‘壹’ 有没有那种数据库时间跨度比较大的，需要一些九几年的经济数据与当前经济数据作对比。
CEIC数据库所覆盖的行业经济数据比较全面，包括机械、金属、贵金属、医药、石化、纺织、能源、房地产、汽车、保险、铁路/航空运输、旅游及饭店。
而且还包括数百个工业产品的月度产量；按国民经济行业划分的数百个工业行业的营运数据；
按海关税则8位码划分的主要商品进出口数据连锁零售和歺饮业的营运数据，数据系列覆盖各零售业态及细分为31个省市。
‘贰’ Springer Materials和晓材Matmole两大数据库间的区别是什么
1）Springer Materials数据量没有晓材Matmole多；
2）且有些板块的数据比较混乱，没有matmole的分类明晰简洁，
3）Springer Materials的检索方式没有晓材matmole好，matmole的多维度检索更加符合国人使用习惯
4）Springer Materials付费价格较高，不能轻易查询相关数据
‘叁’ Redis数据库跟MongoDB数据库有什么区别呢
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Redis
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骑行天下_徐鑫
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redis和MongoDB比较 转载
2019-07-02 22:00:52
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骑行天下_徐鑫
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Redis技术陷阱
Redis 基于内存，也可以基于磁盘持久化Nosql数据库，使用 c语言编写，常用端口6379.
Redis对内存依赖性很强的NoSql数据库，在内存足够的情况下性能出色，但是一般情况下，服务器内存并没有那么多。
一般情况下，Redis会索取大量服务器内存进行存储数据，以达到快速读取查询的效果。当对Redis插入数据后，redis会异步将数据mp到硬盘中，
比如服务器内存是20G，Redi会fork一个进程，并且会占用同样的大小内存，他需要的内存空间瞬间变为20+20=40G，这是内存超过了物理内存的限制，马上会启动虚拟内存，虽然服务器会有虚拟内存，但是那是服务器的虚拟内存，并不是redis自己的虚拟内存。
Linux虚拟内存page很大，IO剧增，mp速度非常慢，整个服务器的性能降到冰点，服务请求会堵塞，严重到服务器崩溃。
对于单台机子，最好是降低redis虚拟内存设置，page可以根据配置进行修改，这个虚拟内存比Linux虚拟内存好多，因为page小很多。
如果Redis既要读又要写，那么最好不要用redis占用大半的内存。
可以设置它的虚拟内存到8G,但是要根据key值大小去衡量，因为key必须在内存中，这样一来就算是启用了虚拟内存，redis占用的实际内存也会超出设想。
官方建议对key小，value很大的数据设置虚拟内存。
另外master/slave不是很成熟，目前只支持主从，Redis在master是非阻塞模式，也就是说在slave执行数据同步的时候，master是可以接受客户端的请求的，并不影响同步数据的一致性，然而在slave端是阻塞模式的，slave在同步master数据时，并不能响应客户端的查询。
可以根据master/slave 的特点，master不mp,只负责写数据，让slaver去mp
Redis如何持久化：持久化就是将内存中的数据写入到硬盘中。
（1）：RDB：是将数据写入到临时文件（mp.rdb）,持久化之后用这个临时文件替换上次持久化文件，达到数据恢复的目的。RDB是间隔异地短时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失，所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候，默认开启。
（2）：Redis内存淘汰策略：指的是用户存储的一些键可以被redis主动从实例中删除，从而产生miss的情况，内存淘汰是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用率。①. noeviction:默认策略，不删除任意数据，但是内存不够时，会直接返回错误
②. Allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，优先移除最近未使用的key
③. Volatile-lru:在设置了过期时间的数据集中，优先移除最近未使用的key
④. Allkeys-random:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，随机移除某个key
⑤. Volatile-random:在设置了过期时间的数据集中，随机移除某个key
Volatile-ttl:在设置了过期时间的数据集中，具有更早过期时间的key优先移除。
Redis有些数据类型：String Hash List Sets ZSets(存放多个值，不可有重复，有顺序，不同的是每个元素都会关联Double类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序)，
Redis使用场景：
缓存热数据使用，热数据就是在项目中经常会被查询，但不经常会被修改和删除的数据。
计数器，诸如统计点击数等应用。
队列
位操作（大数据处理），比如统计QQ用户在线。
最新列表
排行榜，使用zadd添加有序集合
Linux虚拟内存：
为了运行比实际物理内存容量还要大的程序，包括Linux在内的所有现代操作系统几乎毫无里外都采用了虚拟内存技术。虚拟内存技术，可让系统看上去具有比实际意义内存大得多的内存空间，并为实现多道程序的执行创造条件。
虚拟内存概念：总所周知，为了对内存中的存储单元进行识别，内存中的每一个存储单元都必须有一个确切的地址。而一台计算机的处理器能访问多大的内存空间就取决于处理器的程序计数器，该计数器字长越长，能访问的空间越大。
