① SpringBoot WebFlux整合MongoDB实现CRUD及分页功能
环境：Springboot2.5.8
请先阅读：
Reactor响应式编程（Flux、Mono）基本用法
Spring WebFlux入门实例并整合数据库实现基本的增删改查
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。
特点：
Spring框架中包含的原始web框架Spring Web MVC是专门为ServletAPI和Servlet容器构建的。反应式堆栈web框架Spring Web Flux后来在5.0版中添加。它是完全非阻塞的，支持反应流背压（由消费者控制生产者的速度），并在Netty、Undertow和Servlet 3.1+容器等服务器上运行。
这两个web框架都反映了它们的源模块（Spring Web MVC和Spring Web Flux）的名称，并在Spring框架中共存。每个模块都是可选的。应用程序可以使用一个或另一个模块，在某些情况下，可以同时使用这两个模块 — 例如，带有反应式WebClient的Spring MVC控制器。
配置文件
完毕！！！
Spring Cloud 中断路器 Circuit Breaker的应用
Spring Cloud Gateway应用详解1之谓词
SpringCloud Feign实现原理源分析
SpringCloud Nacos 服务动态配置
SpringCloud Hystrix实现资源隔离应用
SpringCloud zuul 动态网关配置
Spring Cloud全链路追踪SkyWalking及整合Elasticsearch
② web前端常用的数据库有哪些
1、Mysql
2、Mongodb
3、SQL Server
4、Oracle
③ mongodb监听怎么显示在web上
在MongoDB中，文档是对数据的抽象，它被使用在Client端和Server端的交互中。所有的Client端（各种语言的Driver）都会使用这种抽象，它的表现形式就是我们常说的BSON（Binary JSON ）。
BSON是一个轻量级的二进制数据格式。
MongoDB能够使用BSON，并将BSON作为数据的存储存放在磁盘中。
当Client端要将写入文档，使用查询等等操作时，需要将文档编码为BSON格式，然后再发送给Server端。同样，Server端的返回结果也是编码为BSON格式再放回给Client端的。
④ mongodb数据库有哪些优势
1. 文档存储
数据存储以BSON/JSON文档，这对于Web应用程序有很大的意义。开发者API喜欢以JSON形式传输，这使得整个项目的数据表示可采用统一的模型。所有这一切都无需任何前期架构设计。
2. 可扩展性
MongoDB被用在一些规模庞大的环境中，FourSquare/Craiglist都在使用它。通过分片数据缩放处理理论上可实现更高的吞吐量。
3. 简单的复制
就像分片技术一样，MongoDB范围内复制过程同样简单好用，在副本机器上还有大量的复制选项。灵活的功能可满足用户应用的需求。
4. 易于查询
MongoDB以文档的形式存储数据，不支持事务和表连接。因此查询的编写、理解和优化都容易得多。简单查询设计思路不同于SQL模式，嵌入文档在特定的环境下可得到更好的查询，然而这需要先加入集合。如果需要执行多个请求到数据库则需要加入其到客户端。在MongoDB时ODM工具（如Doctrine2）将发挥自身的优势。
5. 安全性
由于MongoDB客户端生成的查询为BSON对象，而不是可以被解析的字符串，所以可降低受到SQL注入的攻击的危险。最常见的攻击类型为针对Web应用程序的攻击，在MongoDB上使用Doctrine2 ODMs 查询语言可减轻攻击风险。
6. 支持
用户在选择数据库时总是喜欢积极和充满活力的，这点非常重要。MongoDB在业界有非常大的影响力，用户也会定期的组织活动。MongoDB的标签在StackOverFlow是非常活跃的。你永远不会陷入困境，因为总有人与你讨论并解决问题。
7. 价格
MongoDB是免费的！
当然远不止这些优势，但是也有很多劣势。
⑤ MongoDB 是什么 能干嘛
最近在回顾mongodb的相关知识，输出一篇文章做为MongoDB知识点的总结。
总结的目的在于回顾MongoDB的相关知识点，明确MongoDB在企业级应用中充当的角色，为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报。
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库
（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。
（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。
（3）数据模型因为是面向对象的，所以可以表示丰富的、有层级的数据结构，比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中，而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。
SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。
MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。
MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果（即使是报错），这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。
MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
