数据库之比较：各家门户的特点和不同 (各大数据库的区别)
比较数据库的特点和不同是一个非常有趣的话题，因为数据库是任何企业或组织都需要的重要信息系统基础设施，以帮助他们存储，管理和检索大量数据。在过去的几十年中，数据库技术得到了快速发展和进步，导致了不同类型的数据库出现。在这篇文章中，我将比较几种流行的数据库，包括关系型数据库(RDBMS)，非关系型数据库(NoSQL)，大数据解决方案和云数据库，来了解它们各自的特点和不同。
关系型数据库(RDBMS)
关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，其中数据存储在表中。数据在表之间建立关系，并使用结构化查询语言(SQL)来查询和操作数据。许多大型企业和组织使用关系型数据库，因为它们可以保证数据的完整性和一致性，并提供强大的查询和分析功能。以下是一些著名的关系型数据库：
1. Oracle
Oracle数据库是目前全球应用最为广泛的大型关系型数据库管理系统，它是一款高度可伸缩、高可用性和高性能的数据库。Oracle提供了很多高级功能，使其成为企业级应用程序的首选。
2. SQL Server
SQL Server是由微软公司开发的一种关系型数据库管理系统(RDBMS)，它是一种强大、灵活和安全的数据库方案。SQL Server的主要特点是可伸缩性、高可用性、稳定性和数据安全性，可以帮助企业存储、管理、查询和分析海量数据。
3. MySQL
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)，它是世界上更流行的数据库之一。MySQL是一种可伸缩的数据存储方案，它提供了高效的性能和可靠性。 MySQL作为一个轻量级数据库，非常适合小型企业和个人用户。
非关系型数据库(NoSQL)
非关系型数据库也称NoSQL数据库，在处理非结构化数据时表现出众。这种类型的数据库不需要使用表来存储数据，而是使用文档、图形和键值等格式。这种类型的数据库通常适用于海量数据的应用场景。以下是一些著名的非关系型数据库。
1. MongoDB
MongoDB是一款高性能的非关系型数据库，它基于文档存储的方式，使用所谓的BSON(二进制压缩ON)格式存储数据。 MongoDB非常适用于处理海量数据，并且可以在不影响性能的情况下水平扩展到数百或数千台服务器。
2. Cassandra
Cassandra是一种分布式、高性能、可伸缩、和高可用性的NoSQL数据库。它可以在多个节点之间自动分配数据，并且可以容忍节点故障和数据中心/区域的失败。 Cassandra最适用于可伸缩的、海量数据的部署中。
3. Redis
Redis是一款快速的开源Key-Value存储解决方案，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、和有序等。 Redis提供了一些高级功能，例如发布/订阅、事务和Lua脚本等，使其成为数据缓存和消息队列的首选。
大数据解决方案
随着数据量的增长，企业需要新的解决方案来存储和处理数据，大数据解决方案应运而生。这类解决方案可以帮助企业在处理大量数据时维持高性能和可伸缩性，并提供高度的数据安全性和灵活性。
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop是一种分布式数据存储和处理技术，它可以在超大规模的数据集上进行分布式运算。Hadoop使用MapReduce实现计算框架，可以将数据分布到多台服务器上进行并行处理。Hadoop还提供了一些其他工具，例如YARN、HDFS、HBase等。
2. Apache Spark
Apache Spark是一种快速、可扩展、分布式数据处理引擎，它使用内存计算来加速数据处理。Spark支持在批处理、实时流处理和机器学习等方面进行数据处理，同时与Hadoop生态系统集成紧密，方便使用。
云数据库
云数据库是由云服务提供商提供的一种数据库解决方案。它可以帮助企业在云平台上提供安全的数据存储和管理服务，成为了未来数据库的主流趋势。
1. Amazon RDS
Amazon RDS是由亚马逊公司提供的云数据库服务，它可以管理多种关系型数据库，包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL，同时提供高可用性、数据备份和数据恢复功能。
2. Microsoft Azure数据库服务
Microsoft Azure是由微软公司提供的云数据库服务，它支持多种数据库类型，包括SQL Server、MySQL、PostgreSQL和MariaDB等。 Azure还提供了分布式NoSQL数据库Azure Coos DB，它可以快速响应全球交互式应用的数据请求。
结论
数据库是企业信息系统的重要组成部分，它们提供了可靠的数据存储和检索功能，帮助企业管理海量数据。与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库和大数据解决方案提供了更具扩展性和灵活性的解决方案。而云平台上的数据库服务能够提供高度的安全性和灵活性，是企业将数据库迁移到云端的重要选择。企业可以根据应用场景的不同选择适当的数据库方案，以帮助他们取得更大的商业成功。
相关问题拓展阅读：
数据库有哪几种？
小型数据库正橘毁，单机使用
ACCESS
SQLite
中型数据库，中等规模数据，多并发
MySQL
SQL SERVER 2023以下
大举备型数据库，多并发，大数据量
DB2
SQL SERVER 2023 以上伍者
ORACLE
数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。
1、关系数据库
包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。
FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连伍腔接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
2、非关系型数据库（NoSQL）
包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。
扩展资料：悔橘行
数据库的作用
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全碧哗保障、备份等基础功能。
数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动。
或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如更大规模、更高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
参考资料来源：
百度百科–数据库
