杂合型数据库

1. 数据库常见的数据类型大致分为几类,请分别举例

数据库一般分为两种类型:关系型数据库和非关系型数据库

关系型数据库

关系型数据库是最常见的数据,其内部采用库表结构,每一条记录可以记录多个数据类型的数据.一条记录内的数据彼此之间存在关系.

例如:

IDnameagesex

1张三12男

因为彼此之间存在关系,所以不论你搜索id=1/name=张三/age=12/sex=男都能搜出来这条记录.

代表软件:Mysql accessSQLServer Oracle

非关系型数据库

非关系型数据库是目前比较新的一种数据库,特点就是数据全部由键值对(key/value)组成.获取数据一般只通过键(key)来获取.

例如:

IDValue

1aaa.avi

2bbb.MP4

这种数据库优点是,速度快,需要明确的目标key来快速指定和获取目标.一般目前在大数据存储上体现着优势.例如大型视频库,只需要知道视频的id就能快速得知视频位置.

当然这不是主要的,非关系型数据库有个极大的优势,就是一般都采用内存缓存方式存在.它们一般把数据拷贝一份放在内存中,这样可以更加快速的读取数据(内存的速度一般是硬盘的几十倍).

非关系型数据库另一个主要用途是快速缓存,即快速的缓存一些数据,但并不一定要长期保留,例如直播中的弹幕,一般都会采用非关系型数据库来保存,到期之后批量写入关系型数据库保存,然后自我清空.

代表软件:Mongodb Redis Memcache

实际使用

在实际使用中,一般都是关系型数据库独立使用,关系型数据库+非关系型数据库一起用这两种方式.因为非关系型数据库一般不用来存储,所以还是需要关系型数据库来保存一些数据.

总结

关系型数据库:存储长期稳定数据,例如会员信息等等.但是读取写入速度慢,高并发时较麻烦,容易产生瓶颈.

非关系型数据库:存储临时数据或需要快速读取数据,例如弹幕等.但是一般不用来保存数据,内存关机即清空.

2. 数据库分为哪几类

数据库按照使用和归类不同，它的分类也是不同的，我基本归纳了如下几类：
一，按国际上通用的分类方法，数据库分为以下三大类：
1、参考数据库(reference
databases)，是能指引用户到另一信息源获取原文或其他细节的数据库；
2、源数据库(source
databases)，指能直接提供所需原始资料或具体数据的数据库。；
3、混合型数据库(mixed
databases)，能同时存贮多种类型数据的数据库。
二，按数据结构来分类，有三种：
1、层次式数据库
2、网络式数据库
3、关系式数据库
三，常用数据库分类：
1，ibm
的db2。
2， oracle。
3， informix。
4，sybase。
5，sql
server。
6，postgresql。
7，mysql。

3. 数据库都有哪些

一、数据库种类有哪些
早期较为时兴的数据库种类有三种，分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。而在如今的互联网中，最常见的数据库种类主要有2种，即关系型数据库和非关系型数据库。

二、层次数据库介绍
层次数据库是最开始研制的数据库系统软件，它把数据根据层次构造（树结构）的方法呈现。层次数据库以前是非常热门的数据库，但伴随着关系数据库的逐渐流行，如今早已非常少应用了。

较为具备象征性的层次数据库是IMS（Information Management System）数据库，由IBM企业研发。

三、关系型数据库详细介绍
网络数据库和层次数据库在数据独立性和抽象性级别上有所欠缺，用户开展存储时，需要声明数据的存储结构和相对路径。而关系数据库就可以较切实解决这种问题。

和Excel工作簿一样，关系型数据库也选用由列和行构成的二维表来管理数据，简单易懂。另外，它还利用SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）对数据开展实际操作。

四、非关系型数据库详细介绍
伴随着互联网技术Web2.0的兴起，传统关系型数据库在应对大数据量，比如大规模和高并发的微博、微信或者SNS类型的web2.0动态网页时，已经有些力不从心，曝露了许多难以克服的难题。因此出现了针对大规模数据量场景，以性能卓越和应用便捷为目的的的数据库产品——NOSQL数据库。

4. 数据分析数据库有哪些常见类型

1、MySQL数据库

定位：开源、多平台、关系型数据库;

