① 請問資料庫有哪些種類呢
資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。
1、關系資料庫
Mysql、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、鍵值（key-value）資料庫
Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(1)資料庫分關系型資料庫和擴展閱讀：
資料庫模型：對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。
資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。
② 相對資料庫存放地點而言,資料庫可分為哪兩類
相對資料庫存放地點而言，資料庫可分為關系型資料庫和非關系型資料庫
關系型資料庫：存儲在磁碟中
非關系資料庫：存儲在內存中
③ 資料庫有哪幾種
一、關系資料庫
關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。
常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。
雖然關系型資料庫有很多，但是大多數都遵循SQL（結構化查詢語言，Structured Query Language）標准。 常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。
查詢語句：SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。
新增語句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 該語句可以理解為向table中的param1，param2，param3欄位中分別插入value1，value2，value3。
更新語句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。
刪除語句：DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。
去重查詢：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param，但是param中重復的值只能出現一次。
排序查詢：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param，並且要按照param1升序的順序進行排序。
總體來說， 資料庫的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。
關系型資料庫對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關系型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優，而且精確度更高。
由於結構化數據的規模不算太大，數據規模的增長通常也是可預期的，所以針對結構化數據使用關系型資料庫更好。關系型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關系型資料庫無疑可以很好的滿足。
二、非關系型資料庫（NoSQL）
隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。
指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統的上限。
而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法，該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那麼准確。
這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。
但盡管如此，NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如資料庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用於大數據處理工作。
NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。
對於非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理，並不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的；
而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。
NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，並且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。
目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標准，它現在有四種大的分類：
1、鍵值對存儲（key-value）：代表軟體Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢，而缺點是需要存儲數據之間的關系。
2、列存儲：代表軟體Hbase，它的優點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。
3、文檔資料庫存儲：代表軟體MongoDB，它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統一查詢語言。
4、圖形資料庫存儲：代表軟體InfoGrid，它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形資料庫很難使用。
安全
資料庫安全涉及保護資料庫內容、其所有者和用戶的所有各個方面。它的范圍從防止有意的未經授權的資料庫使用到未經授權的實體（例如，個人或計算機程序）無意的資料庫訪問。
資料庫訪問控制涉及控制誰（一個人或某個計算機程序）可以訪問資料庫中的哪些信息。該信息可以包括特定的資料庫對象（例如，記錄類型、特定記錄、數據結構）;
對特定對象的特定計算（例如，查詢類型或特定查詢），或者使用到前者的特定訪問路徑（例如，使用特定索引）或其他數據結構來訪問信息）。
資料庫訪問控制由使用專用受保護安全 DBMS 介面的特別授權（由資料庫所有者）人員設置。
這可以在個人基礎上直接管理，或者通過將個人和特權分配給組，或者（在最復雜的模型中）通過將個人和組分配給角色，然後授予權利。數據安全可防止未經授權的用戶查看或更新資料庫。使用密碼，用戶可以訪問整個資料庫或它的子集，稱為「子模式」。
