数据库的种类有哪些？

SQlite是关系型数据库。SQlite是D.RichardHipp建立的公有领域项目，作为一款遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它的设计目标是嵌入式的，而且已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如 Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。工作原理：不像常见的客户-服务器范例，SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程，而是连接到程序中成为它的一个主要部分。所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用。这在消耗总量、延迟时间和整体简单性上有积极的作用。整个数据库（定义、表、索引和数据本身）都在宿主主机上存储在一个单一的文件中。它简单的设计是通过在开始一个事物的时候锁定整个数据文件而完成的。

MySQL。属于关系型数据库管理系统的是MySQL，MySQL是一个关系型数据库管理系统，在web应用方面，MySQL是最好的关系型数据库管理系统应用软件之一。

不对。关系型数据库使用表格的形式来组织和存储数据，并通过定义表之间的关系来建立数据之间的联系，支持复杂的数据关系和事务处理，用于存储和管理具有相关性的数据。

mysql是关系型数据库。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统（RDBMS）之一。MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言：结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

access数据库的类型是关系数据库。1，一个数据库管理系统可以定义为关系系统，它至少支持关系数据结构及选择、投影和连接运算，这是对关系数据库系统的最低要求。2，Microsoftaccess是Microsoftoffice组件中重要的组成部分，是目前较为流行的关系数据库管理系统。access把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起，它具有大型数据库的一些基本功能，支持数据处理功能，具有更多用户管理功能，支持数据压缩、备份和恢复功能，能够保证数据的安全性。

层次:优点是实体间联系是固定的,有良好的完整性支持,对具有一对多的层次关系的部门描述自然、直观、容易理解，缺点是对查入和删除操作限制比较多，查询子女结点必须通过双亲节点，命令趋于程序化。网状：优点是更为直接的描述现实世界，有良好的性能，存取效率较高，缺点是结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构越来越复杂，不利于用户掌握，其DDL，DML语言复杂，用户不容易使用。关系：优点是建立在严格的数学概念的基础上，概念单一，实体与实体间的联系都用关系表示，故其数据结构简单、清晰，存取路径对用户透明，故有更高的数据独立性和更好的安全保密性。缺点是查询效率不如非关系型数据库，故必须对查询进行优化，增加了开发数据库管理系统的难度。

access是什么类型的数据库1、Aess数据库类型是关系型数据库。数据库的类型：数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。2、Access是一种传统的桌面型关系数据库，数据库是有结构的数据集合，它与一般的数据文件不同，是一串文字或数字流。数据库中的数据可以是文字、图象、声音等。3、关系型数据库管理系统。Access是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），由微软公司开发和维护。它是一种桌面应用程序，能够在Windows操作系统上运行，被广泛用于小型企业和个人使用的数据库处理中。4、Access数据库类型是关系型数据库。数据库的类型：数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。5、Access是一种关系型数据库管理系统，其主要特点如下：（1）存储方式单一Access管理的对象有表、查询、窗体、报表、页、宏和模块，以上对象都存放在后缀为（.mdb）的数据库文件种，便于用户的操作和管理。ACCESS的数据库类型是什么?1、Aess数据库类型是关系型数据库。数据库的类型：数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。2、Access数据库类型是关系型数据库。数据库的类型：数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。3、Access数据库的类型为关系数据库。MicrosoftOfficeAccess为由微软发布的关系数据库管理系统。access有强大的数据处理、统计分析能力，利用access的查询功能，可以方便地进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。4、access2010的数据库类型是关系数据库。access是由微软发布的关系数据库管理系统，是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。5、access数据库属于关系模型数据库。MicrosoftOfficeAccess是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了MicrosoftJetDatabaseEngine和图形用户界面两项特点，是MicrosoftOffice的系统程序之一。Access数据库的类型是关系数据库吗?Aess数据库类型是关系型数据库。数据库的类型：数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。access的数据库类型是：关系型数据库。Access是由微软发布的关系数据库管理系统；它可处理字段、关系和规则的复杂计算，以便您能够集中精力处理项目。Access数据库类型是关系型数据库。数据库的类型：数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。access数据库的类型是关系数据库。Microsoftaccess是Microsoftoffice组件中重要的组成部分，是目前较为流行的关系数据库管理系统。access把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起。access2010的数据库类型是关系数据库。access是由微软发布的关系数据库管理系统，是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。ERP的数据模版有哪些？ERP的基本模块有采购、财务和会计、人力资源管理、制造、订单管理、供应链管理、ERP分销模块、CRM、电子商务、库存管理和仓库管理。每个模块都旨在满足特定的业务需求。ERP模块确保数据集中在一个平台上，帮助员工轻松完成任务。ERP里面会有以下模块：基本资料物仓管理货仓管理仓库报表物控管理业务管理技术品质生产管理外协管理财务管理综合报表系统维护。虽然表达的方式不尽相同，但是所涵盖的内容是一样的。ERP是将企业所有资源进行整合集成管理，简单的说是将企业的三大流：物流，资金流，信息流进行全面一体化管理的管理信息系统。销售管理子系统通过销售管理子系统，可输入客户的订单、销货，通过ERP，可查询以往历年的销售记录，包括客户名称、合同号、产品名称、数量、商品价格等等，并可自动计算总的销货数据。关于accesS2016以下说法错误的是关于Access数据类型的说法中，错误的是：OLE对象的长度是不固定的。温馨提示：以上信息仅供参考。应答时间：2021-04-22，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。在下面关于Access数据类型的说法是：文本型字段的长度固定为255个字符，文本型不是固定的，最大是255个字符。长度最多只能为64个字符。可以包含字母、数字、空格及特殊的字符（除句号(.)、感叹号(！)、重音符号(`)和方括号([])之外）的任意组合。字段名称不能与表中其他任何字段的名称重复。access数据库2016需要付费么1、acess数据可以和一般的空间共享，不需要单独购买。只要支持aspphp等动态脚本，你运行access数据库就正常。主机你可以看下真如互联的，他们的双线和海外主机还不错，售后蛮好的。2、不需要的，Access是一个绿色软件，它是免费的，可以随便用，没有版权问题。3、access引擎不需要买。access引擎是免费的。Access2013是Access的最新版本，只能在win7及以上系统上使用。微软officeAccess是微软发布的关系数据库管理系统。4、MicrosoftOfficeAccess官方版无需成为开发人员即可创建和共享应用完美桌面数据库Access不仅是一种创建桌面数据库的方式。它还是一种易于使用的工具，可用于创建帮助你运营企业的应用程序。5、access免费永久激活方法如下。需要在office中国access通用平台账号。在office中国access通用平台登录。在office中国access通用平台中获取激活码。access登录之后使用激活码。6、Access是一个计算机工具，是一套数据库。Access全称是MicrosoftOfficeAccess，是由微软发布的关系数据库管理系统，是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。

