常见数据库种类及介绍

常用的数据库类型常用的数据库类型共有6种，分别是关系型数据库，面向对象数据库，分布式数据库，时间序列数据库，图形数据库，NoSQL数据库。

数据库是存储和管理数据的系统，常见的数据库类型有以下几种：关系型数据库（Relational Database）：如MySQL，Oracle，PostgreSQL，SQLite，和SQL Server等。

关系型数据库通过预定义的数据类型进行数据存储，数据间的关系存储在表中，表之间通过外键进行关联。

面向对象数据库（Object-Oriented Databases）：如MongoDB和Redis等。

它们基于对象的数据模型来存储数据。

数据被视为对象，并且可以使用与面向对象编程相同的语义进行操作。

NoSQL数据库：如Cassandra，HBase，和DynamoDB等。

这类数据库非常适合于处理大规模的数据和分布式系统，因为它们可以提供高性能、高可用性和易扩展性。

分布式数据库：如Cassandra，CockroachDB和Google's Spanner 等。

这类数据库可以在网络的多个物理位置分布数据，并提供数据的高可用性和冗余。

时间序列数据库（Time Series Database）：如InfluxDB。

这类数据库主要用于处理时间序列数据，即按时间顺序排列的数据点集合，例如股票价格或者气温数据。

图形数据库（Graph Databases）：如Neo4j，这类数据库使用图结构，即节点和边来表示和存储数据，非常适合于处理复杂的关系型数据。

一、数据库的选用：选择哪种类型的数据库取决于你的具体需求。

例如，如果你需要处理大量的结构化数据，并且需要使用SQL进行复杂查询，那么关系型数据库可能是最好的选择。

而如果你处理的是非结构化数据或者需要高并发读写，NoSQL数据库可能更合适。

二、数据库管理系统（DBMS）：数据库通常需要一个数据库管理系统（DBMS）来进行操作和管理。

常用11大国外数据库详细介绍一、美国(1)Wiley InterScience(英文文献期刊) Wiley InterScience是John Wiely & Sons公司创建的动态在线内容服务，1997年开始在网上开通。

通过InterScience，Wiley公司以许可协议形式向用户提供在线访问全文内容的服务。

WileyInterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。

其中被SCI收录的核心期刊近200种。

期刊具体学科划分为：Business,Finance & Management (商业、金融和管理)、Chemistry (化学)、Computer Science（计算机科学）、Earth Science （地球科学）、Education （教育学）、Engineering （工程学）、Law（法律）、Life and Medical Sciences （生命科学与医学）、Mathematics and Statistics（数学统计学）、Physics （物理）、Psychology （心理学）。

(2)美国IEEE (英文文献期刊)IEEE（Institute of Electrical & ElectronicsEngineers）是电子信息领域最著名的跨国性学术团体，其会员分布在世界150多个国家和地区。

据IEEE统计，IEEE会员总数2001年比2000年增加3.1%，达到377342人，其中学生会员为65669人，增长12.6%。

随着人们的信息越来越多地来自Internet，IEEE需要为会员提供更加完善和全面的电子信息产品和服务。

IEEE应成为IEEE会员获得信息的首选之地。

IEEE必须识别正确的信息，并提供对它们的访问方法。

实现这个目标的重要一步是通过IEEEXplore与IEEE/IEE Electronic Library(IEL)连接。

数据库的介绍和类型⼀、什么是数据库？简单的说，数据库（英⽂Dtabase）就是⼀个存放数据的仓库，这个仓库是按照⼀定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种⽅法来管理数据库⾥的数据更简单的形象理解，数据库和我们⽣活中存放杂物的仓库性质⼀样，区别只是存放的东西不同。

⼆、数据库的种类有哪些？早期⽐较流⾏的数据库模型有三种，分别为：层次式数据库、⽹络式数据库和关系型数据库。

⽽在当今的互联⽹中，最常⽤的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和⾮关系型数据库。

1.关系型数据库介绍（1）关系型数据库由来⽹络数据库和层次数据库很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独⽴性和抽象级别上仍有很⼤⽋缺。

⽤户对这两种数据库进⾏存取时，依然需要明确数据的存储结构，⽀出存储路径。

⽽关系数据库就可以较好地解决这些问题（2）关系型数据库介绍 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的⼆元关系（即⼆维表格形式）。