例如对于程序计数器位数为32位的处理器来说，他的地址发生器所能发出的地址数目2^32=4G个，于是这个处理器所能访问的最大内存空间就是4G。载计算机技术中，这个值就是处理器的寻址空间或寻址能力。
MongoDB
文档结构的存储方式。能够快捷获取数据
支持GridFS 支持大容量存储，海量数据存储
海量数据下，性能优越
动态查询
全索引支持，拓展到内部对象和内嵌数组
查询记录分析
快速，就地更新
高效存储二进制大对象
复制和支持自动恢复故障
内置Auto-Sharding 自动分片支持云级别拓展性。分片简单
MapRece 支持复杂聚合
缺点：不支持事务操作，占用硬盘空间大，没有Mysql成熟的维护工具，无法进行关联表查询，不适用于关系多的数据，复杂句和操作通过maprece创建，速度慢，模式自由，自由灵活的文件存储格式带来的数据错误，MongoDB在你删除记录后不会在文件系统回收空间，除非删掉数据库，但是空间没有浪费。
分布式文件存储数据库，介于NoSql和关系型数据库之间的一款产品，基于C++编写，具有查询语言、索引、key-value存储结构，MongoDB存储数据是以BSON类型（二进制json）。
Redis(读写快) ---àMongoDB （数据量大、查询统计、缺乏事务支持）àOracle（数据量大、查询统计方便、事务强）
MongoDB适用于表单数据操作、完整性要求不高的系统使用，高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。MongoDB ：库->集合 JSON对象记录
区别联系：
（1）：性能方面：Redis大于MongoDB、MongoDB支持丰富的数据表达，索引，最类似于关系型数据库，支持查询的语言非常丰富，redis数据结构方面更加丰富，可以存储List/set/Hash/sort Set等集合。
（2）：内存空间和数据量大小： MongoDB适合大量数据存储
（3）：数据一致性 Redis事务支持比较弱，MongoDB不支持事务.
(4):Redis用在数据量较小的操作和运算上，Mongodb主要解决海量数据访问效率问题。
（5）MemCachd 不支持数据持久化，断电或者重启后数据消失，但其稳定性是有保证的，redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障
1.Memcached单个key-value大小有限，一个value最大只支持1MB，而Redis最大支持512MB
2.Memcached只是个内存缓存，对可靠性无要求；而Redis更倾向于内存数据库，因此对对可靠性方面要求比较高
3.从本质上讲，Memcached只是一个单一key-value内存Cache；而Redis则是一个数据结构内存数据库，支持五种数据类型，因此Redis除单纯缓存作用外，还可以处理一些简单的逻辑运算，Redis不仅可以缓存，而且还可以作为数据库用
4.新版本（3.0）的Redis是指集群分布式，也就是说集群本身均衡客户端请求，各个节点可以交流，可拓展行、可维护性更强大。
关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：
1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。
2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。
3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。
4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢
MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
‘肆’ 几大数据库的区别
最商业的是ORACLE，做的最专业，然后是微软的SQL server，做的也很好，当然还有DB2等做得也不错，这些都是大型的数据库，，，如果掌握的全面的话，可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等，适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据。
‘伍’ 哪位大侠能告诉我CNKI、重庆维普和万能数据库，三者的异同点啊
维普主要是比较新的期刊论文，万方学位论文最好查，CNKI两者都有不过学位论文没有万方全，检索我觉得都比较好检索，我一般比较喜欢用万方~
‘陆’ 大数据库，小数据库有什么区别
当然可能。小数据库是所开联赛的所有球员，和这个国家的所有知名球员，还有世界知名球员。比如我开中超一个联赛（这样比较好理解），就有中超球员和绝大部分中甲球员，还有中国的海外球员，包括一些在新加坡等较低级别联赛效力的球员。然后就只能开出世界级的，例如梅西、C罗等人，还有高潜小孩，比如奥塔门第。像越瓦诺维奇这样的球员也许就开不出来。甚至像詹姆斯或者哈特这种国家队替补都有可能开不出来。
而大数据库则包含大多数知名球员，基本你能想出来的球员，他都会有，弱点的国家，也会有很多知名的球星，也许郑大志都能开出来。
如果你小数据库开中超，大数据库开英超，英超就看不见中超大部分球员。同等条件下，不会出现大数据库的球员小数据库没有的情况，随机球员当然例外。
‘柒’ 请SQL Server 与asscee数据库之间有多大的区别，现在想学数据库方面的知识，请问学哪个比较好，谢谢
SQL是结构化查询语言的简称。不管什么样的数据库如果采用了SQL语言作为嵌入语言的话，就必须符合SQL语言的标准。但是SQL也有不同的标准，比如SQL-87，SQL-92等等。这是语言自己的差别，而不同的数据库嵌入了不同的标准时，还是有一定的区别的。
第二点的区别就是对于数据库语言的支持不一。数据库嵌入语言后，但由一自身技术的局限，有些语句并不出错，只是由于自身的不支持而不能通过编译的。比如在ACCESS中使用触发器，事务等等，这些语句是肯定通不过的，而在MSSQL中是支持这些技术的，所以是可以通过的。这个与其嵌入语言无关，而是自身数据库的支持而已。