mongomp和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。
mongoexport和mongoimport，用来导入导出JSON、CSV和TSV数据，数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入，但是在导入前顺便还要注意一下，为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。
mongosniff,网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。
因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面，且最好单独部署，因为是数据库，所以也需要对其进行热备、冷备处理。
因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。
创建数据库并不是必须的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建，与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程，而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建，可以开启严格模式
以上的命令只是简单实例，假设如果你之前没有学习过任何数据库语法，同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法，你会发现哪一个更简单呢？如果你使用的是java驱动去操作MongoDB，你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样，只要构建好一个查询条件对象，便能轻松查询（接下来会给出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成没问题，也正因为这样简洁，完善的查询机制，深深的爱上了MongoDB。
这里引用的是最新的驱动包，提供了一套新的访问连接方式
这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。
插入数据到服务器时间，不会等待服务器的响应，驱动会假设写入是成功的，实际是使用客户端生成对象id，但是该行为可以通过配置配置，可以通过安全模式开启，安全模式可以校验服务器端插入的错误。
⑥ 如何启动MongoDB的WEB界面
让我们构建一个简单的EmployeeManager Web服务，我们将使用它来演示与MongoDB连接的HATEOAS。为了引导我们的应用程序，我们将使用Spring Initializr。我们将使用Spring HATEOAS和Spring Data MongoDB作为依赖项。你应该看到类似下图2所示的内容。图2 ：引导应用程序配置完成后，下载zip并将其作为Maven项目导入你喜欢的IDE中。首先，让我们配置application.properties。要获得MongoDB连接，spring.data.mongodb.host=//Mongoserverhost
spring.data.mongodb.port=//Mongoserverport
spring.data.mongodb.username=//Loginuser
spring.data.mongodb.password=//Password
spring.data.mongodb.database=//Databasename
一般来说，如果所有内容都是全新安装的，并且你没有更改或修改任何Mongo属性，则只需提供一个数据库名称（已经通过GUI创建了一个数据库名称）。
spring.data.mongodb.database=EmployeeManager
另外，为了启动Mongo实例，作者创建了一个.bat，它指向安装文件夹和数据文件夹。它是这样的："C:ProgramFilesMongoDBServer3.6inmongod"--dbpathD:-datadb
现在，我们来快速创建模型。这里有两个模型，员工模型和部门模型。检查它们，确保有没有参数、getter、setter、equals方法和hashCode生成的构造函数。（不用担心，所有代码都在GitHub上，你可以稍后查看它：https://github.com/theFaustus/EmployeeManager。）
publicclassEmployee{
privateStringemployeeId;
privateStringfirstName;
privateStringlastName;
privateintage;
}
publicclassDepartment{
privateStringdepartment;
privateStringname;
privateStringdescription;
privateList<Employee>employees;
}
现在我们已经完成了模型的制作，让我们来创建存储库，以便来测试持久性。存储库如下所示：
extendsMongoRepository<Employee,String>{
}
extendsMongoRepository<Department,String>{
}
如上所示，这里没有方法，因为大家都知道Spring Data中的中心接口被命名为Repository，在其之上是CrudRepository，它提供了处理模型的基本操作。在CrudRepository之上，我们有PagingAndSortingRepository，它为我们提供了一些扩展功能，来简化分页和排序访问。在我们的案例中，最重要的是MongoRepository，它用于严格处理我们的Mongo实例。因此，对于我们的案例来说，除了那些现成的方法外，我们不需要任何其他方法，但是仅出于学习目的，作者在这里要提到的是你可以添加其他查询方法的两种方法：