Oracle 在数据库领域⾥上升到了霸主地位，形成每年⾼达数百亿美元的庞⼤市场，⽽MySQL也是不容忽视的数据库，以⾄于被Oracle重⾦收购MySQL 互联⽹市场 ———— Oracle 传统企业2.⾮关系型数据库的介绍 (1) ⾮关系型数据库诞⽣背景 ⾮关系型数据库也被成为NoSQL数据库，NOSQL的本意是“Not Olnly SQL” 。

指的是⾮关系型数据库，⽽不是“No SQL”的意思，因此，NoSQL的产⽣并不是要彻底地否定⾮关系型数据库，⽽是作为传统关系型数据库的⼀个有效补充。

NOSQL数据库在特定的场景下可以发挥出难以想象的⾼效率和⾼性能。

(2) 随着互联⽹Web2.0⽹站的星期，传统的关系型数据库在应付web2,0⽹站，特别是对于规模⽇益扩⼤的海量数据，超⼤规模和⾼并发的微博、微信、SNS类型的web2.0纯动态⽹站已经显得⼒不从⼼，暴露了很多难以克服的问题。

大型数据库一、Microsoft SQL Server适用于入门者。

1、开放性：只能在windows上运行，没有开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的，Windows9X系列产品是偏重于桌面应用。

2、伸缩性：并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

3、安全性：没有获得任何安全证书。

4、性能：多用户时性能不佳5、客户端支持及应用模式：C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO、DAO、OLEDB、ODBC连接6、操作性：操作简单，但只有图形界面。

7、使用风险：完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。

并不十分兼容。

二、Oracle强大的功能和可配置、可管理能力。

1、开放性：能在所有主流平台上运行（包括 windows）。

完全支持所有的工业标准。

采用完全开放策略。

可以使客户选择最适合的解决方案。

对开发商全力支持。

2、伸缩性与并行性：并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windows NT的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。

如果windows NT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。

Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。

3、安全性：获得最高认证级别的ISO标准认证。

4、性能：性能最高，保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。

5、客户端支持及应用模式：多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。

6、操作性：较复杂，同时提供GUI和命令行，在windows NT和unix下操作相同。

7、使用风险：长时间的开发经验，完全向下兼容。

得到广泛的应用。

完全没有风险。

三、IBM UDB/DB2不管是小型商业系统，还是大的银行系统，用DB2都是可以高枕无忧的。

最近推出的新版DB2 6.1，管理和调节工具更加卓越和便于使用。

DB2 可以运行在Intel架构上，也可以运行在IBM的S/390大型计算机上。

简述数据库的分类及概念和特征数据库是计算机存储和管理数据的一种技术，它可以高效地存储和检索大量结构化和非结构化的数据。

数据库分为几种不同的类型，包括关系型数据库、非关系型数据库、面向对象数据库和分布式数据库等。

每种类型的数据库都有其独特的概念和特征。

1.关系型数据库（Relational Database）关系型数据库是最常用的数据库类型之一，其数据以表（Table）的形式组织和存储。

关系型数据库采用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和查询。

关系型数据库的特征包括：-数据以表格的形式组织，其中每一列表示一个字段，每一行表示一个记录。

-表格之间可以建立关系，通过主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）来实现不同表格之间的链接。

-支持事务的概念，保证数据的完整性和一致性。

-支持复杂的查询操作，可以通过SQL语句进行数据的检索、更新、插入和删除等操作。

-具有强大的安全性和数据完整性控制机制。

2.非关系型数据库（NoSQL Database）非关系型数据库是相对于关系型数据库而言的，非关系型数据库不使用固定的表格结构来存储数据，而是使用其他的数据模型。

非关系型数据库的特征包括：-常见的非关系型数据库包括键值数据库、文档数据库、列族数据库和图形数据库等。

-数据以键值对的形式存储，可以更灵活地存储结构化和非结构化的数据。

-不需要事先定义表格结构，可以根据需要动态地添加或删除字段。

-支持分布式存储和集群部署，可以高效地处理大规模数据。

-适用于大规模、高并发的数据存储和查询场景。

3.面向对象数据库（Object-oriented Database）面向对象数据库是以面向对象的概念和模型来存储和管理数据的数据库。

面向对象数据库的特征包括：-数据以对象的形式存储，可以直接存储和查询面向对象的数据类型。

-支持类、继承和多态等面向对象的特性。

-可以直接存储和查询复杂的对象关系，比如对象之间的继承、关联和聚合等。

常用数据库有那几个？区别是什么？对于web开发人员来说，数据库是除了程序之外最重要的一部分了。

而每个站点的数据信息都需要依靠数据库才能存在。

而其庞大的系统以及功能不容小觑。

而我们说得出来的数据库也有很多，那么常见的数据库又有哪些呢？对网站建设略知一二的朋友都知道，MYSQL、ACCESS、MSSQL和Oracle是现在的数据库应用中最常见的四类，下面就一一为你做详细介绍。

