后关系型数据库

后关系型数据库
后关系型数据库

后关系型数据库

关系型和后关系型数据库技术演变与发展

摘要:随着信息技术的发展,采用两维表结构的数据库,已经无法保存大量的多媒体非结构化复杂数据,以及各类数据之间的关系。关系型数据库亟待突破。

信息技术平台的选择常常是建立或重新建立应用系统时的关键问题,而数据库正是其中需要做出选择的关键平台。

关系数据库管理系统曾处于技术主流而独领风骚,但是这种传统的数据库管理系统因采用两维数据模型,而存在着本身固有的约束和限制。难以适应当今迅速变化的业务需求,以及新技术发展。

关系型数据库的局限

随着信息技术的飞速发展,数据处理不仅在数量上要求越来越大,而且在质量上也要求越来越高,数据库所管理的数据已经发生了根本的变化。这一变化给数据库技术带来了巨大挑战,数据库管理的对象已不再仅限于

文本数据等简单的数据类型,而需要描述和保存大量多媒体非结构化的复杂数据,以及数据间的关系。

此外,随着热门网站访问数量的激增,对数据库本身的存储机制、大量并发用户的使用需求、存储空间的使用效率、以及数据的完整性和安全性等方面都提出了更高要求。而这些都不是传统关系数据库中,使用二维表简单结构就可以满足的。

关系型数据库依据的是把数据表示为简单的两维模型,即表示为行与列的记录来进行存储处理。显然由于受到当时条件的限制,只是一种适合于对简单数据存储处理的技术,存在难以克服的局限性。

关系型数据库管理系统本身固有的局限性,表现在以下三个方面:

数据模型上的限制

关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。

关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的。

性能上的限制

为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。

用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大

多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。

扩展伸缩性上的限制

关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。

除此之外,关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。

后关系型数据库浮出水面

随着信息技术的发展,在用关系数据库数据模型来处理复杂的数据类型、复杂的数据关系以及多种访问方法上,仍存在着诸多的能力限制。

虽然传统的关系数据库能很好地适合于处理相对简单的事务交易,但是却不能胜任来自不同表格的数据的处理。更多的数据库应用开发者认识到了关系数据库的限制,并开始寻找适合的替代方案。

但变革并不是很容易就可以实现的。在原有的两维表数据模型架构上,增加其它的功能并不能解决问题,有的开始尝试网络化的解决方案。

例如对于前几年出现的通用数据库和对象-关系数据库解决方案,专家们认为这些所谓的通用数据库,以及企图在关系数据库架构上,再增加一层对象层的对象-关系数据库,仍然是把关系数据库引擎作为它们的核心,而且通过所加的对象层,访问数据时,还需要进行转换映射。

因此,国外的一些专家们也指出:靠增加一些模块到一个已经很复杂的关系数据库上去的途径,并不能从根本上解决问题。

我们知道,数据库技术的一个基本目标就是要找到一个恰当的数据模型来表达它所管理的对象。为了解决用关系数据库不能有效表达和管理复杂数据的问题,我们必须寻求更好的、采用更适合管理复杂数据的数据模型,来适应新的变化。

一种更新的被誉为数据库新分水岭的后关系型数据库管理系统(Post-Relational Database,PRDBMS)逐渐出现并兴起,成为取代传统关系数据库的途径之一。

在脱颖而出的后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基

础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。

后关系型数据库提供了一种实际可行的解决方案,能够更加适合当前用户的真实需要。用对象访问方式或者用SQL方式,可以直接实现对数据的访问。下期将主要为您介绍后关系型数据库。

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数据库技术演变阶段

从数据库发展历程来看,数据库技术的演变可划分为如下几个阶段:

