大数据数据库及其分类
常用十一大数据库按国家分类详细介绍
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博士论文全文 ,是UMI公司的一个分库（我分析之后得来的。）
UMI公司简介：
该公司的全称是UMI，The answser Company
(UMI有问必答公司），成立于1938年，是全球最大的信息存储和发行商之一，也是美国学术界著名的出版商，它向全球160多个国家提供信息服务，内容涉及商业管理、社会科学、人文科学、新闻、科学与技术、医药、金融与税务等。其出版物包括18，000多种外文缩微期刊、7000多种缩微报纸、150多万篇博士/硕士论文、20多万种绝版书及研究专集：从1980年起该公司开始电子出版物的制作与发行：如光盘数据库、磁带数据库、联机数据库等。
UMI提供以下三种数据库：
学术研究图书馆（Academic Research Library，简称ARL）
综合参考及人文社会科学期刊论文数据库，涉及社会科学、人文科学、商业与经济、教育、历史、传播学、法律、军事、文化、科学、医学、艺术、心理学、宗教与神学、社会学等学科，收录2，300多种期刊和报纸，其中全文刊占三分之二，有图像。可检索1971年来的文摘和1986年来的全文。
Business Source Elite 商业、管理、财经 全文
Business Source Premier 商业、管理、财经 全文
EconLit 经济学 文摘
Communication & Mass Media Complete (CMMC) 传播和大众传媒 全文
AGRICOLA 农业 文摘
学术期刊集成全文数据库（Academic Search
Premier，简称ASP）：包括有关生物科学、工商经济、资讯科技、通讯传播、工程、教育、艺术、文学、医药学等领域的七千多种期刊，其中近四千种全文刊。
简述数据库的分类及概念和特征
简述数据库的分类及概念和特征数据库是计算机存储和管理数据的一种技术，它可以高效地存储和检索大量结构化和非结构化的数据。
数据库分为几种不同的类型，包括关系型数据库、非关系型数据库、面向对象数据库和分布式数据库等。
每种类型的数据库都有其独特的概念和特征。
1.关系型数据库（Relational Database）关系型数据库是最常用的数据库类型之一，其数据以表（Table）的形式组织和存储。
关系型数据库采用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和查询。
关系型数据库的特征包括：-数据以表格的形式组织，其中每一列表示一个字段，每一行表示一个记录。
-表格之间可以建立关系，通过主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）来实现不同表格之间的链接。
-支持事务的概念，保证数据的完整性和一致性。
-支持复杂的查询操作，可以通过SQL语句进行数据的检索、更新、插入和删除等操作。
-具有强大的安全性和数据完整性控制机制。
2.非关系型数据库（NoSQL Database）非关系型数据库是相对于关系型数据库而言的，非关系型数据库不使用固定的表格结构来存储数据，而是使用其他的数据模型。
非关系型数据库的特征包括：-常见的非关系型数据库包括键值数据库、文档数据库、列族数据库和图形数据库等。
-数据以键值对的形式存储，可以更灵活地存储结构化和非结构化的数据。
-不需要事先定义表格结构，可以根据需要动态地添加或删除字段。
-支持分布式存储和集群部署，可以高效地处理大规模数据。
-适用于大规模、高并发的数据存储和查询场景。
3.面向对象数据库（Object-oriented Database）面向对象数据库是以面向对象的概念和模型来存储和管理数据的数据库。
面向对象数据库的特征包括：-数据以对象的形式存储，可以直接存储和查询面向对象的数据类型。
-支持类、继承和多态等面向对象的特性。
-可以直接存储和查询复杂的对象关系，比如对象之间的继承、关联和聚合等。
数据库的类型和特点
数据库的类型和特点以下是一些常见的数据库类型及其特点：1. 关系型数据库（Relational Database，RDB）：是基于关系模型的数据库，它使用表格来存储数据，并通过关联（外键）来建立不同表格之间的关系。
关系型数据库的优点是数据结构清晰、易于理解，支持复杂的查询和数据分析操作。
常见的关系型数据库管理系统（RDBMS）有 MySQL、Oracle、SQL Server 等。
2. 非关系型数据库（NoSQL Database）：是一类不遵循传统关系模型的数据存储方式，它包括多种不同类型的数据库，如键值存储、文档型存储、图数据库等。
非关系型数据库的优点是具有高扩展性、高性能和灵活性，适用于处理大规模数据和高并发访问。
常见的非关系型数据库有 MongoDB、Cassandra、Redis 等。
3. 分布式数据库（Distributed Database）：是将数据分布存储在多个节点上的数据库系统，它通过网络连接各个节点，实现数据的分布式处理和协同工作。
分布式数据库的优点是具有高可用性、可扩展性和容错能力，适用于处理大规模数据和分布式应用。