sql server系统数据库有master,存储系统信息，model:存储用户数据库的模版信息，msdb:存储自动信息，tempdb:临时数据库

数据库分很多种，主流的有甲骨文的ORACAL，IBM的DB2，还有微软的SQLServer,免费的网上可以下载的MYSQL，也挺好用的。

免费的 mysql sqlserver 这些做稍大一点规模的网站都可以access 这个做些小的企业站没有问题oracle IBM等，都是花钱的，

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。 NoSQL数据库大致分为5种类型1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapReduce查询，以及一个使用HTTP的API。（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。

1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。 2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。 3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。 4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。 上面是基于单表操作的数据量，你看着选。 简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下： 小巧灵活sqlite 这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松操作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的操作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了： 专业强大mysql 这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用： 免费开源postgresql 这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错： 当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。 最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。 如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。 最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观，操作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。 二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择 作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下： 1.MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。 2.MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。 3.MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。 希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶] Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。 遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！ 现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？ MySQL数据库，90%的企业都会选择它 数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。 如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了； 如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库； 不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。 为什么这么说？ 因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。 这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。 加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。 因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。 虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？ 别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。 比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式） 云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？ 1. 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。 2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好） 3. 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。 4. 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。 内嵌的MySQL数据库是否可靠 云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。 通过它，你将解决以下问题： 复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用...... 你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。 它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。 而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。 没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。 不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。 数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！ 正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。 篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。 免费 的软获取方式在下方： 数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！ 题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。 1.Access。 2.Excel。 3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。 如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。 还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多 这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面操作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。 个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。

1.建表create table 运动员(运动员编号 varchar(4) primary key ,运动员姓名 nvarchar(10) not null,运动员性别 nvarchar(1),所属系别 nvarchar(20) not null)create table 项目(项目编号 varchar(4) primary key,项目名称 nvarchar(20),项目比赛地点 nvarchar(50))create table 成绩(运动员编号 varchar(4) references 运动员(运动员编号) , 项目编号 varchar(4) references 项目(项目编号) , 积分 int ,primary key (运动员编号,项目编号) )2.插入数据insert into 运动员 values ("1001", "李明","男","计算机系")insert into 运动员 values ("1002", "张三","男","电信学院")insert into 运动员 values ("1003", "李四","男","计算机系")insert into 运动员 values ("1004", "王二","男","物理学院")insert into 项目 values ("x001","男子五千米","一操场")insert into 项目 values ("x002","男子标枪","二操场")insert into 项目 values ("x003","女子三千米","一操场")insert into 成绩 values ("1001", "x001",6)insert into 成绩 values ("1002", "x001",4)insert into 成绩 values ("1003", "x001",2)insert into 成绩 values ("1001", "x003",4)insert into 成绩 values ("1002", "x003",6)3.查询(1)select a.项目名称 from 项目 a left join 成绩 b on a.项目编号 =b.项目编号 where b.项目编号 is null(2)select c.项目名称 from 运动员 a,成绩 b,项目 c where a.所属系别 ="电信学院" and a.运动员编号 =b.运动员编号 and b.项目编号 =c.项目编号 (3)select a.运动员姓名 from 运动员 a where a.运动员编号 in (select top 1 b.运动员编号 from 成绩 b,项目 c where b.项目编号 =c.项目编号 and c.项目名称 ="男子五千米" order by b.积分 desc )4.违禁　修改update a set a.积分 =0 from 成绩 a,运动员 b where a.运动员编号 =b.运动员编号 and b.运动员姓名 ="张三"说明：这里面有很多地方，如果用代号会更明确，代码更少。如实际应用时，处罚张三，会先知道他的编号，就只要这样写:update a set a.积分 =0 from 成绩 a where a.运动员编号 ="1002"

