❶ 圖資料庫的應用有哪些優點
圖形資料庫每個對象是一個節點，之間的關系是一條邊。相對於關系資料庫來說，圖形資料庫善於處理大量復雜、互連接、低結悉運構化的數據，這些數據變化迅速，需要頻繁的查詢——在關系資料庫中，由於這些查詢會導致大量的表連接，從而導致性能問題，而且在設計使用上也不方便。
圖形資料庫適合用於社交網路，推薦系統等專注於構建關系圖譜的系統。
圖資料庫的代表有Neo4J、FlockDB、InfoGrid、AllegroGraph、改陸埋核螞GraphDB等。
❷ 什麼是資料庫中的數據冗餘如何消除數據冗餘
數據冗餘指數據之間的重復，也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘為企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。
數據冗餘會妨礙資料庫中數據的完整性(integrality)，也會造成存貯空間的浪費。盡可能地降低數據冗餘度，是資料庫設計的主要目標之一。關系模式的規范化理淪(以下稱NF理論)的主要思想之一就是最小冗餘原則，即規范化的關系模式在某種意義上應該冗餘度最小。
但是，NF理論沒有標準的概念可用，按等價原則，在有或沒有泛關系假設(universal relation assumption)等不同前提下，冗餘的定義可能有好幾種。
數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。
1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。
2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤，並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。
3、為簡化流程所造成額數據冗餘。
4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。
5、為方便處理而使同一信息在不同地點有不同的表現形式。
6、大量數據的索引，一般在資料庫中經常使用。
7、方法類的信息冗餘。
8、為了完備性而配備的冗餘數據。
9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。
10、為達到其他目的所進行的冗餘。
❸ 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼
1、存放值區別：
資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2、數據變化區別：
資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3、數據結構區別：
資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4、訪問頻率不同：
資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5、目標人群區別：
資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
❹ 什麼是圖資料庫
圖資料庫(Graph database) 並非指存儲圖片的資料庫，而是以「圖」這種數據結構存儲和查詢數據。目前比較典型的代表產品是Neo4j。
❺ 什麼是資料庫冗餘，如何避免資料庫冗餘
您好：
數據冗餘或者信息冗餘是生產、生活所必然存在的行為，沒有好與不好的總體傾向。
一般設計資料庫是都在達到3範式或更高，否則數據的冗餘程度非常高。
通常在設計的時候，需要考慮擴展性，閱讀性，響應時間和語句復雜程度等。
需要有一定的冗餘來達到維護需要，這往往是經驗豐富的開發人員和DBA來考慮的。
❻ 資料庫系統是怎樣降低冗餘度的 資料庫系統是如何降低冗餘度的
1、資料庫是依照某種數據模型組織起來並存放二級存儲器中的數據集合。
2、資料庫系統降低冗餘度的方法：盡可能不重復，以最優方式為某個特定組織的多種應用服務；其數據結構獨立於使用它的應用程序；數據的增、刪、改和檢索由統一軟體進行管理和控制；從發展的歷史看，資料庫是數據管理的高級階段，是由文件管理系統發展起來的。
3、資料庫叢虧仿的基本結構分三個層次，反映了觀空喊察資料庫的三種不同角度。物理數據層：是資料庫的最內層，是物理存貯設備上實際存儲的數據的集合；概念數據層：是資料庫的中間一層，是資料庫的整體邏輯表示；邏滲纖輯數據層：邏輯記錄的集合。
❼ 非關系型資料庫有哪些優缺點
非關系型資料庫嚴格上不是一種資料庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合，可以是文檔或者鍵值對等。當初我在黑馬程序員培訓時候就學過。
優點：
1、格式靈活：存儲數據的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應用場景廣泛，而關系型資料庫則只支持基礎類型。
2、速度快：nosql可以使用硬碟或者隨機存儲器作為載體，而關系型資料庫只能使用硬碟；
3、高擴展性；
4、成本低：nosql資料庫部署簡單，基本都是開源軟體。
缺點：
1、不提供sql支持，學習和使用成本較高；
2、無事務處理；
3、數據結構相對復雜，復雜查詢方面稍欠。
非關系型資料庫的分類和比較：
