『壹』 有沒有那種資料庫時間跨度比較大的，需要一些九幾年的經濟數據與當前經濟數據作對比。
CEIC資料庫所覆蓋的行業經濟數據比較全面，包括機械、金屬、貴金屬、醫葯、石化、紡織、能源、房地產、汽車、保險、鐵路/航空運輸、旅遊及飯店。
而且還包括數百個工業產品的月度產量；按國民經濟行業劃分的數百個工業行業的營運數據；
按海關稅則8位碼劃分的主要商品進出口數據連鎖零售和歺飲業的營運數據，數據系列覆蓋各零售業態及細分為31個省市。
『貳』 Springer Materials和曉材Matmole兩大資料庫間的區別是什麼
1）Springer Materials數據量沒有曉材Matmole多；
2）且有些板塊的數據比較混亂，沒有matmole的分類明晰簡潔，
3）Springer Materials的檢索方式沒有曉材matmole好，matmole的多維度檢索更加符合國人使用習慣
4）Springer Materials付費價格較高，不能輕易查詢相關數據
『叄』 Redis資料庫跟MongoDB資料庫有什麼區別呢
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Redis
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騎行天下_徐鑫
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redis和MongoDB比較 轉載
2019-07-02 22:00:52
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騎行天下_徐鑫
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Redis技術陷阱
Redis 基於內存，也可以基於磁碟持久化Nosql資料庫，使用 c語言編寫，常用埠6379.
Redis對內存依賴性很強的NoSql資料庫，在內存足夠的情況下性能出色，但是一般情況下，伺服器內存並沒有那麼多。
一般情況下，Redis會索取大量伺服器內存進行存儲數據，以達到快速讀取查詢的效果。當對Redis插入數據後，redis會非同步將數據mp到硬碟中，
比如伺服器內存是20G，Redi會fork一個進程，並且會佔用同樣的大小內存，他需要的內存空間瞬間變為20+20=40G，這是內存超過了物理內存的限制，馬上會啟動虛擬內存，雖然伺服器會有虛擬內存，但是那是伺服器的虛擬內存，並不是redis自己的虛擬內存。
Linux虛擬內存page很大，IO劇增，mp速度非常慢，整個伺服器的性能降到冰點，服務請求會堵塞，嚴重到伺服器崩潰。
對於單台機子，最好是降低redis虛擬內存設置，page可以根據配置進行修改，這個虛擬內存比Linux虛擬內存好多，因為page小很多。
如果Redis既要讀又要寫，那麼最好不要用redis佔用大半的內存。
可以設置它的虛擬內存到8G,但是要根據key值大小去衡量，因為key必須在內存中，這樣一來就算是啟用了虛擬內存，redis佔用的實際內存也會超出設想。
官方建議對key小，value很大的數據設置虛擬內存。
另外master/slave不是很成熟，目前只支持主從，Redis在master是非阻塞模式，也就是說在slave執行數據同步的時候，master是可以接受客戶端的請求的，並不影響同步數據的一致性，然而在slave端是阻塞模式的，slave在同步master數據時，並不能響應客戶端的查詢。
可以根據master/slave 的特點，master不mp,只負責寫數據，讓slaver去mp
Redis如何持久化：持久化就是將內存中的數據寫入到硬碟中。
（1）：RDB：是將數據寫入到臨時文件（mp.rdb）,持久化之後用這個臨時文件替換上次持久化文件，達到數據恢復的目的。RDB是間隔異地短時間進行持久化，如果持久化之間redis發生故障，會發生數據丟失，所以這種方式更適合數據要求不嚴謹的時候，默認開啟。
