哪些是图像型数据库，我要做毕业设计了请问一下图像处理用数据库的哪种类型比较好

1，我要做毕业设计了请问一下图像处理用数据库的哪种类型比较好

ACCESS用OLE对象。SQL SERVER用image

access 字段类型选ole对象sql server没有装，你可以找找二进制类型

我要做毕业设计了请问一下图像处理用数据库的哪种类型比较好

2，nosql数据库有哪些

分类一：键值数据库 Redis, Voldemort, Oracle BDB，国内的ssdb分类二：列存储数据库 Cassandra, HBase分类三：文档型数据库 CouchDB, MongoDb，国内的SequoiaDB分类四：图形(Graph)数据库 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph

这个范围太广了，太多了，而且很多数据库不是纯nosql，给你列几个比较著名的吧。dynamodbberkeley dbmongodbhypergraphdbarangodbgemfireemc documentum xdb等等等等另外，楼上提到的hoodoop不是数据库，而是一种集成了数据分布系统的软件框架，与数据库是有相当大区别的。

nosql数据库有哪些

3，数据与事实型数据库主要有哪些类型各有什么特点

一、从学科领域角度可以将数据与事实型数据库划分为：1、事实数值型科学数据库，如中科院“科学数据库”。2、社会科学或综合参考类数据库，如百科全书、年鉴。3、商情数据库，如中国资讯行、国研网、中经专网等。二、数据与事实型数据库的特点：1、事实型数据库最新发展的学科是法律，之后是商业金融、物理、化学、新闻等方面。由于商业金融界对事实数据库的大量需求以及商业数据库生产的盈利驱动致使商业、金融事实数据库仍是发展的主流。2、相对于文献数据库，事实型数据库具有更强的实用性，涉及面非常广；它直接面向问题，总是以特定的事实或数字回答用户的查询；前者检索结果可能是很多条记录，而事实型数据库检索途径多，查准率高，其检索结果往往只是单一的记录。3、尽管在功能上事实型数据库与传统的参考工具书类似，但比较而言，参考工具书编写和出版周期较长，许多最新的事实和数据不可能快速被工具书收录。4、由于事实型数据库在数据的构成、数据描述的方式、编排体例等方面的差异以及数据库中各类数据本身的特点，使得各种事实型数据库中的检索字段/入口有较大的不同，检索方法也因此不尽相同而表现出各自的特点与特色。扩展资料：国内外事实型数据库举例：1、万方事实型数据库：万方数据资源系统是由中国科技信息研究所万方数据（集团）公司联合科技文献出版社、四川省科技情报研究所等机构组成的，是国内最早从事数据库建设的企业。万方数据资源系统汇集了国内近120个数据库，并将这些信息资源整合为三大部分，即：商务信息子系统、科技信息子系统和数字化期刊子系统。2、中国资讯行数据库：中国资讯行于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业信息的高科技企业，资料来源于1000多种中国报章、杂志、贸易刊物、政府出版物及合作伙伴提供的权威数据。内容包括实时财经新闻、权威机构经贸报告、各类统计数据、法律法规、商业数据及证券消息等动态信息。3、国务院发展研究中心信息网：国务院发展研究中心信息网（简称“国研网”）是中国唯一挂牌“国务院”字头的专业经济信息服务机构，它以国务院发展研究中心丰富的信息资源和强大的专家阵容为依托，并与海内外众多知名机构和经济资讯机构紧密合作。全面汇集、整合国内外经济金融领域的研究成果和经济信息，以“专业性、权威性、前瞻性、指导性、包容性”为原则，向海内外提供了及时、全面、系统、权威、高质量的经济信息。参考资料来源：百度百科-事实型数据库

事实数据库（factual databases）指包含大量数据、事实的数据库，分为数值数据库（Numeric databases）、图像数据库（Graphic databases）、术语数据库（Terminological databases）和指南数据库等。包括电子化字（词）典、辞典、数值、公式、数表与表册数据库、图像、图录数据库、电子百科全书、电子手册及专业手册数据库、组织机构指南、传记资料、年鉴、统计资料数据库等。