- “惰性”（查询创建）：此策略将尝试通过分析查询方法的名称并推断关键字（例如findByLastnameAndFirstname）来构建查询。
- 编写查询：这里没有什么特别的。例如，只用@Query注释你的方法，然后自己编写查询。你也可以在MongoDB中编写查询。下面是基于JSON的查询方法的示例：
- 至此，我们已经可以测试我们持久性如何工作。我们只需要对模型进行一些调整即可。通过调整，作者的意思是我们需要注释一些东西。Spring Data MongoDB使用MappingMongoConverter将对象映射到文档，下面是我们将要使用的一些注释：
- @Id ：字段级别注释，指出你的哪个字段是身份标识。
- @Document ：类级别的注释，用于表示该类将被持久化到数据库中。
- @DBRef ：描述参考性的字段级别注释。
- 注释完成后，我们可以使用CommandLineRunner获取数据库中的一些数据，CommandLineRunner是一个接口，用于在应用程序完全启动时（即在run（）方法之前）运行代码段。在下面，你可以看一下作者的Bean配置。
- 我们已经创建了一些模型，并对它们进行了持久化。现在，我们需要一种与他们交互的方式。如上所说，所有代码都可以在GitHub上找到，因此作者在这里将仅向我们展示一个域服务（接口和实现）。接口如下：
- 接口的实现如下：
- 这里没有什么特别的要注意的，下面我们将继续讨论最后一个难题——控制器！你可以在下面看到员工资源的控制器实现。
- 因此，对于上面实现的所有方法，我们将自己定位在Richardson成熟度模型的第二级，因为我们使用了HTTP动词并实现了CRUD操作。现在，我们有了与数据进行交互的方法，并且可以使用Postman，我们可以如下图3所示检索资源，或者可以如下图4所示添加新资源。
- 图3 ：检索JSON中的部门列表
- 图4：JSON中添加新员工
@Query("{'firstname':?0}")
List<Employee>findByTheEmployeesFirstname(Stringfirstname);
@(,){
return(args)->{
employeeRepository.deleteAll();
departmentRepository.deleteAll();
Employeee=employeeRepository.save(newEmployee("Ion","Pascari",23));
departmentRepository.save(newDepartment("ServiceDepartment","ServiceRocks!",Arrays.asList(e)));
for(Departmentd:departmentRepository.findAll()){
LOGGER.info("Department:"+d);
}
};
}
{
EmployeesaveEmployee(Employeee);
EmployeefindByEmployeeId(StringemployeeId);
voiddeleteByEmployeeId(StringemployeeId);
voipdateEmployee(Employeee);
booleanemployeeExists(Employeee);
List<Employee>findAll();
voiddeleteAll();
}
@{
@Autowired
private;
@Override
publicEmployeesaveEmployee(Employeee){
returnemployeeRepository.save(e);
}
@Override
(StringemployeeId){
returnemployeeRepository.findOne(employeeId);
}
@Override
publicvoiddeleteByEmployeeId(StringemployeeId){
employeeRepository.delete(employeeId);
}
@Override
publicvoipdateEmployee(Employeee){
employeeRepository.save(e);
}
@Override
publicbooleanemployeeExists(Employeee){
returnemployeeRepository.exists(Example.of(e));
}
@Override
publicList<Employee>findAll(){
returnemployeeRepository.findAll();
}
@Override
publicvoiddeleteAll(){
employeeRepository.deleteAll();
}
}
@RestController
@RequestMapping("/employees")
publicclassEmployeeController{
@Autowired
;
@RequestMapping(value="/list/",method=RequestMethod.GET)
publicHttpEntity<List<Employee>>getAllEmployees(){
List<Employee>employees=employeeService.findAll();
if(employees.isEmpty()){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}else{
returnnewResponseEntity<>(employees,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.GET)