（2）：Redis內存淘汰策略：指的是用戶存儲的一些鍵可以被redis主動從實例中刪除，從而產生miss的情況，內存淘汰是為了更好地使用內存，用一定的緩存miss來換取內存的使用率。①. noeviction:默認策略，不刪除任意數據，但是內存不夠時，會直接返回錯誤
②. Allkeys-lru:從數據集中(包括設置過期時間和未設置過期時間的數據集)，優先移除最近未使用的key
③. Volatile-lru:在設置了過期時間的數據集中，優先移除最近未使用的key
④. Allkeys-random:從數據集中(包括設置過期時間和未設置過期時間的數據集)，隨機移除某個key
⑤. Volatile-random:在設置了過期時間的數據集中，隨機移除某個key
Volatile-ttl:在設置了過期時間的數據集中，具有更早過期時間的key優先移除。
Redis有些數據類型：String Hash List Sets ZSets(存放多個值，不可有重復，有順序，不同的是每個元素都會關聯Double類型的分數，redis正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大排序)，
Redis使用場景：
緩存熱數據使用，熱數據就是在項目中經常會被查詢，但不經常會被修改和刪除的數據。
計數器，諸如統計點擊數等應用。
隊列
位操作（大數據處理），比如統計QQ用戶在線。
最新列表
排行榜，使用zadd添加有序集合
Linux虛擬內存：
為了運行比實際物理內存容量還要大的程序，包括Linux在內的所有現代操作系統幾乎毫無里外都採用了虛擬內存技術。虛擬內存技術，可讓系統看上去具有比實際意義內存大得多的內存空間，並為實現多道程序的執行創造條件。
虛擬內存概念：總所周知，為了對內存中的存儲單元進行識別，內存中的每一個存儲單元都必須有一個確切的地址。而一台計算機的處理器能訪問多大的內存空間就取決於處理器的程序計數器，該計數器字長越長，能訪問的空間越大。
例如對於程序計數器位數為32位的處理器來說，他的地址發生器所能發出的地址數目2^32=4G個，於是這個處理器所能訪問的最大內存空間就是4G。載計算機技術中，這個值就是處理器的定址空間或定址能力。
MongoDB
文檔結構的存儲方式。能夠快捷獲取數據
支持GridFS 支持大容量存儲，海量數據存儲
海量數據下，性能優越
動態查詢
全索引支持，拓展到內部對象和內嵌數組
查詢記錄分析
快速，就地更新
高效存儲二進制大對象
復制和支持自動恢復故障
內置Auto-Sharding 自動分片支持雲級別拓展性。分片簡單
MapRece 支持復雜聚合
缺點：不支持事務操作，佔用硬碟空間大，沒有Mysql成熟的維護工具，無法進行關聯表查詢，不適用於關系多的數據，復雜句和操作通過maprece創建，速度慢，模式自由，自由靈活的文件存儲格式帶來的數據錯誤，MongoDB在你刪除記錄後不會在文件系統回收空間，除非刪掉資料庫，但是空間沒有浪費。
分布式文件存儲資料庫，介於NoSql和關系型資料庫之間的一款產品，基於C++編寫，具有查詢語言、索引、key-value存儲結構，MongoDB存儲數據是以BSON類型（二進制json）。
Redis(讀寫快) ---àMongoDB （數據量大、查詢統計、缺乏事務支持）àOracle（數據量大、查詢統計方便、事務強）
MongoDB適用於表單數據操作、完整性要求不高的系統使用，高性能、易部署、易使用，存儲數據非常方便。MongoDB ：庫->集合 JSON對象記錄
區別聯系：
（1）：性能方面：Redis大於MongoDB、MongoDB支持豐富的數據表達，索引，最類似於關系型資料庫，支持查詢的語言非常豐富，redis數據結構方面更加豐富，可以存儲List/set/Hash/sort Set等集合。
（2）：內存空間和數據量大小： MongoDB適合大量數據存儲
（3）：數據一致性 Redis事務支持比較弱，MongoDB不支持事務.