在关系数据库中有型和值两种类型结构。关系模式是型，关系是值，关系模式是对关系的描述。描述一个关系需要从以下两个方面来定义：第一方面，关系实质上是一个二维表，表的每一行为一个元组，每一列为一个属性。一个元组就是该关系所涉及的属性集的笛卡儿积的一个元素。关系是元组的集合，因此关系模式必须指出这个元组集合的结构，即它由哪些属性构成，这些属性来自哪些域，以及属性与域之间的映象关系。第二方面，一个关系通常是由赋予它的元组语义来确定的。元组语义实质上是一个n目谓词（n是属性集中属性的个数）。凡使该n目谓词为真的笛卡儿积中的元素（或者说凡符合元组语义的那部分元素）的全体就构成了该关系模式的关系。1.3.1关系数据库基本概念关系数据中，关系模式涉及众多概念、术语，初学者对这方面不容易把握与理解，以下用通俗易懂的语言来对这些概念及术语作简单的介绍。1.关系关系（Relation）是指数据库中实体的信息，也就是数据库中二维表的数据。一个关系就是一个数据库表的值，表中的内容是对应关系模式在某个时刻的值，称为一个关系。例如，关系A表示数据库有一张名字为A的数据表所记录的所有数据。关系数据库中每一个关系都具有以下六方面的性质：（（1)列是同质的。即每一列中的分量为同一类型的数据，来自同一个域。（2）不同的列可出自同一个域，称其中的每列为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名。（3）列的顺序无所谓。即列的次序可以任意交换。（4）任意两个元组不能完全相同。（5）行的顺序无所谓。即行的次序可以任意交换。（6）分量必须取原子值。即每一个分量都必须是不可分的数据库属性。2.模式模式（Schema）是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图，也称逻辑模式。有以下几方面性质：（（1)一个数据库只有一个模式。（2）模式是数据在逻辑级上的视图。（3）以某一种数据模型为基础。定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构，包括数据项的构成、名字、类型、取值范围等，而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系。3.关系模式关系模式（RelationSchema）描述的是与关系相对应的二维表的表结构，即关系中包含哪些属性，属性来自哪些域，以及与域之间的映象关系。关系模式与关系的区别：（（1)关系模式描述了关系数据结构和语义，是关系的型。而关系是一个数据集合，是关系模式的值，是关系模式的一个实例。（2）关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的，而关系是动态的、随时间不断变化的，因为数据库操作会不断地更新数据库中的数据。4.元组元组（Tuple）是关系数据库中的基本概念，一个关系表中的每行就是一个元组。也就是说数据库表中的每条记录都是一个元组，表结构的每列就是一个属性，在二维表里，元组也称为记录。元组可表示一个关系或关系之间的联系。一般情况下，一个关系数据表中的每条记录均有一个唯一的编号（记录号），这个编号也叫元组号。5.码码（Key）是关系数据库系统中的基本概念。所谓码，就是能唯一标识实体的属性集，是整个属性集，而不是单个属性。在关系数据库中，码包括多种类型，如超码、候选码和主码。（（1)超码（SuperKey）。超码是一个或多个属性的集合，这些属性可以在一个实体集中唯一地标识一个实体。如果K是一个超码，那么K的任意超集也是超码，也就是说如果K是超码，那么所有包含K的集合也是超码。例如，学生是一个实体，则学生的集合是一个实体集，而超码用来在学生的集合中区分不同的学生。假设学生（实体）具有多个属性：学号，身份证号，姓名，性别。因为通过学号可以找到唯一一个学生，所以{学号}是一个超码，同理{学号，身份证号}、{学号，身份证号，姓名}、{学号，身份证号，姓名，性别}、{身份证号}、{身份证号，姓名}、{身份证号，姓名，性别}也是超码。在这里，因为不同的学生可能拥有相同的姓名，所以姓名不可以区别一个学生，即{姓名}不是一个超码，{性别}、{姓名，性别}也不是。（2）候选码（CandidateKey）。候选码是可以唯一标识一个元组的最少的属性集合。候选码是从超码中选出的，因此候选码也是一个或多个属性的集合。因为超码的范围太广，很多是无用的，所以候选码是最小超码，它们的任意真子集都不能成为超码。例如，如果K是超码，那么所有包含K的集合都不能是候选码；如果K，J都不是超码，那么K和J组成的集合{K，J}有可能是候选码。虽然超码可以唯一标识一个实体，但是可能大多数超码中含有多余的属性，所以需要候选码。例如学生表，学生（学号，姓名，年龄，性别，专业），其中的学号是可以唯一标识一个元组，所以学号可以作为候选码。既然学号都可以作候选码，那么学号和姓名这两个属性的组合就可以唯一区别一个元组。此时的学号可以成为码，学号和姓名的组合也可以成为码，但是学号和姓名的组合不能成为候选码，因为即使去掉姓名属性，剩下的学号属性也完全可以唯一地标识一个元组。也就是说，候选码中的所有属性都是必需的，缺少任何一个属性，都不能唯一标识一个元组。（3）主码（PrimaryKey）。主码是从多个候选码中任意选出一个作为主键，这个被选中的候选码就称为主码。如果候选码只有一个，那么候选码就是主码。虽然说主码的选择是比较随意的，但在实际开发中还是需要一定的经验，不然开发出来的系统会出现问题。一般来说，主码都应该选择那些从不或者极少变化的属性。例如，在一个职工实体中，职工（职工号，姓名，入职时间，部门，岗位，工资，职级，工龄，电话），职工号可以用来唯一确定实体中的一个元组，所以职工号是一个候选码。如果实体属性——姓名、入职时间、部门三者组合也能唯一地确定一个元组，则（姓名，入职时间，部门）也是一个候选码。在上述两个候选码中任选一个均可作为职工实体的主码，一般来说直接选择职工号作为实体的主码是最为简单方便的。1.3.2关系模式的定义关系是数据库二维表中的数据记录，关系模式是数据库二维表的表结构，关系是动态的，关系模式是静态的。关系模式可由六个元素来描述，分别是R、U、D、dom、I、F。其中，R为关系的名称；U为组成该关系的属性名的集合；D为U集合中属性的域集合；dom为属性集U向域集D的映射；I为完整约束集合；F为属性间数据的依赖关系集合。一个关系模式通常表示为R（U，D，dom，I，F），也可以忽略其他元素，直接简化为R（U）或R（A1，A2，A3，…，An），其中A1，A2，A3，…，An为属性名。例如，在一个选课模块中，包含“学生”“课程”“选修”等关系实体。“学生”实体的属性有SNO（学号）、SNAME（姓名）、AGE（年龄）、SEX（性别）、SDEPT（系部），其中“学号”为主键；“课程”实体的属性有CNO（课程号）、CNAME（课程名称）、CDEPT（系部）、TNAME（教师），其中“课程号”为主键；“选修”实体的属性有GRADE（成绩）、SNO（学号）、CNO（课程号），其中“学号”和“课程号”为联合主键。学生和课程之间是多对多的关联关系，即一个学生可以同时选修多门课程，一门课程也可以同时被多个学生选修。这种多对多的关联关系可以通过“选修”关系实体作为中间桥接实体，变成两个一对多的实体关联关系，如图所示。图学生选课实体66037833981从图的实体关系图中可以得到选课模块的实体关系模式集——学生关系、课程关系、选修关系，具体关系模式如下：学生关系模式Student（SNO，SNAME，AGE，SEX，SDEPT）；课程关系模式Course（CNO，CNAME，CDEPT，TNAME）；选修关系模式StudentCourse（SNO，CNO，GRADE）。对以上定义的三个关系模式实例化，插入初始化数据后，可得到学生、课程、选修三个关系的实例，如图所示。图中矩形框圈住部分为选课模块中的关系模式（表结构）；椭圆框圈住部分为选课模块中的关系（数据）。整个选课模块的表环境由关系模式与关系两部分共同组成，缺一不可。关系模式的分解标准关系模式的规范化过程实际上就是关系模式的“分解”过程，即把逻辑上独立的信息放在独立的关系模式中。分解是解决数据冗余的主要方法，也是规范化的一条原则——关系模式有冗余问题就要分解。数据库设计者在进行关系数据库设计时，应参照模式规范化理论，尽可能使数据库模式保持高的标准。一般尽量把关系数据库设计成巴斯u2212科德范式（BCNF）的模式集，如果设计成巴斯u2212科德范式（BCNF）模式集时达不到保持函数依赖的标准，那么只能降低要求，设计成第三范式（3NF）的模式集，以达到保持函数依赖和无损分解的基本要求。学生、课程、选修三个关系的实例660378300231.分解的定义一个关系模式可以分解成众多子关系模式，分解方式不同，得到的子关系模式也不同。关系模式的分解是指把某一个关系模式按照某一种方式进行分解得到的所有子关系模式。如关系模式R按照某一种方式分解，可以得到一个关系集ρ={R1，R2，…，Rn}。其中属性集U=U1∪U2∪…∪Un，并且不能存在Uiu2286Uj，1≤i，j≤n。函数依赖关系集F=F1∪F2∪…∪Fn，其中F1，F2，…，Fn是F在U1，U2，…，Un上的投影。2.分解的标准把低级的关系模式分解成高级的关系模式的方法不是唯一的，只要能够保证分解后的关系模式与原关系模式等价，就是一个完整、标准的分解方法。关系模式的标准分解方法应同时达到以下两方面的要求：（（1)分解具有无损连接性。（2）分解要保持函数依赖性。具有无损连接性的分解保证信息不会丢失，但无损连接不一定能解决插入异常、删除异常、修改复杂、数据冗余等问题，如要解决这些问题，则要考虑更高的关系数据范式理论原则。