目前使用最广泛、流行度最高的的开源数据库。

功能：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据，有插件式存储引擎，支持多种存储引擎格式。

部署：用编译安装的方式，或者二进制包的方式，按照“安装软件-创建实例-库表用户初始化”，可以很快完成数据库部署。

使用：使用标准的SQL语句进行数据库管理，简单SQL语句的并发和性能较好，对视图、存储过程、函数、触发器等支持的不是太好。

2、SQL Server数据库

定位：商业、Windows平台、关系型数据库;

最早接触、与微软体系结合紧密的的商业数据库，属于“微软技术体系”。

功能：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据

部署：在Windows平台，用图形界面进行软件安装;

使用：在Windows平台，使用SQL Server Mangement Studio图形界面进行安装。

5. 数据库有哪几种

一、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。

虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）标准。 常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。

查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。

新增语句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。

更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。

删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。

去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。

排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。

总体来说， 数据库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。

关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。

由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。

二、非关系型数据库（NoSQL）

随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、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。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。

而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。

这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。

但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的；

而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。

NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：

1、键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。

2、列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。

3、文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。

4、图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。

安全

数据库安全涉及保护数据库内容、其所有者和用户的所有各个方面。它的范围从防止有意的未经授权的数据库使用到未经授权的实体（例如，个人或计算机程序）无意的数据库访问。

数据库访问控制涉及控制谁（一个人或某个计算机程序）可以访问数据库中的哪些信息。该信息可以包括特定的数据库对象（例如，记录类型、特定记录、数据结构）;

对特定对象的特定计算（例如，查询类型或特定查询），或者使用到前者的特定访问路径（例如，使用特定索引）或其他数据结构来访问信息）。

数据库访问控制由使用专用受保护安全 DBMS 接口的特别授权（由数据库所有者）人员设置。

这可以在个人基础上直接管理，或者通过将个人和特权分配给组，或者（在最复杂的模型中）通过将个人和组分配给角色，然后授予权利。数据安全可防止未经授权的用户查看或更新数据库。使用密码，用户可以访问整个数据库或它的子集，称为“子模式”。

例如，员工数据库可以包含有关单个员工的所有数据，但一组用户可能仅被授权查看工资数据，而其他用户仅被允许访问工作历史和医疗数据。如果 DBMS 提供了一种交互式输入和更新数据库以及查询数据库的方法，则此功能允许管理个人数据库。

数据安全通常涉及保护特定的数据块，包括物理保护（即免受损坏、破坏或移除；例如，参见物理安全），或将它们或它们的一部分解释为有意义的信息（例如，通过查看它们组成的位串，得出特定的有效信用卡号；例如，参见数据加密）。

更改和访问日志记录谁访问了哪些属性、更改了什么以及何时更改。日志服务通过保留访问发生和更改的记录，允许以后进行取证数据库审计。有时应用程序级代码用于记录更改而不是将其留给数据库。可以设置监控以尝试检测安全漏洞。