(4):Redis用在數據量較小的操作和運算上，Mongodb主要解決海量數據訪問效率問題。
（5）MemCachd 不支持數據持久化，斷電或者重啟後數據消失，但其穩定性是有保證的，redis支持數據持久化和數據恢復，允許單點故障
1.Memcached單個key-value大小有限，一個value最大隻支持1MB，而Redis最大支持512MB
2.Memcached只是個內存緩存，對可靠性無要求；而Redis更傾向於內存資料庫，因此對對可靠性方面要求比較高
3.從本質上講，Memcached只是一個單一key-value內存Cache；而Redis則是一個數據結構內存資料庫，支持五種數據類型，因此Redis除單純緩存作用外，還可以處理一些簡單的邏輯運算，Redis不僅可以緩存，而且還可以作為資料庫用
4.新版本（3.0）的Redis是指集群分布式，也就是說集群本身均衡客戶端請求，各個節點可以交流，可拓展行、可維護性更強大。
關於其原因，在官方的FAQ中，提到有如下幾個方面：
1、空間的預分配：為避免形成過多的硬碟碎片，mongodb每次空間不足時都會申請生成一大塊的硬碟空間，而且申請的量從64M、128M、256M那 樣的指數遞增，直到2G為單個文件的最大體積。隨著數據量的增加，你可以在其數據目錄里看到這些整塊生成容量不斷遞增的文件。
2、欄位名所佔用的空間：為了保持每個記錄內的結構信息用於查詢，mongodb需要把每個欄位的key-value都以BSON的形式存儲，如果 value域相對於key域並不大，比如存放數值型的數據，則數據的overhead是最大的。一種減少空間佔用的方法是把欄位名盡量取短一些，這樣佔用 空間就小了，但這就要求在易讀性與空間佔用上作為權衡了。
3、刪除記錄不釋放空間：這很容易理解，為避免記錄刪除後的數據的大規模挪動，原記錄空間不刪除，只標記「已刪除」即可，以後還可以重復利用。
4、可以定期運行db.repairDatabase()來整理記錄，但這個過程會比較緩慢
MongoDB沒有如MySQL那樣成熟的維護工具，這對於開發和IT運營都是個值得注意的地方。
『肆』 幾大資料庫的區別
最商業的是ORACLE，做的最專業，然後是微軟的SQL server，做的也很好，當然還有DB2等做得也不錯，這些都是大型的資料庫，，，如果掌握的全面的話，可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等，適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據。
『伍』 哪位大俠能告訴我CNKI、重慶維普和萬能資料庫，三者的異同點啊
維普主要是比較新的期刊論文，萬方學位論文最好查，CNKI兩者都有不過學位論文沒有萬方全，檢索我覺得都比較好檢索，我一般比較喜歡用萬方~
『陸』 大資料庫，小資料庫有什麼區別
當然可能。小資料庫是所開聯賽的所有球員，和這個國家的所有知名球員，還有世界知名球員。比如我開中超一個聯賽（這樣比較好理解），就有中超球員和絕大部分中甲球員，還有中國的海外球員，包括一些在新加坡等較低級別聯賽效力的球員。然後就只能開出世界級的，例如梅西、C羅等人，還有高潛小孩，比如奧塔門第。像越瓦諾維奇這樣的球員也許就開不出來。甚至像詹姆斯或者哈特這種國家隊替補都有可能開不出來。
而大資料庫則包含大多數知名球員，基本你能想出來的球員，他都會有，弱點的國家，也會有很多知名的球星，也許鄭大志都能開出來。
如果你小資料庫開中超，大資料庫開英超，英超就看不見中超大部分球員。同等條件下，不會出現大資料庫的球員小資料庫沒有的情況，隨機球員當然例外。
