以下哪些不是全文数据库，下列哪个些不是数据库软件名称不定项选择

来源：整理时间：2024-12-09 20:12:30 编辑：黑码技术手机版

1，下列哪个些不是数据库软件名称不定项选择

mysql sql server oracle 好象就这几个

D.Outlook，（它是microsoft 日程安排软件）其它的都是数据库软件

D.Outlook 为电子邮件客户端E.Foxpro 为一编程软件，在数据库方面比较有优势，不过现在已经很少人用了

下列哪个些不是数据库软件名称不定项选择

2，下列哪个不是网络数据库

网络数据库是一个广泛的概念，除去个别单机使用的小型数据库系统外，大多数的数据库系统都是支持网络功能的。access 2000虽然支持网络应用，但仅限于局域网的c/s体系。随着网络技术的发展，数据库从c/s架构转向b/s体系，网络数据库也从局域网应用向web应用扩。网络数据库定义：以后台数据库为基础的，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询的系统。所以选b

下列哪个不是网络数据库

3，web of science是全文数据库吗

web of science数据库有几种检索方式isi web of knowledge综合性数据库系统服务平台其整合汤森路透公司产数据库产品（文献检索数据库、析评价数据库）既进行单库检索进行跨库检索系统默认web of knowledge首页跨库检索首页 web of science基于web of knowledge平台综合性文摘索引数。通过文献分析可以得到下面哪些信息:，哪种情况更适合采用化学结构检索：，wastewater)研究方面的文献，a.发表在waterscienceandtechnology上的文献最多，b.发表在waterresearch上的文献最多，c.csic发表的文献最多，d.chineseacadsci发表的文献最多，在webofscience中查找题名为"abinitioemulsio，

Web of Science是美国Thomson Scientific（汤姆森科技信息集团）基于WEB开发的产品，是大型综合性、多学科、核心期刊引文索引数据库，不是全文数据库，要购买才可以看全文，除非是开放的文章，希望可以帮到你

是的，“web of science”是全文数据库。全文数据库介绍：全文数据库集文献检索与全文提供于一体。优点是免去了检索书目数据库后还得费力去获取原文的麻烦和提供全文字段检索，便于读者对文献的查询。知识元数据库：（一）数值型知识元库包括从各类统计年鉴及各种专业文献中抽取的统计数据和科学实验数据。（二）理论与方法型知识元数据库包括从各种百科全书中抽取的专业术语解释及从各种专业论文中抽取的观点、理论、方法和技巧等知识元。

web of science是全文数据库吗

4，nosql数据库有哪些

这个范围太广了，太多了，而且很多数据库不是纯nosql，给你列几个比较著名的吧。DynamoDBBerkeley DBMongoDBHyperGraphDBArangoDBGemFireEMC Documentum xDB等等等等

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，数据库的基本类型

数据库有类型之分，是根据数据模型划分的。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有：层次模型、网壮模型和关系模型。下面我们分别学习以下这三种模型。层次模型层次模型是用树结构表示记录类型及其联系的。树结构的基本特点是： 1、有且仅有一个结点无父结点； 2、其它结点有且有一个父结点。在层次模型中，树的结点是记录型。上一层记录型和下一层记录型的联系是1:n的。层次模型就象下面我们给出的一棵倒立的树。注意：在层次式数据库中查找记录，必须指定存取路径。这种关系模型不支持m:n联系。网状模型网状模型中结点间的联系不受层次限制，可以任意发生联系，所以她的结构是结点的连通图。网状模型结构的特点是： 1、有一个以上结点无父结点； 2、至少有一个结点有多于一个父结点。注意：虽然网状模型能反映各种复杂的关系，但网状模型在具体实现上，只支持1:n联系，对于m:n联系可将其转化为1:n联系。关系模型关系模型的本质就是用若干个二维表来表示实体及其联系。关系是通过关系名和属性名定义的。一个关系可形式化表示为： R(A1，A2，A3，…，Ai，…) 其中：R为关系名，Ai为关系的属性名。这里我们对此不做过多的学习，在以后的章节中我们会详细的学习之。

模糊数据库指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。统计数据库管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。网状数据库处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”，以后，根据dbtg报告实现的系统一般称为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl，模式定义语言sddl，设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。演绎数据库是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护

全文数据库，书目型数据库，字典型数据库，事实型数据库，媒体数据库。