数据库的例子有哪些，求一篇关于数据库在现实生活中应用的例子

来源：整理时间：2025-02-16 18:12:25 编辑：黑码技术手机版

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1，求一篇关于数据库在现实生活中应用的例子
2，举出5个数据库在各行业应用的实例
3，请给出一个日常生活中的数据库系统的实例阐述它的各组成部分是
4，数据库实例
5，列式数据库的举例

1，求一篇关于数据库在现实生活中应用的例子

很多啊,你可以用CS里的武器来做数据,或者网游装备等等要不搞一个模拟公司,可以有完整的ERP, 公司的业绩就是学员的分数.我学数据库时正迷恋实况,于是把所有的球员,球队都做进数据库,每场比赛下来记录,出场球员,得分情况,助攻情况,表现评价等等,边玩边做,想到什么功能再完善,结果后来几乎做得和FIFA官方数据库一样详细了

在现实生活中，如果你有自己开店就会用到，但是日常生活中就不会了

求一篇关于数据库在现实生活中应用的例子

2，举出5个数据库在各行业应用的实例

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举出5个数据库在各行业应用的实例

3，请给出一个日常生活中的数据库系统的实例阐述它的各组成部分是

日常生活中的数据库系统的实例:08奥运会售票系统系统用户：赛场志愿者；体育赛事观众对于志愿者，要完成的主要功能如下： 1. 管理对象： a) 比赛场馆信息：场馆名称、地理位置、座席信息（记录每个座席的编号和级别；级别设定分为贵宾座位、标准座位和低价座位）。 b) 赛事信息：名称、赛事类型（如游泳，田径等）、赛事参加者（参赛队名称及简介）、比赛时间安排（场次、每场起止时间、临时变更记录）、比赛场馆、比赛结果（记录每个场次结果）、赛事票价（票价可按照座席级别来分级）、赛事售票开始和结束时间。 2. 实现上述信息的添加、查询、删除和修改。 3. 统计： a) 按场馆统计赛事开展情况，统计内容见附件A： b) 按时间统计赛事开展情况，统计内容见附件B； c) 可将上述统计内容导出为Excel文件。

请给出一个日常生活中的数据库系统的实例阐述它的各组成部分是

4，数据库实例

问这个问题说明你对数据库的概念还不太了解，这是最基本的概念。数据库是什么？数据库是一个逻辑上的概念，简单的说就是相互关联的一会数据。而对应到实际的物理概念上，就是磁盘上的一个或者一堆文件，里边包含着数据。但是光有数据不行，数据库有很多功能，比如可以接受用户连接，给用户提供数据，这样就需要有“程序”。所以说关闭状态的数据库，就是磁盘上的程序文件，加上数据文件。想要使用数据库，就要把它打开，让上边说的“程序”运行起来。实例就是指计算机内存中处于运行状态的数据库程序，以及为这些程序分配的一些内存空间。实例是位于内存中的，只在数据库处于运行状态时才存在。实例负责实现给用户提供网络连接、读写数据文件等等各种功能。不同的数据库产品有些不同，Oracle中一个实例只能连接一个逻辑上的“数据库”，甚至是不同机器上运行着的不同实例同时连接一个数据库（RAC）。SQL Server和My SQL中的“实例”则比较独立，可以随时打开或者关闭某一个数据库。

5，列式数据库的举例

下面以GBase 8a分析型数据库为例，描述列存储对数据存储与管理的作用。面对海量数据分析的 I/O 瓶颈，GBase 8a 把表数据按列的方式存储，其优势体现在以下几个方面。不读取无效数据：降低 I/O 开销，同时提高每次 I/O 的效率，从而大大提高查询性能。查询语句只从磁盘上读取所需要的列，其他列的数据是不需要读取的。例如，有两张表，每张表100GB 且有100 列，大多数查询只关注几个列，采用列存储，不需要像行存数据库一样，将整行数据取出，只取出需要的列。磁盘 I/0 是行存储的 1/10或更少，查询响应时间提高 10 倍以上。高压缩比：压缩比可以达到 5 ~ 20 倍以上，数据占有空间降低到传统数据库的1/10 ，节省了存储设备的开销。当数据库的大小与数据库服务器内存大小之比达到或超过 2:1 （典型的大型系统配置值）时，列存的 I/O 优势就显得更加明显；GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。由于数据按列包存储，每个数据包内都是同构数据，内容相关性很高，这使得GBase 8a 更易于实现压缩，压缩比通常能够达到 1:10 甚至更优。这使得能够同时在磁盘 I/O 和 Cache I/O 上都提升数据库的性能，使 GBase 8a 在某些场景下的运算性能比传统数据库快 100 倍以上。GBase 8a 允许用户根据需要设置配置文件，选择是否进行压缩。在启用压缩的情况下GBase 8a 根据数据的不同特性以及不同的分布状况，自动采用相应的压缩算法，如：行程编码（适用于大量连续重复的数据，特别是排序数据）；基于数据的差值编码（适用于重复率低，但彼此差值较小的数据列）；基于位置的差值编码（适用于重复率高，但分布比较随机的数据列）。