以技术为中心

在二十世纪七十年代,数据库的实现方案都把注意力集中在能提供联机的对信息的访问技术,着眼于获得处理效率,并尽可能最少使用价格昂贵的计算机硬件。

那时,能够为特殊硬件平台优化的那些由厂商专卖的即非开放式的数据库,是早期阶段用户唯一可能做出的选择。

以用户为中心

二十世纪八十年代,硬件价格下降和个人计算机逐步普及,用户的信息需求显著上升,应用软件的开发生产效率成为关键的成功因素。

带有易于理解的、简单的、两维数据模型的关系型数据库管理系统,成为服务于用户查询和满足这类需求的大量报表生成的基础,并得到了广

泛采用。

以网络为中心

进入二十世纪九十年代后,大量图形化用户界面被应用系统普遍采用,而且Internet得到了迅猛发展,应用系统的架构从采用C/S结构转变为以.Web应用为主的处理阶段。

随着经济向全球化发展,现代化企业为了要在竞争中取得成功,它们的业务活动已经和日益增加的复杂事务交易应用紧密地联系在一起。

企业级的运作活动已涉及巨大数量的数据的采集和利用,越是有能力将更多的用户连接到更多的应用系统功能上去,就越能取得更大的、竞争上的优势。

以往的关系数据库系统本身具有的限制,使它难以适应建立以网络为中心的、企业级快速事务交易处理应用的需求,而后关系型数据库技术能为网络为中心环境提供所需的性能、扩展性、互操作性和安全性。

关系型数据库设计范式

关系型数据库设计范式 设计关系型数据库时,为使数据库结构合理,需遵从不同规范,这些规范被称为范式。范式越高,数据库的冗余度就越低。 目前关系型数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴德斯科范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。 关系型数据库的最低要求是满足第一范式。一般来讲,数据库满足到第三范式就行了。第一范式(1NF)无重复的列 数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项。如果实体中的某个属性有多个值时,必须拆分为不同的属性。 在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的设计基本要求,一般设计中都必须满足第一范式(1NF)。不过有些关系模型中突破了1NF的限制,这种称为非1NF的关系模型。换句话说,是否必须满足1NF的最低要求,主要依赖于所使用的关系模型。 第二范式(2NF)属性完全依赖于主键 第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。 当存在多个主键的时候,才会发生不符合第二范式的情况。比如现在有两个主键,不能存在这样的属性,它只依赖于其中一个主键,这就是不符合第二范式。 如果存在不符合第二范式的情况,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。 第三范式(3NF)属性不能传递依赖于主属性(属性不依赖于其它非主键属性)第三范式(3NF)是在第二范式(2NF)的基础上建立起来的,即满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。 如果某一属性依赖于其他非主键属性,而其他非主键属性又依赖于主键,那么这个属性就是间接依赖于主键,这被称作传递依赖于主属性。 第一范式举例 在当前的任何关系数据库管理系统(DBMS)中,傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库,因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此,你想在现有的DBMS 中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。 下面举例说明。 例如在某个学生的“电话”属性中填入了“1585858588 025-********”,那么就违反了第一范式。学生电话属性违反了原子性,它还可以再分,分成手机和座机两个属性。 第二范式举例 我们把(学号、姓名、年龄、性别、电话、系别、系办地址、系办电话、课程、学分、成绩)

常见关系型数据库

常见关系型数据库 常见关系型数据库:Oracle DB2 Microsoft SQL Server MySQL 关系型数据库是基于现实世界对象所抽象出来的数据库系统,把客户想法转变为概念模型(E-R图)然后把概念模型转变为数据模型(数据库表) ER图包含一些概念: 实体(entity)属性(attribute)关系(relationship) SQL的优点: 1.集合操作的方式,对数据成组处理,提高效率. 2.每次只能发送并处理一条语句. 3.屏蔽数据库内部的最佳条件选择算法,直接返回用户想要的结果. 4.可以使用终端模式(SQLPLUS)也可以嵌套在高级语言中(JAVA) SQL分类: 1.数据查询语句(SELECT) 2.DML数据操作语句:INSERT DELETE UPDATE 3.DDL数据定义语句:CREATE ALTER DROP(会自动提交事务) 4.DCL数据控制语句:GRANT授权,REVOKE回收(自动提交事务) 5.TCL事务控制语句:用于维护数据的一致性.COMMIT提交事务,ROLLBACK回滚事务,SAVEOPINT设置保存点. 6.SCL会话控制语句:用于动态改变用户会话的属性.ALTER SESSION 改变会话 7.SCL系统控制语句:用户动态改变数据库例程的属性,只有ALTER SYSTEM一条语句.(PL/SQL不支持语句,并该语句不会提交事务) 基本查询语句: 1.select * from table_name | view_name; 2.select column from table_name | view_name;