四种常用数据库：1)MYSQL：MySQL是由MySQL AB开发、发布和支持，是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器，是目前最受欢迎的开源SQL数据库管理系统。

MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。

MySQL是MySQL AB的注册商标。

MySQLMySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。

2)ACCESS：ACCESS是系统自带的一种关系式数据库，与空间共存不需要单独开设。

关系式数据库由一系列表组成，表又由一系列行和列组成，每一行是一个记录，每一列是一个字段，每个字段有一个字段名，字段名在一个表中不能重复。

Access数据库以文件形式保存，文件的扩展名是MDB，作为开发网站常用的数据库，Access数据库一般搭配ASP程序使用。

当数据库过大的时候可以转换为MSSQL数据库使用，二者可以进行转换。

3)MSSQL：SQL Server也是微软公司出品的，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统，用于建立、使用和维护数据库。

MSSQL特点：数据承载量比较大，存储数据速度快，稳定性强，适用于中小型企业开发网站和办公系统常用的数据库。

4)Oracle：Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州Redwood shore。

数据库的类型和特点以下是一些常见的数据库类型及其特点：1. 关系型数据库（Relational Database，RDB）：是基于关系模型的数据库，它使用表格来存储数据，并通过关联（外键）来建立不同表格之间的关系。

关系型数据库的优点是数据结构清晰、易于理解，支持复杂的查询和数据分析操作。

常见的关系型数据库管理系统（RDBMS）有 MySQL、Oracle、SQL Server 等。

2. 非关系型数据库（NoSQL Database）：是一类不遵循传统关系模型的数据存储方式，它包括多种不同类型的数据库，如键值存储、文档型存储、图数据库等。

非关系型数据库的优点是具有高扩展性、高性能和灵活性，适用于处理大规模数据和高并发访问。

常见的非关系型数据库有 MongoDB、Cassandra、Redis 等。

3. 分布式数据库（Distributed Database）：是将数据分布存储在多个节点上的数据库系统，它通过网络连接各个节点，实现数据的分布式处理和协同工作。

