SQL数据库的应用领域、现状、发展前景

SQL数据库是具有数据 *** 纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。

一、SQL数据库的应用领域

1、多媒体数据库

这种数据库主要存储与多媒体有关的数据，如语音、图像和视频数据。多媒体数据最大的特点是数据连续、数据量大、存储空间大。

2、移动数据库

这种数据库是在笔记本电脑、掌上电脑等移动计算机系统上开发的。数据库的最大特点是通过无线数字通信网络传输。移动数据库可以随时随地获取和访问数据，为一些业务应用和一些突发事件带来了极大的便利。

3、空间数据库

目前，这种数据库发展迅速。它主要包括地理信息数据库（也称为GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中，地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；CAD数据库一般存储机械、集成电路、电子设备设计图纸等设计信息的空间数据库。

4、信息检索系统

信息检索是根据用户输入的信息从数据库中查找相关文档或信息，并将信息反馈给用户。信息检索领域与数据库领域同步发展。它是一个典型的联机文档管理系统或联机图书目录。

5、分布式信息检索

这种数据库是随着Internet的发展而产生的。它广泛应用于Internet和远程计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这种数据库的发展更为迅速。许多网络用户（如个人、公司或企业等）将信息存储在自己的计算机中。

6、专家决策系统

专家决策系统也是数据库应用的一部分。因为越来越多的数据可以在网上获得，特别是通过这些数据，企业可以对企业的发展做出更好的决策，从而使企业能够更好地经营。随着人工智能的发展，专家决策系统的应用越来越广泛。

二、SQL数据库现状

1、自主研发

国内自主研发关系型数据库的企业、单位基本上都是发源于上世纪90年代的，而且都是以大学、科研机构为主。到今天，有代表性的厂商有：达梦–由华中理工冯玉才教授创办，完全自主研发。以Oracle为参照、追赶对象。

2、引进源代码

引进数据库源代码发展国产数据库，如今，经济发展，而且IBM也愿意迎合国人对于国产化的诉求，将搁置多年的Informix源代码拿出来，发挥余热。2015年以来，与IBM签订源代码授权的公司有华胜天成、南大通用（Gbase8t）和星瑞格。这三个公司成为以引进Informix源代码发展国产数据库的代表。

三、SQL数据库发展前景

1、产品形成系列化

一方面，Web和数据仓库等应用的兴起，数据的绝对量在以惊人的速度迅速膨胀；另一方面，移动和嵌入式应用快速增长。针对市场的不同需求，数据库正在朝系列化方向发展。

2、智能化集成化

SQL数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DataMining）等技术的出现，促使数据库向智能化方向发展。

3、支持各种互联网应用

SQL数据库管理系统是网络经济的重要基础设施之一。支持Internet（甚至于MobileInternet）数据库应用已经成为数据库系统的重要方面。例如，Oracle公司从8版起全面支持互联网应用，是互联网数据库的代表。

扩展资料：

SQL包括了所有对数据库的 *** 作，主要是由4个部分组成：

1、数据定义：又称为“DDL语言”，定义数据库的逻辑结构，包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。

2、数据 *** 纵：又称为“DML语言”，包括插入、删除和更新三种 *** 作。

3、数据查询：又称为“DQL语言”，包括数据查询 *** 作。

4、数据控制：又称为“DCL语言”，对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权及回收。

5、事务控制：又称为“TCL语言”，包括事务的提交与回滚。

参考资料来源：百度百科-SQL数据库

随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance——对数据库高并发读写的需求

Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。

2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求

类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability &&High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1. 数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2. 数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ......

这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。

当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

nosql和关系型数据库比较

优点：

1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。

2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。

3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。

4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。

缺点：

1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。

2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本。

3）不提供关系型数据库对事物的处理。

关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写 *** 作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统。

关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差，而像微博、facebook这类SNS的应用，对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应付(在读方面，传统上为了克服关系型数据库缺陷，提高性能，都是增加一级memcache来静态化网页，而在SNS中，变化太快，memchache已经无能为力了)，因此，必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。

关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构，因此，其扩展性极差，而在SNS中，系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库也难以应付，需要新的结构化数据存储。

于是，非关系型数据库应运而生，由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

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