各个数据库管理系统的特点

数据库管理系统 学院:信息工程学院 专业:计算机科学与技术(教师教育)姓名:曹永荣 学号:12015241912 2017-3-27

Oracle数据库 ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如Silver Stream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库,它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识,只要在一种机型上学习了ORACLE知识,便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database 12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构,使

用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外,一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性,如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库,而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强,使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。 My SQL数据库 My SQL:是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),My SQL数据库系统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。由于My SQL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。My SQL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,My SQL是管理内容最好的选择 SQL Server数据库 SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统(DBMS),它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的,并于1988年推出了第一个OS/2版本。Microsoft SQL Server近年来不断更新版本,1996年,Microsoft 推出

数据库设计规范

1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范,详细描述了数据库设计过程及结果,用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS:数据库管理系统,常用的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计:数据库设计是在给定的应用场景下,构造适用的数据库模式,建立数据库及其应用系统,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型:概念数据模型以实体-关系 (Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库概念级别的设计,独立于机器和各DBMS产品。可以用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型(CDM)。 逻辑数据模型:将概念数据模型转换成具体的数据库产品支持的数据模型,如关系模型,形成数据库逻辑模式。可

以用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型(LDM),或者通过CDM转换得到。 物理数据模型:在逻辑数据模型基础上,根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型(PDM),或者通过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求;兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性:一般符合3NF范式要求,减少冗余数据。 高效率:兼顾规范与效率,适当进行反范式化,满足应用系统的性能要求。 紧凑性:例如能用char(10)的就不要用char(20),提高存储的利用率和系统性能,但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性:数据库设计清晰易用,用户和开发人员均能容

关系型数据库和非关系型数据库完整版

关系型数据库和非关系 型数据库 集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

关系型数据库和非关系型数据库 自1970年,埃德加·科德提出关系模型之后,关系数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候,人们发现,在这个信息爆炸的“大数据”时代,关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈,面对一个表中上亿条的数据,SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道,往往添加了越多的约束的技术,在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年,CarloStrozzi提出NOSQL的概念,指的是他开发的一个没有SQL功能,轻量级的,开源的关系型数据库。注意,这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别,它确确实实字如其名,指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷,CarloStrozzi也发觉,其实我们要的不是"nosql",而应该是"norelational",也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念,他以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(NotonlySQL,非关系型数据库)有不下于25种,除了Dynamo、Bigtable以外还有很多,比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色,是基于不同应用场景而开发的,而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况: MongoDB是基于文档的存储的(而非表),是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json 的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free),意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数 据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。 Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的,所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构,而且带有强大的数据查询功能,因此非常受到欢迎。 关系型数据库的特点 1.关系型数据库

试述数据库系统的特点

1、试述数据库系统的特点。 (1)、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化,这是数据库的主要特征之一,也是数据库系统与文件系统的本质区别。 (2)数据的共享性高,冗余度低,易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统, (3)数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 (4)数据由DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享,即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 2、数据库管理系统的主要功能有哪些? 答: ( l )数据库定义功能; ( 2 )数据存取功能; ( 3 )数据库运行管理; ( 4 )数据库的建立和维护功能。 3、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具,是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 4、试述概念模型的作用。