以上内容参考网络-数据库

6. 如何来正确的理解异构数据库

异构数据库系统是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。异构数据库系统的异构性主要体现在以下几个方面：
计算机体系结构的异构
各个参与的数据库可以分别运行在大型机、小型机、工作站、PC或嵌入式系统中。
基础操作系统的异构
各个数据库系统的基础操作系统可以是Unix、Windows NT、 Linux等。
DMBS本身的异构
可以是同为关系型数据库系统的Oracle、 SQL Server等，也可以是不同数据模型的数据库，如关系、模式、层次、网络、面向对象，函数型数据库共同组成一个异构数据库系统。
----异构数据库系统的目标在于实现不同数据库之间的数据信息资源、硬件设备资源和人力资源的合并和共享。其中关键的一点就是以局部数据库模式为基础，建立全局的数据模式或全局外视图。这种全局模式对于建立高级的决策支持系统尤为重要。
----大型机构在许多地点都有分支机构，每个子机构的数据库中都有着自己的信息数据，而决策制订人员一般只关心宏观的、为全局模式所描述的信息。建立在数据仓库技术基础上的异构数据库全局模式的描述是一种好的解决方案。数据仓库可以从异构数据库系统中的多个数据库中收集信息，并建立统一的全局模式，同时收集的数据还支持对历史数据的访问，用户通过数据仓库提供的统一的数据接口进行决策支持的查询。
数据库转换
----对于异构数据库系统，实现数据共享应当达到两点：一是实现数据库转换；二是实现数据的透明访问。由华中科技大学开发的，拥有自主版权的商品化数据库管理系统DM3系统，通过所提供的数据库转换工具和API接口实现了这两点。
----DM3提供了数据库转换工具，可以将一种数据库系统中定义的模型转化为另一种数据库中的模型，然后根据需要再装入数据，这时用户就可以利用自己熟悉的数据库系统和熟悉的查询语言，实现数据共享的目标。数据库转换工具首先进行类型转换，访问源数据库系统，将源数据库的数据定义模型转换为目标数据库的数据定义模型，然后进行数据重组，即将源数据库系统中的数据装入到目的数据库中。
----在转换的过程中，有时要想实现严格的等价转换是比较困难的。首先要确定两种模型中所存在的各种语法和语义上的冲突，这些冲突可能包括：
命名冲突：即源模型中的标识符可能是目的模型中的保留字，这时就需要重新命名。
格式冲突：同一种数据类型可能有不同的表示方法和语义差异，这时需要定义两种模型之间的变换函数。
结构冲突：如果两种数据库系统之间的数据定义模型不同，如分别为关系模型和层次模型，那么需要重新定义实体属性和联系，以防止属性或联系信息的丢失。

7. 数据库的种类有哪些

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代MySQL1.0的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。

MySQL

第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。我接触的第一个MySQL版本是MySQL4.0，到后来的MySQL5.5更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。MySQL也普及了“可插拔”引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟5.6后已经成为了官方的默认引擎。大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。

另外值得一提的是MySQL5.6中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。另外，5.7(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在5.6版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。MySQL5.7MTS支持两种模式，一种是和5.6一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑5.7或者MariaDB就好了，而且5.6、5.7由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2015年获得图灵奖。后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL5.7以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。

从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

8. 什么是异构数据库

异构数据库系统是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DMBS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。异构数据库系统的异构性主要体现在以下几个方面：

计算机体系结构的异构

各个参与的数据库可以分别运行在大型机、小型机、工作站、PC或嵌入式系统中。

基础操作系统的异构

各个数据库系统的基础操作系统可以是Unix、Windows NT、 Linux等。

DMBS本身的异构

可以是同为关系型数据库系统的Oracle、 SQL Server等，也可以是不同数据模型的数据库，如关系、模式、层次、网络、面向对象，函数型数据库共同组成一个异构数据库系统。

----异构数据库系统的目标在于实现不同数据库之间的数据信息资源、硬件设备资源和人力资源的合并和共享。其中关键的一点就是以局部数据库模式为基础，建立全局的数据模式或全局外视图。这种全局模式对于建立高级的决策支持系统尤为重要。

----大型机构在许多地点都有分支机构，每个子机构的数据库中都有着自己的信息数据，而决策制订人员一般只关心宏观的、为全局模式所描述的信息。建立在数据仓库技术基础上的异构数据库全局模式的描述是一种好的解决方案。数据仓库可以从异构数据库系统中的多个数据库中收集信息，并建立统一的全局模式，同时收集的数据还支持对历史数据的访问，用户通过数据仓库提供的统一的数据接口进行决策支持的查询。

数据库转换

----对于异构数据库系统，实现数据共享应当达到两点：一是实现数据库转换；二是实现数据的透明访问。由华中科技大学开发的，拥有自主版权的商品化数据库管理系统DM3系统，通过所提供的数据库转换工具和API接口实现了这两点。

----DM3提供了数据库转换工具，可以将一种数据库系统中定义的模型转化为另一种数据库中的模型，然后根据需要再装入数据，这时用户就可以利用自己熟悉的数据库系统和熟悉的查询语言，实现数据共享的目标。数据库转换工具首先进行类型转换，访问源数据库系统，将源数据库的数据定义模型转换为目标数据库的数据定义模型，然后进行数据重组，即将源数据库系统中的数据装入到目的数据库中。

