索引数据库postgresql

关系型数据库十分强调数据的一致性，并为此降低读写性能付出了巨大的代价，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性比较不错，但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得比较差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。而NoSQL数据库相对关系型数据库优势较大的恰恰是应对大数据方面，也就是对于大量的每天都产生非结构化的数据能够高性能的读写，这是因为NoSQL数据库是按key-value类型进行存储的，以数据集的方式存储的，因此无论是扩展还是读写都非常容易，并且NoSQL数据库不需要关系型数据库繁琐的解析，所以NoSQL数据库大数据管理、检索、读写、分析以及可视化方面具有关系型数据库不可比拟的优势。数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。索引数据库postgresql

数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展的情况并不理想。理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。其不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。这对许多已经运用数据库系统多年并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，是无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支的。另外，面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。mongodb数据库 锁以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

数据库在开发中的作用：在这种结构中，命令行客户端、图形化界面管理工具或应用程序等称为“客户端”或“前台”，主要完成与数据库使用者的交互任务；而数据库管理系统则称为“服务器”或“后台”，主要负责数据管理。这种结构经常被称为“C/S”结构。在客户端/服务器模式中，客户端和服务器可以同时工作在同一台计算机上，这种工作方式称为“单机方式”；也可以“网络方式”运行，即服务器被安装和部署在网络中某一台或多台主机上。对于客户端应用程序的开发，目前常用的语言工具主要有VisualC++、Delphi、.NET框架、VisualBasic、Python等。

数据库系统阶段的数据管理具有以下几个特点：（1）采用数据模型表示复杂的数据结构。数据模型不只描述数据本身的特征，还要描述数据之间的联系，这种联系通过所有存取路径。通过所有存储路径表示自然的数据联系是数据库与传统文件的根本区别。这样，数据不再面向特定的某个或多个应用，而是面对整个应用系统。如面向企业或部门，以数据为中心组织数据，形成综合性的数据库，为各应用共享。（2）由于面对整个应用系统使得，数据冗余小，易修改、易扩充，实现了数据贡献。不同的应用程序根据处理要求，从数据库中获取需要的数据，这样就减少了数据的重复存储，也便于增加新的数据结构，便于维护数据的一致性。概念数据层：它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。

关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照较小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得比较清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题（从当前的计算机硬件的发展来看，这样的存储空间浪费的问题微不足道），但是由于基本上单个数据库都是采用单独存放的形式，比较少采用分割存放的方式，所以这样数据往往能存成一个整体，这对于数据的读写提供了极大的方便。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。mongodb数据库 锁

数据库是存放数据的仓库。索引数据库postgresql

数据库和它的管理系统要遵循同一个特定的数据库模型的准则，一般来说，数据库服务器是专门用于保存数据库、运行数据库管理系统和其相关的软件的计算机。数据库服务器绝大部分都是多处理器的服务器，拥有超级存储空间和单独磁盘冗余阵列（RedundantArrayofInexpensiveDisks,简称RAID）来保证稳定的存储量。单独磁盘冗余阵列是保证在任何磁盘损坏或者故障的情况下可以恢复数据。数据库硬件加速器将一个或者几个服务器用高速通道连接，这样就可以用在海量数据传输处理的环境下。数据库管理系统是大多数数据库管理应用软件的中心。索引数据库postgresql

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