什么是关系，请数据就是两个人比较好的关系箱蜜桔这样的以前的。

大的分类有关系型数据库与非关系型数据库。按照存储位置划分有远程数据库与本地数据库。数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的电脑类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类，例如，同时支持多种查询语言。——摘自<维基百科>

1、无法引用对象。举个例子，“小张的领导是小王”。这就包含了属性值为对象的情况。小张作为一个对象，他的其中一个属性，即领导，其值为小王。在这里，小王不是仅指“小王”两个汉字，而是小王这个人，即另一个对象。而我们所说的，“那个人的名字叫小王”，这句话也有“小王”两个汉字，这两个汉字才是真正的两个字符。在关系型数据库中，通过SQL语言或视图可以表达属性值为对象的这个意思。但数据库本身并不能表达出来，需要人为设定，如果数据库设计者忘记了当初的设定，那数据库里的内容就失去含义了。我们需要的是一个本身能进行更复杂表达的数据组织方法。如果是在编程语言中，一个对象可以将其地址赋给变量，能够直接描述对象与对象的关系。2、相对固定的概念分类。学过哲学的人可能知道，意识是物质的反映，我们总是倾向于把同类的东西归纳到一起，从而发现规律。在编程中，我们的归纳行为就是定义class。但大自然的复杂性是无穷的，我们只能在有限程度上认识和归纳。也许今天相类似的东西，到了明天，就显现出差异了，就需要区分开了。这随着我们认识水平的提高和事物的动态变化一定会发生。当变化发生时，数据库的一部分就只能重新设计，一个表需要拆分为两个表。这种变动会导致一系列的变化，程序、界面、文档、教程。这是耗费不起的。关系数据库对世界认知的相对固定性与世界的动态性有些不合时宜。如此说来，以JavaScript为代表的动态脚本语言就解决了这一问题，可以随着世界的变化随意定义属性。3、相对固定的关系。作为实体，我们可以设置不同的二维表结构，可以存放各种各样的实体，但关系的表达取决于设计者的认识。也就是说，是人为设定的关系。而我们需要的是更为自然的关系，不用设定，他就在那儿。就好像两个人结婚了，那双方亲戚中原来毫无关系的人，一下就有了姻亲的关系是一个道理。关系数据库需要SQL或视图(本质也是SQL)来定义和描述关系，不能随需要变化。

关系模型的具体存储方式:　　(1)数值存储方式　地理实体以数值存储模型存放时，空间数据存储在几何表中，特征表的几何列存储指向几何表的指针。每一个地理实体的空间数据由一系列坐标对来描述，其坐标值用数值类型来存储。如果坐标对数超过了几何表中的定长坐标对数时，就分行存储。　　　　(2)二进制存储方式　地理实体的空间数据以二进制形式(BLOB)存储在几何表中，每一个地理实体只对应几何表中的一行。　　　　而对象关系模型是对关系模型的扩展，具有面向对象的更加丰富的类型系统，允许用户定义结构类型的复杂字段类型。它有标准数据类型描述某类(点、线、面)地理实体的属性，由函数描述其方法，从而形成对象，任一地理实体即可通过对象的实例来存储。在Oracle 8i以后版本的Spatial Option中就使用了对象关系模型这一解决方案。 具体看 关系数据库存储空间数据模型与结构分析The Research of Database-based Storage for Spatial Data毛先成，彭华熔(中南大学地学与环境工程学院，长沙410083)http://jerry429.bokee.com/3013745.html

不属于关系数据库的有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j；其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。非关系型数据库就是不需要依赖现实生活中的具体模型就可以出数据库及表.比较灵活便利。非关系型数据库具有格式灵活,成本低,查询快,高性能,高扩展的优点。实际开发中通常将关系型数据库和非关系型数据库结合使用,不同非关系型数据库具体应用场景不同.

层次:优点是实体间联系是固定的,有良好的完整性支持,对具有一对多的层次关系 的部门描述自然、直观、容易理解，缺点是对查入和删除操作限制比较多，查询子 女结点必须通过双亲节点，命令趋于程序化。 网状：优点是更为直接的描述现实世界，有良好的性能，存取效率较高，缺点是结构 比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构越来越复杂，不利于用户掌握， 其DDL，DML语言复杂，用户不容易使用。 关系：优点是建立在严格的数学概念的基础上，概念单一，实体与实体间的联系都用 关系表示，故其数据结构简单、清晰，存取路径对用户透明，故有更高的数据独立性和 更好的安全保密性。缺点是查询效率不如非关系型数据库，故必须对查询进行优化，增 加了开发数据库管理系统的难度。