『柒』 請SQL Server 與asscee資料庫之間有多大的區別，現在想學資料庫方面的知識，請問學哪個比較好，謝謝
SQL是結構化查詢語言的簡稱。不管什麼樣的資料庫如果採用了SQL語言作為嵌入語言的話，就必須符合SQL語言的標准。但是SQL也有不同的標准，比如SQL-87，SQL-92等等。這是語言自己的差別，而不同的資料庫嵌入了不同的標准時，還是有一定的區別的。
第二點的區別就是對於資料庫語言的支持不一。資料庫嵌入語言後，但由一自身技術的局限，有些語句並不出錯，只是由於自身的不支持而不能通過編譯的。比如在ACCESS中使用觸發器，事務等等，這些語句是肯定通不過的，而在MSSQL中是支持這些技術的，所以是可以通過的。這個與其嵌入語言無關，而是自身資料庫的支持而已。
糾下一點，SQL一般除了理解是結構化查詢語言外，作為資料庫SQL指的就是MSSQL，也就是微軟體開的了SQL，所以一個SQL不能指明到底是哪一個的。
當然，還有一個關系型資料庫是MySQL,所以，MSSQL與SQL沒有任何可比性，只與MYSQL有可比性。原因就是一般我們所說的SQL就是MSSQL。而ACCESS是微軟體開發的桌面資料庫系統，而MSSQL卻是一個伺服器，兩都均是關系型資料庫，語句大部分時間通用，但SQL要求更為嚴格，支持的標准較為先進，所以一些 trans_SQL語句在ACCESS中是不支持的。但是由於其嚴格的要求，一些ACCESS中使用的SQL語句在MSSQL中是通不過的，比如insert tabelname values()這個語句在ACCESS中很好的執行，而在SQL中是通不過的，必須使用insert into tablename values()，這一點上MSSQL更為嚴格。由於自身支持的局限性，建觸發器，事務等語句在ACCESS中均不支持，當然還有許可權控制方面的語句也是ACCESS不支持的。畢竟ACCESS只是用來處理一些小的數據交換查詢等信息。在於資料庫伺服器系統相雙，ACCESS只是相當於一個加強版的EXCEL，不過它確實比EXCELL強的多。
oracle資料庫是較為新型的資料庫技術，它是對象資料庫，而不屬於關系型資料庫，但嵌入的語句也是SQL標准，所以語言上相差不大，但技術上相差的就太遠了。而對於查詢來說，都有不同的性能與支持的。對象資料庫的存儲方式與關系型就是一樣，所以在執行時也是不一樣的性能，當然語句優化特點等等都不一致的。由於自身結構的特點，使其支持在where條件中可以使用聚合函數，而在MSSQL這類的關系型資料庫來說，由於性能問題是不允許的。比如，select * from tablename where chenji >= AVG(chenji)
這一個表中就是列chenji，取出所以大於平均值的值，由於在SQL語句中使用了AVG這樣的聚合函數，在MSSQL等關系型資料庫中不支持，原因就是它性能較低，而在oracle中卻可以被執行，因為存儲模式的不同，所以性能不同低下，那自然也可以支持啦。
一般認為目前oracle較為優進，似乎難學一點（因為我也沒有學這，我在考試時只要對這個有了解就可以了，只知道它是屬於對象資料庫的，在資料庫發展史上的那些介紹的知識）。而MSSQL畢竟是關系型資料庫中有代表的東西，而且技術方面也比較成熟，且微軟體有點偏心眼，作ODBC驅動時還專為SQL作一個，所以MSSQL在與ODBC連接時，ODBC調用的是MSSQL中的底層API，所以在ODBC調用時有絕對的優勢。這一點可以理解為介面方便。