常见的分布式数据库有 Cassandra、HBase、MongoDB 等。
4. 列式存储数据库（Column-oriented Database）：是一种以列作为数据存储和访问单位的数据库，与传统的行存储方式不同。
列式存储数据库的优点是能够高效地处理大量数据，尤其是在数据分析和查询方面表现出色。
常见的列式存储数据库有 ClickHouse、Hive 等。
5. 内存数据库（In-memory Database）：是将数据完全存储在内存中的数据库，它通过利用内存的高速访问特性来提供极快的读写性能。
内存数据库适用于需要快速响应和高并发操作的应用场景，如实时数据处理、缓存等。
常见的内存数据库有 Redis、Memcached 等。
数据库的类型和特点还有很多，每种数据库都有其适用的场景和优势。
数据库介绍与分类
数据库介绍与分类第1章数据库介绍与分类1.1 数据库介绍什么是数据库简单的说，数据库就是⼀个存放计算机数据的仓库，这个仓库是按照⼀定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来对数据进⾏组织和存储的，我们可以通过数据库提供的多种⽅法来管理其中的数据。
1.2 数据库的种类按照早期的数据库理论，⽐较流⾏的数据库模型有三种，分别为层次式数据库、⽹状数据库和关系型数据库。
⽽在当今的互联⽹企业中，最常⽤的数据库模式主要有两种，即关系型数据库和⾮关系型数据库。
1.2.1 关系型数据库介绍（1）关系型数据库由来虽然⽹状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独⽴和抽象级别上仍有很⼤⽋缺。
⽤户在对这两种数据库进⾏存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。
⽽关系数据库就可以⽐较好地解决这些问题。
（2）关系型数据库介绍关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的⼆元关系（即⼆维表格形式）。
在关系型数据库中，对数据的操作⼏乎全部建⽴在⼀个或多个关系表格上，通过这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。
关系型数据库诞⽣距今已有40多年了，从理论产⽣到发展到实现产品，例如：常见的MySQL和Oracle数据库，oracle在数据库领域⾥上升到了霸主地位，形成每年⾼达数百亿美元的庞⼤产业市场，⽽MySQL也是不容忽视的数据库，以⾄于被Oracle重⾦收购了。
关系型数据库知识和特点⼩结：1）关系型数据库在存储数据时实际就是采⽤的⼀张⼆维表（和Word和excell⾥表格⼏乎⼀样）。
2）市场占有量较⼤的是MySQL和oracle数据库，⽽互联⽹场景最常⽤的是MySQL数据库。
3）它通过SQL结构化查询语⾔来存取、管理关系型数据库的数据。
4）关系型数据库在保持数据安全和数据⼀致性⽅⾯很强，遵循ACID理论1.2.2 ⾮关系型数据库介绍1、⾮关系数据库诞⽣的背景⾮关系型数据库也被称为NoSQL数据库，NoSQL的本意是“Not Only SQL”，指的是⾮关系型数据库，⽽不是“NO SQL”的意思，因此，NoSQL的产⽣并不是要彻底否定关系型数据库，⽽是作为传统数据库的⼀个有效补充。
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述概述：随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据的产生和应用已经成为当今社会的重要趋势。
大数据存储是指对海量数据进行有效的存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。
本文将概述大数据存储的几种常见方式，包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统以及云存储等。
一、关系型数据库：关系型数据库是一种基于关系模型的数据存储方式，数据以表格的形式进行组织和存储。
它具有结构化、一致性和可靠性等特点，适用于需要事务支持和数据一致性的应用场景。
常见的关系型数据库有MySQL、Oracle和SQL Server等。
二、NoSQL数据库：NoSQL数据库是指非关系型数据库，它摒弃了传统的表格结构，采用键值对、文档、列族等方式进行数据存储。
NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵活性等特点，适用于大规模、高并发的数据存储和处理。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
三、分布式文件系统：分布式文件系统是一种将文件切分成多个块，并分布在多台服务器上进行存储的方式。
它具有高可靠性、高可扩展性和高并发性等特点，适用于大规模的数据存储和处理。
常见的分布式文件系统有Hadoop HDFS、GlusterFS和Ceph等。
四、云存储：云存储是将数据存储在云平台上，通过网络进行访问和管理的方式。
