常用的关系型数据库有哪些

常见的关系型数据库管理系统产品有Oracle、SQL Server、Sybase、DB2、Access等。 1Oracle

Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言，支持多种数据类型，提供面向对象存储的数据支持，具有第四代语言开发工具，支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外，它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成，也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。

2SQL Server

SQL即结构化查询语言（Structured Query Language，简称为SQL）。SQL Server最早出现在1988年，当时只能在OS/2 *** 作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000，该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种 *** 作系统之上，是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统，它可以帮助各种规模的企业管理数据。

随着用户群的不断增大，SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQL Server的数据库搜索引擎，可以在绝大多数的 *** 作系统之上运行，并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。

由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的 *** 作，而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制，以及SQL语言，所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。

3Sybase

1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase，能运行于OS/2、Unix、Windows NT等多种平台，它支持标准的关系型数据库语言SQL，使用客户机/服务器模式，采用开放体系结构，能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访 *** 作。技术先进、性能优良，是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Toolset和接口软件Sybase Client/Server Interface组成，还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。

4DB2

DB2是基于SQL的关系型数据库产品。20世纪80年代初期DB2的重点放在大型的主机平台上。到90年代初，DB2发展到中型机、小型机以及微机平台。DB2适用于各种硬件与软件平台。各种平台上的DB2有共同的应用程序接口，运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域，以金融系统的应用最为突出。

5Access

Access是在Windows *** 作系统下工作的关系型数据库管理系统。它采用了Windows程序设计理念，以Windows特有的技术设计查询、用户界面、报表等数据对象，内嵌了VBA（全称为Visual Basic Application）程序设计语言，具有集成的开发环境。Access提供图形化的查询工具和屏幕、报表生成器，用户建立复杂的报表、界面无需编程和了解SQL语言，它会自动生成SQL代码。

Access被集成到Office中，具有Office系列软件的一般特点，如菜单、工具栏等。与其他数据库管理系统软件相比，更加简单易学，一个普通的计算机用户，没有程序语言基础，仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一点是，Access的功能比较强大，足以应付一般的数据管理及处理需要，适用于中小型企业数据管理的需求。当然，在数据定义、数据安全可靠、数据有效控制等方面,它比前面几种数据库产品要逊色不少。

就目前而言，大数据涉及到了很多技术，这些技术都是能够帮助大家更好地去理解大数据的相关知识，在这篇文章中我们重点为大家介绍一下商业智能和非关系型数据库，希望通过我们的介绍能够让大家真正了解这些关于大数据的知识。

1商业智能

商业智能一般被叫做BI，即Business Intelligence的缩写，商业智能是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。。当时将商业智能定义为一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。由此可见，有关大数据的词汇之间都是有一定的联系的。

2如何看待商业智能？

把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。这也是商业智能为什么火热的原因。

3非关系型数据库

非关系型数据库，简称NoSQL。我们通过百度百科上面得知NoSQL最早出现于1998 年，是由Carlo Storzzi最早开发的个轻量、开源、不兼容SQL 功能的关系型数据库，2009 年，在一次分布式开源数据库的讨论会上，再次提出了NOSQL 的概念，此时NOSQL主要是指I非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个本要素)的数据库设计模式。很多数据科学家对NOSQL 最普遍的定义是“非关联型的”，强调Key-Value存储和文档数据库的优点，至此，NoSQL 开始正式出现在世人面前。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于商业智能以及非关系型数据库的知识，上述提到的内容都是需要我们去学习和熟悉的内容，如果真的打算大数据行业的朋友一定要认真学起来 哟！

挑战一：数据来源错综复杂

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值

挑战二：数据挖掘分析模型建立

步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣

挑战三：数据开放与隐私的权衡

数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护

哈哈，表格型数据库。

关系型，当然就是关于这个表与表之间的关系，相互依赖关系，来减少冗余，比如：主外键关系

为了复合设计数据库所谓的三范式，而这样命名的。对于大数据量是很有必要的，一个字符串倒没有多大，但是海量数据的话，则很占用硬盘空间，不利于部署转移。

数据库三范式了解：

第一范式：>

他的区别有8种：

分别是：

1、数据规模、2、数据类型、3模式(Schema)和数据的关系、4处理对象

5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量

价值的不可估量：

传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。

而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。

关系型数据库的局限性如下：

1、无法引用对象。

在关系型数据库中，通过SQL语言或视图可以表达属性值为对象的这个意思。但数据库本身并不能表达出来，需要人为设定，如果数据库设计者忘记了当初的设定，那数据库里的内容就失去含义了。我们需要的是一个本身能进行更复杂表达的数据组织方法。

如果是在编程语言中，一个对象可以将其地址赋给变量，能够直接描述对象与对象的关系。

2、相对固定的关系。

作为实体，可以设置不同的二维表结构，可以存放各种各样的实体，但关系的表达取决于设计者的认识。也就是说，是人为设定的关系。

关系数据库需要SQL或视图（本质也是SQL）来定义和描述关系，不能随需要变化。

3、相对固定的概念分类。

当变化发生时，数据库的一部分就只能重新设计，一个表需要拆分为两个表。这种变动会导致一系列的变化，程序、界面、文档、教程。

关系数据库对世界认知的相对固定性与世界的动态性有些不合时宜。如此说来，以JavaScript为代表的动态脚本语言就解决了这一问题，可以随着世界的变化随意定义属性。

扩展资料：

关系型数据库和非关系型数据库的区别：

1、数据存储方式不同。

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。

与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。

2、扩展方式不同。

要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。

虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

3、对事务性的支持不同。

SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务 *** 作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以其价值是在 *** 作的扩展性和大数据量处理方面。

参考资料来源：

百度百科-非关系型数据库

百度百科-关系型数据库

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