例如，員工資料庫可以包含有關單個員工的所有數據，但一組用戶可能僅被授權查看工資數據，而其他用戶僅被允許訪問工作歷史和醫療數據。如果 DBMS 提供了一種互動式輸入和更新資料庫以及查詢資料庫的方法，則此功能允許管理個人資料庫。
數據安全通常涉及保護特定的數據塊，包括物理保護（即免受損壞、破壞或移除；例如，參見物理安全），或將它們或它們的一部分解釋為有意義的信息（例如，通過查看它們組成的位串，得出特定的有效信用卡號；例如，參見數據加密）。
更改和訪問日誌記錄誰訪問了哪些屬性、更改了什麼以及何時更改。日誌服務通過保留訪問發生和更改的記錄，允許以後進行取證資料庫審計。有時應用程序級代碼用於記錄更改而不是將其留給資料庫。可以設置監控以嘗試檢測安全漏洞。
以上內容參考網路-資料庫
④ 資料庫中所有的數據類型
SQL 用於各種資料庫的數據類型：
一、MySQL 數據類型：
在 MySQL 中，有三種主要的類型：Text（文本）、Number（數字）和 Date/Time（日期/時間）類型。
1、Text 類型。
⑤ 資料庫系統從使用和運行方式上可以分成兩種類型，是哪兩種啊，求解
分為關系型資料庫、非關系型資料庫。
1、關系型資料庫：
關系型資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫，其以行和列的形式存儲數據，以便於用戶理解，關系型資料庫這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。用戶通過查詢來檢索資料庫中的數據，而查詢是一個用於限定資料庫中某些區域的執行代碼。
2、非關系型資料庫：
泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在處理web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，出現了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。
(5)資料庫分關系型資料庫和擴展閱讀
關系型資料庫的最大特點就是事務的一致性：傳統的關系型資料庫讀寫操作都是事務的，具有ACID的特點，這個特性使得關系型資料庫可以用於幾乎所有對一致性有要求的系統中，如典型的銀行系統。
關系資料庫的另一個特點就是其具有固定的表結構，因此，其擴展性極差，而在SNS中，系統的升級，功能的增加，往往意味著數據結構巨大變動，這一點關系型資料庫也難以應付，需要新的結構化數據存儲。
於是，非關系型資料庫應運而生，由於不可能用一種數據結構化存儲應付所有的新的需求，因此，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。
⑥ 關系型資料庫和非關系型資料庫的區別百度百科
關系型資料庫和非關系型資料庫的區別在於：
關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。
層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。
⑦ 關系型資料庫和非關系型區別
一、特點不同
1、關系型資料庫：傳統的關系型資料庫採用表格的儲存方式，數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便；關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據；關系型資料庫採用結構化查詢語言（即SQL）來對資料庫進行查詢。
2、非關系型資料庫：一個Hibari集群是一個分布式系統；個Hibari集群是線性可伸縮的；一個Hibari集群是高度可用；所有的更新都是持久的；所有的更新都是強一致性；所有客戶端操作是無鎖的。
二、功能不同
1、關系型資料庫：關系型資料庫十分強調數據的一致性，並為此降低讀寫性能付出了巨大的代價，雖然關系型資料庫存儲數據和處理數據的可靠性很不錯，但一旦面對海量數據的處理的時候效率就會變得很差，特別是遇到高並發讀寫的時候性能就會下降得非常厲害。
2、非關系型資料庫：可用於雲計算應用，如Web電子郵件、社交網路服務，以及其它日常需要儲存TB和PB級規模數據的服務。
三、應用領域不同
1、關系型資料庫：主要應用於計算機技術，例如在資料庫設計中，指定學生Sstudent，專指本科生。
2、非關系型資料庫：Hibari可用於雲計算環境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P級數據存儲的環境中。Hibari 支持 Java, C/C++, Python, Ruby, 和 Erlang 語言的客戶端。
⑧ 關系型資料庫與非關系型數據應用環境上有什麼區別，如何選擇哪種資料庫類型
關系型資料庫最典型的數據結構是表，由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。
優點：
1、易於維護：都是使用表結構，格式一致；
2、使用方便：SQL語言通用，可用於復雜查詢；
3、復雜操作：支持SQL，可用於一個表以及多個表之間非常復雜的查詢。
缺點：
1、讀寫性能比較差，尤其是海量數據的高效率讀寫；
2、固定的表結構，靈活度稍欠；
3、高並發讀寫需求，傳統關系型資料庫來說，硬碟I/O是一個很大的瓶頸。
二、非關系型資料庫
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。
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
⑨ 資料庫有哪些類型
資料庫有兩種類型，分別是關系型資料庫與非關系型資料庫。
資料庫，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。
關系型資料庫主要有：
Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。
非關系型資料庫主要有：
NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。
(9)資料庫分關系型資料庫和擴展閱讀：
非關系型資料庫的優勢：
1、性能高：NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。
2、可擴展性好：同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。
關系型資料庫的優勢：
1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。
2、事務支持良好：使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。