而對於ACCESS，對於資料庫來說，有些時候還真不願意稱它為資料庫，除了基本的查詢等功能，很多東西都是實現不了的，但畢竟它是一個桌面型資料庫，跟SQL伺服器相比，的確不公平的。而且較為好用，一些簡單的查詢等功能還能用，相當於一個精簡單的SQL，如果不是大型資料庫技術時，這個精簡單是恰到好處的，精簡的非常漂亮，以致於很多初學都或是網站等小型資料庫對客觀存在也是很有感情的。但感情歸感情，畢竟一個桌面型的資料庫，速度、性有等各方面都是有很大的損失的。所以它與MSSQL是沒有對比性的。要是型目小的話，選用它倒是很合適。
不過，如果你沒有打算在資料庫方面發展的話，就是簡單的應用，access就足以了，畢竟簡單得多
『捌』 淺談萬方，維普和知網三大資料庫的區別
一、指代不同
1、知網：以實現全社會知識資源傳播共享與增值利用為目標的信息化建設項目。由清華大學、清華同方發起。
2、維普：全球著名的中文專業信息服務網站，以及中國最大的綜合性文獻服務網站。
3、萬方：由萬方數據公司開發的，涵蓋期刊、會議紀要、論文、學術成果、學術會議論文的大型網路資料庫。
二、特點不同
1、知網：大規模集成整合知識信息資源，整體提高資源的綜合和增值利用價值；建設知識資源互聯網傳播擴散與增值服務平台，為全社會提供資源共享、數字化學習、知識創新信息化條件。
2、維普：遙遙領先數字出版行業發展水平，數次名列中國出版業網站百強，並在中國圖書館業、情報業網站排名中名列前茅。
3、萬方：集納了理、工、農、醫、人文五大類70多個類目共7600種科技類期刊全文。
三、影響不同
1、知網：憑借優質的內容資源、領先的技術和專業的服務，中國知網在業界享有極高的聲譽。
2、維普：陸續建立了與谷歌學術搜索頻道、網路文庫、網路的戰略合作關系。
3、萬方：是國內唯一的學術會議文獻全文資料庫，主要收錄1998年以來國家級學會、協會、研究會組織召開的全國性學術會議論文，數據范圍覆蓋自然科學、工程技術、農林、醫學等領域，是了解國內學術動態必不可少的幫手。
『玖』 國產十大資料庫排名
1、openGauss企業。
2、達夢。
3、GaussDB。
4、PolarDB。
5、人大金倉。
6、GBase。
7、TDSQL。
8、SequoiaDB。
9、OushuDB。
10、AnalyticDB。
詳細介紹：
1、南大通用：
南大通用提供具有國際先進技術水平的資料庫產品。南大通用已經形成了在大規模、高性能、分布式、高安全的數據存儲、管理和應用方面的技術儲備，同時對於數據整合、應用系統集成、PKI安全等方面具有豐富的應用開發經驗。
2、武漢達夢：
武漢達夢資料庫有限公司成立於2000年，為國有控股的基礎軟體企業，專業從事資料庫管理系統研發、銷售和服務。其前身是華中科技大學資料庫與多媒體研究所，是國內最早從事資料庫管理系統研發的科研機構。達夢資料庫為中國資料庫標准委員會組長單位，得到了國家各級政府的強力支持。
3、人大金倉：
人大金倉資料庫管理系統KingbaseES是北京人大金倉信息技術股份有限公司自主研製開發的具有自主知識產權的通用關系型資料庫管理系統。
金倉資料庫主要面向事務處理類應用，兼顧各類數據分析類應用，可用做管理信息系統、業務及生產系統、決策支持系統、多維數據分析、全文檢索、地理信息系統、圖片搜索等的承載資料庫。
4、神舟通用：
神通資料庫是一款計算機資料庫。神通資料庫標准版提供了大型關系型資料庫通用的功能，豐富的數據類型、多種索引類型、存儲過程、觸發器、內置函數、視圖、Package、行級鎖、完整性約束、多種隔離級別、在線備份、支持事務處理等通用特性，系統支持SQL通用資料庫查詢語言。
『拾』 大資料庫，小資料庫有什麼區別
小型資料庫一般都是用於數據量不是很大的軟體中；主要用的是mysql、db2；軟體類型一般是辦公軟體（公司、單位內部用）。
大型資料庫一般都是用於數據量很大的軟體中；主要用的是oracle；軟體類型一般是網站開發（面向眾量用戶）。