分布式数据库的优点是具有高可用性、可扩展性和容错能力，适用于处理大规模数据和分布式应用。

常见的分布式数据库有 Cassandra、HBase、MongoDB 等。

4. 列式存储数据库（Column-oriented Database）：是一种以列作为数据存储和访问单位的数据库，与传统的行存储方式不同。

列式存储数据库的优点是能够高效地处理大量数据，尤其是在数据分析和查询方面表现出色。

常见的列式存储数据库有 ClickHouse、Hive 等。

5. 内存数据库（In-memory Database）：是将数据完全存储在内存中的数据库，它通过利用内存的高速访问特性来提供极快的读写性能。

内存数据库适用于需要快速响应和高并发操作的应用场景，如实时数据处理、缓存等。

常见的内存数据库有 Redis、Memcached 等。

数据库的类型和特点还有很多，每种数据库都有其适用的场景和优势。

什么是数据库数据库有哪些常见的类型数据库是指按照一定的数据模型组织、描述和存储数据的仓库。

它是为了有效地管理和存储大量数据而设计的系统。

数据库可以用来方便地存储、管理和检索数据，是各种应用系统的重要组成部分。

本文将介绍数据库的概念和常见的数据库类型。

一、数据库的概念数据库是指存储数据的仓库，它可以根据某种数据模型对数据进行组织和描述，实现对数据的增删改查等操作。

数据库的优势包括数据共享、数据一致性、数据安全性等，可以为各种应用系统提供数据支持。

二、常见的数据库类型1. 层次数据库层次数据库采用树状结构组织数据，数据之间有明确的父子关系。

每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。

层次数据库适用于需要维护数据之间层级关系的应用场景，例如企业组织架构、文件系统等。

2. 网状数据库网状数据库采用图状结构组织数据，数据之间可以有多对多的关系。

每个数据之间通过链接关系进行连接。

网状数据库适用于需要处理复杂关系的应用场景，例如网络拓扑结构、知识图谱等。

3. 关系数据库关系数据库是目前应用最广泛的数据库类型。

它采用关系模型来组织和描述数据，数据以表格的形式存储，表格由行和列组成。

每个表格代表一个实体，每行代表一个记录，每列代表一个属性。

关系数据库通过SQL语言进行查询和操作，具有良好的数据一致性和完整性。

常见的关系数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。

4. 面向对象数据库面向对象数据库是在关系数据库基础上进一步发展的一种数据库类型。

它可以存储复杂的对象，包括对象的属性和方法。

面向对象数据库适用于需要存储和处理对象的应用场景，例如面向对象的软件开发、嵌入式系统等。

5. NoSQL数据库NoSQL数据库（Not Only SQL）是近年来兴起的一种新型数据库类型。

它主要用于处理大数据和非结构化数据，具有高可扩展性和高性能的特点。

NoSQL数据库分为多种类型，包括键值存储数据库（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）、列存储数据库（如HBase）等。

大数据常用数据库汇总随着互联网的快速发展，大数据已经成为了当下炙手可热的话题。

大数据的处理和分析对于企业和组织来说至关重要，它们需要一种高效的数据库来存储和管理海量的数据。

本文将介绍一些常用的大数据数据库，帮助读者了解并选择适合自己需求的数据库。

一、HadoopHadoop 是由Apache基金会开发的一款开源分布式数据处理框架。

它是目前最流行的大数据处理平台之一。

Hadoop 可以将大规模数据分散存储在集群中的多个节点上，实现数据的高可靠性和高可扩展性。

同时，Hadoop 还提供了一个分布式文件系统（HDFS）作为数据存储解决方案。

二、CassandraCassandra 是一款开源的分布式数据库，最初由Facebook开发并开源。

Cassandra 具有高度可扩展性和高容错性，可以在大规模分布式系统中处理大量的数据。

它采用分布式的存储方式，数据可以根据预定义的复制因子进行复制，以实现容错和高可用性。

三、MongoDBMongoDB 是一款开源的文档数据库，旨在简化开发人员的数据存储和查询体验。

它采用了 NoSQL 的思想，数据以 JSON 格式存储，具有灵活的数据模型和强大的查询能力。

MongoDB 可以在分布式环境中部署，提供高可用性和扩展性。

四、HBaseHBase 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个分布式列存数据库，它是在 HDFS 上构建的。

HBase 是以 Google 的 Bigtable 为原型设计的，可以在大规模分布式系统中存储和管理海量的结构化数据。

它具有高扩展性和高可靠性，并且可以实现快速的数据读写操作。

五、Spark SQLSpark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个模块，提供了结构化数据处理和分析的功能。