常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数前逗弯据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/指旁服务器）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2023的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中慧闷小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 –
一、关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的
关联关系
的。
常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（
结构化查询语言
，Structured Query Language）标准。 常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。
查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。
新增语句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。
更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。
删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。
去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。
排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。
总体来说， 数据库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。
关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据巧洞一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。
由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。
二、
非关系型数据库
（NoSQL）
随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与
CAP理论
、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个
分滑宽笑布式系统
不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。
而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。
这一问题使整个系统的
工作效率
受到影响，导致整个
数据库系统
的数据
乱码
与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。
但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性信含能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。
对于
非结构化数据
的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、
机器学习
通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的；
而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。
NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。
目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：
1、键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。
2、列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
3、文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对
数据结构
要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。
4、
图形数据库
存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的
数据模型
时，图形数据库很难使用。
安全
数据库安全涉及保护数据库内容、其所有者和用户的所有各个方面。它的范围从防止有意的未经授权的数据库使用到未经授权的实体（例如，个人或
计算机程序
）无意的数据库访问。
数据库访问控制涉及控制谁（一个人或某个计算机程序）可以访问数据库中的哪些信息。该信息可以包括特定的数据库对象（例如，记录类型、特定记录、数据结构）;
对特定对象的特定计算（例如，查询类型或特定查询），或者使用到前者的特定访问路径（例如，使用特定索引）或其他数据结构来访问信息）。
数据库访问控制由使用专用受保护安全 DBMS 接口的特别授权（由数据库所有者）人员设置。
这可以在个人基础上直接管理，或者通过将个人和特权分配给组，或者（在最复杂的模型中）通过将个人和组分配给角色，然后授予权利。
数据安全
可防止未经授权的用户查看或更新数据库。使用密码，用户可以访问整个数据库或它的子集，称为“子模式”。
例如，员工数据库可以包含有关单个员工的所有数据，但一组用户可能仅被授权查看工资数据，而其他用户仅被允许访问工作历史和医疗数据。如果 DBMS 提供了一种交互式输入和更新数据库以及查询数据库的方法，则此功能允许管理个人数据库。
数据安全通常涉及保护特定的数据块，包括物理保护（即免受损坏、破坏或移除；例如，参见物理安全），或将它们或它们的一部分解释为有意义的信息（例如，通过查看它们组成的位串，得出特定的有效信用卡号；例如，参见数据加密）。
更改和访问日志记录谁访问了哪些属性、更改了什么以及何时更改。日志服务通过保留访问发生和更改的记录，允许以后进行取证
数据库审计
。有时应用程序级代码用于记录更改而不是将其留给数据库。可以设置监控以尝试检测安全漏洞。
以上内容参考
百度百科-数据库
大型数据库有Oracle、SQL Server、DB2等。
浅谈万方，维普和知网三大数据库的区别
知网是权威，垄断了全国期刊、毕业论文、会罩培议论文和外文期刊数据包括香港的
维普和万方只是期刊数据居多；
现在的各种论文检测系统的数据都是从维普和万方授权购买的，
知网论文检测数据不对外销售，知网的学术不端系统是现在学术物兄唯不端行为的监测工具，高校使用检测毕业论文的尘誉。
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