1、文檔型
2、key-value型
3、列式資料庫
4、圖形資料庫
❽ 什麽是Graph database
圖形資料庫（graphic database）是利用計算機將點、線、畫霹圖形基本元素按一定數據結同灶行存儲的數據集合，將地圖與其它類型的平面圖中的圖形描述為點、線、面等基本元素，並將這些圖形元素按一定數據結構（通常為拓撲數據結構）建立起來的數據集合。包括兩個層次：第一層次為拓撲編碼的數據集合，由描述點、線大模、面等圖形元素間關系的數據文件組成，包括多邊形文件、線段文件、結點文辯襪件等。文件間通過關聯數據項相互聯系；第二層次為坐標編碼數據集合，由描述各圖形元素空間位置的坐標文件組成。圖形數據攜仿激庫仍是目前地理信息系統中對矢量結構地圖數字化數據進行組織的主要形式。
❾ 當前主流的資料庫系統通常採用哪幾種模型
目前最主流的sql server、oracle、mysql、db2都是關系型資料庫。隨著社交網站、視頻網站等互聯網新業務模式的興起，各種非關系資料庫模型也在不斷涌現。
以下是的：
數據模型概述
1.關系模型
關系模型使用記錄（由元組組成）進行存儲，記錄存儲在表中，表由架構界定。表中的每個列都有名稱和類型，表中的所有記錄都要符合表的定義。SQL是專門的查詢語言，提供相應的語法查找符合條件的記錄，如表聯接（Join）。表聯接可以基於表之間的關系在多表之間查詢記錄。
表中的記錄可以被創建和刪除，記錄中的欄位也可以單獨更新。
關系模型資料庫通常提供事務處理機制，這為涉及多條記錄的自動化處理提供了解決方案。
對不同的編程語言而言，表可以被看成數組、記錄列表或者結構。表可以使用B樹和哈希表進行索引，以應對高性能訪問。
2.鍵值存儲
鍵值存儲提供了基於鍵對值的訪問方式。
鍵值對可以被創建或刪除，與鍵相關聯的值可以被更新。
鍵值存儲一般不提供事務處理機制。
對不同的編程語言而言，鍵值存儲類似於哈希表。對此，不同的編程語言有不同的名字（如，Java稱之為「HashMap」，Perl稱之為「hash」，Python稱之為「dict」，PHP稱之為「associative array」），C++則稱之為「boost::unordered_map<...>」。
鍵值存儲支持鍵上自有的隱式索引。
鍵值存儲看起來好像不太有用，但卻可以在「值」上存儲大量信息。「值」可以是一個XML文檔，一個JSON對象，或者其它任何序列化形式。
重要的是，鍵值存儲引擎並不在意「值」的內部結構，它依賴客戶端對「值」進行解釋和管理。
3.文檔存儲
文檔存儲支持對結構化數據的訪問，不同於關系模型的是，文檔存儲沒有強制的架構。
事實上，文檔存儲以封包鍵值對的方式進行存儲。在這種情況下，應用對要檢索的封包採取一些約定，或者利用存儲引擎的能力將不同的文檔劃分成不同的集合，以管理數據。
與關系模型不同的是，文檔存儲模型支持嵌套結構。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，欄位的「值」又可以嵌套存儲其它文檔。文檔存儲模型也支持數組和列值鍵。
與鍵值存儲不同的是，文檔存儲關心文檔的內部結構。這使得存儲引擎可以直接支持二級索引，從而允許對任意欄位進行高效查詢。支持文檔嵌套存儲的能力，使得查詢語言具有搜索嵌套對象的能力，XQuery就是一個例子。MongoDB通過支持在查詢中指定JSON欄位路徑實現類似的功能。
4.列式存儲
如果翻轉數據，列式存儲與關系存儲將會非常相似。與關系模型存儲記錄不同，列式存儲以流的方式在列中存儲所有的數據。對於任何記錄，索引都可以快速地獲取列上的數據。
Map-rece的實現Hadoop的流數據處理效率非常高，列式存儲的優點體現的淋漓極致。因此，HBase和Hypertable通常作為非關系型數據倉庫，為Map-rece進行數據分析提供支持。
關系類型的列標對數據分析效果不好，因此，用戶經常將更復雜的數據存儲在列式資料庫中。這直接體現在Cassandra中，它引入的「column family」可以被認為是一個「super-column」。
列式存儲支持行檢索，但這需要從每個列獲取匹配的列值，並重新組成行。
5.圖形資料庫
圖形資料庫存儲頂點和邊的信息，有的支持添加註釋。
圖形資料庫可用於對事物建模，如社交圖譜、真實世界的各種對象。IMDB（Internet Movie Database）站點的內容就組成了一幅復雜的圖像，演員與電影彼此交織在一起。
圖形資料庫的查詢語言一般用於查找圖形中斷點的路徑，或端點之間路徑的屬性。Neo4j是一個典型的圖形資料庫。
選擇哪一種數據模型？
數據模型有著各自的優缺點，它們適用於不同的領域。不管是選擇關系模型，還是非關系模型，都要根據實際應用的場景做出選擇。也許你會發現單一的數據模型不能滿足你的解決方案，許多大型應用可能需要集成多種數據模型。
❿ 什麼是資料庫中的數據冗餘如何消除數據冗餘
學號
姓名
課程名
成績
001
張三
數學
90
001
張三
語文
91
002
李四
數學
90
002
李四
語文
91
這樣的表稱為有數據冗餘
我們常常把這樣的表分為兩個表，如：
表1
學號
姓名
001
張三
002
李四
表2
學號
課程名
成績
001
數學
90
001
語文
91
002
數學
90
002
語文
91
這樣處理舉兆後既可滿足數據的第二範式要求，當然還不是最清冊好的。通過關系模式的範式可以消除數據冗餘，基本的數答答宏據庫應滿足第三範式（3NF）。
看看資料庫的「範式」內容
你就更好理解了。