第一章 数据库基础知识本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。第一节：信息，数据与数据处理一、 信息与数据：1、 信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值2、 数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。3、 数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。二、 数据处理与数据管理技术：1、 数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。2、 数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。3、 数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。4、 数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。第二节：数据库技术的发展一、 数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段：1、 层次型和网状型： 代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。2、 关系型数据型库： 目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。3、 第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。二、 数据库技术的发展趋势：1、 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。2、 数据库技术与多学科技术的有机组合：3、 面向专门应用领域的数据库技术三、 数据库系统的组成：数据库系统（DBS）是一个采用数据库技术，具有管理数据库功能，由硬件、软件、数据库及各类人员组成的计算机系统。1、 数据库（DB）：数据库是以一定的组织方式存放于计算机外存储器中相互关联的数据集合，它是数据库系统的核心和管理对象，其数据是集成的、共享的以及冗余最小的。2、 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是维护和管理数据库的软件，是数据库与用户之间的界面。作为数据库的核心软件，提供建立、操作、维护数据库的命令和方法。3、 应用程序：对数据库中数据进行各种处理的程序，由用户编写。4、 计算机软件：5、 计算机硬件：包括CPU、内存、磁盘等。要求有足够大的内存来存放操作系统、数据库管理系统的核心模块以及数据库缓冲；足够大的磁盘能够直接存取和备份数据；比较主的通道能力；支持联网，实现数据共享。6、 各类人员。四、 数据库系统的特点：1、 数据共享：2、 面向全组织的数据结构化：数据不再从属于一个特定应用，而是按照某种模型组织成为一个结构化的整。它描述数据要身的特性，也描述数据与数据之间的种种联系。3、 数据独立性：4、 可控数据冗余度：5、 统一数据控制功能：数据安全性控制：指采取一定的安全保密措施确保数据库中的数据不被非法用户存取而造成数据的泄密和破坏；数据完整性控制：是指数据的正确性、有效性与相容性。并发控制：多个用户对数据进行存取时，采取必要的措施进行数据保护；数据恢复：系统能进行应急处理，把数据恢复到正确状态。Record）：又称为结点，由若干个数据项组成，用于描述一个对象；3、 文件（File）：由若干个记录组成；4、 数据库（Data Base）：由逻辑相关的文件组成。二、 数据模型：数据的组织形式称为数据模型，它决定 数据（主要是结点）之间联系的表达方式。主要包括层次型、网状型、关系型和面向对象型四种。层次型和网状型是早期的数据模型，又称为格式化数据系统数模型。以上四种模型决定了四种类型的数据库：层次数据库系统，网状数据库系统，关系型数据库系统以及面向对象数据库系统。目前微机上使用的主要是关系型数据库。1、 层次型：是以记录为结点的有向树；图如教材P7图1--22、 网状型：树的集合，它的表示能力以及精巧怀强于层次型，但独立性下降。3、 关系型：在关系型中，数据被组织成若干张二维表，每张表称为一个关系。一张表格中的一列称为一个“属性”，相当于记录中的一个数据项（或称为字段），属性的取值范围称为域。表格中的一行称为一个“元组”，相当于记录值。可用一个或若干个属性集合的值标识这些元组，称为“关键字”。每一行对应的属性值叫做一个分量。表格的框架相当于记录型，一个表格数据相当于一个同质文件。所有关系由关系的框架和若干元组构成，或者说关系是一张二维表。关系型的特点：描述的一致性；可直接表示多对多关系；关系必须是规范化的；关系模型建立在数学概念基础上。4、 面向对象型：主要采用对象和灯的概念。第四节：关系型数据库一、 关系型数据库的发展：1、 数据库产品种类繁多：像dBASE，FoxBASE，Clipper，Paradox，Acess等。2、 采用SQL语言：SQL（Structured Query Language）“结构化查询语言”，是通用的关系型数据库操作语言，可以查询、定义、操纵和控制数据库。它是一种非过程化语言。3、 支持面向对象的程序设计：4、 提供良好的图形界面和窗口；5、 支持开放的客户机/服务器和分布式处理；6、 提供新一代的数据库管理系统开发工具：支持GUI（图形界面）、ODBC（开放数据库连接）、OLE（对象的链接与嵌入）、DLL（动态链接）等。二、 关系型数据库管理系统（RDBMS）及其产品：主要著名的关系型数据库产品有Oracle、Sybase、Informix、DB2、Inges、Paradox、Access、SQL Server等。数据库应用系统开发工具是PowerBuilder和Delphi。

1.OracleOracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言，支持多种数据类型，提供面向对象存储的数据支持，具有第四代语言开发工具，支持Unix、Windows NT、0S/2、Novell等多种平台。除此之外，它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成，也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。2.SQL ServerSQL即结构化查询语言（Structured Query Language，简称为SQL）。SQL Server最早出现在1988年，当时只能在0S/2操作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000，该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种操作系统之上，是支持客户机／服务器结构的数据库管理系统，它可以帮助各种规模的企业管理数据。随着用户群的不断增大，SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQLServer的数据库搜索引擎，可以在绝大多数的操作系统之上运行，并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQLServer己经成为应用最广泛的数据库产品之一。由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的操作，而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制，以及SQL语言，所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。3.Sybase1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase，能运行于0S/2、Unix、Windows NT等多种平台，它支持标准的关系型数据库语言SQL，使用客户机/服务器模式，采用开放体系结构，能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访操作。技术先进、性能优良，是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Too1Set和接口软件Sybase Client/Server Interface组成，还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。4.DB2DB2是基于SQL的关系型数据库产品。20世纪80年代初期DB2的重点放在大型的主机平台上。到90年代初，DB2发展到中型机、小型机以及微机平台。DB2适用于各种硬件与软件平台。各种平台上的DB2有共同的应用程序接口，运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域，以金融系统的应用最为突出。5.AccessAccess是在Windows操作系统下工作的关系型数据库管理系统。它采用了Windows程序设计概念，以Windows特有的技术设计查询、用户界面、报表等数据对象，内嵌了VBA（全称为Visual Basic Application）程序设计语言，具有集成的开发环境，Access提供图形化的查询工具和屏幕、报表生成器，用户建立复杂的报表、界面无需编程和了解SQL语言，它会自动生成SQL代码。Access被集成到office中,具有office系列软件的一般特点，如菜单、工具栏等。与其他数据库管理系统软件相比，更加简单易学，一个普通的计算机用户，没有程序语言基础，仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一点是，Access的功能比较强大，足以应付一般的数据管理及处理需要，适用于中小型企业数据管理的需求。当然，在数据定义、数据安全可靠、数据有效控制等方面，它比前面几种数据产品要逊色不少。

access的数据库类型是：关系型数据库。Access是由微软发布的关系数据库管理系统；它可处理字段、关系和规则的复杂计算，以便您能够集中精力处理项目。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，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，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。关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。每个表格(有时被称为一个关系)包含用列表示的一个或更多的数据种类。每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。

关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。优点：1、易于维护：都是使用表结构，格式一致；2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询；3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。缺点：1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写；2、固定的表结构，灵活度稍欠；3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。二、非关系型数据库非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。优点：1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；3、高扩展性；4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。缺点：1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；2、无事务处理；3、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。非关系型数据库的分类和比较：1、文档型2、key-value型3、列式数据库4、图形数据库