它支持 SQL 查询和 DataFrame API，可以通过 Spark 的机器学习和图处理功能来进行高级分析。

Spark SQL 可以读取和写入各种数据源，包括关系型数据库、Parquet、Hive等。

医学数据库及其使用技巧与应用医学数据库是医学领域内重要的信息资源，它们提供了大量有关医学研究、临床实践和医疗决策所需的信息。

本文将介绍医学数据库的种类以及使用技巧和应用。

医学数据库种类：1. PubMed：PubMed是生物医学领域最具影响力的数据库之一，由美国国家医学图书馆提供。

它包含了生物医学和生命科学方面的数百万篇研究论文摘要和全文。

PubMed的搜索功能强大，可以帮助研究人员快速找到所需的文献，并通过其链接到全文。

2. Medline：Medline 是PubMed 的子集，它与 PubMed 基本相同，但更专注于医学和临床方面的研究文献。

3. Embase：Embase是全球最全面、更新速度最快的生物医学文献数据库之一，涵盖了生物医学、药学、生命科学和临床医学等领域。

它也是一个重要的资源，特别是在药品和药物研究方面。

4. Cochrane Library：Cochrane Library 是医学和健康领域内最受重视的系统评价和临床实证研究数据库之一。

它提供了大量可靠的循证医学证据，包括系统评价、临床实验和各种研究方法的摘要和全文。

5. ：这是一个由美国国家卫生研究院(NIH)维护的临床试验数据库。

它提供了来自世界各地的临床试验的信息，包括研究目的、参与者招募情况和研究结果等。

医学数据库的使用技巧：1. 关键词搜索：使用正确的关键词是快速找到所需文献的关键。

在进行搜索时，应使用相关的医学术语和词汇。

还可以利用数据库的高级搜索功能，如布尔搜索、截断搜索和限定查询结果的时间范围。

2. 过滤和排序：医学数据库通常提供过滤和排序功能，可以根据研究方法、研究类型、出版日期等进行筛选和排序，以得到更准确和相关的结果。

3. 综述和元分析：综述和元分析是对大量文献进行整合和分析的方法，可以提供更高水平的证据。

在搜索过程中，可以重点关注综述和元分析，以便快速获取最新的综合性研究结果。

4. 保存和导出：医学数据库通常允许用户保存和导出所找到的文献。

常见主流数据库分类1、IBM 的DB2DB2是IBM著名的关系型数据库产品，DB2系统在企业级的应用中十分广泛。

截止2003年，全球财富500强（Fortune 500）中有415家使用DB2，全球财富100强（Fortune100）中有96家使用DB2，用户遍布各个行业。

2004年IBM的DB2就获得相关专利239项，而Oracle仅为99项。

DB2目前支持从PC到UNIX，从中小型机到大型机，从IBM到非IBM（HP及SUN UNIX系统等）的各种操作平台。

IBM绝对是数据库行业的巨人。

1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统，也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。

1970年，IBM E.F.Codd发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”，首次提出了关系模型的概念。

1974年，IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R 项目的实践，发表了论文“SEQUEL：A Structured English Query Language”，我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。

IBM 在1983年发布了DATABASE 2（DB2）for MVS（内部代号为“Eagle”），这就是著名的DB2数据库。

2001年IBM以10亿美金收购了Informix的数据库业务，这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。

2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。

作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R 系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。

DB2 forMVSV1 在1983年推出。

生物信息学数据库的种类1.引言1.1 概述生物信息学数据库是由生物学和计算机科学相结合的一个重要领域。

随着高通量测序技术的快速发展, 生物学研究已经进入了“大数据”时代。

生物信息学数据库的出现, 解决了这些海量生物信息的存储和管理问题, 为生命科学研究提供了重要的工具和资源。

生物信息学数据库可以存储和管理各种类型的生物信息数据, 对于科学家和研究人员来说, 这些数据库包含了大量的基因组序列、蛋白质序列、基因表达数据等重要信息。

通过对这些数据的分析和挖掘, 科学家们可以更深入地研究生物体的组成、功能和进化等方面。

在当前的生物信息学数据库中, 可以根据数据类型进行分类。

常见的生物信息学数据库包括序列数据库、结构数据库、基因表达数据库、蛋白质互作数据库、药物数据库、多样性数据库、基因组数据库、疾病数据库和转录因子数据库等。

每种类型的数据库都有其独特的特点和应用领域。

随着生物学研究的不断深入和技术的不断进步, 生物信息学数据库也在不断发展。

未来的数据库将更加注重数据的互联互通, 提供更完整、准确和可靠的生物信息。

同时, 数据分析和挖掘的算法和工具也将不断更新和完善, 为科学家们的研究提供更加强大的支持。

总之, 生物信息学数据库是生物学研究中不可或缺的重要工具和资源。

通过这些数据库, 科学家们可以更加高效地存储、管理和分析生物信息,推动生命科学领域的发展。

未来, 随着生物学研究的不断进步, 生物信息学数据库将不断发展和完善, 为科学家们带来更多的可能性和突破。

1.2 文章结构本文将分为三个部分来详细介绍生物信息学数据库的种类。

首先，在引言部分，我们将提供对本文的概述，介绍生物信息学数据库的基本概念和作用，并说明文章的目的。

接下来，在正文部分，我们将详细介绍九种不同类型的生物信息学数据库，包括序列数据库、结构数据库、基因表达数据库、蛋白质互作数据库、药物数据库、多样性数据库、基因组数据库、疾病数据库和转录因子数据库。

