请问数据库有哪些种类呢

数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。

1、关系数据库

MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。

几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库（NoSQL）

BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。

3、键值（key-value）数据库

Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

扩展资料：

数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。

数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。

参考资料来源：百度百科—数据库

第一条可以使用 jeuery autocomplete实现

第二条下拉框中直接绑定数据

<select name="xxx"> <c:forEach items="${list}" var="item"> <option value="${itemxxx}">${itemxxx}</option> </c:forEach></select>

一、前端优化

网站性能优化是一个很综合的话题，涉及到服务器的配置和网站前后端程序等各个方面，我只是从实际经历出发，分享一下自己所尝试过的网站性能优化方法。之所以在标题上挂一个web20，是因为本文更偏重于中小网站的性能优化，我所使用的系统也是典型web20的LAMP架构。

首先讲讲前端的优化，用户访问网页的等待时间，有80%是发生在浏览器前端，特别是页面和页面中各种元素（、CSS、Javascript、flash）的下载之上。因此在很多情况下，相对于把大量的时间花在艰苦而繁杂的程序改进上，前端的优化往往能起到事半功倍的作用。雅虎最近将内部使用的性能测试工具yslow向第三方公开，并发布了著名的网站性能优化的十三条规则，建议你下载并安装yslow，并作为测评网站优化效果的工具。下面我挑其中特别有价值的具体说明一下优化的方法：

对于第一次访问您网站，尚未在浏览器cache中缓存您网站内容的用户，我们可以做的事情包括：

1）减少一个页面访问所产生的）会有利于提高浏览器并行下载网页内容的能力。

对于您网站的经常性访问用户，主要的优化思路就是最大限度利用用户浏览器的cache来减少服务器的开销。

1）在header中添加过期时间(ExpiresHeader)

在header中给静态内容添加一个较长的过期时间，这样可以使用户今后访问只读取缓存中的文件，而不会与服务器产生任何的交互。不过这样做也存在一些问题，当、CSS和js文件更新时，用户如果不刷新浏览器，就无法获得此更新。这样，我们在对、css和js文件修改时，必须要进行重命名，才能保证用户访问到最新的内容。这可能会给开发造成不小的麻烦，因为这些文件可能被站点中的许多文件所引用。flickr提出的解决办法是通过urlrewrite使不同版本号的URL事实上指向同一个文件，这是一个聪明的办法，因为url级别的 *** 作效率是很高的，可以给开发过程提供不少便利。

要理解为什么这样做，必须要了解浏览器访问url时的工作机制：

a第一次访问url时，用户从服务器段获取页面内容，并把相关的文件（images,css,js）放在高速缓存中，也会把文件头中的expiredtime,lastmodified,ETags等相关信息也一同保留下来。

b用户重复访问url时，浏览器首先看高速缓存中是否有本站同名的文件，如果有，则检查文件的过期时间；如果尚未过期，则直接从缓存中读取文件，不再访问服务器。

c如果缓存中文件的过期时间不存在或已超出，则浏览器会访问服务器获取文件的头信息，检查lastmodifed和ETags等信息，如果发现本地缓存中的文件在上次访问后没被修改，则使用本地缓存中的文件；如果修改过，则从服务器上获取最新版本。

我的经验，如果可能，尽量遵循此原则给静态文件添加过期时间，这样可以大幅度减少用户对服务器资源的重复访问。

2）将css和js文件放在独立外部文件中引用

将css和js文件放在独立文件中，这样它们会被单独缓存起来，在访问其他页面时可以从浏览器的高速缓存中直接读取。一些网站的首页可能是例外的，这些首页的自身浏览可能并不大，但却是用户访问网站的第一印象以及导向到其他页面的起点，也可能这些页面本身使用了大量的ajax局部刷新及技术，这时可以将css和js文件直接写在页面中。

3）去掉重复的脚本

在IE中，包含重复的js脚本会导致浏览器的缓存不被使用，仔细检查一下你的程序，去掉重复引用的脚本应该不是一件很难的事情。

4）避免重定向的发生

除了在header中人为的重定向之外，网页重定向常在不经意间发生，被重定向的内容将不会使用浏览器的缓存。比如用户在访问，服务器会通过301转向到/，在后面加了一个“/”。如果服务器的配置不好，这也会给服务器带来额外的负担。通过配置apache的alias或使用mod_rewrite模块等方法，可以避免不必要的重定向。

还有一些，比如使用CDN分发机制、避免CSS表达式等、避免使用ETags等，因为不太常用，这里就不再赘述了。

做完了上述的优化，可以试着用yslow测试一下网页的性能评分，一般都可以达到70分以上了。

当然，除了浏览器前端和静态内容的优化之外，还有针对程序脚本、服务器、数据库、负载的优化，这些更深层次的优化方法对技术有更高的要求。本文的后半部分将重点探讨后端的优化。

二、后端优化

上次写完web20网站前端优化篇之后，一直想写写后端优化的方法，今天终于有时间将思路整理了出来。

前端优化可以避免我们造成无谓的服务器和带宽资源浪费，但随着网站访问量的增加，仅靠前端优化已经不能解决所有问题了，后端软件处理并行请求的能力、程序运行的效率、硬件性能以及系统的可扩展性，将成为影响网站性能和稳定的关键瓶颈所在。优化系统和程序的性能可以从以下的方面来入手：

1）apache、mysql等软件的配置的优化

尽管apache和mysql等软件在安装后使用的默认设置足以使你的网站运行起来，但是通过调整mysql和apache的一些系统参数，还是可以追求更高的效率和稳定性。这个领域中有很多专业的文章和论坛（比如：），要想掌握也需要进行深入的研究和实践，这里就不重点讨论了。