它具有高可用性、弹性扩展和灵活性等特点，适用于跨地域、跨组织的数据存储和共享。
常见的云存储服务提供商有Amazon S3、Microsoft Azure和Google Cloud Storage等。
五、选择存储方式的考虑因素：在选择大数据存储方式时，需要考虑以下因素：1. 数据规模：关系型数据库适用于小规模的数据存储，而分布式文件系统和云存储适用于大规模的数据存储。
2. 数据结构：关系型数据库适用于结构化数据的存储，NoSQL数据库适用于半结构化和非结构化数据的存储。
3. 数据访问模式：如果需要频繁地进行复杂查询和事务操作，关系型数据库是一个不错的选择；如果需要高并发的读写操作，NoSQL数据库和分布式文件系统更加适合。
常见数据库种类及介绍
常见数据库种类及介绍常见的数据库种类包括关系型数据库、面向对象数据库、NoSQL数据库、分布式数据库等。
下面将对每种数据库进行详细介绍。
1.关系型数据库关系型数据库采用表和表之间的关系来存储数据。
它具有数据结构清晰、查询灵活、数据一致性保证等特点。
最常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
关系型数据库适用于有明确结构和相对稳定的数据，适用于需要事务处理、复杂查询和数据关系维护的场景。
2.面向对象数据库面向对象数据库是一种以对象为中心的数据库管理系统，它将对象直接存储在数据库中，能够以对象为单位进行存储、检索和管理。
面向对象数据库适用于对象导向的编程环境，并且能够方便地存储和查询对象的相关信息。
3.NoSQL数据库NoSQL数据库（Not Only SQL）是一种给予非关系型数据库的统称。
NoSQL数据库通常采用非关系型的存储模型，如键值对、文档、列族和图等，以满足大规模数据的存储和处理需求。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
NoSQL数据库适用于对数据的读写频率很高、数据规模很大和扩展性要求较高的场景。
4.分布式数据库分布式数据库是将数据分布在多个计算机节点上，并且在节点之间进行数据的共享和协调管理。
分布式数据库能够提供更高的数据可用性、扩展性和容错性。
常见的分布式数据库有HBase、Bigtable、Cassandra等。
分布式数据库适用于需要处理海量数据和高并发访问的场景。
5.内存数据库内存数据库是将数据存储在计算机内存中，以提供更快的数据访问速度。
内存数据库适用于对读写性能要求较高的应用场景，如高速缓存、实时分析等。
常见的内存数据库有Redis、Memcached等。
6.图数据库图数据库是一种以图数据结构存储和查询数据的数据库系统。
图数据库适用于存储有复杂关系的数据，如社交网络关系、地理信息等。
常见的图数据库包括Neo4j、FlockDB等。
大数据与数据库的关系
大数据与数据库的关系大数据与数据库是两个关键的信息管理和分析工具，在当今数字化时代中，它们都扮演了重要的角色。
虽然它们在某些方面有所重叠，但它们在概念和用途上有很大的区别。
本文将深入探讨大数据与数据库之间的关系，以及它们在现代企业和科学中的重要性。
1.大数据的概念大数据是指规模庞大、来源多样、处理复杂的数据集合。
这些数据可能包括结构化数据（如关系数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如社交媒体上的文本和图像）。
大数据的特点包括四个V：Volume（大量）、Variety（多样性）、Velocity（高速度）和Veracity（真实性）。
大数据的来源包括传感器设备、社交媒体、互联网点击流、日志文件等。
大数据技术的发展使得我们能够处理和分析这些数据，并从中获取有价值的信息和见解。
2.数据库的概念数据库是一个有组织的数据集合，它存储在计算机系统中，并且可以被多个用户同时访问。
数据库的设计和管理是为了实现数据的高效存储、快速检索和安全管理。
数据库通常使用结构化查询语言（SQL）来进行数据的操作和管理。
数据库可以被用于存储各种类型的数据，如客户信息、产品目录、交易记录、供应链数据等。
数据库的类型包括关系数据库、NoSQL数据库、对象数据库等。
3.大数据与数据库的关系大数据与数据库之间存在着密切的关系。
大数据通常包含多种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
这些数据需要被存储和管理起来，这就需要使用数据库来实现。
数据库可以提供高效的数据存储和检索，并且可以通过SQL等语言来进行数据操作和管理。
因此，大数据通常需要使用数据库来进行存储和管理。
另一方面，数据库中的数据可能会被用于大数据分析。
大数据分析可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联，从而使我们能够做出更好的决策。
数据库中的数据可以用作大数据分析的输入，帮助我们从大量的数据中提取出有意义的信息。
因此，大数据和数据库之间存在着相互依赖和相互补充的关系。
大数据数据库及其分类
