㈠ 数据库有哪几种
一、关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。
常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）标准。 常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。
查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。
新增语句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。
更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。
删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。
去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。
排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。
总体来说， 数据库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。
关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。
由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。
二、非关系型数据库（NoSQL）
随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。
而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。
这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。
但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。
对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的；
而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。
NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。
目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：
1、键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。
2、列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
3、文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。
4、图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。
安全
数据库安全涉及保护数据库内容、其所有者和用户的所有各个方面。它的范围从防止有意的未经授权的数据库使用到未经授权的实体（例如，个人或计算机程序）无意的数据库访问。
数据库访问控制涉及控制谁（一个人或某个计算机程序）可以访问数据库中的哪些信息。该信息可以包括特定的数据库对象（例如，记录类型、特定记录、数据结构）;
对特定对象的特定计算（例如，查询类型或特定查询），或者使用到前者的特定访问路径（例如，使用特定索引）或其他数据结构来访问信息）。
数据库访问控制由使用专用受保护安全 DBMS 接口的特别授权（由数据库所有者）人员设置。
这可以在个人基础上直接管理，或者通过将个人和特权分配给组，或者（在最复杂的模型中）通过将个人和组分配给角色，然后授予权利。数据安全可防止未经授权的用户查看或更新数据库。使用密码，用户可以访问整个数据库或它的子集，称为“子模式”。
例如，员工数据库可以包含有关单个员工的所有数据，但一组用户可能仅被授权查看工资数据，而其他用户仅被允许访问工作历史和医疗数据。如果 DBMS 提供了一种交互式输入和更新数据库以及查询数据库的方法，则此功能允许管理个人数据库。
数据安全通常涉及保护特定的数据块，包括物理保护（即免受损坏、破坏或移除；例如，参见物理安全），或将它们或它们的一部分解释为有意义的信息（例如，通过查看它们组成的位串，得出特定的有效信用卡号；例如，参见数据加密）。
更改和访问日志记录谁访问了哪些属性、更改了什么以及何时更改。日志服务通过保留访问发生和更改的记录，允许以后进行取证数据库审计。有时应用程序级代码用于记录更改而不是将其留给数据库。可以设置监控以尝试检测安全漏洞。
以上内容参考网络-数据库
㈡ 个人资料管理数据库软件
使用 启樊数据管理软件 1.01 可以很方便的实现
http://www.newhua.com/soft/82296.htm
它适用用于各行政、企事业单位的各种事务管理和数据处理工作，诸如工资、固定资产、人事；学籍管理、文档管理、图书管理资料检索；日常办公事务（如通讯录、日程安排、信访处理、物资财产管理、各类报表汇总统计；企业公司的合同、成本、进出库管理等，适用于一切可用数据库管理的工作。
本软件为了显示其“功能强大”，在一个窗口中摆满了各种按钮、提示或帮助信息，并力求数据显示区域宽阔。有良好的人性化界面，窗口中的各种信息安排得当，屏幕无杂乱感，整个界面显得整洁、美观、大方。
“查询”功能是一个信息管理系统的核心，将信息存入数据表中是为了在需要的时候从中提取有用的信息，如何满足用户层出不穷的各种查询要求，是设计查询功能的目标。本软件提供的查询窗口是真正意义上的任意条件查询，而不是简单的多重条件查询，因为我们允许用户在建立查询条件时不但可以使用任意多的“并且”、“或者”概念，还允许用户进行单个，多个筛选查询，这个功能看似简单，但要做到却并不容易，因此大多数同类软件没有提供此功能。在软件中输入查询条件更简单，只要用鼠标在相应内容上双击即可。
㈢ 什么是数据库
数据库就是储存数据的地方。在电脑中，在内存中，在硬盘中的东西都是存储在数据库中的数据。而这些数据所待的地方就叫做数据库。也可以称为电子化的“文件柜”。
在计算机科学与应用中的数据库意味着今后数据会越来越庞大，也意味着数据在以后的发展中在重多的科学还有应用中要运用到更多的数据。
(3)资料数据库扩展阅读：
数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度的分类方式。