数据库的分类方法数据库技术自诞生以来，已经成为现代计算机系统的重要组成部分，它包含了海量的数据并提供高效的数据管理、查询和检索功能。

根据不同的标准，数据库可以有很多种分类方式。

以下是从数据类型、组织方式、数据模型、访问方式、安全性、规模、应用领域和持久性等角度出发，对数据库进行的分类。

1. 数据类型* 关系型数据库：基于关系模型的数据库，数据以表格的形式存储，包括行和列。

常见的如MySQL、Oracle和SQL Server等。

* 非关系型数据库：不依赖于固定的数据结构，如键值存储、列存储、文档存储和图形存储等。

常见的如MongoDB、Cassandra和Neo4j等。

2. 组织方式* 集中式数据库：所有数据都存储在单个高可用性的服务器上。

* 分布式数据库：数据被分散存储在多个物理或逻辑节点上，以提高可扩展性和容错性。

* 云数据库：基于云计算技术，数据存储在远程的服务器上，通过网络进行访问。

3. 数据模型* 关系模型：数据以表格的形式组织，表格之间的关系通过外键定义。

* 层次模型：数据以树形结构组织，树的根是最高层次的节点，其他节点从属于一个父节点。

* 网状模型：数据以网状结构组织，节点之间的关系可以有多对多。

* 面向对象模型：数据以对象的形式组织，对象有属性、方法和继承关系。

4. 访问方式* 联机事务处理（OLTP）：支持大量的并发用户进行事务处理，如银行交易和订单处理。

* 联机分析处理（OLAP）：支持复杂的数据分析操作，如报表和多维分析。

* 数据仓库：专门用于数据的存储和分析，特点是高吞吐量和低并发访问。

5. 安全性* 访问控制：限制对数据的访问权限，确保数据的保密性和完整性。

* 数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。

* 安全审计：记录和监控对数据库的访问操作，以检测和应对安全事件。

6. 规模* 大规模并行处理（MPP）：利用多台服务器的并行处理能力，用于大规模数据仓库和大数据分析。

常用的关系数据库及其简介软件工程2班王欣欣摘要：从常见的关系数据库入手，阐述了常用关系数据库的发展现状，并具体介绍了当前主流关系数据库的共性、基本特点、关键技术、构件、分类，并提出了发展趋势和进一步研究的技术突破点。

关键字：关系数据库；；平台；技术；现状；趋势；特点关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。

目前主流的关系数据库有oracle、SQL、access、db2、sqlserver，sybase等。

关系数据库（relational database）是一个被组织成一组正式描述的表格的数据项的收集，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。

关系数据库是在1970 年被IBM 公司的 E. F.Codd发明的。

下面对常用的关系数据库做具体阐述：1.OracleOracle公司产品支持最广泛的操作系统平台。

目前Oracle关系数据库市场占有率有率名列前茅。

ORACLE是最早提出基于标准SQL数据库语言的关系数据库产品之一，1979年问世，近二十年来融汇了数据库的各种先进技术，在小型机及微型机的关系数据库系统领域，占有举足轻重的地位。

自第五版起，支持客户/服务器和协同服务器，目前最新版本是1998年推出的ORACLE8.0。

具有兼容性，可移植性，可联结性，高生产率。

还具有以下特点：(1)名符其实的大型数据库：ORACLE建立的数据库，最大数据量可达几百GB；(2)共享SQL和多线索服务器体系结构：这两个特性的结合，减少ORACLE的资源占用，增强处理能力，能支持成百甚至上千个用户。

(3)跨平台能力：ORACLE数据库管理系统可以运行在100多个硬件和软件平台上，这一点为其它PC平台上的数据库产品所不及。

(4)分布式数据库：可以使物理分布不同的多个数据库上的数据，被看成是一个完整的逻辑数据库，尽管数据操纵的单个事务可能要运行于多处地点，但这对应用程序却是透明的，应用程序开发人员的感觉就好象所有的数据都是物理地存储在本地数据库中。

