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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。
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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。
如果是SQL语句的话差不多。如果是涉及数据管理的话肯定sqlserver简单了。
sqlserver是微软出的,基于windows有可视化界面方便操作。
MYSQL是轻量化数据库,大部分维护都需要用命令或者改配置实现。部分功能还需要加装插件重新配置,比较麻烦。
如果水平低用sqlserver,水平高用mysql。MYSQL是轻量化,需要自己慢慢优化。
主流的数据库有:
1、MySQL
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。
2、SQL Server
SQL Server是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。
具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点,可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。
3、Oracle Database
Oracle Database,是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。
它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。
扩展资料
数据库的类型
1、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。
2、非关系型数据库
非关系型数据库,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。非关系型数据库技术与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。
而一致性哈希算则指的是非关系型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。
Snaker工作流引擎本着轻量、简单、灵巧理念设计。
一、轻量:
1、可以不依赖主流的ioc、orm框架独立运行(使用JDBC+Dbutils)
2、整个jar占用170K
二、简单:
1、流程组件简单。
2、表设计简单(目前只有7张表)
3、上手简单,只需要根据实际的项目环境配置snaker.properties/snaker.xml两个文件即可
三、灵巧:
1、扩展性:暴露较多的可扩展接口,甚至是核心的流程组件(只需在snaker.xml中增加bean的配置即可)。
2、数据持久层面支持jdbc+dbutils、mybatis、hibernate、springjdbc。目前支持的数据库有oracle、mysql、sqlserver。
当然,基于以上三点设计肯定会损失流程引擎的一些特性。所以Snaker目前主要针对中小型项目需要增加工作流特性的系统。
如果,你的项目中部分业务需要使用工作流而觉得JBPM、ACTIVITI开发成本太高时,可考虑Snaker!