高并发数据库有哪些，数据库有哪几种

本文目录一览

1，数据库有哪几种
2，golang 大并发选择什么数据库
3，高并发写选sql还是nosql
4，几种Nosql数据库对比
5，金融行业都用什么数据库

1，数据库有哪几种

这个根据不同的程序有不同的方式，连接数据库一般采用ODBC,JDBC，JDBC-ODBC桥式连接，或者池连接。ODBC是微软出的一个标准，JDBC是SUN的一个标准，JDBC-ODBC是做个接口，先通过JDBC将请求转化为ODBC所能识别的语句。再通过ODBC连接数据库，性能不好。另外一种是池连接方式，这种方式考虑了并发性与资源回收的机制，因此在连接的时候就预先分配N个连接通道，当某一会话中止的时候，并不释放通道，同时为另一个会话提供连接服务。这种是目前比较流行的技术。一般适合高并发的系统。

数据库是蛮多的，现在很多流行的是关系型数据库。比较著名的数据库有：1. 微软公司的 ms sql数据库2. 微软公司的access数据库3. oracle公司的oracle数据库4. oracle公司的mysql数据库5. ibm公司的db2数据库

数据库有哪几种

2，golang 大并发选择什么数据库

解决之道：在系统设计时，避免使用管道chan传递主业务数据，避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行，这样做减少chan传输耗时，和Go程调度耗时，性能会有很大的提升。案例分析：nsq和nats都是实时消息队列，nsq在客户端端和服务端大量使用chan转发消息，导致性能不佳，只有100,000／s；而nats服务端在分发消息流程中，没有使用chan，只在客户端接收时使用chan，性能可达到1,000,000／s。

在linux下的安装,应该是没啥难度的了,唯独蛋疼的windows需要介绍一下://假设的gopath指向c:\gohome0. 执行 go get github.com/wendal/go-oci8 ,然后肯定是报错了,没关系,代码会下载下来.1. 首先,你需要安装mingw到c:\mingw2. 然后,到oracle官网,下载oci及其sdk,解压到instantclient_11_2 -- 当前最新版3. 从我的go-oci8库的windows文件夹,拷贝pkg-config.exe到c:\mingw\bin\,拷贝oci8.pc到c:\mingw\lib\pkg-config\4. 设置环境变量 path ,值为原有path;c:\instantclient_11_2;c:\mingw\bin;5. 设置环境变量 pkg_config_path,值为 c:\mingw\lib\pkg-config6. 接下来,就最重要的,就是再执行一次,这次应该能成功的: go get github.com/wendal/go-oci87. 测试一下: cd %gopath%/src/github.com/wendal/go-oci8/example go run oracle.go #提醒一句, oracle.go里面的写的密码是system/123456, 实例名xe

golang 大并发选择什么数据库

3，高并发写选sql还是nosql

SQL的独特优势包括：1. SQL能够加强与数据的交互，并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征，因为无法交互的数据基本上是没用的，并且，增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。2. SQL是标准化的，使用户能够跨系统运用他们的知识，并对第三方附件和工具提供支持。3. SQL能够扩展，并且是多功能和经过时间验证的，这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式，一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。NoSQL特点：易扩展NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。大数据量，高性能NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。灵活的数据模型NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。高可用NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

你用“事务”不就可以了嘛。a和b，只要其中一个事务开始，在这个事务没有提交前，另一个不会被提交（执行）的。 ===== 先定义个事务sqltransaction transaction;transaction = connection.begintransaction("sampletransaction");command.transaction = transaction;如果没问题，提交事务transaction.commit();如果出错，回滚transaction.rollback();

高并发写选sql还是nosql

4，几种Nosql数据库对比

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。

nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. in-memory kv store : redisin memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. disk-based kv store: leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。3. document store: mongodb分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。4. column table store: hbase这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

