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下面以关系型数据库管理系统为例进行介绍。1、数据项）：也称为字段，标记实体属性的可以命名的较小信息单位，数据项的命名一般采用属性的描述性名称。这些名称可以是中文、英文或汉语拼音。2、元组：也称为记录，数据项的会集称为元组。一个元组表示一个具体的实体。3、关系：在关系型数据库系统中，同一类元组所在的会集称为关系。关系适用于描述实体集，它包括一个实体集的所有元组。例如，所有的图书可以组成一个books关系。4、键码：在关系型数据库系统中，能够独一地标识关系中每个元组的数据项或数据项的组合称为关系的键码。客观实体经过两层逻辑数据的描述，结尾转变成实际存储的物理数据。分配用户访问权限时，坚持较小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。splunk数据库甲骨文

NoSQL与关系型数据库的区别：1、存储方式：传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。而非关系型数据不适合这样的表格存储方式，通常以数据集的方式，大量的数据集中存储在一起，类似于键值对、图结构或者文档。2、存储结构：关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。sql 数据库 模型使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。

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比较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。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比较好的满足。

数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序会集，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。数据是数据库中存储的基本对象，是按一定顺序排列组合的物理符号。数据有多种表现形式，可以是数字、文字、图像，甚至是音频或视频，它们都可以经过数字化后存入计算机。数据库是数据的会集，具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内，是多种应用数据的集成，并可被各个应用程序所共享。数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

文件系统阶段的数据管理具有一下几个特点：（1）数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插入等操作。（2）数据的逻辑结构与物理结构有了区别，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的单独性，但比较简单。数据的逻辑结构是指呈现在用户面前的数据结构形式。数据的物理结构是指数据在数据在计算机存储设备上的实际存储结构。程度与数据之间具有“设备单独性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读/写）。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。splunk数据库甲骨文

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。splunk数据库甲骨文

数据库索引：资数据索引的观念由来已久，就像是一本书的目录一样，也算是索引的一种。只是索引的分类较广，例如车牌、身份证字号、条码等，都是一个索引的号码，当我们看到号码时，可以从号码中看出其中的端倪，若是要找的人、车或物品，也只要提供相关的号码，即可迅速查到正确的人事物。另外，索引跟域有著相应的关系，索引即是由域而来，其中域有所谓的关键域（KeyField），该域具有独一性，即其值不可重复，且不可为"空值（null）"。例如：在合并数据时，索引就是附加域数据之指向性用途。故此索引为不可重复性且不可为空。splunk数据库甲骨文

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