纠下一点，SQL一般除了理解是结构化查询语言外，作为数据库SQL指的就是MSSQL，也就是微软件开的了SQL，所以一个SQL不能指明到底是哪一个的。
当然，还有一个关系型数据库是MySQL,所以，MSSQL与SQL没有任何可比性，只与MYSQL有可比性。原因就是一般我们所说的SQL就是MSSQL。而ACCESS是微软件开发的桌面数据库系统，而MSSQL却是一个服务器，两都均是关系型数据库，语句大部分时间通用，但SQL要求更为严格，支持的标准较为先进，所以一些 trans_SQL语句在ACCESS中是不支持的。但是由于其严格的要求，一些ACCESS中使用的SQL语句在MSSQL中是通不过的，比如insert tabelname values()这个语句在ACCESS中很好的执行，而在SQL中是通不过的，必须使用insert into tablename values()，这一点上MSSQL更为严格。由于自身支持的局限性，建触发器，事务等语句在ACCESS中均不支持，当然还有权限控制方面的语句也是ACCESS不支持的。毕竟ACCESS只是用来处理一些小的数据交换查询等信息。在于数据库服务器系统相双，ACCESS只是相当于一个加强版的EXCEL，不过它确实比EXCELL强的多。
oracle数据库是较为新型的数据库技术，它是对象数据库，而不属于关系型数据库，但嵌入的语句也是SQL标准，所以语言上相差不大，但技术上相差的就太远了。而对于查询来说，都有不同的性能与支持的。对象数据库的存储方式与关系型就是一样，所以在执行时也是不一样的性能，当然语句优化特点等等都不一致的。由于自身结构的特点，使其支持在where条件中可以使用聚合函数，而在MSSQL这类的关系型数据库来说，由于性能问题是不允许的。比如，select * from tablename where chenji >= AVG(chenji)
这一个表中就是列chenji，取出所以大于平均值的值，由于在SQL语句中使用了AVG这样的聚合函数，在MSSQL等关系型数据库中不支持，原因就是它性能较低，而在oracle中却可以被执行，因为存储模式的不同，所以性能不同低下，那自然也可以支持啦。
一般认为目前oracle较为优进，似乎难学一点（因为我也没有学这，我在考试时只要对这个有了解就可以了，只知道它是属于对象数据库的，在数据库发展史上的那些介绍的知识）。而MSSQL毕竟是关系型数据库中有代表的东西，而且技术方面也比较成熟，且微软件有点偏心眼，作ODBC驱动时还专为SQL作一个，所以MSSQL在与ODBC连接时，ODBC调用的是MSSQL中的底层API，所以在ODBC调用时有绝对的优势。这一点可以理解为接口方便。
而对于ACCESS，对于数据库来说，有些时候还真不愿意称它为数据库，除了基本的查询等功能，很多东西都是实现不了的，但毕竟它是一个桌面型数据库，跟SQL服务器相比，的确不公平的。而且较为好用，一些简单的查询等功能还能用，相当于一个精简单的SQL，如果不是大型数据库技术时，这个精简单是恰到好处的，精简的非常漂亮，以致于很多初学都或是网站等小型数据库对客观存在也是很有感情的。但感情归感情，毕竟一个桌面型的数据库，速度、性有等各方面都是有很大的损失的。所以它与MSSQL是没有对比性的。要是型目小的话，选用它倒是很合适。
不过，如果你没有打算在数据库方面发展的话，就是简单的应用，access就足以了，毕竟简单得多
‘捌’ 浅谈万方，维普和知网三大数据库的区别
一、指代不同
1、知网：以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起。
2、维普：全球着名的中文专业信息服务网站，以及中国最大的综合性文献服务网站。
3、万方：由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库。
二、特点不同
1、知网：大规模集成整合知识信息资源，整体提高资源的综合和增值利用价值；建设知识资源互联网传播扩散与增值服务平台，为全社会提供资源共享、数字化学习、知识创新信息化条件。
2、维普：遥遥领先数字出版行业发展水平，数次名列中国出版业网站百强，并在中国图书馆业、情报业网站排名中名列前茅。
3、万方：集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。
三、影响不同
1、知网：凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉。
2、维普：陆续建立了与谷歌学术搜索频道、网络文库、网络的战略合作关系。
3、万方：是国内唯一的学术会议文献全文数据库，主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。
‘玖’ 国产十大数据库排名
1、openGauss企业。
2、达梦。
3、GaussDB。
4、PolarDB。
5、人大金仓。
6、GBase。
7、TDSQL。
8、SequoiaDB。
9、OushuDB。
10、AnalyticDB。
详细介绍：
1、南大通用：
南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。
2、武汉达梦：
武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。
3、人大金仓：
人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。
金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索等的承载数据库。
4、神舟通用：
神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持SQL通用数据库查询语言。
‘拾’ 大数据库，小数据库有什么区别
小型数据库一般都是用于数据量不是很大的软件中；主要用的是mysql、db2；软件类型一般是办公软件（公司、单位内部用）。
大型数据库一般都是用于数据量很大的软件中；主要用的是oracle；软件类型一般是网站开发（面向众量用户）。