sqlite数据库 mongodb

数据库（Database），简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此单独的数据会集。一个数据库由多个表空间（Tablespace）构成。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。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。sqlite数据库 mongodb

在公司招收若干数据库管理员，并建立起数据中心之后，公司的每个新应用程序都将使用这个数据库。这也无可厚非，因为一般公司都无力再负担另一个大型的主机。比较快，数据管理员就需要不断设计各种的表结构，同时各种新功能和新应用程序也将源源不断地添加到这个共享的系统。随着公司的发展，这个数据库变得越来越重要，数据库管理员必须确保数据库24小时无间断运行。一旦数据库出现任何问题，公司的业务也会立即受到影响。公司的所有数据都集中在这个共享数据库。数据库管理员需要确保所有的数据都安全，万无一失。hive数据库 splunk能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。

软件工程中较大的问题之一就是解耦合。我们的系统包含成千上万的软件工程师倾注大量心血编写的代码，这些代码相互交织，又互依互存。然而，比较多时候，共享宝贵的数据库会让我们的系统深陷巨大的泥潭。一旦各个应用程序之间开始互相访问表，就比较难将它们隔离开来。为了实现应用程序之间的解耦合，我们需要循序渐进：1、创建渠道，方便跨应用程序之间的异步工作。2、禁止跨应用程序访问表。应用程序可以保留表的只读副本，并在表的“主人”更新数据时，异步更新这些副本。而其他应用程序只可访问这些副本。

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、移动电话；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，例如较大规模、较高运行速度；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。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。

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数据库可以比较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比较高，但用它查询结构化数据效果就比较差。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。sqlite数据库 mongodb

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。sqlite数据库 mongodb

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。sqlite数据库 mongodb