2）应用程序环境加速

这里仅以我最常应用的php开发环境为例，有一些工具软件可以通过优化PHP运行环境来达到提速的目的，其基本原理大致是将PHP代码预编译并缓存起来，而不需要改变任何代码，所以比较简单，可以将php的运行效率提升50%以上。比较常用的php加速工具有：APC(package-infophppackage=APC)、TurckMMCache（）、phpaccelebrator()，还有收费的ZendPerformanceSuite

3）将静态内容和动态内容分开处理

apache是一个功能完善但比较庞大的webserver，它的资源占用基本上和同时运行的进程数呈正比，对服务器内存的消耗比较大，处理并行任务的效率也一般。在一些情况下，我们可以用比较轻量级的webserver来host静态的、样式表和javascript文件，这样可以大大提升静态文件的处理速度，还可以减少对内存占用。我使用的webserver是来自俄罗斯的nginx，其他选择方案还包括lig>

4）基于反向代理的前端访问负载均衡

当一台前端服务器不足以应付用户访问时，通过前端机实现web访问的负载均衡是最快速可行的方案。通过apache的mod_proxy可以实现基于反向代理的负载均衡，这里推荐使用nginx做代理服务器，处理速度较apache更快一些。

5）应用缓存技术提高数据库效能，文件缓存和分布式缓存

数据库访问处理并发访问的能力是很多网站应用的关键瓶颈，在想到使用主从结构和多farm的方式构建服务器集群之前，首先应该确保充分使用了数据库查询的缓存。一些数据库类型（如mysql的innoDB）自身内置对缓存的支持，此外，还可以利用程序方法将常用的查询通过文件或内存缓存起来。比如通过php中的ob_start和文件读写函数可以很方便的实现文件形式的缓存，而如果你拥有多台服务器，可以通过memcache技术通过分布式共享内存来对数据库查询进行缓存，不仅效率高而且扩展性好，memcache技术在livejournal和Craigslistorg等知名网站应用中都得到了检验。

6）服务器运行状态的检测，找到影响性能的瓶颈所在

系统优化没有一劳永逸的方法，需要通过检测服务器的运行状态来及时发现影响性能的瓶颈，以及可能存在的潜在问题，因为网站的性能，永远取决于木桶中的短板。可以编写一些脚本来检测web服务的运行，也有一些开源的软件也提供了很好的功能

7）良好的扩展架构是稳定和性能的基础

一些技巧和窍门可以帮你度过眼前的难关，但要想使网站具备应付大规模访问的能力，则需要从系统架构上进行彻底的规划，好在很多前人无私的把他们架构

网站的经验分享给我们，使我们可以少走甚多弯路。我最近读到的两篇有启发的文章：

-从LiveJournal后台发展看大规模网站性能优化方法

-Myspace的六次重构

最后不得不提到程序编码和数据库结构对性能的影响，一系列糟糕的循环语句，一个不合理的查询语句、一张设计不佳的数据表或索引表，都足以会使应用程序运行的速度成倍的降低。培养全局思考的能力，养成良好的编程习惯，并对数据库运行机制有所了解，是提高编程质量的基础。

1mysql和redis的数据库类型

mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。

redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，即将数据存储在缓存中，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限

2mysql的运行机制

mysql作为持久化存储的关系型数据库，相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时，都存在着I/O *** 作，如果反复频繁的访问数据库。第一：会在反复链接数据库上花费大量时间，从而导致运行效率过慢；第二：反复的访问数据库也会导致数据库的负载过高，那么此时缓存的概念就衍生了出来。

3缓存

缓存就是数据交换的缓冲区（cache），当浏览器执行请求时，首先会对在缓存中进行查找，如果存在，就获取；否则就访问数据库。

缓存的好处就是读取速度快

4redis数据库

redis数据库就是一款缓存数据库，用于存储使用频繁的数据，这样减少访问数据库的次数，提高运行效率。

5redis和mysql的区别总结

（1）类型上

从类型上来说，mysql是关系型数据库，redis是缓存数据库

（2）作用上

mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢

redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快

（3）需求上

mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读 *** 作，在内存中查询速度快。

使用redis做缓存必须解决两个问题，首先就是确定用何种数据结构存储来自mysql的数据；确定数据结构之后就是需要确定用什么标识来作为数据的key。

mysql是按照表存储数据的，这些表是由若干行组成。每一次执行select查询，mysql都会返回一个结果集，这个结果是由若干行组成的。redis有五种数据结构：列表list，哈希hash，字符串string，集合set，sorted set(有序集合)，对比几种数据结构，string和hash是比较适合存储行的数据结构，可以把数据转成json字符串存入redis。

全量遍历键： keys pattern keys

有人说 KEYS 相当于关系性数据的库的 select ，在生产环境几乎是要禁用的

不管上面说的对不对， keys 肯定是有风险的。那我们就换一种方案，在存数据的时候。把数据的键存一下，也存到redis里面选hash类型，那么取的时候就可以直接通过这个hash获取所有的值，自我感觉非常好用！

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

1、在数据库方面，mysql是关系型数据库主要用于存放持久化数据，redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是缓存数据库，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限。

2、在运行机制方面，mysql作为持久化存储的关系型数据库，相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时，都存在着I/O *** 作，如果反复频繁的访问数据库。

3、在作用方面，mysql是存储数据到硬盘，功能强大，速度较慢，但是读写速度没有Redis快，redis为较为频繁的数据到缓存中，读取速度快，基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。

4、在需求方面，mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。需要高性能的地方使用Redis，不需要高性能的地方使用MySQL。存储数据在MySQL和Redis之间做同步。

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