数据库思维包括哪些类型，数据库分为哪几类

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1，数据库分为哪几类
2，数据库有哪些类型
3，数据库逻辑模型类型
4，数据库有哪些种类
5，数据库有哪几种类型

1，数据库分为哪几类

按国际上通用的分类方法，数据库分为以下三大类：　　1、参考数据库(Reference databases)，是能指引用户到另一信息源获取原文或其他细节的数据库；　　2、源数据库(Source databases)，指能直接提供所需原始资料或具体数据的数据库。；　　3、混合型数据库(Mixed databases)，能同时存贮多种类型数据的数据库。按数据结构来分类，有三种： 1、层次式数据库 2、网络式数据库 3、关系式数据库

数据库分为哪几类

2，数据库有哪些类型

数据库通常分为：层次式数据库；网络式数据库；关系式数据库三种类型。

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、规则的一致性维护等。

数据库有哪些类型

3，数据库逻辑模型类型

数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 1.2.1 层次模型若用图来表示，层次模型是一棵倒立的树。在数据库中，满足以下条件的数据模型称为层次模型： ① 有且仅有一个结点无父结点，这个结点称为根结点； ② 其他结点有且仅有一个父结点。根据层次模型的定义可以看到，这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义，根为第一层，根的子结点为第二层，根为其子结点的父结点，同一父结点的子结点称为兄弟结点，没有子结点的结点称为叶结点。 1.2.2 网状模型在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点； ② 一个结点可以有多于一个的父结点。从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 1.2.3 关系模型在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型： ① 每一列中的分量是类型相同的数据； ② 列的顺序可以是任意的； ③ 行的顺序可以是任意的； ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表； ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro等。

数据库逻辑模型类型

4，数据库有哪些种类

楼上各位：人家问题好象是问的数据库的种类，即数据库（DB）的类型问题，不是问的数据库管理系统（DBMS）的种类问题。我认为，就目前来讲数据库按其结构来讲，可分为三类：1、层次型2、网状型3、关系型上面，大家回答的都是处理关系型数据库系统。目前大多数集成开发环境（包括语言）都可以用来处理数据库，可以说不胜枚举。就关系型DBMS来说，我认为:中小型的代表有Access、FoxBASE中型的代表有VFP、dBASE、PB大型的代表有oracle、SQL

“逍遥忘我”只说了3个网页用的数据库。既然你不知道，全部罗列出来是没有意义的，数据库太多了，你不说你的工作是涉及哪方面，恐怕很难提供更适合你的数据库。

初级应用一般是ACCESS 配合的脚本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL 比较复杂点不过功能强大很多配合的脚本和ACCESS的一样MYSQL和PHP的组合是比较完美的如果你需要处理1000W条数据以上级别的数据,那以上的都不合适,一般用的比较多的是ORACLE 这个入门难度非常大如果想学的话就先学MICROSOFT SQL吧,这个网上教学比较多，而且ASP.NET 2.0问世后,应用的会非常广泛的.

看你要问什么问题了？是现在流行哪些数据库？关系的：mysql、oracle、sqlserver、db2、sqlite（嵌入式开发的）等等。nosql：dynamodb、bigtable、hbase、mongodb、couchdb、nosql，很多，只听过没见过。还是有哪几大类数据库类型？层次、网状、关系，这是以前的分类，我不清楚现在流行的nosql是不是应该分类？

跟据你的工作需要来选择数据库才是明智的如果处理少量的数据，可以用Access大量的数据就必须用大型或超大型数据库，像oracle,interbase等如果你对数据处理要求速度，那么可以选择paradox

5，数据库有哪几种类型

四种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。算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护等。

四种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、规则的一致性维护等。

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