数据库包括哪些?

Posted 2023-05-16

参考技术A 问题一：数据库系统包括什么？ 通常由软件、数据库和数据管理员组成。

问题二：请问数据库有哪些种类呢? 根据存储模型划分，数据库类型主要可分为:网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、mysql等。全部罗列出来是没有意义的，数据库太多了，你不说你的工作是涉及哪方面，恐怕很难提供更适合你的数据库。
初级应用一般是ACCESS 配合的脚本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL 比较复杂点 不过功能强大很多 配合的脚本和ACCESS的一样MYSQL和php的组合是比较完美的如果你需要处理1000W条数据以上级别的数据,那以上的都不合适,一般用的比较多的是ORACLE 这个入门难度非常大如果想学的话就先学MICROSOFT SQL吧,这个网上教学比较多，ASP.NET 2.0,应用的是非常广泛的。

问题三：sql数据类型有哪些 一、 整数数据类型
整数数据类型是最常用的数据类型之一。

1、INT （INTEGER）
INT （或INTEGER）数据类型存储从-2的31次方 （-2 ，147 ，483 ，648） 到2的31次方-1 （2 ，147 ，483，647） 之间的所有正负整数。每个INT 类型的数据按4 个字节存储，其中1 位表示整数值的正负号，其它31 位表示整数值的长度和大小。

2、SMALLINT
SMALLINT 数据类型存储从-2的15次方（ -32， 768） 到2的15次方-1（ 32 ，767 ）之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间，其中1 位表示整数值的正负号，其它15 位表示整数值的长度和大小。
3、TINYINT

TINYINT数据类型存储从0 到255 之间的所有正整数。每个TINYINT类型的数据占用1 个字节的存储空间。

4、BIGINT
BIGINT 数据类型存储从-2^63 （-9 ，223， 372， 036， 854， 775， 807） 到2^63-1（ 9， 223， 372， 036 ，854 ，775， 807） 之间的所有正负整数。每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间。
二、 浮点数据类型
浮点数据类型用于存储十进制小数。浮点数值的数据在SQL Server 中采用上舍入（Round up 或称为只入不舍）方式进行存储。所谓上舍入是指，当（且仅当）要舍入的数是一个非零数时，对其保留数字部分的最低有效位上的数值加1 ，并进行必要的进位。若一个数是上舍入数，其绝对值不会减少。如：对3.14159265358979 分别进行2 位和12位舍入，结果为3.15 和3.141592653590。

1、REAL 数据类型
REAL数据类型可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间。
2、FLOAT
FLOAT数据类型可精确到第15 位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。 FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7 时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它。
3、DECIMAL

DECIMAL数据类型可以提供小数所需要的实际存储空间，但也有一定的限制，您可以用2 到17 个字节来存储从-10的38次方-1 到10的38次方-1 之间的数值。可将其写为DECIMAL[ p [s] ]的形式，p 和s 确定了精确的比例和数位。其中p 表示可供存储的值的总位数（不包括小数点），缺省值为18； s 表示小数点后的位数，缺省值为0。 例如：decimal （15 5），表示共有15 位数，其中整数10 位，小数5。 位表4-3 列出了各精确度所需的字节数之间的关系。
4、NUMERIC
NUMERIC数据类型与DECIMAL数据类型完全相同。
注意：SQL Server 为了和前端的开发工具配合，其所支持的数据精度默认最大为28位。

三、 二进制数据类型
1、BINARY

BINARY 数据类型用于存储二进制数据。其定义形式为BINARY（ n）， n 表示数据的长度，取值为1 到......>>

问题四：常用数据库有哪些？ 1. IBM 的DB2
作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997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。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。
4. Sybase
Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。
5. SQL Server
1987 年，微软和 IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。
6. PostgreSQL
PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象――关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.
......>>

问题五：数据库的对象有哪些 Funciton：函数
Procedure：存储过程
Package：代码包，一个包里面，定义多个存储过程、函数、类型、常量等
Type：自定义数据类型
Trigger：触发器
Job：数据库作业 （定期执行的）
Table：表
Index：索引
Constraint：约束，限制各数据项应满足哪些限阀条件
View：视图
Materialized View：物化视图
Sequence：序列
User：叫 用户
Synonym：同义词
Database link：数据库链接（ORACLE有，别的数据库不熟，想必也应该有，可能不叫这个名字）
TableSpace：表空间（ORACLE叫这个名字，别的数据库不熟）
CURSOR：游标
常用的大致这些，可能会有遗漏，但也应该不会差太多。

问题六：常用数据库有哪些？他们有什么区别 开源的Mysql顶;PostgreSQL即开放源码的
商业的Oracle/SQL Server/DB2即收费的

问题七：查看数据库中有哪些表空间 可以用S罚L语句 SELECT ** FROM v$tablespace
也可以用oracle enterprise manger console 直接在可视化窗口上查看

问题八：常见的数据库应用系统有哪些？ 现在极大多的企业级软件都是基于数据库的。

比如：
ERP： 企业资源管理计划
CRM： 客户关系管理
OA： 办公自动化。
12306铁道部的网上订票系统。
。。。

问题九：如何看mysql都有哪些数据库 第一步：首先是查看mysql数据库的端口号，使用命令show
第二步：查看有哪些数据库，
第三步:查看mysql数据库所有用户,
第四步：查看某个数据库中所有的表

问题十：数据库系统包括什么？ 通常由软件、数据库和数据管理员组成。

大数据课程基础内容都应该包含哪些

数学，英语！
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hadoop，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
数据分析：python，R
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 参考技术A

　　Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。

　　Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些 

　　Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。

　　Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术 

　　作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。

　　MapReduce：MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。

　　Hive：MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲 

　　Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划，并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。

　　Spark：尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。

　　Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。

　　Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。

　　Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。

　　Storm：MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具，而Storm是实时处理数据的。

　　Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。

　　Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于：1个MapReduce Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。

　　Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce, Hive只支持批处理任务。

　　Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么 

　　Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。

　　Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。

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