不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，同时支持多种查询语言。早期比较流行的数据库模型有三种，而在当今的互联网中最常见的就是关系型数据库和非关系型数据库。
㈣ 怎么建立一个图片资料数据库
使用MYSQL和PHP实现，首先建立数据库代码如下：
<?php
include_once('conn.php');//数据库连接公共文件
$sql="CREATETABLEclothesImg(
`id`int(4)NOTNULLAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,//图片id,自动编号
`title`VARCHAR(32)CHARACTERSETutf-8COLLATEutf-8_general_ciNULL,//图片标题
`path`VARCHAR(125)CHARACTERSETutf-8COLLATEutf-8_general_ciNULL,//图片地址
`remarks`VARCHAR(200)CHARACTERSETutf-8COLLATEutf-8_general_ciNULL,//备注内容
`date`DATETIMENULL//创建日期
)ENGINE=MyISAM;";
mysql_query($sql);
//......以上省略
?>
数据库建立好后，再写个PHP上传文件的页面就可以将图片上传保存到数据库里。接下来，在图片显示页面使用PHP的GD库+JAVASCRIPT实现你想要的效果。 (MicBo【麦客博】www.micbo.net 联系QQ：119567604)
㈤ 如何做查取资料的数据库
好像是用rs.RecordCount来显示其行数的 ，然后得到这个数据再把它转换成字符型赋值给TEXT1 这条语句就是把你的得到的行数 20 显示在里面的阿 text1.text=str(rs.recordcount)或者这样你用各变量来存储得到的行数：dim a as integer
a=rs.recordcount
text1.text=str(a)
当前之前你要把数据库的设置属性都设置好了就可以用rs.recordcount来得到你的试验表的行数。
㈥ 如何建立企业资料数据库
1．首先打开我们的访问程序，要打开的方法是点击开始——所有程序。
㈦ 资料的收集整理及数据库的建立
1.资料的收集与整理
充分利用工区开发区块钻、测井资料丰富的特点，根据以储层非均质性研究为基础，以剩余油分布规律研究为核心的指导思想，我们进行了大量的资料收集与整理工作，主要包括：
（1）对工区内7口取心井进行了详细的观察和描述，并结合其他的岩性、颜色、古生物、重矿物等样品资料，恢复目的层段兴隆台油层各小层的沉积环境及沉积相，确定各微相单元及其分布规律；
（2）收集了孔、渗等岩石物性分析测试资料；
（3）收集了近200口井的录井资料，并进行了测井沉积微相解释及目的层段的数字化处理；
（4）收集了174口井的多井资料，在测井储层参数反演方法研究的基础上，结合物性资料，对这174口井进行了储层参数的测井解释工作。经过大量实际资料的实验和研究，可以得出下面三个储层参数测井解释数学模型：
①孔隙度（φ）与声波时差（AC）的关系为（图6-2）：
φ＝0.168135×AC-29.6174其相关系数Rn=0.9688
高含水油田剩余油分布研究：以辽河油田欢26断块为例
上式即是利用FZI反算渗透率的模型。根据欢26断块兴隆台油层组6口取心井、585个孔隙度、渗透率分析样品的计算结果来看，计算的渗透率值与岩心分析数据吻合良好效果是令人满意的。
③含油饱和度（SO）与流动带指标（FZI）的数学模型（详见第七章）：
SO=exp[-0.0729769*（ln（FZI））2+0.432971*ln（FZI）+3.462147]
该式的相关系数Rn＝0.93.
2.数据库的建立
在上述资料的收集、整理的基础上，分别建立了下面相关的数据库（集）：
（1）Well.dat：存储工区内198口井的坐标值；
（2）Layer.dat：存储兴隆台油层组Ⅲ4、Ⅲ5、Ⅲ6小层各井点的孔、渗、饱等物性参数均值；
（3）Litho.dat：存储作剖面模型的7口井Ⅲ4、Ⅲ5、Ⅲ6小层的岩性数据以及作三维模型的9口井的Ⅲ6小层的岩性数据，并在此基础上形成四个数据集：Ⅲ4litho.dat，Ⅲ5litho.dat，Ⅲ6litho.dat和3Dlitho.dat;
（4）Parameter.dat：存储各井点目的层段垂向各深度处的孔、渗、饱等物性参数，采样间隔为0.125m，在此基础上也形成四个数据体：Ⅲ4para.dat，Ⅲ5para.dat，Ⅲ6para.dat和3Dpara.dat.
上述各种数据库的建立，为下一步建立各种储层地质模型奠定了坚实的基础。
㈧ 请问如何建立资料管理数据库
现在流行的数据库软件都能满足你的需求，比如Oracle、 sybase、SQL server、mySQL、DB2等等，当然考虑自己的水平，如果水平不是太好的话可以用SQL server、mySQL，但是如果能力比较强、计算机性能比较强劲、需要存储的文件比较多(存储文件数是以万为单位，同时访问量也是以万为单位)，还是建议用其他的一些软件,但是如果仅仅是几百M的文件你随便选择就可以了，他们之间没有太大区别，关于如何建立实在是帮不了你，所谓难者不会会者不难，你看一下相关书籍就懂得如何建立数据库了，首先学习SQL查询语言，然后再看关于各个数据库介绍的书籍
㈨ 数据库是什么
数据库，可视为电子化的文件柜，即存储电子文件的处所。
所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。在数据库中，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
因为使用io流文件存储数据有很多弊端如文件存储数据存储效率低、不管存还取操作都较麻烦、一般只能保存小量字符串数据等。为了解决这些弊端，才有数据库的出现，使用数据库存储数据就可以很好的解决这些弊端。
(9)资料数据库扩展阅读：
数据库的结构：
一个数据库由一个或一组数据表组成。每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上，即对应于一个物理文件。不同的数据库，与物理文件对应的方式也不一样。
对于dBASE,FoxPro和Paradox格式的数据库来说，一个数据表就是一个单独的数据库文件，而对于Microsoft Access、Btrieve格式的数据库来说，一个数据库文件可以含有多个数据表。
数据库中的数据是以表为单位进行组织的。一个表是一组相关的按行排列的数据；每个表中都含有相同类型的信息。表实际上是一个二维表格，例如，一个班所有学生的考试成绩，可以存放在一个表中，表中的每一行对应一个学生，这一行包括学生的学号，姓名及各门课程成绩。
参考资料来源：网络-数据库