----在转换的过程中，有时要想实现严格的等价转换是比较困难的。首先要确定两种模型中所存在的各种语法和语义上的冲突，这些冲突可能包括：

命名冲突：即源模型中的标识符可能是目的模型中的保留字，这时就需要重新命名。
格式冲突：同一种数据类型可能有不同的表示方法和语义差异，这时需要定义两种模型之间的变换函数。
结构冲突：如果两种数据库系统之间的数据定义模型不同，如分别为关系模型和层次模型，那么需要重新定义实体属性和联系，以防止属性或联系信息的丢失。

----总之，在进行数据转换后，一方面源数据库模式中所有需要共享的信息都转换到目的数据库中，另一方面这种转换又不能包含冗余的关联信息。

----数据库转换工具可以实现不同数据库系统之间的数据模型转换，需要进一步研究的问题是：如果数据库转换同时进行数据定义模式转换和数据转换，就可能引起同一数据集合在异构数据库系统中存在多个副本，因此需要引入新的访问控制机制。在保证各个参与数据库自治，维护其完整性、安全性的基础上，对于异构数据库系统提供全局的访问控制、并发机制和安全控制。

----如果数据库转换只进行数据定义转换，不产生数据的副本，那么在新的目的数据库定义模型的框架下访问数据，实现上仍是对源数据库系统中数据的访问。这时利用新的数据库系统中的数据处理语言实现的事务，不能直接访问源数据库，必须进行事务级的翻译才可以执行。

数据的透明访问

----在异构数据系统中实现了数据的透明访问，用户就可以将异构分布式数据库系统看成普通的分布式数据库系统，用自己熟悉的数据处理语言去访问数据库，如同访问一个数据库系统一样。但目前还没有一种广泛使用的数据定义模型和数据查询语言，实现数据的透明访问可以采用多对一转换、双向的中间件等技术。开放式数据库互连（Open DataBase Connectivity,简称ODBC）是一种用来在相关或不相关的数据库管理系统中存取数据的标准应用程序接口（API）。ODBC为应用程序提供了一套高层调用接口规范和基于动态链接库的运行支持环境。目前，常用的数据库应用开发的前端工具如Power Builder、 Delphi等都通过开放数据库互联(ODBC)接口来连接各种数据库系统。而多数数据库管理系统（如：Oracle、Sybase、SQL Server等）都提供了相应的ODBC驱动程序，使数据库系统具有很好的开放性。ODBC接口的最大优点是其互操作能力，理想情况下，每个驱动程序和数据源应支持完全相同的ODBC函数调用和SQL语句，使得ODBC应用程序可以操作所有的数据库系统。然而，实际上不同的数据库对SQL语法的支持程度各不相同，因此，ODBC规范定义了驱动程序的一致性级别，ODBC API的一致性确定了应用程序所能调用的ODBC函数种类，ODBC 2.0规定了三个级别的函数，目前 DM3 ODBC API支持 ODBC 2.0规范中第二级扩展的所有函数。

----随着Internet应用的不断普及，Internet的异构分布式信息系统正在迅速发展，Java以其平台无关性、移植性强，安全性高、稳定性好、分布式、面向对象等优点而成为Internet应用开发的首选语言。在Internet环境下，实现基于异种系统平台的数据库应用，必须提供一个独立于特定数据库管理系统的统一编程界面和一个基于 SQL的通用的数据库访问方法。Java与数据库接口规范JDBC（Java Database Connectivity）是支持基本SQL功能的一个通用的应用程序编程接口，它在不同的数据库功能模块的层次上提供了一个统一的用户界面，为对异构数据库进行直接的Web访问提供了新的解决方案。 JDBC已被越来越多的数据库厂商、连接厂商、Internet服务厂商及应用程序编制者所支持。

9. 如何查找基因之间相互作用的数据库

基因间的相互作用又称上位性或基因间互作，考虑两个基因位点A-a和B-b,上位性有四种类型,即纯合基因型间的上位性、A位点纯合基因型和B位点杂合基因型间的上位性（用ad表示）、A位点杂合基因型和B位点纯合基因型间的上位性（用da表示）以及杂合基因型间的上位性（用dd表示）.
从代谢系统或基因的调控角度就比较好理解这个问题：任何基因的表达都需要一个表达系统，系统间的因子之间都存在着相互的作用。上游或下游因子的表达与否，剂量都会对当前基因有一定的反馈调控作用。

10. 数据库有哪几种

常用数据库有：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的操作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、操作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。面向对象的数据库是围绕对象(而不是操作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。