的選擇。另外也有很多新的資料庫項目是基於PostgreSQL源碼的基礎上進行二次開發，比如Greenplum等。

8. 什麼是異構資料庫

異構資料庫系統是相關的多個資料庫系統的集合，可以實現數據的共享和透明訪問，每個資料庫系統在加入異構資料庫系統之前本身就已經存在，擁有自己的DMBS。異構資料庫的各個組成部分具有自身的自治性，實現數據共享的同時，每個資料庫系統仍保有自己的應用特性、完整性控制和安全性控制。異構資料庫系統的異構性主要體現在以下幾個方面：

計算機體系結構的異構

各個參與的資料庫可以分別運行在大型機、小型機、工作站、PC或嵌入式系統中。

基礎操作系統的異構

各個資料庫系統的基礎操作系統可以是Unix、Windows NT、 Linux等。

DMBS本身的異構

可以是同為關系型資料庫系統的Oracle、 SQL Server等，也可以是不同數據模型的資料庫，如關系、模式、層次、網路、面向對象，函數型資料庫共同組成一個異構資料庫系統。

----異構資料庫系統的目標在於實現不同資料庫之間的數據信息資源、硬體設備資源和人力資源的合並和共享。其中關鍵的一點就是以局部資料庫模式為基礎，建立全局的數據模式或全局外視圖。這種全局模式對於建立高級的決策支持系統尤為重要。

----大型機構在許多地點都有分支機構，每個子機構的資料庫中都有著自己的信息數據，而決策制訂人員一般只關心宏觀的、為全局模式所描述的信息。建立在數據倉庫技術基礎上的異構資料庫全局模式的描述是一種好的解決方案。數據倉庫可以從異構資料庫系統中的多個資料庫中收集信息，並建立統一的全局模式，同時收集的數據還支持對歷史數據的訪問，用戶通過數據倉庫提供的統一的數據介面進行決策支持的查詢。

資料庫轉換

----對於異構資料庫系統，實現數據共享應當達到兩點：一是實現資料庫轉換；二是實現數據的透明訪問。由華中科技大學開發的，擁有自主版權的商品化資料庫管理系統DM3系統，通過所提供的資料庫轉換工具和API介面實現了這兩點。

----DM3提供了資料庫轉換工具，可以將一種資料庫系統中定義的模型轉化為另一種資料庫中的模型，然後根據需要再裝入數據，這時用戶就可以利用自己熟悉的資料庫系統和熟悉的查詢語言，實現數據共享的目標。資料庫轉換工具首先進行類型轉換，訪問源資料庫系統，將源資料庫的數據定義模型轉換為目標資料庫的數據定義模型，然後進行數據重組，即將源資料庫系統中的數據裝入到目的資料庫中。

----在轉換的過程中，有時要想實現嚴格的等價轉換是比較困難的。首先要確定兩種模型中所存在的各種語法和語義上的沖突，這些沖突可能包括：

命名沖突：即源模型中的標識符可能是目的模型中的保留字，這時就需要重新命名。
格式沖突：同一種數據類型可能有不同的表示方法和語義差異，這時需要定義兩種模型之間的變換函數。
結構沖突：如果兩種資料庫系統之間的數據定義模型不同，如分別為關系模型和層次模型，那麼需要重新定義實體屬性和聯系，以防止屬性或聯系信息的丟失。

----總之，在進行數據轉換後，一方面源資料庫模式中所有需要共享的信息都轉換到目的資料庫中，另一方面這種轉換又不能包含冗餘的關聯信息。

----資料庫轉換工具可以實現不同資料庫系統之間的數據模型轉換，需要進一步研究的問題是：如果資料庫轉換同時進行數據定義模式轉換和數據轉換，就可能引起同一數據集合在異構資料庫系統中存在多個副本，因此需要引入新的訪問控制機制。在保證各個參與資料庫自治，維護其完整性、安全性的基礎上，對於異構資料庫系統提供全局的訪問控制、並發機制和安全控制。

