数据库类型有哪些

① 数据库分为哪几类

一、数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

二、所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。

三、数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。

• 数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；

• 数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。

四、层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。

② 数据库中所有的数据类型

sql 用于各种数据库的数据类型：

一、MySQL 数据类型：

在 MySQL 中，有三种主要的类型：Text（文本）、Number（数字）和 Date/Time（日期/时间）类型。

1、Text 类型。

③ 数据库都有什么类型的啊

目前有许多数据库产品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等产品各以自己特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。 Oracle Oracle是一个最早商品化的关系型数据库管理系统，也是应用广泛、功能强大的数据库管理系统。Oracle作为一个通用的数据库管理系统，不仅具有完整的数据管理功能，还是一个分布式数据库系统，支持各种分布式功能，特别是支持Internet应用。作为一个应用开发环境，Oracle提供了一套界面友好、功能齐全的数据库开发工具。Oracle使用PL/SQL语言执行各种操作，具有可开放性、可移植性、可伸缩性等功能。特别是在Oracle 8i中，支持面向对象的功能，如支持类、方法、属性等，使得Oracle 产品成为一种对象/关系型数据库管理系统。目前最新版本是Oracle 11g。 Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server是一种典型的关系型数据库管理系统，可以在许多操作系统上运行，它使用Transact-SQL语言完成数据操作。由于Microsoft SQL Server是开放式的系统，其它系统可以与它进行完好的交互操作。目前最新版本的产品为Microsoft SQL Server 2008，它具有可靠性、可伸缩性、可用性、可管理性等特点，为用户提供完整的数据库解决方案。 Microsoft Access 作为Microsoft Office组件之一的Microsoft Access是在Windows环境下非常流行的桌面型数据库管理系统。使用Microsoft Access无需编写任何代码，只需通过直观的可视化操作就可以完成大部分数据管理任务。在Microsoft Access数据库中，包括许多组成数据库的基本要素。这些要素是存储信息的表、显示人机交互界面的窗体、有效检索数据的查询、信息输出载体的报表、提高应用效率的宏、功能强大的模块工具等。它不仅可以通过ODBC与其它数据库相连，实现数据交换和共享，还可以与Word、Excel等办公软件进行数据交换和共享，并且通过对象链接与嵌入技术在数据库中嵌入和链接声音、图像等多媒体数据。
希望可以帮到您，谢谢！

④ 数据库有哪些类型

数据库通常分为：
层次式数据库；
网络式数据库；
关系式数据库三种类型。

⑤ 数据库有哪些类型

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

(5)数据库类型有哪些扩展阅读：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

⑥ 数据库分类有哪些

根据数据库的架构和数据组织原理进行分类
1、早期根据数据库的组织数据的存储模型分类
●层次数据库:基于层次的数据结构(数据分层)
●网状数据库:基于网状的数据结构(数据网络)
●关系数据库:基于关系模型的数据结构(二维表)
2、现在较多根据实际数据管理模型分类(存储介质)
●关系型数据库:基于关系模型的数据结构(二维表)通常存储在磁盘
●非关系型数据库:没有具体模型的数据结构(键值对)通常存储在内存

