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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。对数据库系统的基本要求是：能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除。类型 数据库 splunk

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。splunk 数据库 postgresql由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

人工管理阶段这一阶段的主要特征可归纳为如下几点：（1）计算机中没有支持数据管理的软件，计算机系统不提供对用户数据的管理功能，应用程序只包含自己要用到的全部数据。用户编制程序，必须周全考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以即存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序极具无任何存在的价值，数据无单独性。（2）数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加入这组数据，哪个部分都不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费存储空间。（3）不能单独保存数据。在程序中要规定数据的逻辑结构和物理结构，数据与程序不单独。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则毫无用处。所以，所有程序的数据不单独保存。数据处理的方式是批处理。

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。修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。

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。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。锁数据库 hive

数据库系统是软件研究领域的一个重要分支，常称为数据库领域。类型 数据库 splunk

数据库中有许多微妙的方面，会对应用程序大量的代码产生影响，比如：1、使用非标准数据库功能。每个数据库供应商都会提供一些专属的非标准功能。在大多数情况下，代码中会存在大量使用这些非标准功能的代码，而且经过长年累月的修改和重构，这些代码已经深深扎根于代码库中，而较初的作者早已离职，根本没办法找出当初这样做的原因。2、并发语义。多版本并发控制、可序列化性、可重复读取以及读取已提交数据这些并发模型之间的细微差别并不是无中生有。有关这方面的讨论层出不穷，在大型应用程序保证并发语义的一致性非常关键。类型 数据库 splunk