----如果資料庫轉換只進行數據定義轉換，不產生數據的副本，那麼在新的目的資料庫定義模型的框架下訪問數據，實現上仍是對源資料庫系統中數據的訪問。這時利用新的資料庫系統中的數據處理語言實現的事務，不能直接訪問源資料庫，必須進行事務級的翻譯才可以執行。

數據的透明訪問

----在異構數據系統中實現了數據的透明訪問，用戶就可以將異構分布式資料庫系統看成普通的分布式資料庫系統，用自己熟悉的數據處理語言去訪問資料庫，如同訪問一個資料庫系統一樣。但目前還沒有一種廣泛使用的數據定義模型和數據查詢語言，實現數據的透明訪問可以採用多對一轉換、雙向的中間件等技術。開放式資料庫互連（Open DataBase Connectivity,簡稱ODBC）是一種用來在相關或不相關的資料庫管理系統中存取數據的標准應用程序介面（API）。ODBC為應用程序提供了一套高層調用介面規范和基於動態鏈接庫的運行支持環境。目前，常用的資料庫應用開發的前端工具如Power Builder、 Delphi等都通過開放資料庫互聯(ODBC)介面來連接各種資料庫系統。而多數資料庫管理系統（如：Oracle、Sybase、SQL Server等）都提供了相應的ODBC驅動程序，使資料庫系統具有很好的開放性。ODBC介面的最大優點是其互操作能力，理想情況下，每個驅動程序和數據源應支持完全相同的ODBC函數調用和SQL語句，使得ODBC應用程序可以操作所有的資料庫系統。然而，實際上不同的資料庫對SQL語法的支持程度各不相同，因此，ODBC規范定義了驅動程序的一致性級別，ODBC API的一致性確定了應用程序所能調用的ODBC函數種類，ODBC 2.0規定了三個級別的函數，目前 DM3 ODBC API支持 ODBC 2.0規范中第二級擴展的所有函數。

----隨著Internet應用的不斷普及，Internet的異構分布式信息系統正在迅速發展，Java以其平台無關性、移植性強，安全性高、穩定性好、分布式、面向對象等優點而成為Internet應用開發的首選語言。在Internet環境下，實現基於異種系統平台的資料庫應用，必須提供一個獨立於特定資料庫管理系統的統一編程界面和一個基於 SQL的通用的資料庫訪問方法。Java與資料庫介面規范JDBC（Java Database Connectivity）是支持基本SQL功能的一個通用的應用程序編程介面，它在不同的資料庫功能模塊的層次上提供了一個統一的用戶界面，為對異構資料庫進行直接的Web訪問提供了新的解決方案。 JDBC已被越來越多的資料庫廠商、連接廠商、Internet服務廠商及應用程序編制者所支持。

9. 如何查找基因之間相互作用的資料庫

基因間的相互作用又稱上位性或基因間互作，考慮兩個基因位點A-a和B-b,上位性有四種類型,即純合基因型間的上位性、A位點純合基因型和B位點雜合基因型間的上位性（用ad表示）、A位點雜合基因型和B位點純合基因型間的上位性（用da表示）以及雜合基因型間的上位性（用dd表示）.
從代謝系統或基因的調控角度就比較好理解這個問題：任何基因的表達都需要一個表達系統，系統間的因子之間都存在著相互的作用。上游或下游因子的表達與否，劑量都會對當前基因有一定的反饋調控作用。

10. 資料庫有哪幾種

常用資料庫有：

1、關系型資料庫

關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的，它是一個表格資料庫，其中定義了數據，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。關系資料庫由一組表組成，其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別，並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。

2、分布式資料庫

分布式資料庫是一種資料庫，資料庫存儲在多個物理位置，處理在網路中的不同點之間分散或復制。分布式資料庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體，並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。

3、雲資料庫

雲資料庫是針對虛擬化環境優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。

4、NoSQL資料庫

NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時，它們是最有效的。

5、面向對象的資料庫

使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中，但是面向對象資料庫非常適合於這些項。面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如，關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象，而不是字母數字值。

6、圖形資料庫

面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合，其中每個節點表示一個實體，每個邊表示節點之間的連接。