sci数据库分类科学数据库（Sci）是科研人员重要的信息资源，提供了大量的学术文献、论文和研究数据。

由于Sci数据库海量且种类繁多，科研人员需要根据自己的研究领域和需求，选择适合自己的数据库进行查阅和检索。

本文将对Sci数据库进行分类，并简要介绍每个分类下的典型数据库。

一、综合类数据库综合类数据库汇总了多个学科领域的学术文献和研究成果，包含了跨学科研究的信息资源。

常见的综合类数据库有Web of Science（科学引文索引）、Scopus（索引数据库）等。

这些数据库涵盖了各个学科领域的学术期刊、会议论文和专利文献，可提供广泛而全面的研究信息。

二、学科类数据库学科类数据库主要针对某一学科领域的学术研究，提供该领域内的文献和数据资源。

常见的学科类数据库有PubMed（医学）、IEEE Xplore（电子与计算机科学）、ACM Digital Library（计算机科学）等。

这些数据库聚焦于特定学科领域，为研究者提供了深入和专业的信息支持。

三、地区类数据库地区类数据库主要收录某个特定地理区域的学术文献和研究成果。

例如中国知网（CNKI）是中国学术资源最全面的学术库之一，汇集了来自中国的学术期刊、硕博论文、会议论文等。

这些数据库有助于研究者深入了解特定地区的学术动态和发展趋势。

四、专业类数据库专业类数据库是围绕某个特定专业领域的研究内容提供信息资源。

例如Chemical Abstracts（化学摘要）、MathSciNet（数学文献）、Engineering Village（工程学）等。

这些数据库涵盖了特定专业领域的文献和数据，对研究者进行深入和具体的学术支持。

五、数字图书馆类数据库数字图书馆类数据库提供了大量的电子图书和在线文献资源。

例如国家图书馆数字化资源系统、IEEE Explore、SpringerLink等。

这些数据库收录了众多出版商和图书馆提供的电子图书和学术文献，为研究者提供了广泛的在线阅读和学术引用服务。

数据库的种类有哪些？数据库共有3种类型，分别为：关系数据库、⾮关系型数据库和键值数据库。

1、关系数据库常见的关系数据库有：MySQL：免费的数据库系统。

被⼴泛⽤于中⼩型应⽤系统。

体积⼩、速度快、总体拥有成本低，开放源代码。

2008年被SUN收购，2009年SUN被Oracle收购。

SQL Server：Microsoft的产品。

软件界⾯友好、易学易⽤，在操作性和交互性⽅⾯独树⼀帜。

Oracle数据库：⽬前⽐较成功的关系型数据库管理系统。

运⾏稳定、功能齐全、性能超群、技术领先。

主要应⽤在⼤型的企业数据库领域。

PostgreSQL：加州⼤学伯克利分校以教学⽬的开发的数据库系统，⽀持关系和⾯向对象的数据库，属于⾃由数据库管理系统。

DB2：IBM的产品。

此外还有：MariaDB（MySQL的代替品，英⽂维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、Microsoft Access、Google Fusion Tables、FileMaker、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。

⼏乎所有的数据库管理系统都配备了⼀个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、⾮关系型数据库（NoSQL）BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。

3、键值（key-value）数据库Apache Cassandra（为Facebook所使⽤）：⾼度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

扩展：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。

主流数据库种类特点一、关系型数据库（RDBMS）关系型数据库是以关系模型为基础，采用表（table）的形式存储数据，并通过关系运算对数据进行操作和管理。

常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。

特点：1.数据的结构化：关系型数据库需要事先定义数据表的结构，即表中的字段和字段类型，确保数据的结构化、一致性和完整性。

2.强大的功能：关系型数据库提供了丰富的SQL语言和事务支持，能够实现复杂的数据操作和查询，保证数据的一致性和可靠性。

3.ACID特性：关系型数据库遵循ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，保证数据的完整性和可靠性。

4.可扩展性有限：关系型数据库扩展性相对有限，需要对数据表进行拆分和分布式部署来实现大规模数据存储和处理。

二、非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库也被称为NoSQL（Not Only SQL），是针对传统关系型数据库的局限性而出现的一种新型数据库，适用于大规模分布式系统和海量数据的存储和处理。

常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Redis、Cassandra等。

特点：1.非结构化数据存储：非关系型数据库可以存储非结构化或半结构化的数据，不需要严格的表结构定义，能够存储各种类型的数据，如文档、键值对、图等。

2.高可扩展性：非关系型数据库采用分布式架构，能够通过数据的分片和复制技术实现高可扩展性，适用于大规模分布式系统和高并发访问场景。

3.灵活性和高效性：非关系型数据库放宽了数据一致性和事务支持的要求，提高了数据的读写效率和吞吐量，并且能够根据应用需求进行灵活的数据模型设计。

4. CAP定理：非关系型数据库根据应用场景的需求可以在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）之间做出选择，即CAP定理。

三、新一代数据库新一代数据库是指在关系型数据库和非关系型数据库的基础上，结合了二者的优势，加上新的技术和理念而产生的一类数据库。