相当于你体检：要填的表就是数据表。表里的格的名字就是字段。你的信息就是记录。它们的关系就是包含与被包含的关系。

哈哈，表格型数据库。关系型，当然就是关于这个表与表之间的关系，相互依赖关系，来减少冗余，比如：主外键关系为了复合设计数据库所谓的三范式，而这样命名的。对于大数据量是很有必要的，一个字符串倒没有多大，但是海量数据的话，则很占用硬盘空间，不利于部署转移。数据库三范式了解：第一范式：http://baike.baidu.com/view/176725.htm 第二范式：http://baike.baidu.com/view/176736.htm 第三范式：http://baike.baidu.com/view/176738.htm 为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。

1、存储引擎：MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。2、索引设计：索引和表一般要创建在不同的表空间中，以提高IO性能。因为索引不会在空值上生效，所以如果某列有空值且希望建立索引，那么可以考虑建立组合索引(colName, 1)。3、sql优化器（商业数据库竞争的核心）：由于移动设备的资源限制，嵌入式移动数据库一般和应用系统集成在一起，作为整个应用系统的前端而存在，而它所管理的数据集可能是后端服务器中数据集的子集或子集的副本。4、事务管理与并发控制：在事务处理中，一旦某个操作发生异常，则整个事务都会重新开始，数据库也会返回到事务开始之前的状态，在事务中对数据库所做的一切操作都会取消。事务要是成功的话，事务中所有的操作都会执行。5、容灾与恢复技术：基于数据同步复制技术，通过实时同步I/O，实现服务器和数据库数据从源端到目标端的持续捕获（RPO趋近于0，注：RPO=最后备份与发生灾难之间的时间，也是业务系统所允许的在灾难过程中的最大数据丢失），并且可以全自或手动创建数据恢复点，以确保数据发生错误时，恢复数据到最新的时间点。

1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。 2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。 3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。 4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。 上面是基于单表操作的数据量，你看着选。 简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下： 小巧灵活sqlite 这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松操作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的操作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了： 专业强大mysql 这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用： 免费开源postgresql 这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错： 当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。 最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。 如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。 最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观，操作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。 二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择 作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下： 1.MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。 2.MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。 3.MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。 希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶] Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。 遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！ 现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？ MySQL数据库，90%的企业都会选择它 数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。 如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了； 如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库； 不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。 为什么这么说？ 因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。 这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。 加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。 因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。 虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？ 别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。 比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式） 云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？ 1. 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。 2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好） 3. 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。 4. 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。 内嵌的MySQL数据库是否可靠 云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。 通过它，你将解决以下问题： 复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用...... 你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。 它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。 而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。 没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。 不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。 数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！ 正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。 篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。 免费 的软获取方式在下方： 数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！ 题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。 1.Access。 2.Excel。 3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。 如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。 还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多 这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面操作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。 个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。

关系型数据库是支持关系模型的数据库.

关系数据库存储模式是以关系模型为基础的数据库存储方式，它通过关系数据库管理系统（RDBMS）进行数据的管理。关系模型是目前商用数据库领域最流行的一种数据模型，其基本思想是用二维表表示实体及其联系。二维表中的每一列对应实体的一个属性，并给出相应的属性值，每一行形成一个有多种属性组成的多元组，或称元组（TUPPLE），与一个特定实体相对应。采用关系数据库存储方式，其主要特点是：（1）关系结构灵活，可满足所有用布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求。（2）关系数据还能搜索、组合和比较不同类型的数据，加入和删除数据都很方便。（3）其缺点是由于许多操作都要求在文件中顺序查找满足条件特定关系的数据，如果数据库较大，这一查找过程要花费很多时间。在早期的土地信息系统的建设中，一般采用关系型数据库来存储管理属性数据，而空间数据的管理多采用文件的方式来组织管理。主要原因一是因为关系型数据库对地理空间数据的表达能力不足；二是因为地理信息系统软件中一些数据模型和数据文件的结合很紧密。随着数据库技术的发展和地理信息系统技术的广泛应用，基于关系对象数据库的空间数据管理技术日渐成熟，出现了商用的统一存储空间数据和属性数据的软件系统，如Oracle数据库系统产品Oracle Spatial支持对空间数据的存储与管理，使用Esri的Arc SDE可用关系型数据库（RDBMS）管理空间数据。

网络数据库(NetworkDatabase)其含义有三个：①在网络上运行的数据库。②网络上包含其他用户地址的数据库。③信息管理中，数据记录可以以多种方式相互关联的一种数据库。网络数据库和分层数据库相似，因为其包含从一个记录到另一个记录的前进。与后者的区别在于其更不严格的结构：任何一个记录可指向多个记录，而多个记录也可以指向一个记录。实际上，网络数据库允许两个节点间的多个路径，而分层数据库只能有一个从父记录（高级记录）到子记录（低级目录）的路径。因此，网络数据库是跨越电脑在网络上创建、运行的数据库。网络数据库中的数据之间的关系不是一一对应的，可能存在着一对多的关系，这种关系也不是只有一种路径的涵盖关系，而可能会有多种路径或从属的关系。关系数据库，是建立在关系模...任何一个记录可指向多个记录，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作：①在网络上运行的数据库。网络数据库中的数据之间的关系不是一一对应的。实际上，网络数据库允许两个节点间的多个路径、关系完整性约束三部分组成网络数据库(NetworkDatabase)其含义有三个，可能存在着一对多的关系，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。③信息管理中，是建立在关系模型基础上的数据库。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，而可能会有多种路径或从属的关系、关系操作集合、运行的数据库，因为其包含从一个记录到另一个记录的前进，网络数据库是跨越电脑在网络上创建。因此。现如今虽然对此模型有一些批评意见，这种关系也不是只有一种路径的涵盖关系。与后者的区别在于其更不严格的结构。网络数据库和分层数据库相似，数据记录可以以多种方式相互关联的一种数据库。②网络上包含其他用户地址的数据库，并配合“科德十二定律”，而多个记录也可以指向一个记录。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，而分层数据库只能有一个从父记录（高级记录）到子记录（低级目录）的路径。关系模型由关系数据结构。关系数据库。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示，但它还是数据存储的传统标准

