数据库有哪几种
问题描述
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常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等
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数据库模型:对象模型、层次模型(轻量级数据访问协议)、网状模型(大型数据储存)、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型(表格模型,一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。
数据库的架构可以大致区分为三个概括层次:内层、概念层和外层。
Operational-Relational Database
典型应用场景: ERP, CRM, 信用卡交易处理, 小型电子商务
数据存储方式: 表格
主流厂商: Oracle Database, Microsoft SQL Server, IBM DB2, SAP Hana, Amazon Aurora, Azure SQL Database, Enterprise DB (PostgreSQL), MySQL, MemSQL
优势:成熟的生态环境,事务保证/数据一致性
劣势:严格的数据模型定义,数据库扩展限制,与非结构化的融合使用较难。
Analytical-Relational Database
典型应用场景: 数据仓库,商务智能,数据科学
数据存储方式: 表格
主流厂商: Oracle Exadata, Oracle Hyperion, Teradata, IBM Netezza, IBM dashDB, Amazon Redshift, Microsoft SQL Data Warehouse, Google BigQuery
优势: 信息和计算的一致性
劣势: 需要针对数据库专业的IT人员维护,数据响应数据通常在分钟级
Operational-Nonrelational Database
典型应用场景: Web, mobile, and IoT applications, social networking, user recommendations, shopping carts
数据存储方式: 有很多存储结构 (document, graph, column, key-value, time series)
主流厂商: MongoDB, Amazon DynamoDB, Amazon,DocumentDB, Azure CosmosDB, DataStax, Neo4j, Couchbase, MarkLogic, Redis
优势: 易用性,灵活性(不需要预定义的模式),水平伸缩(以适应大量数据量),一般低成本(开源)
劣势: 缺乏事务保证
Analytical -Nonrelational Database
典型应用场景: 索引数以百万计的数据点,预测性分析,欺诈检测
数据存储方式: Hadoop不需要固有的数据结构; 数据可以跨多个服务器存储
主流厂商: Cloudera, Hortonworks, MapR, MarkLogic, Snowflake, DataBricks, ElasticSearch
优势: 适合批量处理, 并行处理文件; 主要是开源的,投入较低
劣势: 缓慢的响应时间; 不适合快速查找或快速更新
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