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数据与事实型数据库主要有哪些类型各有什么特点

4，数据库的类型

ASP数据库类型DBFDBCMDBExcelSQLServer数据库是在计算机存储设备上按一定方式，合理组织并存储的相互有关联的数据的集合，是计算机技术和信息检索技术相结合的产物，是电子信息资源的主体，是信息检索系统的核心部分之一。按所提供的信息内容，数据库主要可分为参考数据库和源数据库。1．参考数据库主要存储一系列描述性信息内容，指引用户到另一信息源以获得完整的原始信息的一类数据库，主要包括书目数据库和指南数据库。（1）书目数据库存储描述如目录、题录、文摘等书目线索的数据库，又称二次文献信息数据库。如各种图书馆目录数据库、题录数据库和文摘数据库等属于此类，它的作用是为用户指出了获取原始信息的线索。图书馆目录数据库，又称机读目录，其数据内容详细，除描述标题、作者、出版项等书目信息外，还提供用户索取原始信息的馆藏信息。题录、文摘数据库描述的数据内容与印刷型的题录、文摘相似，它提供了论文信息或专利信息等确定的信息来源，供用户检索。（2）指南数据库存储描述关于机构、人物、产品、活动等对象的数据库。与其它数据库相比，指南数据库为用户提供的不仅仅是有关信息，还包括各种类型的实体，多采用名称进行检索。如存储生产与经营活动信息的机构名录数据库、存储人物信息的人物传记数据库、存储产品或商品信息的产品指南数据库、存储基金信息的基金数据库等属于此类，它的作用指引用户从其它有关信息源获取更详细的信息。2．源数据库主要存储全文、数值、结构式等信息，能直接提供原始信息或具体数据，用户不必再转查其它信息源的数据库。它主要包括全文数据库和数值数据库。（1）全文数据库存储原始信息全文或主要部分的一种源数据库。如期刊全文数据库、专利全文数据库、百科全书全文数据库，用户使用某一词汇或短语，便可直接检索出含有该词汇或短语的原始信息的全文。（2）数值数据库存储以数值表示信息为主的一种源数据库，和它类似的有文本-数值数据库。与书目数据库比较，数值数据库是对信息进行深加工的产物，可以直接提供所需的数据信息。如各种统计数据库、科学技术数据库等。数值数据库除了一般的检索功能外，还具有准确数据运算功能、数据分析功能、图形处理功能及对检索输出的数据进行排序和重新组织等方面的功能。4．2．2 数据库结构1．书目数据库的结构书目数据库是以文档形式组织一系列数据，这些数据被称为记录，一个记录又包含若干字段。（1）记录与字段记录是作为一个单位来处理有关数据的集合，是组成文档的基本数据单位。记录中所包含的若干字段，则是组成记录的基本数据单位。在书目数据库中，一个记录相当于一条题录或文摘，因此，一个记录通常由标题字段、作者字段、来源字段、文摘字段、主题词字段、分类号字段、语种字段等组成。在有些字段中，又包含多个子字段，子字段是字段的下级数据单位。