publicHttpEntity<Employee>getEmployeeById(@PathVariable("id")StringemployeeId){
EmployeebyEmployeeId=employeeService.findByEmployeeId(employeeId);
if(byEmployeeId==null){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
}else{
returnnewResponseEntity<>(byEmployeeId,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/",method=RequestMethod.POST)
publicHttpEntity<?>saveEmployee(@RequestBodyEmployeee){
if(employeeService.employeeExists(e)){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.CONFLICT);
}else{
Employeeemployee=employeeService.saveEmployee(e);
URIlocation=ServletUriComponentsBuilder.fromCurrentRequest().path("/employees/employee/{id}")
.buildAndExpand(employee.getEmployeeId()).toUri();
HttpHeadershttpHeaders=newHttpHeaders();
httpHeaders.setLocation(location);
returnnewResponseEntity<>(httpHeaders,HttpStatus.CREATED);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.PUT)
publicHttpEntity<?>updateEmployee(@PathVariable("id")Stringid,@RequestBodyEmployeee){
EmployeebyEmployeeId=employeeService.findByEmployeeId(id);
if(byEmployeeId==null){
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
}else{
byEmployeeId.setAge(e.getAge());
byEmployeeId.setFirstName(e.getFirstName());
byEmployeeId.setLastName(e.getLastName());
employeeService.updateEmployee(byEmployeeId);
returnnewResponseEntity<>(employeeService,HttpStatus.OK);
}
}
@RequestMapping(value="/employee/{id}",method=RequestMethod.DELETE)
publicResponseEntity<?>deleteEmployee(@PathVariable("id")StringemployeeId){
employeeService.deleteByEmployeeId(employeeId);
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}
@RequestMapping(value="/employee/",method=RequestMethod.DELETE)
publicResponseEntity<?>deleteAll(){
employeeService.deleteAll();
returnnewResponseEntity<>(HttpStatus.NO_CONTENT);
}
}
⑦ 10个顶级Mongodb GUI工具，以图形方式管理数据库
MongoDB是一个面向文档的数据库，属于NoSQL数据库，它使用类似JSON的文档和schemata。
MongoDB的默认接口是（CLI）命令行，新用户很难像专业人员那样处理数据库。因此，有一些MongoDB管理工具来提供GUI界面以提高生产力。就像phpmyadmin为MySQL/MariaDB数据库提供基于HTTP网络的GUI界面一样。但是，此处包含的所有工具都不是基于HTTP的，只有少数工具为MongoDB提供Web界面。以下是使用GUI的比较流行的MongoDB管理工具列表：
要从具有图形用户界面的MongoDB开始，MongoDB是最好的方法之一。MongoDB Compass Community由MongoDB开发人员开发，这意味着更高的可靠性和兼容性。它为MongoDB提供GUI mongodb工具，以 探索 数据库交互；具有完整的CRUD功能并提供可视方式。借助内置模式可视化，用户可以分析文档并显示丰富的结构。为了监控服务器的负载，它提供了数据库操作的实时统计信息。就像MongoDB一样，Compass也有两个版本，一个是Enterprise（付费），社区可以免费使用。适用于Linux，Mac或Windows。
NoSQLBooster是MongoDB CLI界面中非常流行的GUI工具。它正式名称为MongoBooster。NoSQLBooster是一个跨平台，它带有一堆mongodb工具来管理数据库和监控服务器。这个Mongodb工具包括服务器监控工具，Visual Explain Plan，查询构建器，SQL查询，ES2017语法支持等等......它有免费，个人和商业版本，当然，免费版本有一些功能限制。NoSQLBooster也可用于Windows，MacOS和Linux。