概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模,是现实世界到信息世界的第一层抽象,是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具,也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 5、试述数据库系统三级模式结构 数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 特点:(1)数据结构化。(2)数据的共享性高,冗余度低,容易扩展。(3)数据独立性高。(4)数据有DBMS统一管理。 6、试述数据库系统的组成。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员和用户构成。 7、DBA 的职责是什么? 负责全面地管理和控制数据库系统。具体职责包括:①决定数据库的信息内容和结构;②决定数据库的存储结构和存取策略;③定义数据的安全性要求和完整性约束条件;④监督和控制数据库的使用和运行;⑤改进和重组数据库系统。 8、试述关系模型的三个组成部分。 答:关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成 9、试述关系数据语言的特点和分类。 答:关系数据语言可以分为三类: (1)关系代数语言。

关系型数据库与非关系型数据库的选择

自1970年,埃德加·科德提出关系模型之后,关系数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候,人们发现,在这个信息爆炸的“大数据”时代,关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈,面对一个表中上亿条的数据,SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道,往往添加了越多的约束的技术,在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年,Carlo Strozzi提出NOSQL的概念,指的是他开发的一个没有SQL功能,轻量级的,开源的关系型数据库。注意,这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别,它确确实实字如其名,指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷,CarloStrozzi也发觉,其实我们要的不是"nosql",而应该是"norelational",也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念,他以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL,非关系型数据库)有不下于25种,除了Dynamo、Bigtable以外还有很多,比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook 使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色,是基于不同应用场景而开发的,而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况: MongoDB是基于文档的存储的(而非表),是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free),意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数

常见数据库及其特点

常见数据库及其特点 目前,商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品,技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进,数据库易于开发、维护,但尚未有成熟的产品。 (免费,体积小,速度快,成本低,开源,适用于中小型网站) MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统,它是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用。MySQL具有以下优势: (1)MySQL是一个关系数据库管理系统。(2)MySQL是开源的。 (3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。 (4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。 Server(流行于Web) SQL Server是由微软开发的数据库管理系统,是Web上最流行的用于存储数据的数据库,它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能,如对XML和Internet标准的丰富支持,通过Web对数据进行轻松安全的访问,具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且,由于其易操作性及其友好的操作界面,深受广大用户的喜爱。(功能齐全,大型,专业,企业级,其开发工具全部用JAVA来写的) 目前,Oracle产品覆盖了大、中、小型机等多种机型,Oracle成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。 (1)可联结性:Oracle能与多种通讯网络相连,支持客户机/服务器方式和各种协议(TCP/IP、DECnet、等)。 (2)开放性:Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。 (3)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; (4)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。 (5)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。 (6)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。

数据库设计规范

1概述 1.1 目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范, 详细描述了数据库设计过程及结果,用于指导系统设计人员 正确理解和开展数据库设计。 1.2 适用范围 1.3 术语定义 DBMS:数据库管理系统,常用的商业 DBMS有 Oracle, SQL Server, DB2 等。 数据库设计:数据库设计是在给定的应用场景下,构造 适用的数据库模式,建立数据库及其应用系统,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型:概念数据模型以实体- 关系 (Entity-RelationShip, 简称 E-R) 理论为基础,并对这一理论进 行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要 用于数据库概念级别的设计,独立于机器和各DBMS产品。可以用 Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型(CDM)。 逻辑数据模型:将概念数据模型转换成具体的数据库产 品支持的数据模型,如关系模型,形成数据库逻辑模式。可

以用 Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型 ( LDM),或者通过CDM转换得到。 物理数据模型:在逻辑数据模型基础上,根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。可以用 Sybase PowerDesigner 工具直接建立物理数据模型( PDM),或者通过 CDM / LDM 转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求;兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性:一般符合3NF范式要求,减少冗余数据。 高效率:兼顾规范与效率,适当进行反范式化,满足应 用系统的性能要求。 紧凑性:例如能用 char(10) 的就不要用 char(20) ,提高存储的利用率和系统性能,但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性:数据库设计清晰易用,用户和开发人员均能容