大数据数据库及其分类胡经国本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。
本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。
一、大数据生态1、大数据生态的概念大数据生态圈技术，或称大数据技术生态圈，简称大数据生态（Big Data Ecology），由多领域、众多的大数据技术构成。
详见大数据全景图，其通称大数据（产业）生态图（Big Data Landscape）。
下图为大数据全景图3.0版（Big Data Landscape，Version 3.0）。
虽然大数据行业在不断发生巨变，然而目前这张图应该还算是比较新的。
由大数据生态图（上图）可知，大数据生态系统包括基础设施（Infrastruction）、分析（Analytics）、应用（Applications）三大领域，以及交互基础设施/分析（Cross-Infrastruction/Analytics）、开源（Open Source）、数据源（Data Sources）和应用程序接口（APIs）等几大部分。
另外，由大数据生态系统图（下图）可知，大数据生态系包括大数据收集、大数据管理和大数据应用三大领域。
其中，大数据收集包括数据采集、数据源等；大数据管理包括数据仓库、数据平台等；大数据应用包括数据挖掘、商业智能、数据可视化、垂直化应用、行业化应用等。
2、大数据生态系统的关键部分Hadoop似乎已经奠定了它作为整个大数据生态系统的关键部分。
Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架。
它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。
3、从大数据数据库说起分析工具领域变得异常活跃。
数据应用领域正如预测的一样逐渐成为重心。
一些类别，如数据库（无论是NoSQL还是NewSQL）和社交数据分析，正日趋成熟。
在上述大数据技术众多领域当中，我门先从大数据数据库说起吧。
二、传统与新型数据库及其主要区别从大的角度讲，可以简单地将数据库分为两类：1、传统SMP架构的数据库传统SMP架构的数据库，主要是指传统的关系型数据库，例如DB2，Postgrel，MySQL等。
大数据主要技术分类(一)2024
大数据主要技术分类（一）引言概述大数据技术是指处理和分析大规模、高维度数据的一系列技术方法和工具。
在当前数字化时代，大数据的产生与应用呈现出爆发式增长的趋势。
大数据主要技术分类是对这些处理和分析大数据的方法进行归类和总结，本文将介绍大数据主要技术分类的第一部分。
正文内容一、数据存储技术1. 关系型数据库（RDBMS）：传统的关系型数据库，如Oracle、MySQL等。
2. 非关系型数据库（NoSQL）：适用于非结构化数据的数据库，如MongoDB、Cassandra等。
3. 分布式文件系统（DFS）：将大规模数据划分为多个数据块存储在多台计算机上，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
4. 内存数据库：将数据存储在内存中，提高数据的读写速度，如Redis、Memcached等。
5. 对象存储：将数据以对象的形式进行存储和管理，如Amazon S3。
二、数据处理技术1. 批处理：将大数据划分为小块进行批量处理的方法，如Hadoop MapReduce。
2. 流处理：实时地处理大流数据，对数据的到达做出及时响应，如Apache Kafka、Apache Flink等。
3. 复杂事件处理（CEP）：处理多个事件流之间的关联和模式识别，如Apache Storm、Apache Spark Streaming等。
4. 图处理：以图形为基础进行大数据的处理和分析，如Apache Giraph、Neo4j等。
5. 机器学习：运用机器学习算法对大数据进行模式识别和分析，如TensorFlow、Spark MLlib等。
三、数据挖掘技术1. 关联分析：发现数据中的关联规则和模式，如Apriori算法、FP-growth算法等。
2. 聚类分析：将数据划分为不同的群集，如K-means聚类算法、DBSCAN聚类算法等。
3. 分类与预测：将数据分成不同类别，并基于历史数据进行预测，如决策树、支持向量机等。
4. 异常检测：检测数据中的异常值和离群点，如LOF算法、孤立森林算法等。
大数据常用数据库汇总
大数据常用数据库汇总随着互联网的快速发展，大数据已经成为了当下炙手可热的话题。
大数据的处理和分析对于企业和组织来说至关重要，它们需要一种高效的数据库来存储和管理海量的数据。
本文将介绍一些常用的大数据数据库，帮助读者了解并选择适合自己需求的数据库。
一、HadoopHadoop 是由Apache基金会开发的一款开源分布式数据处理框架。
它是目前最流行的大数据处理平台之一。
Hadoop 可以将大规模数据分散存储在集群中的多个节点上，实现数据的高可靠性和高可扩展性。
同时，Hadoop 还提供了一个分布式文件系统（HDFS）作为数据存储解决方案。
二、CassandraCassandra 是一款开源的分布式数据库，最初由Facebook开发并开源。