如，主题词字段含有多个主题词。按照字段所代表记录的性质不同，字段通常分为基本字段和辅助字段两类。常见的字段名称及代码见表4-1。表4-1 字段名称及代码基本字段辅助字段字段名称字段代码字段名称字段代码标题 TI 记录号 DN文摘 AB 作者 AU叙词 DE 作者单位 CS标识词 ID 期刊名称 JN出版年 PY出版国 CO语种 LA（2）文档按一定结构组织的相关记录的集合。文档是书目数据库数据组织的基本形式，文档的组织方式与检索系统的硬件和软件功能密切相关。在书目数据库中，文档结构主要分为顺排文档和倒排文档。1）顺排文档记录按顺序存放，记录之间的逻辑顺序与物理顺序是一致的，相当于印刷型工具中文摘的排列顺序，是一种线形文档。顺排文档是构成数据库的主体部分，但其主题词等特征的标识呈无序状态，直接检索时，必须以完整的记录作为检索单元，从头至尾查询，检索时间长，实用性较差。2）倒排文档将顺排文档中各个记录中含有主题性质的字段（如主题词字段、标题字段、叙词字段等）和非主题性质字段（如作者字段、机构字段、来源字段等）分别提取出来，按某种顺序重新组织得到的一种文档。具有主题性质的倒排档，称基本索引档，非主题性质的倒排档，称辅助索引档。综上所述，顺排档和倒排档的主要区别是：顺排档以完整的记录为处理和检索单元，是主文档，倒排档以记录中的字段为处理和检索单元，是索引文档。计算机进行检索时，先进入倒排档查找有关信息的存取号，然后再进入顺排档按存取号查找记录。2.全文数据库的结构一般的全文数据库结构与书目数据库相似,全文数据库的一个记录就是一个全文文本，记录分成若干字段。其主文档是以顺排形式组织的文本文档,倒排档是对应于记录可检字段的索引文档。3.数值数据库的结构数值数据库的结构要综合考虑数据库的内容及检索目的，即，在内容上，数值数据库的主要内容是数值信息，但不排除含有必要的说明性的文本信息，在检索上，便于单项检索和综合检索，还能对数值进行准确数据运算、数据分析、图形处理及对检索输出的数据进行排序和重新组织。数值数据库的数据结构可以是单元式，也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟，后者则是对统计表格的机读模拟。数值数据库通常有多种文档，如顺排挡、倒排挡、索引文档等。顺排挡是由数值数据组成，为主文档，另有相应的索引文档，为便于存取，索引文档采用基本直接存取结构的组织形式。倒排挡也有相应的索引文档，索引文档采取分级组织形式。数值数据库的文档结构，使所有文档都可以用于检索，所有数据都可用来运算，构成了数值数据库的特点。4．指南数据库的结构指南数据库的结构兼有书目数据库、全文数据库和数值数据库的特点，有顺排档、倒排档、索引文档和数据字典。一般而言，对涉及主题领域较多，内容综合性较强的大型指南数据库，顺排挡（主文档）可采用多子文档的结构，对单一主题领域和内容较专的，则采用单一主文档和不定长、多字段的记录格式为宜。