浅谈对的理解对象—关系型数据库

浅谈对对象—关系型数据库的理解 姓名:杨小敏 学号:2010206190026

针对对象—关系型数据库的理解我想结合自己的专业(地图学与地理信息系统)从下面三个方面来理解:(1)关系型数据的发展以及在空间数据管理方面的优缺点(2)面向对象数据库的发展及在空间数据管理方面的优缺点(3)关系型数据库和面向对象技术的融合在数据库发展中所起到的独特作用在我们GIS专业领域内,随着信息技术的发展,各种应用系统建设的不断深入,像现在面向21世纪的应急应用系统的建设、城市基础地理空间信息数据库系统与共享平台的建设、地理信息公共服务平台的建设,小到“数字城市”的建设,大到“数字地球”乃至“智慧地球”的建设,我们已经开始不满足数值和文字的信息处理,为了达到系统建设平台尤其是公共服务平台的建设起到良好的客户友好体验,大量的图形信息,音频信息已经深入到数据库的设计中,其中尤其是空间数据库管理备受瞩目。所以,面对信息爆炸的21世纪,海量数据的存储和管路已经不是传统的数据库能解决的,空间数据管理需要更强的数据库——对象关系型数据库。 为什么空间数据需要对象关系型数据库的管理才更有效?我想简单的说一下GIS空间数据的基本特征:(1)空间特征:每个空间对象都具有空间坐标,所以在存储空间数据的同时我们要考虑数据的空间分布特征;(2)非结构化特征:通用数据库或者是传统数据库数据记录一般是结构化的,在面对空间图形信息的时候难以直接采用关系数据管理系统;(3)空间关系特征:空间数据的空间关系最重要的就是空间拓扑关系,这种拓扑结构方便了空间数据的查询和空间分析,但是给空间数据的一致性和完整性的维护增加了复杂性;(4)海量数据的特征:数据库在面对海量数据的存储和组织时,一般在二维空间上划分块或图幅,在垂直的方向上划分层在组织海量空间数据。 在空间数据的管理技术的发展中,从手工管理管理阶段到文件管理阶段再到数据库管理阶段,在三个数据管理阶段,对数据管理方式也不尽相同,在这里,我想说的是空间数据库的发展历史对空间数据管理的影响,第一是层次关系型数据库:只是数据库发展的初级阶段,这是空间数据的管理大多用文件方式管理,很显然不适合管理海量的空间数据,所以淘汰;第二是网络关系型数据库:在一定程度上解决了空间数据复杂管理的难题,但还是被日益崛起的关系型数据库所淘汰;第三是关系型数据库的发展:为了解决难于保证数据的完整性,开始将空

分享三款主流数据库及其特点

分享三款主流数据库及其特点 1.Oracle数据库 Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。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。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,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解决方案。 基本介绍: ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库,它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识,只要在一种机型上学习了ORACLE知识,便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构,使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外,一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性,如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库,而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强,使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。

后关系型数据库

后关系型数据库 关系型和后关系型数据库技术演变与发展 摘要:随着信息技术的发展,采用两维表结构的数据库,已经无法保存大量的多媒体非结构化复杂数据,以及各类数据之间的关系。关系型数据库亟待突破。 信息技术平台的选择常常是建立或重新建立应用系统时的关键问题,而数据库正是其中需要做出选择的关键平台。 关系数据库管理系统曾处于技术主流而独领风骚,但是这种传统的数据库管理系统因采用两维数据模型,而存在着本身固有的约束和限制。难以适应当今迅速变化的业务需求,以及新技术发展。 关系型数据库的局限 随着信息技术的飞速发展,数据处理不仅在数量上要求越来越大,而且在质量上也要求越来越高,数据库所管理的数据已经发生了根本的变化。这一变化给数据库技术带来了巨大挑战,数据库管理的对象已不再仅限于