1/7 分步阅读1.实质。非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。2/72.价格。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库，比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费，但它需要做很多工作才能正式用于生产。3/73.功能。实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。4/7传统的SQL数据库有3个缺点许可费用昂贵不能自动Sharding严格的Schema互联网公司一般都是技术密集型的，就自己根据自己的需求搞了一套数据存储，牺牲了严格一致性，满足互联网伸缩性的要求。5/7nosql 当年是为了处理 杂乱的非结构化数据来设计的 比如 网页访问信息 那就如楼上说的 阉割了sql 的 acid 特性 这样当然快了啊 比如插入数据 相反如果是一些 交易数据 数据的安全稳定 压倒一切的时候 rdbms 就显现威力了 但是rdbms 在面对nosql的 一些挑战之后 大力优化了 对于一些 非结构化数据的支持 比如json 数据 同时rdbms 对于 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一点半点6/7非关系型数据库的优势：1. 性能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。7/7关系型数据库的优势：1. 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. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。

书上是数据模型，一切以书为准我认为dbms是只是核心软件

一、概念　在一个给定的应用领域中，所有实体及实体之间联系的集合构成一个关系数据库。关系数据库的型与值　关系数据库的型称为关系数据库模式，是对关系数据库的描述，若干域的定义，在这些域上定义的若干关系模式；　关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应的关系的集合，通常简称为关系数据库。二、分类　桌面数据库　例如Access、FoxPro和dBase等　桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。客户/服务器数据库例如SQL Server、Oracle和Sybase等　客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理。

关系型数据库与非关系型数据库的区别非关系型数据库的优势：1. 性能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. 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. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。但是近年来这两种数据库都在向着另外一个方向进化。例如：NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能的雏形，比如Couchbase的index以及MONGO的复杂查询。对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国。SQL数据库也开始慢慢进化，比如HandlerSocker技术的实现，可以在MYSQL上实现对于SQL层的穿透，用NOSQL的方式访问数据库，性能可以上可以达到甚至超越NOSQL数据库。可扩展性上例如Percona Server，可以实现无中心化的集群。虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性，但是这些特性的增加也会消弱其本来具备的优势，比如Couchbase上的index的增加会逐步降低数据库的读写性能。所以怎样构建系统的短期和长期存储策略，用好他们各自的强项是架构师需要好好考虑的重要问题。

当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。非关系数据库有Mong DB

关系型数据库和非关系型数据库的区别在于：关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。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)。按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

单一的数据结构-关系（表文件）。关系数据库的表采用二维表格来存储数据，是一种按行与列排列的具有相关信息的逻辑组，它类似于Excle工作表。一个数据库可以包含任意多个数据表。在用户看来，一个关系模型的逻辑结构是一张二维表，由行和列组成。这个二维表就叫关系，通俗地说，一个关系对应一张表。扩展资料关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。参考资料来源：百度百科-关系型数据库参考资料来源：百度百科-关系数据库

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。

数据库（Database）简称DB，是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库是由若干个相关数据的集合组成，它们被存储在计算机系统中，以便于对这些数据进行管理、处理和访问。数据库可以包含多个表格或者集合，每个表格或集合包含一组相似的数据。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。常见的数据库软件有MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等。这些软件具有管理、查询、更新、删除数据的功能，可以通过编写SQL语句来操作数据库中的数据。数据库的核心概念包括数据、表格、字段、记录和主键等。数据库的类型1、关系型数据库关系型数据库（Relational Database）是指采用关系模型来组织数据的数据库。关系模型是指将数据组织成一系列的表格，表格之间可以建立关系。关系型数据库可以通过SQL语句来操作和查询数据，是应用最广泛的一类数据库类型。2、非关系型数据库非关系型数据库（NoSQL，Not Only SQL）是指不使用传统的关系型数据库模型的数据库，它们使用其他的数据模型来组织和管理数据。非关系型数据库可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。以上内容参考：百度百科-数据库

对象数据库

数据库系统由哪几部分组成？数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。数据库系统一般由4个部分组成：(1)数据库（database，DB）是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。（2）硬件：构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。（3）软件：包括操作系统、数据库管理系统及应用程序。数据库管理系统（database management system，DBMS）是数据库系统的核心软件，是在操作系统的支持下工作，解决如何科学地组织和存储数据，如何高效获取和维护数据的系统软件。其主要功能包括：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理和数据库的建立与维护。（4）人员：主要有4类。第一类为系统分析员和数据库设计人员：系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明，他们和用户及数据库管理员一起确定系统的硬件配置，并参与数据库系统的概要设计。数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计。第二类为应用程序员，负责编写使用数据库的应用程序。这些应用程序可对数据进行检索、建立、删除或修改。第三类为最终用户，他们利用系统的接口或查询语言访问数据库。第四类用户是数据库管理员（data base administrator，DBA），负责数据库的总体信息控制。DBA的具体职责包括：具体数据库中的信息内容和结构，决定数据库的存储结构和存取策略，定义数据库的安全性要求和完整性约束条件，监控数据库的使用和运行，负责数据库的性能改进、数据库的重组和重构，以提高系统的性能。其中应用程序包含在软件范围内，是指数据库应用系统，比如开发工具、人才管理系统、信息管理系统等。

我谈一点个人的见解吧。记得之前看过一篇帖子，讲的是可能我们所说的非关系型数据库是我们翻译错了。年代久远，找不到原贴了，但是大概说的是非关系型数据库的名字叫Not Only Sql，我们简化过来就叫NoSql，所以看着就像是非关系型数据库，然后我们再顾名思义，就是数据之间没有关系的数据库，这个理解我不赞同。如果从名字上来看，我觉得可以叫做不仅仅是关系型的数据库，更为恰当，当然，我们也不能否认，这类数据库确实在数据关联之间更为自由，约束条件更少，（甚至没有），但是这并不能阻挡它的发展，以“键值对”为基础的NoSql在性能上可以说是碾压对手，大家都知道NoSql不需要经过Sql层的解析的，相比关系型数据库数据之间的高耦合性，这让它具有更高的平行扩展性，当然这方面你需要去看一下相关的知识，高耦合低聚合等等概念需要理解一下。大概就是我的理解了吧，关系型数据库就不用说了吧，我们常常用到，现在的主流数据库我们也都在接触，大到Oracle，小到Sqlite，相信你也比较熟悉，这些数据库都是支持事务和相当复杂的查询的，往往我们一条查询语句可以上百行（一子句一行）甚至上千行，这些都是NoSql做不到的，（注意我说的是一条查询语句），事务这个概念我也不多提了，这个网上就太多了，如果涉及到高并发之类的，可以多线程+事务，效率更高一些。最后再补两句，好像现在的NoSql数据库的发展趋势很微妙，描述在往一些关系型数据库的基础模型延伸。