模糊数据库指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。统计数据库管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。网状数据库处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”，以后，根据dbtg报告实现的系统一般称为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl，模式定义语言sddl，设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。演绎数据库是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护

5，如何区分ShapefileCoverageGeodatabase

在过去20年中，矢量数据模型是GIS中变化最大的方面，例如，ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型，Arc/Info对应Coverage，ArcView对应Shapefile，ArcGIS对应Geodatabase。Coverage和Shapefile是地理关系数据模型，它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据，而Geodatabase是基于对象数据模型，它把空间数据和属性数据存储在唯一的系统中。　　Coverage是拓扑的，Shapefile是非拓扑的。　　Coverage支持三种基本拓扑关系：连接性、面定义、邻接性。　　Shapefile多边形对于共享边界实际上有重复弧段且可彼此重叠，不同于Coverage所用的多个文件，它用几何学性质存储两个基本文件：以.shp为扩展名的文件存储要素几何学特征；以.shx为扩展名的文件保留要素几何特征的空间索引。　　Shapefile: 一种基于文件方式存储GIS数据的文件格式。至少由.shp,.dbf,.shx三个文件作成，分别存储空间，属性和前两者的关系。是GIS中比较通用的一种数据格式。　　Coverage: 一种拓扑数据结构，一般的GIS原理书中都有它的原理论述。数据结构复杂，属性缺省存储在Info表中。目前ArcGIS中仍然有一些分析操作只能基于这种数据格式进行操作。　　Geodatabase: ArcInfo发展到ArcGIS时候推出的一种数据格式，一种基于RDBMS存储的数据格式，其有两大类：1.Personal Geodatabse 用来存储小数据量数据，存储在Access的mdb格式中。2.ArcSDE Geodatabse 存储大型数据，存储在大型数据库中Oracle,Sql Server,DB2等。可以实现并发操作，不过需要单独的用户许可。　　Coverage数据模型　　Coverage是一个集合，它可以包含一个或多个要素类。在第一个商业化GIS软件Arc/INFO之前，计算计划的图形表示源自通用的CAD软件，属性信息和几何要素放在一起，不利于空间信息的描述和分析。　　Coverage的优势：　　(1)空间数据与属性数据关联。空间数据存储于建立了索引的二进制文件中，属性数据存放在DBMS表中，二者以公共的标识编码关联。　　(2)矢量数据间的拓扑关系得以保存。　　Shapefile数据模型　　Shapefile是ArcView GIS 3.x的原生数据格式，属于简单要素类，用点、线、多边形存储要素的形状，却不能存储拓扑关系，具有简单、快速显示的优点。一个shapefile是由若干个文件组成的，空间信息和属性信息分离存储，所以称之为“基于文件”。每个shapefile，都至少由三个文件组成，其中：*.shp存储的是几何要素的的空间信息，也就是XY坐标。*.shx存储的是有关*.shp存储的索引信息，它记录了在*.shp中，空间数据是如何存储的，XY坐标的输入点在哪里，有多少XY坐标对等信息。*.dbf存储地理数据的属性信息的dBase表。这三个文件是一个shapefile的基本文件，shapefile还可以有其他一些文件，但所有这些文件都与该shapefile同名，并且存储在同一路径下。下面简要介绍一下其他一些较为常见文件：*.prj如果shapefile定义了坐标系统，那么它的空间参考信息将会存储在*.prj文件中；*.shp.xml这是对shapefile进行元数据浏览后生成的xml元数据文件；*.sbn和*.sbx这两个存储的是shapefile的空间索引，它能加速空间数据的读取，这两个文件是在对数据进行操作、浏览或连接后才产生的，也可以通过ArcToolbox>DataManagement Tools>Indexes>Add spatial Index工具生成。　　几种常见的shapefile文件：当使用ArcCatalog对shapefile进行创建、移动、删除或重命名等操作，或使用ArcMap对shapefile进行编辑时，ArcCatalog将自动维护数据的完整性，将所有文件同步改变。所以需要使用ArcCatalog管理shapefile。虽然Shapefile无法存储拓扑关系，但它并不是普通用于显示的图形文件，作为地理数据，它自身有拓扑的。比如一个多边形要素类，shapefile会按顺时针方向为它的所有顶点排序，然后按顶点顺序两两连接成的边线向量，在向量右侧的为多边形的内部，在向量左侧的是多边形的外部。