目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特质，分析行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决办法。
② 大数据常用哪些数据库
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如Mysql、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。
大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型
1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个
（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。
（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。
（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项
（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。
（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。
2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个
（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。
（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。
（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。
（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。
3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个
（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。
（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。
（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。
4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个
（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。
（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。
（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个
（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。
（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。
（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。
（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。
（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。
（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。
③ 数据库的类型都有哪些
数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
关系型数据库主要有：
Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。
非关系型数据库主要有：
NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。
(3)适合存储链路的数据库扩展阅读：
非关系型数据库的优势：
1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
④ 互联网时代处理大量流动性数据社交网络数据最好使用哪些类型数据库
使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据库
如果您的整个 _active set_ 适合单个机器的主内存（现代商品机器可以高达 128GB +），那么您就没有水平可扩展性问题：即，您绝对没有理由进行分区（“分片") ) 你的数据库和放弃关系。如果您的活动数据集适合内存，那么任何带有索引的适当调整的数据库都将表现得足够好，可以在数据库本身成为限制之前使您的以太网卡饱和。
如果您认为关系模型本身并不合适，您可以轻松地在 MySQL 之上构建一个“面向文档的存储”：这就是 Friendfeed 最终要做的，我会遵循他们的模型（除非我使用 Avro （软件）、Apache Thrift 或 Google Protocol Buffers 而不是特定于语言的序列化）-
http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql
如果您的站点变得非常成功，您将拥有一个不再适合您机器的主内存的活动集。在这种情况下，设计不当的存储引擎的性能会迅速下降。但是，MySQL 的 InnoDB（或 Postgres 的存储引擎）仍然允许您使用旋转磁盘保持（取决于您的请求分布）大约 2:1-5:1 的数据与内存比率。一旦超出这个范围，性能就会开始迅速下降（因为您要为每个请求进行多次磁盘搜索）。现在，您最好的做法是升级到 SSD（固态驱动器），这再次允许您在数据库成为限制之前使以太网卡饱和。
最后，当您遇到不适合的数据集大小时，例如，软件 raid 1 + 0 配置中的多个 SSD（同时为备份、多个版本的数据等提供空间...），那么您必须水平缩放。也就是说，您必须使用本质上支持分区的数据库（例如 Riak、Voldemort、Cassandra、HBase），或者在基于 MySQL/Postgres 的数据存储之上构建应用程序级分区层。我无法告诉您哪种解决方案是正确的，因为我（或您）都不知道您的数据及其访问模式在那时会是什么样子。也就是说，编写自己的分片层是您可以在代码中引入额外错误的另一个地方：不必构建自己的分布式数据库（您通过构建分片层有效地做的事情）是使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据
⑤ 哪一类数据更适合使用云数据库mysql来存储
视频、游戏等行业的核心存储通常使用云数据库MySQL。
云数据库MySQL提供主从数据存储，保障线上数据安全，具有高可靠性；完善的数据自动备份机制，数据可保留时间长，具有高可用性。高性能、高可靠等性能，因此可轻松应对移动在线游戏服务部署。
云数据库MySQL的性能优势：第一，强大的弹性扩展能；第二，超高的性能；第三，方便实惠：只需单击鼠标就可完成操作；第四，拥有智能运维支撑；第五，安全可靠。
⑥ 常用的数据库软件有哪些
常用的数据库软件有：
1、Oracle
70年代 一间名为Ampex的软件公司，正为中央情报局设计一套名叫Oracle的数据库，Ellison是程序员之一。Oracle是世界领先的信息管理软件开发商，因其复杂的关系数据库产品而闻名。Oracle数据库产品为财富排行榜上的前1000家公司所采用，许多大型网站、银行、证券、电信等都选用了Oracle系统。
2、SQL Server
SQLServer(Structured Query Language Server) 是一个关系数据库管理系统(DBMS)。它最初是由Microsoft Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个OS/2 版本。
在Windows NT 推出后，Microsoft与Sybase 在SQL Server 的开发上就分道扬镳了，Microsoft 将SQL Server 移植到Windows NT系统上，专注于开发推广SQL Server 的Windows NT 版本。
3、ACCESS
Access 是微软公司推出的基于Windows的桌面关系数据库管理系统（RDBMS，即Relational Database Management System），是Office系列应用软件之一。
它提供了表、查询、窗体、报表、页、宏、模块7种用来建立数据库系统的对象；提供了多种向导、生成器、模板，把数据存储、数据查询、界面设计、报表生成等操作规范化；为建立功能完善的数据库管理系统提供了方便，也使得普通用户不必编写代码，就可以完成大部分数据管理的任务。
4、DB2
IBM公司研制的一种关系型数据库系统。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2.Windows等平台下。
DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。
5、MySQL
MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。
而2009年，SUN又被Oracle收购。对于Mysql的前途，没有任何人抱乐观的态度。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。
(6)适合存储链路的数据库扩展阅读：
Visual FoxPro原名FoxBase，最初是由美国Fox Software公司于1988年推出的数据库产品，在DOS上运行，与xBase系列兼容。
FoxPro是FoxBase的加强版，最高版本曾出过2.6。之后于1992年，Fox Software公司被Microsoft收购，加以发展，使其可以在Windows上运行，并且更名为 Visual FoxPro。
FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进，主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件，进一步提高了系统的开发能力。
网络-数据库软件
⑦ 数据库有哪几种
常用数据库有：
1、关系型数据库
关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。
2、分布式数据库
分布式数据库是一种数据库，数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的操作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、操作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。
3、云数据库
云数据库是针对虚拟化环境优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。
4、NoSQL数据库
NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。
5、面向对象的数据库
使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。面向对象的数据库是围绕对象(而不是操作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。
6、图形数据库
面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。
⑧ 链路状态路由选择协议的路由器有哪三个数据库
链路状态路由协议：OSPF、IS-IS 距离矢量路由协议：RIP、EIGRP、IGRP、BGP
你的采纳是我前进的动力,还有不懂的地方,请继续“追问”
⑨ 常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围
关系数据库、非关系型数据库。
1、关系数据库
特点：数据集中控制；减少数据冗余等。
适用范围：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。
2、非关系数据库
特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。
使用范围：据模型比较简单；需要灵活性更强的IT系统；对数据库性能要求较高。
(9)适合存储链路的数据库扩展阅读：
非关系数据库的分类：
1、列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。
2、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
⑩ 数据库有哪些
数据库有：
1、MySQL
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System，关系数据库管理系统）应用软件之一。
2、Oracle
Oracle开发的关系数据库产品因性能卓越而闻名，Oracle数据库产品为财富排行榜上的前1000家公司所采用，许多大型网站也选用了Oracle系统，是世界最好的数据库产品。
3、SqlServer
SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。
4、SQLite
SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。
5、INFORMIX
Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。
6、Redis
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
7、MongoDB
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
8、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
9、Neo4J
Neo4j是一个高性能的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络（从数学角度叫做图）上而不是表中。10、CouchDB
10、CouchDB
CouchDB是一个开源的面向文档的数据库管理系统，可以通过 RESTful JavaScript Object Notation (JSON) API 访问。它反映了 CouchDB 的目标具有高度可伸缩性，提供了高可用性和高可靠性，即使运行在容易出现故障的硬件上也是如此。