nosql数据库有哪些储存，Oracle数据库有哪些数据表空间

1，Oracle数据库有哪些数据表空间

表空间就是给用户以及表、数据等一个存储的空间数据库安装完毕后会有一些默认的表空间，如SYSTEM、TEMP等当然你可以通过 CREATE TABLESPACE 命令来创建属于自己的表空间。

Oracle数据库有哪些数据表空间

2，nosql有哪些数据库

CasssandraLucene/SolrRiakCouchDBNeo4JOracle的NoSQLMongoDBHadoop的HBaseBigTable/ Accumulo/ HypertableDynamoDB貌似 MongoDB 很有名。

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3，oracle可以存放哪些数据

数据库表其实是一种逻辑结构，你可以按照这种结构来存放记录你所说的这些“视频，文档，音频，exe”文件，按正常来说是可以存放到表中的某个字段中，但是数据库表中的字段都是有大小限制的，所以一般的解决办法是，只存放一个文件所在的路径，把文件放在web服务器相应的地方，需要的时候，通过数据库的路径去找你存放的文件。

oracle的日志，一般来说：1是归档日志，可以删除一些过期的2是dump日志，很多的，bdump，cdump等，全部删除3是audit日志，很多的，rdbms/audit下，全部删除4是listener日志，/network/log下，越久越大，可以清空

可以的.blob 段

表就是一个数据容器。应该只能放路径。

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4，sql有哪些系统存储过程各有什么功能

在 SQL Server 2005 中，许多管理活动和信息活动都可以使用系统存储过程来执行。系统存储过程可分为下表所示的几类。整张对应表请在MSDN中输入“系统存储过程”检索Active Directory 存储过程用于在 Microsoft Windows 2000 Active Directory 中注册 SQL Server 实例和 SQL Server 数据库。目录存储过程用于实现 ODBC 数据字典功能，并隔离 ODBC 应用程序，使之不受基础系统表更改的影响。游标存储过程用于实现游标变量功能。数据库引擎存储过程用于 SQL Server Database Engine 的常规维护。数据库邮件和 SQL Mail 存储过程用于从 SQL Server 实例内执行电子邮件操作。数据库维护计划存储过程用于设置管理数据库性能所需的核心维护任务。分布式查询存储过程用于实现和管理分布式查询。全文搜索存储过程用于实现和查询全文索引。日志传送存储过程用于配置、修改和监视日志传送配置。自动化存储过程使标准自动化对象能够在标准 Transact-SQL 批次中使用。Notification Services 存储过程用于管理 SQL Server 2005 Notification Services。复制存储过程用于管理复制。安全性存储过程用于管理安全性。SQL Server Profiler 存储过程SQL Server Profiler 用于监视性能和活动。SQL Server 代理存储过程由 SQL Server 代理用于管理计划的活动和事件驱动活动。Web 任务存储过程用于创建网页。XML 存储过程用于 XML 文本管理。常规扩展存储过程提供从 SQL Server 实例到外部程序的接口，以便进行各种维护活动。

存储过程是在大型数据库系统中，一组为了完成特定功能的sql 语句集，存储在数据库中，经过第一次编译后再次调用不需要再次编译，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象，任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。存储过程中可以包含逻辑控制语句和数据操纵语句，它可以接受参数、输出参数、返回单个或多个结果集以及返回值。由于存储过程在创建时即在数据库服务器上进行了编译并存储在数据库中，所以存储过程运行要比单个的sql语句块要快。同时由于在调用时只需用提供存储过程名和必要的参数信息，所以在一定程度上也可以减少网络流量、简单网络负担。

打开sql2005--数据库--系统数据库---master--可编辑性--存储过程--系统存储过程。。里面全是。。具体都什么功能去帮助里对应的找下。。呵呵。。

5，nosql数据库有哪些

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。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333337386632成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。给一个地址吧http://www.caecp.cn/News/News-850.html