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1，mysql系统数据库有哪些

默认的有mysql,test这几个数据库。从MySQL 5开始, 可以看到多了一个系统数据库information_schema . information_schema 存贮了其他所有数据库的信息。information_schema是一个虚拟数据库，并不物理存在，在select的时候，从其他数据库获取相应的信息。

mysql系统数据库有哪些

2，mysql数据库对象有哪些

数据库对象主要包括表、视图、索引、存储过程、触发器和约束等。对数据库的操作主要有查询、插入、删除和更新。数据库的完整性包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。
默认的有mysql,test这几个数据库。从mysql 5开始, 可以看到多了一个系统数据库information_schema . information_schema 存贮了其他所有数据库的信息。information_schema是一个虚拟数据库，并不物理存在，在select的时候，从其他数据库获取相应的信息。

mysql数据库对象有哪些

3，mysql的一个数据库包含什么文件

默认是这里C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.5\datamysql的数据库文件不像sqlserver，数据库后缀什么样，自己去看 （数据文件：. myd 索引文件：. MYI 表定义文件：. frm）
在控制台根目录下打开sqlserver企业管理器，新建sqlserver组，根据自己的情况进行选择；然后新建sqlserver 注册，进行对sqlserver的连接。准备妥当后，下面就开始了： 首先打开数据转换服务，新建包，打开dts界面，在连接中选择数据源进行配置。再选择将要转换到的目的文件，这里我选的 textfile(destination)，选择好文件的存放位置之后，我们来新建一个任务。这里我们只选择转换数据任务，将带有“选择源连接”“选择目的连接”的鼠标分别选中数据源和目的之后，我们对新生成的连接进行定义，在其属性中将源，目的，转换依次定义。 执行任务，提示成功。保存任务。然后在新建的任务上导出数据，有向导提示，其中一项选择“从源数据库复制表和视图”。 这一步已经把数据导出到目的文件中。 下一步在mysql中新建表，与将要导入的结构保持一致时，直接选取“从文本文件中提取数据，插入到数据表：”，将选项添好后，“发送”就可以了，浏览一下，数据已导入了。若要导入的表已经存在，且属性名也不同，这时就先建一个与要导入的数据相同结构的表并导入数据（按刚才的进行就可以了），然后在mysql中导出“数据和结构”，得到sql语句，将其在文本文件中编辑，利用文本编辑器的替换功能，将表名修改，列名加入，最后将其粘贴在要导入表的执行sql语句的地方，执行一下，数据便导入了。

mysql的一个数据库包含什么文件

4，nosql数据库有哪些

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。 虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333337386632成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。给一个地址吧http://www.caecp.cn/News/News-850.html
nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. in-memory kv store : redisin memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. disk-based kv store: leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。3. document store: mongodb分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。4. column table store: hbase这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

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