5，金融行业都用什么数据库

oracle 数据库

db2数据库为何在金融领域应用如此广泛？在我接触过的银行用户中，绝大部分都在使用ibm db2数据库产品，当然还是有一大批证劵公司也在使用。给我印象最为深刻的一次是在深圳办的一场db2技术专家沙龙，那次来的基本上都银行用户和证劵用户。当时，就在想，db2数据库产品在金融领域应用咋那么广呢？在开始这个讨论之前，我也问了一些朋友，问他们是什么原因导致了这一事实的发生，其中有人回答是历史原因，也有人回答是因为db2数据库产品好。当然，众多金融客户选择db2数据库产品，肯定是有各自的原因，历史原因也罢，功能强大、性能稳定也罢，肯定各有说词。不过我们可以想象一下，对于金融用户来说，每天所产生的数据都非常多，且复杂，而且这些数据都相当重要，来不到半点马虎。因此，他们在选择数据库产品的时候，自然是分外小心，不敢怠慢。另外，作为一家金融企业，在it上的预算肯定也比较充足，所以产品的价格自然不是他们担心的问题（当然，这只是一种猜测！）。这样再分析原因的时候，我们就把重点放在了db2数据库的性能和稳定性上。那么，究竟是不是了db2数据库的性能和稳定性导致了它在金融领域的应用如此广泛呢，我不得而知！针对这个db2数据库为何在金融领域应用如此广泛？的疑问，是一个值得我们思索的过程。但至于是什么真正的原因导致的，我这主题中就不详细聊了，因为我的答案都是来源于大家，只有有了大家的支持，这个答案才会日渐丰富，日渐完善。 db2的并发性、稳定性、扩展性这些都做得不错，金融行业很多业务是实时性交易很强的系统它们追求的是系统的稳定性，性能好，支持高并发、安全性高所以选择oracle、db2这类数据库等等主要是用db2 在用aix系统本身兼容性又好吧这样稳定性更强，而且db2 刚开始打开市场时是免费使用的在金融行业，大家知道数据量大，数据复杂，更新频繁，把大量而且关系复杂的数据进行整合，二次加工，做个决策分析，这些工作的前提都是要有一个稳定高效的数据库。ibm db2具有很好的安全性，数据可移植性，其他数据库数据可以移植过来，又善于处理关系复杂的数据，而且速度快，连接方式灵活，可通过 odbc、jbdc、网络服务、本地客户机或异步客户机接口来实现，总之，相对其他数据库db2具有明显的优势，正好符合银行的要求。金融行业使用 db2 可能是有其历史原因的，因为金融行业本身用 ibm 的主机就比较多：）还是听金融行业的兄弟们站出来说句吧大家好在金融行业中，我想大部分的业务系统使用的是db2，而绝大部分的经营分析系统用的是teradata，我所知道就有工行，建行，中行，光大，浦发，民生，邮政银行等等，ibm的产品一贯是安全性的代表，在银行交易数据极其重要的前提下，选择db2是一个不错的选择，同时，db2的大数据处理速度也仅次于teradata，另外很多银行的硬件选择了ibm的大机，自然ibm的软件产品也是他们考虑的重中之重，至于teradata，在成功实施了walmart，ebay等超大的数据仓库后，在入主中国也强势地拿下了近10省的移动的经分系统和移动集团公司的经分系统，同时又很成功的实施了上海证交所的dw，这些事实的确证明了他们是数据仓库行业的领导者，如果不缺钱，我相信选择teradata做构建edw是一个不错的选择！我认为主要有以下几点： 1、历史原因金融行业对于数据安全和系统可用性要求很高，因此，选用ibm主机的颇多。而db2最初就是建立在主机操作系统上的，毫无疑问，是与ibm主机配合最好的数据库产品，所以自然就会选择db2数据库。由于对db2比较熟悉，在开放式系统上也就选择了db2数据库。 2、ibm技术支持和售后服务做的很好，产品性价比较高根据我个人的亲身体验，ibm能够根据客户的需求进行电话或者现场技术支持，能够根据客户要求参与项目建设，与oracle相比，售后服务价格相对较低。 3、产品自身为用户提供了较多的监控和分析工具，便于用户自己进行问题诊断和性能优化