由于1990年代地理信息的迅速发展以及ArcView GIS 3.x软件在世界范围内的推广，shapefile格式的数据使用非常广泛，数据来源也较多。很多软件都提供了向shapefile转换的接口（eg：MapInfo、MapGIS等）。ArcGIS支持对shapefile的编辑操作，也支持shapefile向第三代数据模型geodatabase的转换。　　Geodatabase数据模型　　Geodatabase作为ArcGIS的原生数据格式，体现了很多第三代地理数据模型的优势。随着IT技术的发展，普通的事务型数据的管理模式，早已从传统的基于文件的管理转向利用基于工业标准建立的关系型数据库进行管理，这种基于数据库的管理方式的优点是不言而喻的。那么带有空间信息的地理数据是否也可以利用这种非常成熟的数据库技术进行管理呢？于是ESRI推出了geodatabase数据模型，利用数据库技术高效安全地管理我们的地理数据。　　Geodatabase可以分为两种，一种是基于Microsoft Access的personal geodatabase，另一种是基于oracle、SQL Server、Informix或者DB2的enterprise geodatabase，由于它需要中间件ArcSDE进行连接，所以nterprise geodatabase又称为ArcSDE geodatabase。由于Microsoft Access自身容量的限制，personal geodatabase的容量上限为2GB，这显然不能满足企业级的海量地理数据的存储需求。于是可以将geodatabase扩展为ArcSDE geodatabase，底层数据库可以使用oracle这样的大型关系数据库，能够存储近乎“无限”的海量数据（仅受硬盘大小的限制）。虽然底层使用的数据库各不相同，但是geodatabase给用户提供的是一个一致的操作环境。在geodatabase中，不仅可以存储类似shapefile的简单要素类还可以存储类似coverage的要素集并且支持一系列的行为规则对其空间信息和属性信息进行验证表格、关联类、栅格、注记和尺寸都可以作为eodatabase对象存储。这些在perasonal geodatabase和ArcSDE geodatabase中都是一样的（栅格的存储有点小差异，但对用户来说都是一样的）。　　Geodatabase的模型结构：　　(1)对象类（Object class）　　对象类是一种特殊的类，没有空间特征。其实例是可关联某特定行为的表记录。如，某地块的主人，在“地块”“主人”间可建立某种关系。　　(2)要素类（Feature class）　　要素类是同类空间要素的集合。如，河流、道路、植被、电缆等。要素类可以独立存在，也可以具有某种联系。当不同的要素类之间存在关系时，就将其组织到一个要素数据集（Feature dataset）中。　　(3)要素数据集（Feature dataset）　　要素数据集由一组具有相同空间参考（Spatial reference）的要素类组成。将不同要素类放入要素数据集的原因：　　a.专题归类表示——当不同的要素类属于同一范畴。比如，全国范围内某种比例尺的水系数据，其点线面类型的要素类可组织成同一个要素数据集。　　b.创建几何网络——在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类，须组织到同一要素数据集中。比如，配电网络中，有各种开关、变压器、电缆等，它们分别对应点或线类型的要素类，在配电网络建模时，我们要将其全部考虑到配电网络对应的几何网络模型中。此时这些要素类就要放在统一要素数据集下。　　c.考虑平面拓扑——共享公共几何特征的要素类。比如，用地、水系、行政区界等。当移动其中一个要素时，其公共部分也要一起移动，并保持这种公共的几何关系不变。　　(4)关系类（Relationship class）　　定义不同要素类或对象类之间的关联关系。如我们可以定义房子和主人之间的关系、房子和地块之间的关系等。　　(5)几何网络　　在若干要素类的基础上建立起的新类。定义几何网络时，我们指定哪些要素类加入其中，同时指定其在几何网络中扮演什么角色。比如，定义一个供水网络，我们指定同属一个要素数据集的“阀门”、“泵站”、“接头”对应的要素类加入其中，并扮演“连接”的角色；同时，我们要指定同属一个要素数据集的“供水干管”、“供水支管”、“入户管”等对应的要素类加入供水网络，由其扮演“边”的角色。　　(6)Domains 　　定义属性的有效范围，可是连续的，也可是离散数值。(7)Validation rules对要素类的行为和取值加以约束的规则。如不同管径的水管连接必须通过合适的接头，规定一个地块可拥有一到三个主人等。　　(8)Raster datasets 　　用于存放栅格数据。支持海量栅格数据，支持影像镶嵌，可通过建立“金字塔”形索引，在使用时指定可视范围提高检索和显示效率。　　(9)TIN Datasets 　　ARC/INFO的经典数据模型，用不规则分布的采样点的采样值构成不规则的三角集合。用于表达地形或其他类型的空间连续分布特征。　　(10)Locators 　　定位参考和定位方法的组合。对于不同的参考，用不同的定位方法进行定位操作。所谓定位参考，不同的定位信息有不同的表达方法。在Geodatabase中，有四种定位信息：地址编码、<X，Y>、地名及邮编、路径定位。定位参考数据放在数据库表中，定位器根据该定位参考数据在地图上生成空间定位点。

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