ClusterControl是另一个MongoDB工具，具有管理数据库基础结构的GUI。它还有两个版本 - 社区和企业版。不用说，ClusterControl社区版可以免费使用，而企业则是付费的。它不仅限于MongoDB，还支持MySQL，MySQL复制，MySQL NDB集群，Galera集群，MariaDB，PostgreSQL，TimescaleDB，Docker和ProxySQL。
ClusterControl为数据库基础架构提供全自动安全性，该基础架构具有单个图形用户界面，可操作和自动化MongoDB和MySQL数据库环境。它可通过YUM/APT提供回购，适用于Linux平台（RedHat，Centos，Ubuntu或Debian）。
Nosqlclient是一个免费的开源MongoDB管理工具，基于Web的GUI意味着不再需要命令行来管理数据库。我们可以使用Nosqlclient在MongoDB中插入，删除或更新数据，而无需使用查询。它可作为桌面应用程序，Docker和Web应用程序使用。Web使用HTTP为MOngoDB提供基于浏览器的界面。
Robo 3T由MongoDB客户端Studio 3T的开发人员维护和提供。以前，Robo 3T被称为Robomongo。它也是适用于Windows，MacOS和Linux的跨平台MongoDB GUI管理工具。它具有相同的引擎和环境，是MongoDB shell（3.2）的一部分。
上面提到的Robomong被3T收购并更名为Robot 3T；现在是Studio 3T的一部分。那么，Studio 3T是什么？与其他提到的MongoDB管理GUI工具一样，Studio 3T也是一个基于GUI的工具，用于管理数据库，但在付费类别中。但是，此工具的30天免费试用版允许用户在投入资金之前使用并了解其功能。与免费和开源Robot 3T相比，Studio 3T具有更多功能并提供企业支持。与Robo 3T相同，它也适用于Windows，Linux（Ubuntu和CentOS）和MacOS。
Mongo Management Studio是一个用于数据库管理的免费MongoDB GUI工具。它轻巧，界面清晰，易于开发基于MongoDB的项目。它使用nodeJs，Electron框架，MongoDB和AngularJs开发。MMS与MongoDB 3.0/3.2/3.4兼容。
与上述所有MongoDB管理工具一样，用户可以轻松安装它，但免费版仅适用于Windows；而企业和个人则适用于Linux，Windows和MacOS。企业版（Web服务器）支持MongoDB Web界面HTTP GUI，这意味着我们可以在主服务器上安装，之后可以在本地或远程使用浏览器的任何系统上访问。但是，个人版和免费版只能在已安装它们的本地系统上使用。
它是面向关系，NoSQL和云平台的数据库开发人员的通用集成开发环境（IDE）。因此，支持各种数据库来开发，访问，管理和可视化分析数据。
对于MongoDB，Aqua Data Studio使用具有管理和数据库查询功能的图形用户界面作为管理工具。Aqua Data studio的Visual界面允许用户浏览和修改数据库结构，包括模式对象和集合，以及维护数据库安全性。
它提供了一个MongoDB数据库工具包，包括各种工具，如Visual Analytics，MongoSQL查询参考，MongoJS查询分析器，MongoShell MongoShell，FluidShell，查询和分析工具，网格和数据透视图，表数据编辑器，导入和导出工具，实体关系建模；Visual Query Builder；比较工具：架构比较，文件比较；SQL 历史 记录，Open API脚本环境，集成安全Shell（SSH）和版本控制：Subversion（SVN），Git，CVS，Perforce。
MongoJS查询分析器Javascript编辑器允许执行JavaScript命令并支持自动完成和语法突出显示。结果可以在树层次结构，网格结果和文本中看到。
作为付费产品，Aqua Data Studio的试用版提供14天，具有所有企业功能。所以，如果你正在寻找一些付费产品，那么你可以在花钱之前免费试用它。它适用于Windows，Linux和MacOS。
这听起来像phpMyAdmin工具。但是，phpMoAdmin也是PHP编写的但是可用于MongoDB。它基于Vork PHP框架。很轻巧，易于安装。它只有115KB的moadmin.php文件，用户可以放在网站的任何地方开始工作。
它是一个跨平台的MongoDB管理工具，在Open Source许可下发布，使用Electron框架和Angular JS构建。可在GitHub上找到。
以上谈到了Windows，Linux和MacOS MongoDB管理客户端，所以那些正在寻找智能手机和平板电脑的用户mongoDB管理可以试试Mongolime。它为MongoDB移动客户端提供了轻松连接和访问MongoDB服务器的功能。它具有内置的SSH隧道，可以通过SSL轻松验证和连接远程服务器。MongoLime是免费增值MongoDB客户端应用程序，支持iOS和Android平台。
使用Node.js，Express和Bootstrap3编写的基于Web的MongoDB管理界面。它允许连接多个数据库；查看/添加/删除数据库，集合和文档；预览音频/视频/图像资产；GridFS支持 - 添加/获取/删除难以置信的大文件；在文档中使用BSON数据类型，Mobile / Responsive - Bootstrap以及更多功能。
⑧ MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，为WEB应用提供高性能的数据存储解决方案；
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。【感兴趣的话点击此处，了解一下】
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