1，现在比较大型的数据库有哪些

oracle 数据库，sqlserver数据库, sysbasemysql数据库， mogongdb

现在比较大型的数据库有哪些

2，比对指纹数据库有哪些

PaperPass的比对指纹数据库库由超过9000万的学术期刊和学位论文，以及一个超过10亿数量的互联网网页数据库组成。指纹库是指提取的文章关键性特征信息，并非全文。

比对指纹数据库有哪些

3，PaperRight论文查重比对库有哪些

你好，以下是它的对比库：中国学术期刊数据库、中国学位论文全文数据库、中国专利全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、英文论文全文数据库、港澳台学术文献库、PaperRight云论文库（涵盖互联网资源、互联网文档资源、未分类论文资源）、自建比对库。
要参加活动才能获取免费论文查重

PaperRight论文查重比对库有哪些

4，几大主流数据库对比

oracle，安全性比较高，性能稳定，但是价格相对来说较其他要贵，一般用来做安全性比较高的企业数据库，如银行，电信系统等ms-sql，中文操作界面，安全性不如oracle，是一个免费的数据库，所以服务肯定是不如oracle的，ms-sql适合做厂矿企业的数据库，初学者比较容易上手db2是IBM的数据库，没太用过，也就知道这些了
这个应该比较详细了。。。。。提交回答

5，几种Nosql数据库对比

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准，也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL，MongoDB是一个比较好的选择，他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的，缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析，数据基本上不存在修改，只是插入和查询，并且需要配合Hadoop的MR任务，HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力，高并发读写和维护方便，Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL，还有很多优秀的NoSQL数据库，而且他们都有各自擅长领域，所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的，往往在大型系统中不是单一的数据库，而是使用多种数据库组合。
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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