常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。1、MySQLMySQL是目前最受欢迎开源的SQL数据库管理系统，与其他的大型数据库Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL虽然有它的不足之处，但丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于个人或中小型企业来说，MySQL的功能已经够用了， MySQ L又是开源软件，因此没有必要花大精力和大价钱去使用大型付费数据库管理系统了。特点：1、MySQL是开源免费的。2、MySQL服务器是可靠的、易于使用的、快速的。3、MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。4、MySQL软件很多。5、MySQL是一个关系数据库管理系统。2、SQL ServerSQL Server是由微软公司开发的关系型数据库管理系统，一般用于Web上存储数据。SQL Server 提供了众多功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据轻松安全的访问，具有灵活的、安全的、和基于Web的应用程序管理等，及容易操作的操作界面，受到广大用户的喜爱。3、OracleOracle在数据库领域一直处于领先地位，由于有先进技术的不断更新，目前Oracle产品覆盖甚广，成为了世界上使用最广泛的关系数据系统之一。完整的数据管理功能：1、数据的大量性2、数据的保存的持久性4、数据的共享性5、数据的可靠性4、SybaseSybase美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。特点：1、客户/服务器体系结构2、真正开放的3、高性能的5、DB2DB2是美国IBM公司开发的一套关系型数据库管理系统，主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性。

就是生产化工产品的工厂呗。

1.科学性原则实验是人为控制条件下研究事物(对象)的一种科学方法；是依据假设，在人为条件下对实验变量的变化和结果进行捕获、解释的科学方法。 。2.可行性原则在实验设计时，从原理、实验实施到实验结果的产生，都实际可行。3.简便性原则实验设计时，要考虑到实验材料要容易获得，实验装置简单，实验药品较便宜，实验操作较简便，实验步骤较少，实验时间较短。4.可重复性重复、对照、随机是保证实验结果准确的三大原则。任何实验都必须有足够的实验次数才能判断结果的可靠性，设计实验只能进行一次而无法重复就得出“正式结论”是草率的。5.单一变量原则 不论一个实验有几个实验变量，都应确定一个实验变量对应观测一个反应变量，这就是单一变量原则，它是处理实验中的复杂关系的准则之一。6. 对照性原则 实验中的无关变量很多，必须严格控制，要平衡和消除无关变量对实验结果的影响，对照实验的设计是消除无关变量影响的有效方法。

根据设计图纸施工的。二者都有！！

第一档次：20万+主要集中在深圳、广州、杭州、南京等发达地区头部城市群，这些地区的经济水平相对发达，财政实力雄厚，因而津补贴特别是奖励性绩效比较高。比如住房补贴，深广地区动辄三五千一个月，几乎是中西部地区公务员一个月的工资，加上基础工资、年终绩效、公积金等福利待遇，普通科员年综合收入超过22万元以上，是很正常的事。不过经历去年全国公务员津补贴和奖励性绩效专项整治后，这些地区的公务员收入略有下降，但整体水平仍高于全国其他地区毋庸置疑。第二档次：15万+以其他一线城市，比如北京、上海，部分二线城市及东部地区部分三线城市为主。这部分地区的公务员工资不如深圳、广州等地区，但比全国绝大多数地区整体水平都要高出一截。经济决定上层建筑，公务员作为其中的典型代表，整体待遇高于其他地区也是很正常的事。第三档次：12万+主要集中在东部地区其他城市，中西部地区部分省会城市、副省级城市。这些地区的经济水平比不上头部群体，但对比欠发达地区又绰绰有余，公务员综合年收入普遍都可以到12万以上。第四档次：10万+主要集中在全国三线以上城市，以中西部地区为主。这些地区的公务员到手工资收入不算高，但是加上年终绩效、公积金等，综合性收入一般都能到10万以上，比上不足比下有余。第五档次：8万+中西部地区多数县级公务员科员，初入体制的综合年收入也就是七八万的水平。特别是一些经济欠发达地区的贫困县、乡镇的公务员，因为年终绩效普遍较低，拉低了整体收入，年入水平更是低得可怜。请点击输入图片描述（最多18字）

吧我就在家里

分类: 商业/理财 >> 商业文书 解析: 公司文件的分类： A、一级分类：按照各部门所产生的不同性质的文件分为十个部门，以各部门的字母来代表（见附件：公司编号表） B、二级分类： 按照文件类型划分：一级类目：公司所有资产证据类（用字母A表示） A1：合同、协议 A2：公司章程、验资报告、账号、授权书、许可证、资产移交等 二级类目：公文类（用字母B表示） B1：令、决定、议案：适用于对重要事项或者重大行动作出安排，如：各级人民 *** 的下发的强制性行政措施、本公司董事会决议、股东会会议纪要等 B2：公告、通告、通报：适用于宣布或公布重要事项或应当遵守或者周知的事项，如：上级机构下发的法定事项、社会公告、表彰先进、批评错误、规章制度等 B3：请示、批复：适用于向上级机关请示指示、批准，答复下级机关的请示事项 B4：报告、意见：适用于向上级机关汇报工作，对重要问题提出见解和处理办法 B5：通知、函：适用于批转下级的公文，传达要求下级机关办理和需要有关单位周知或者执行的事项，不相隶属的单位之间商洽工作、询问和问题，如：任免人员等 B6：会议纪要：适用于记载、传达会议情况和议定事项 三级类目：普通文件类（用字母C表示），其他一般性文件 四级类目：非文本载体的文件（用字母D表示），如照片、软盘及其他声像资料等 按照文件受控类型主要分为受控文档与非受控文档，各类资产证据、秘密文件的原件原则上均属于受控文档，复印件原则上均属于非受控文档，在受控文件的编号前加K表示，不加均默认为非受控证件 C、三级分类：按照文件年度划分，以年月的数字代号表示，如0310代表2003年10月 D、四级分类：文件的原件Manuscript、复印件Copy分别以英文的第一个字母代表，如原件用M表示、复印件用C表示 E、五级分类：最后为文件的顺序号 例：OF－K.B1－0402－M001 以上文本来自<<中华文本库>>之<<档案管理制度（综合）>>专栏.如需更多相关文本,请自己去该专栏查找. //wenben114/DownDir.asp?page=6&ClassID=165