甲骨文 数据库 oracle
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较大提高，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。数据共享性不只满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。甲骨文 数据库 oracle
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。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。查询数据库模式NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。
数据库系统的萌芽出现于二十世纪60年代。当时计算机开始普遍地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的中心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。
数据库在开发中的作用：从数据库系统应用角度来看，数据库系统常见的运行与应用结构有：客户端/服务器结构、浏览器/服务器结构。在客户端/服务器（Client/Server，C/S）结构中，数据库的使用者（如DBA、程序设计者）通过命令行客户端、图形化界面管理工具或应用程序等连接到数据库管理系统，可以通过数据库管理系统查询和处理存储在底层数据库中的各种数据。数据库使用者与命令行客户端、图形化界面管理工具或应用程序等直接交互，而不与数据库管理系统直接联系。数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。
在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需要规范化数据，它通常是在一个单独的存储单元中存入一个复杂的数据实体。常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。查询数据库大数据
对数据库系统的基本要求是：能够充分描述数据间的内在联系。甲骨文 数据库 oracle
20世纪50年代中期之前，计算机的软硬件均不完善。硬件存储设备只有磁带、卡片和纸带，软件方面还没有操作系统，当时的计算机主要用于科学计算。这个阶段由于还没有软件系统对数据进行管理，程序员在程序中不只要规定数据的逻辑结构，还要设计其物理结构，包括存储结构、存取方法、输入输出方式等。当数据的物理组织或存储设备改变时，用户程序就必须重新编制。由于数据的组织面向应用，不同的计算程序之间不能共享数据，使得不同的应用之间存在大量的重复数据，比较难维护应用程序之间数据的一致性。甲骨文 数据库 oracle
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