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大数据数据库都有什么(大数据库是干什么的)

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本篇文章给大家谈谈大数据数据库都有什么,以及大数据库是干什么的对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、大数据包括哪些数据类型 2、

本篇文章给大家谈谈大数据数据库都有什么,以及大数据库是干什么的对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

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大数据包括哪些数据类型

大数据的数据类型有:

1、结构化数据:能够用数据或统一的结构加以表示,人们称之为结构化数据,如数字、符号;

2、半结构化数据:所谓半结构化数据,就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据,XML、HTML文档就属于半结构化数据;

3、非结构化数据:非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库,用它不仅可以处理结构化数据,而且更适合处理非结构化数据。

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数据库有哪几种?

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。

1、关系数据库

包括:MySQL、MariaDB(MySQL的代替品,英文维基百科从MySQL转向MariaDB)、Percona Server(MySQL的代替品)、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle数据库、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)

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

扩展资料:

数据库的作用

数据库管理系统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;或依据所支持的计算机类型来作分类,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能够跨类别,例如,同时支持多种查询语言。

参考资料来源:百度百科--数据库

如题,想知道面对大数据的情况下,哪些数据库是比较常用的?

目前市场上主要常用的数据库根据数据库应用类型的不同有时候区别。在关系数据库中,Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等数据库应用较广泛。在时序数据库类型中,InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。其他类型数据库可参考 http://db-engines.com/en/ranking网站排名。

在国产数据库领域,亚信科技AntDB数据库在运营商的核心系统上⌄为全国24个省份的10亿多用户提供在线服务,现已广泛应用于通信,交通,金融,能源,邮政等多个行业。

数据库都有哪些?

数据库是一组信息的集合,以便可以方便地访问、管理和更新,常用数据库有:1、关系型数据库;2、分布式数据库;3、云数据库;4、NoSQL数据库;5、面向对象的数据库;6、图形数据库。

计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合,例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。

通常,数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性,以确保数据的一致性和事务的完整性。

数据库普遍存在于大型主机系统中,但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中,如IBM的as /400和个人计算机。

数据库的演变

数据库从1960年代开始发展,从层次数据库和网络数据库开始,到1980年代的面向对象数据库,再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。

一种观点认为,数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中,数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库,从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库:

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。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展,并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别,而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库,其中部分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(混合云、公共云或私有云)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。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如,公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

访问数据库:DBMS和RDBMS

数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、操作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。

关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件,目前仍然是最流行的数据库管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代,支持分层数据库,包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统(RDBMS)是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的,基于关系模式,仍然是管理数据库的最普遍的方式。

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有哪些类型大数据库

数据库划分

小型数据库:access,foxbase

中型数据库:mysql,sql server,Informix

大型数据库:sysbase,oracle,db2

如何考虑用什么类型的数据库(小型数据库)

1. 项目的规模

a. 负载量多大,用户多大

b. 成本

c. 安全性

负载量小 100人内

比如留言板,信息系统 选用小型数据库

成本在千元以内,对安全性要求不高。

中型数据库

比如在负载,日访问量 5000—15000

成本在万元内

比如 电子商务网站

大型数据库

负载可以处理 少量数据库

Sybase Oracle db2

安全性能高,价格昂贵

大数据包括一些什么?

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

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