现在存在的数据库有哪些，现在在使用的数据库有哪些

1，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。

现在在使用的数据库有哪些

2，数据库的种类有哪些

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。 1.数据结构模型 (1)数据结构所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。 (2)数据结构种类数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。 2.层次、网状和关系数据库系统 (1)层次结构模型层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。 (2)网状结构模型按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。 (3)关系结构模型关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

看你要问什么问题了？是现在流行哪些数据库？关系的：mysql、oracle、sqlserver、db2、sqlite（嵌入式开发的）等等。nosql：dynamodb、bigtable、hbase、mongodb、couchdb、nosql，很多，只听过没见过。还是有哪几大类数据库类型？层次、网状、关系，这是以前的分类，我不清楚现在流行的nosql是不是应该分类？

数据库的种类有哪些

3，现在可以免费商用的数据库都有哪些

oracle集群oracle rac是业界最流行的产品。其架构的最大特点是共享存储架构（shared-disk），整个rac集群是建立在一个共享的存储设备之上的，节点之间采用高速网络互连。在 oracle rac 环境中，每个 oracle 数据块都被赋予一个（且只有一个）“主”oracle rac 节点。该 oracle rac 节点的全局缓存服务 (gcs) 负责管理对这些数据块集的访问。当其中一个 oracle 节点需要访问某个 oracle 数据块时，它必须首先与该数据块协商。然后，该主节点的 gcs 或者指示请求的 oracle 节点从磁盘中获取该数据块，或者指示该oracle 数据块的当前持有者将被请求的数据块发送到请求节点。oracle 尝试跨所有 rac 节点统一分发该数据块的所有权。在 oracle rac 环境中，数据块大致相等的所有节点都将被指定为主节点。（如果 oracle rac 节点数是 oracle 数据块数的约数，则所有 rac 节点都是具有同样数量的数据块的主节点。）mysql集群mysql cluster和oracle rac完全不同，它采用shared-nothing架构。整个集群由管理节点(ndb_mgmd)，处理节点(mysqld)和存储节点(ndbd)组成，不存在一个共享的存储设备。mysql cluster主要利用了ndb存储引擎来实现，ndb存储引擎是一个内存式存储引擎，要求数据必须全部加载到内存之中。数据被自动分布在集群中的不同存储节点上，每个存储节点只保存完整数据的一个分片(fragment)。同时，用户可以设置同一份数据保存在多个不同的存储节点上，以保证单点故障不会造成数据丢失。mysql cluster的优点在于其是一个分布式的数据库集群，处理节点和存储节点都可以线性增加，整个集群没有单点故障，可用性和扩展性都可以做到很高，更适合 oltp应用。但是它的问题在于：1.ndb存储引擎必须要求数据全部加载到内存之中，限制比较大，但是目前ndb新版本对此做了改进，允许只在内存中加载索引数据，数据可以保存在磁盘上。2.目前的mysql cluster的性能还不理想，因为数据是按照主键hash分布到不同的存储节点上，如果应用不是通过主键去获取数据的话，必须在所有的存储节点上扫描，返回结果到处理节点上去处理。而且，写操作需要同时写多份数据到不同的存储节点上，对节点间的网络要求很高。分布式数据库拆分数据库分片sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(scale out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 i/o 能力限制，解决数据库扩展性问题。把热度高的数据划分开来，使用配置刚好的硬件，提高访问速度，增强用户体验把不同的用户的数据根据用户的id放到不同的数据库中，不同用户对应的交易数据也跟着到不同的数据库；之后可以把交易完成和正在交易的数据库分开。一个全国经济信息系统，可以按照不同地区把不同数据放到不同数据库中，随着时间增加数据也会越来越大，到时还可以工具年份在重新划分数据库。一个大中型的电子商的电子商务网站一定会遇到数据量巨大的问题，可以根据用户对象或者使用和被使用的数据进行分片。这样避免了在一个库中数据膨胀而带来的瓶颈。在数据库分片时最好分到不同的服务器中，或者不同的存储中，避免磁盘竞争数据库分片存在比较大问题就是人查询或者统计涉及到跨库就比较麻烦。特别是join时如果涉及到多个节点，将非常困难，应该尽量避免。数据库水平分片读写分离读写分离架构利用了数据库的复制技术，将读和写分布在不同的处理节点上，从而达到提高可用性和扩展性的目的。读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数据库服务器，这样能有效地减轻数据库压力，也能减轻io压力。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，其实在很多系统中，主要是读的操作。当主数据库进行写操作时，数据要同步到从的数据库，这样才能有效保证数据库完整性。quest shareplex就是比较牛的同步数据工具，听说比oracle本身的流复制还好，mysql也有自己的同步数据技术。mysql只要是通过二进制日志来复制数据。通过日志在从数据库重复主数据库的操作达到复制数据目的。这个复制比较好的就是通过异步方法，把数据同步到从数据库。主数据库同步到从数据库后，从数据库一般由多台数据库组成这样才能达到减轻压力的目的。读的操作怎么样分配到从数据库上？应该根据服务器的压力把读的操作分配到服务器，而不是简单的随机分配。mysql提供了mysql-proxy实现读写分离操作。不过mysql-proxy好像很久不更新了。oracle可以通过f5有效分配读从数据库的压力。上面说的数据库同步复制，都是在从同一种数据库中，如果我要把oracle的数据同步到mysql中，其实要实现这种方案的理由很简单，mysql免费，oracle太贵。好像quest shareplex也实现不了改功能吧。好像现在市面还没有这个工具吧。那样应该怎么实现数据同步？其实我们可以考虑自己开发一套同步数据组件，通过消息，实现异步复制数据。其实这个实现起来要考虑很多方面问题，高并发的问题，失败记录等。其实这种方法也可以同步数据到memcache中。听说oracle的stream也能实现，不过没有试过。通过ebay读写分离的结构图，通过share plex 近乎实时的复制数据到其他数据库节点，再通过f5特定的模块检查数据库状态，并进行负载均衡，io 成功的做到了分布，读写分离，而且极大的提高了可用性。目前读写分离技术比较多，比较有名的为amoeba，有兴趣的同学可以研究下。数据库缓存读写分离现在应用非常广泛，特别是时国内外大型网站，都使用的非常多，很多都是自己研发缓存系统，淘宝还开源了tair系统，有兴趣的可以研究下。比较有名的是memcached使用memcached最好的可能算facebook了。通过memcached分担读的操作，把常用的对象数据存储到memcached中，当有读操作过来时先访问memcached如果memcached没有该数据再从数据库获取，同时把数据放到memcached中，下次访问就可以直接访问memcached了。有一次在和一个朋友聊天时他们正在着手在线文档系统架构设计，由于文档访问压力非常大，每次请求数据库也非常大，由于大量的的文档数据在服务端和客户端传输，会经常造成网络堵塞。我建议他可以把文档分片，减少一次性大文件传输。再根据文档热度把一些文档保持到缓存中。其实文档也好，数据库也好，很多方法只要根据业务要求也可以达到异曲同工的之效。

1.IBM 的DB2 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 2. Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 3. Informix Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是InformixSE（StandardEngine）。 4. Sybase Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，率先在Sybase SQLServer 中实现。

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