文本数据等简单的数据类型,而需要描述和保存大量多媒体非结构化的复杂数据,以及数据间的关系。 此外,随着热门网站访问数量的激增,对数据库本身的存储机制、大量并发用户的使用需求、存储空间的使用效率、以及数据的完整性和安全性等方面都提出了更高要求。而这些都不是传统关系数据库中,使用二维表简单结构就可以满足的。 关系型数据库依据的是把数据表示为简单的两维模型,即表示为行与列的记录来进行存储处理。显然由于受到当时条件的限制,只是一种适合于对简单数据存储处理的技术,存在难以克服的局限性。 关系型数据库管理系统本身固有的局限性,表现在以下三个方面: 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。 关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的。

关系型大数据库和非关系型大数据库

关系型数据库和非关系型数据库 自1970年,埃德加·科德提出关系模型之后,关系数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候,人们发现,在这个信息爆炸的“大数据”时代,关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈,面对一个表中上亿条的数据,SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道,往往添加了越多的约束的技术,在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年,Carlo Strozzi提出NOSQL的概念,指的是他开发的一个没有SQL功能,轻量级的,开源的关系型数据库。注意,这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别,它确确实实字如其名,指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷,CarloStrozzi也发觉,其实我们要的不是"nosql",而应该是"norelational",也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念,他以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL,非关系型数据库)有不下于25种,除了Dynamo、Bigtable以外还有很多,比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色,是基于不同应用场景而开发的,而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况: MongoDB是基于文档的存储的(而非表),是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free),意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,

SQL Server数据库规范

数据库设计规范 1.简介 数据库设计是指对一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其他应用系统,使之能有效地存储数据,满足各种用户的需求。数据库设计过程中命名规范很是重要,命名规范合理的设计能够省去开发人员很多时间去区别数据库实体。 最近也因为工作需要所以整理出了这个word文档,望大家指正。 2数据库设计 数据库规划→需求分析→数据库设计→应用程序设计→实现→测试→运行于维护 2.1数据库规划 定义数据库应用系统的主要目标,定义系统特定任务,包括工作量的估计、使用资源、和需求经费,定义系统的范围以及边界。 2.2需求分析 2.1.1需求分析步骤与成果 涉及人员:用户和分析人员 任务:对现实世界要处理的对象进行详细的调查,收集基础数据及处理方法,在用户调查的基础上通过分析,逐步明确用户对系统的需求,包括信息的要求及处理的要求。 方法与步骤:1.通过与用户的调查,对用户的信息需求进行收集。 2.在收集数据的同时,设计人员要对其进行加工和整理,以数据字典和数据流图的形式描述出来,并以设计人员的角度向用户讲述信息,根据用户的反馈加以修改并确定(该过程是反复的过程) 成果:数据流图,数据字典,各种说明性表格,统计输出表以及系统功能结构图。 2.1.2数据流图基本元素与数据流图 外部实体:存在于软件系统之外的人员或组织(正方形或立方体表示)。 加工:数据处理,表示输入数据在此进行变换,产生输出数据(圆角巨型或圆形表示)。数据流:表示流动着的数据(箭头线表示)。 数据存储:用来表示要存储的数据(开门矩形或两条平行横线表示)。 订单处理系统顶层流程图:

0层数据流图:

常见的关系型数据库管理系统

常见的关系型数据库管理系统 常见的关系型数据库管理系统产品有Oracle、SQL Server、Sybase、DB2、Access等。 1.Oracle Oracle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、OS/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 Server SQL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OS/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SQL Server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SQL Server已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.Sybase 1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase,能运行于OS/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 Toolset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.DB2 DB2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.Access Access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程序设计理念,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

