物联网有哪些数据库，物联网关系型数据库应用于哪些行业

来源：整理时间：2024-05-03 09:51:37 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，物联网关系型数据库应用于哪些行业
2，数据库有哪些
3，在物联网领域有没有非关系数据库的技术
4，现在在使用的数据库有哪些
5，nosql数据库有哪些

1，物联网关系型数据库应用于哪些行业

关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：　　客户端应用程序(Client)　　数据库服务器(Server)　　数据库(Database)物联网关系型数据库还是主流，应用于智能家居已经智慧城市领域。

物联网关系型数据库应用于哪些行业

2，数据库有哪些

常见的数据库．如ACCESS，MSSQL，MYSQL，ORACLE，DB2.一般前三个用得多一点．ACC用于一般的企业网站．数据量小．访问量小．后两个，用于大点的网站．在效率上会比ACC要高．最后两个，一般都是大型的应用平台才会用到．当然，还会有其它的数据库．但一般用得少．

基本上可以分成三大类(主流的)：1.大型数据库:如oracle,db22.中型数据库:如sqlserver,sybase3.小型数据库:如mysql还有一些（没什么人用的）如：vf（foxpro），accessmdb，infomix，cloudscape

数据库有哪些

3，在物联网领域有没有非关系数据库的技术

有的，非关系数据库的技术，数据库的一种类型。　　关系数据库 - relational database，是一种通过建立索引来储存数据类型和他们之间的关联的技术。随着互联网的发展，有很多数据访问类型不再需要这种大型的关联逻辑，而是需要储存和读取大量的数据。比如人人之类的网站，他们的数据类型如果用关系数据库来表示，则又慢又占地方。

正确答案：b 解析：意图判断题。文段首先对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行了解释说明，接着引出了主体——非结构化数据，并通过企业决策、科学、体育、广告、公共卫生等的描述说明了非结构化数据的价值，即b项所述。a项和c项无从推出；d项，文段主体是数据，而不是企业，也排除。正确答案为b。

在物联网领域有没有非关系数据库的技术

4，现在在使用的数据库有哪些

nosql ,access,cassandra,hypertable,SQLite,CouchDB,Hbase

不知，sorre

access

下面是一个瑭锦tanjurd总结 mongodb 优缺点的列表，希望对打算使用 mongodb 的同学，能有一些作用：优势：快速!(当然，这和具体的应用方式有关，通常来说，它比一般的关系型数据库快5位左右。) 很高的可扩展性 – 轻轻松松就可实现pb级的存储(但是可能我们并不需要pb级的存储，10tb可能就够了) 他有一个很好的 replication 模式 (replica sets) 有很完善的java api 他的存储格式是json的，这对java来说非常好处理，对javascirpt亦然。运维起来非常方便，你不用专门为它安排一个管理员。它有一个非常活跃的社区(我提出的一个bug在20分钟内就能得到修复。多谢elliot) 他的版本控制非常清楚。 mongodb 背后的公司(10gen)已经准备好了明天在 mongodb 上面的投入的资金了。劣势应用经验缺乏，我们都没有相关nosql 产品的使用经验。项目相对来说还比较新。和以往的存储相比，数据的关系性操作不再存在。

5，nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase

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 : redis in 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。