⑦ 数据库中数据类型有哪些呢

数据类型 类型 描 述 bit 整型 bit 数据类型是整型，其值只能是0、1或空值。这种数据类型用于存储只有两种可能值的数据，如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off int 整型 int 数据类型可以存储从- 231(-2147483648)到231 (2147483 647)之间的整数。存储到数据库的几乎所有数值型的数据都可以用这种数据类型。这种数据类型在数据库里占用4个字节 smallint 整型 smallint 数据类型可以存储从- 215(-32768)到215(32767)之间的整数。这种数据类型对存储一些常限定在特定范围内的数值型数据非常有用。这种数据类型在数据库里占用2 字节空间 tinyint 整型 tinyint 数据类型能存储从0到255 之间的整数。它在你只打算存储有限数目的数值时很有用。 这种数据类型在数据库中占用1 个字节 numeric精确数值型 numeric数据类型与decimal 型相同 decimal 精确数值型 decimal 数据类型能用来存储从-1038-1到1038-1的固定精度和范围的数值型数据。使用这种数据类型时，必须指定范围和精度。 范围是小数点左右所能存储的数字的总位数。精度是小数点右边存储的数字的位数 money 货币型 money 数据类型用来表示钱和货币值。这种数据类型能存储从-9220亿到9220 亿之间的数据，精确到货币单位的万分之一 smallmoney 货币型 smallmoney 数据类型用来表示钱和货币值。这种数据类型能存储从-214748.3648 到214748.3647 之间的数据，精确到货币单位的万分之一 float 近似数值型 float 数据类型是一种近似数值类型，供浮点数使用。说浮点数是近似的，是因为在其范围内不是所有的数都能精确表示。浮点数可以是从-1.79E+308到1.79E+308 之间的任意数 real 近似数值型 real 数据类型像浮点数一样，是近似数值类型。它可以表示数值在-3.40E+38到3.40E+38之间的浮点数 datetime 日期时间型 datetime数据类型用来表示日期和时间。这种数据类型存储从1753年1月1日到9999年12月3 1日间所有的日期和时间数据， 精确到三百分之一秒或3.33毫秒 Smalldatetime 日期时间型 smalldatetime 数据类型用来表示从1900年1月1日到2079年6月6日间的日期和时间，精确到一分钟 cursor 特殊数据型 cursor 数据类型是一种特殊的数据类型，它包含一个对游标的引用。这种数据类型用在存储过程中，而且创建表时不能用 timestamp 特殊数据型 timestamp 数据类型是一种特殊的数据类型，用来创建一个数据库范围内的唯一数码。 一个表中只能有一个timestamp列。每次插入或修改一行时，timestamp列的值都会改变。尽管它的名字中有“time”， 但timestamp列不是人们可识别的日期。在一个数据库里，timestamp值是唯一的 Uniqueidentifier 特殊数据型 Uniqueidentifier数据类型用来存储一个全局唯一标识符，即GUID。GUID确实是全局唯一的。这个数几乎没有机会在另一个系统中被重建。可以使用NEWID 函数或转换一个字符串为唯一标识符来初始化具有唯一标识符的列 char 字符型 char数据类型用来存储指定长度的定长非统一编码型的数据。当定义一列为此类型时，你必须指定列长。当你总能知道要存储的数据的长度时，此数据类型很有用。例如，当你按邮政编码加4个字符格式来存储数据时，你知道总要用到10个字符。此数据类型的列宽最大为8000 个字符 varchar 字符型 varchar数据类型，同char类型一样，用来存储非统一编码型字符数据。与char 型不一样，此数据类型为变长。当定义一列为该数据类型时，你要指定该列的最大长度。 它与char数据类型最大的区别是，存储的长度不是列长，而是数据的长度 text 字符型 text 数据类型用来存储大量的非统一编码型字符数据。这种数据类型最多可以有231-1或20亿个字符 nchar 统一编码字符型 nchar 数据类型用来存储定长统一编码字符型数据。统一编码用双字节结构来存储每个字符，而不是用单字节(普通文本中的情况)。它允许大量的扩展字符。此数据类型能存储4000种字符，使用的字节空间上增加了一倍 nvarchar 统一编码字符型 nvarchar 数据类型用作变长的统一编码字符型数据。此数据类型能存储4000种字符，使用的字节空间增加了一倍 ntext 统一编码字符型 ntext 数据类型用来存储大量的统一编码字符型数据。这种数据类型能存储230 -1或将近10亿个字符，且使用的字节空间增加了一倍 binary 二进制数据类型 binary数据类型用来存储可达8000 字节长的定长的二进制数据。当输入表的内容接近相同的长度时，你应该使用这种数据类型 varbinary 二进制数据类型 varbinary 数据类型用来存储可达8000 字节长的变长的二进制数据。当输入表的内容大小可变时，你应该使用这种数据类型 image 二进制数据类型 image 数据类型用来存储变长的二进制数据，最大可达231-1或大约20亿字节

⑧ 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