数据库设计规范标准

关系型数据库设计规范 目录 文档类别使用对象 4 1. 概述 5 1.1 简介 (5) 1.2 术语定义 (5) 1.3 参考资料 (5) 1.4 版本更新记录 (5) 2.数据库设计的目标7 3. 数据库的特征7 3.1完整性约束 (8) 3.1.1not null约束 (9) 3.1.2缺省值 (9) 3.1.3 unique约束 (9) 3.1.4 primary key约束 (10) 3.1.5 参照完整性约束 (10) 3.1.6 check约束 (11) 3.2 存储过程 (11) 3.3 触发器 (12) 3.4 事务处理 (13) 3.4.3 事务与一致性 (13) 3.4.4 事务和恢复 (15)

3.5 并发处理 (15) 3.5.3 死锁 (15) 3.5.4 读一致性 (16) 3.6 序号生成器 (16) 3.7 视图 (16) 3.7.3 安全性 (18) 3.7.4 逻辑数据独立性 (18) 4. 调整数据库设计以提高系统性能19 4.1 建立有用的性能标准 (19) 4.2 数据库的规范化 (19) 4.3 通过非规范化设计提高数据库的效率 (20) 4.3.3 非规范化的原因 (20) 4.3.4 非规范化技术 (20) 4.3.5 进行非规范化处理时的注意事项 (21) 4.4 表的大小 (22) 4.4.3 表是否过小 (22) 4.4.4 表是否过大 (22) 4.4.5 如何减小表的尺寸 (23) 4.5 记录的大小 (23) 4.5.3 列有最佳的位置吗 (23) 4.5.4 存在最佳的记录大小吗 (23) 4.5.5 记录是否过小 (23)

数据库中的几个规范

1、数据库命名规范 一个项目组内所有设计数据库的程序员应当共同遵守统一的“数据库命名规范”。在本书的附录B中,我们提供了一个“数据库命名规范”实例,供大家参考。 2、数据库设计范式 关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式,接下来简单介绍1NF (第一范式),2NF(第二范式),3NF(第三范式)和BCNF,另外还有第四范式和第五范式。在你设计数据库时,若能符合这几个范式,你就是数据库设计的高手。 (1)第一范式(1NF) 数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。 例如,电话的字段就可能不符合第一正规化,因为每个人可能有一个以上的电话需要记录,这时最简单的做法就是将字段增加,不要用电话当字段名称,用家里电话、手机、办公室电话、分机号码、宿舍电话等。 (2)第二范式(2NF) 规则是符合第一范式,而且没有部分主键功能决定其他属性的现象,也就是主键之外的其他属性都完全的功能相依于主键。 假定选课关系表为SelectCourse(学号,姓名,年龄,课程名称,成绩,学分),关键字为组合关键字(学号,课程名称),因为存在如下决定关系:(学号,课程名称)→(姓名,年龄,成绩,学分)。 这个数据库表不满足第二范式,因为存在如下决定关系: (课程名称)→(学分),即知道课程,就可以知道该课程的学分。 (学号)→(姓名,年龄),即知道了学号,就可以知道该学生的姓名和年龄。 ①数据冗余 1次。-1次;同一个学生选修了m门课程,姓名和年龄就重复了m-同一门课程由n个学生选修,“学分”就重复n ②更新异常 若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的“学分”值都要更新,否则会出现同一门课程学分不同的情况。 ③插入异常 假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,由于还没有“学号”关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。 ④删除异常 假设一批学生已经完成课程的选修,这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是,与此同时,课程名称和学分信息也被删除了。很显然,这也会导致插入异常。 把选课关系表SelectCourse改为如下三个表。 学生:Student(学号,姓名,年龄) 课程:Course(课程名称,学分) 选课关系:SelectCourse(学号,课程名称,成绩) 这样的数据库表是符合第二范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。 (3)第三范式(3NF) 在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖

关系型和非关系型数据库的区别

关系型和非关系型数据库的区别 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、M icrosoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有NoSql、Cloudant。 nosql和关系型数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。 2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。 3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。 4)扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 缺点: 1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。 2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。

3)不提供关系型数据库对事物的处理。 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。 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。 关系型数据库的优势: 1. 保持数据的一致性(事务处理) 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 3. 可以进行Join等复杂查询

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