Cassandra 具有高度可扩展性和高容错性，可以在大规模分布式系统中处理大量的数据。
它采用分布式的存储方式，数据可以根据预定义的复制因子进行复制，以实现容错和高可用性。
三、MongoDBMongoDB 是一款开源的文档数据库，旨在简化开发人员的数据存储和查询体验。
它采用了 NoSQL 的思想，数据以 JSON 格式存储，具有灵活的数据模型和强大的查询能力。
MongoDB 可以在分布式环境中部署，提供高可用性和扩展性。
四、HBaseHBase 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个分布式列存数据库，它是在 HDFS 上构建的。
HBase 是以 Google 的 Bigtable 为原型设计的，可以在大规模分布式系统中存储和管理海量的结构化数据。
它具有高扩展性和高可靠性，并且可以实现快速的数据读写操作。
五、Spark SQLSpark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个模块，提供了结构化数据处理和分析的功能。
它支持 SQL 查询和 DataFrame API，可以通过 Spark 的机器学习和图处理功能来进行高级分析。
Spark SQL 可以读取和写入各种数据源，包括关系型数据库、Parquet、Hive等。
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大数据数据库及其分类
随着互联网和信息技术的快速发展，在当今数字化社会中，大数据
正成为各行各业获取和分析信息的重要手段。
而大数据的存储和管理
往往依赖于数据库系统。
本文将介绍大数据数据库及其分类，并探讨
不同类型数据库的应用场景。
一、大数据数据库概述
大数据数据库是指能够处理大规模数据集的数据库系统，它能够存储、管理和分析庞大的结构化、半结构化和非结构化数据。
与传统数
据库相比，大数据数据库具有高可扩展性、高性能和高容错性的特点，能够处理海量的数据，并支持复杂的数据挖掘和分析。
二、大数据数据库分类
根据数据处理方式和存储结构，大数据数据库主要分为关系型数据库、NoSQL数据库和NewSQL数据库三类。
1. 关系型数据库
关系型数据库（Relational Database，RDB）采用一种基于表格的结
构来存储和管理数据，以及定义数据之间的关系。
它使用结构化查询
语言（SQL）进行数据操作和查询。
关系型数据库具有数据一致性、
事务支持和完整性约束等特性，适用于需要事务处理和一致性要求较
高的应用场景。
然而，它在处理大规模数据时性能较差，并且难以扩展。
2. NoSQL数据库
NoSQL数据库（Not only SQL）是指非关系型数据库，它摒弃了关系型数据库的表格结构，采用了更为灵活的数据模型，例如键值对（Key-Value）、文档（Document）、列族（Wide Column）和图（Graph）。
NoSQL数据库可以处理非结构化和半结构化数据，且具有良好的可扩展性和高性能，非常适合处理大数据。
目前常见的NoSQL 数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3. NewSQL数据库
NewSQL数据库是在关系型数据库和NoSQL数据库之间的一类新型数据库系统。
它既继承了关系型数据库的一致性和事务支持，又具备了NoSQL数据库的可扩展性和高性能。
NewSQL数据库致力于解决传统关系型数据库在大规模数据处理方面的瓶颈问题。
一些典型的NewSQL数据库包括Google Spanner和CockroachDB。
三、大数据数据库的应用场景
不同类型的大数据数据库在应用场景上各具特色，下面分别介绍它们的主要应用场景。
1. 关系型数据库应用场景
关系型数据库适用于需要事务处理和数据一致性的场景，例如企业的财务系统、人力资源管理系统和客户关系管理系统等。
由于关系型数据库的数据组织结构具有良好的数据完整性和一致性，因此在数据安全性要求较高的领域也扮演着重要角色。
2. NoSQL数据库应用场景
NoSQL数据库适用于大规模、高并发和分布式的场景。
它们的数据模型灵活，能够支持海量非结构化和半结构化数据的存储和分析。
在社交媒体、物联网、日志分析和推荐系统等领域，NoSQL数据库能够提供高性能的数据读写和处理能力。
3. NewSQL数据库应用场景
NewSQL数据库适用于需要兼顾关系型数据库一致性和可扩展性的场景。
相比传统关系型数据库，NewSQL数据库能够有效地处理非常大的数据集，并提供高并发和高吞吐量的性能。
在金融、电商和广告等领域，NewSQL数据库已经被广泛应用。
结论
大数据数据库是当今信息科技领域的重要支撑，它们在存储、管理和分析海量数据方面发挥着至关重要的作用。
根据数据处理方式和存储结构的不同，大数据数据库可以分为关系型数据库、NoSQL数据库和NewSQL数据库三类。
每种类型的数据库在应用场景上各有特色，应根据实际需求来选择合适的数据库系统。
随着大数据技术的不断发展，大数据数据库将在更多领域展现出巨大的潜力和价值。