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1，数据库都有哪些啊

大型的：db2、oracle、sybase等网络的：sql 等小型的：fox系列FOXBASE/FOXPRO/VFP等简易的：ACCESS等
sql server mysql redis oracle db2 ..请采纳！
mysql 、db2、oracle、sybase、Access

数据库都有哪些啊

2，数据库有哪些

常见的数据库．如ACCESS，MSSQL，MYSQL，ORACLE，DB2.一般前三个用得多一点．ACC用于一般的企业网站．数据量小．访问量小．后两个，用于大点的网站．在效率上会比ACC要高．最后两个，一般都是大型的应用平台才会用到．当然，还会有其它的数据库．但一般用得少．
基本上可以分成三大类(主流的)：1.大型数据库:如oracle,db22.中型数据库:如sqlserver,sybase3.小型数据库:如mysql还有一些（没什么人用的）如：vf（foxpro），accessmdb，infomix，cloudscape

数据库有哪些

3，数据库系统有哪些

数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。目前有许多DBMS产品，如DB2、Oracle、Microso SQL Ser ver 、Sybase SQLServer、Informix、MySQL 等，它们在数据库市场上各自占有一席之地。
数据库系统的主要特点有：1）实现数据共享，减少数据冗余2）采用特定的数据模型3）具有较高的数据独立性4）有统一的数据控制功能另外，数据库系统由5大部分组成：硬件系统，数据库集合，数据库管理系统及相关软件，数据库管理员和用户

数据库系统有哪些

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，数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些

顶级：SIGKDD二流：ICDM，SDM ，EDBT等上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ，下面是有人专门总结的，引用一下：一流的：数据库三大顶级会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS，但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是1.5档的，比一般的二流好）SIGMOD：97分，数据库的最高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可谓独树一帜，与众不同。VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。从文章的质量来说，SIGMOD和VLDB难分伯仲，没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。不少牛人都认为，今年的rebuttal procedure其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一篇都公平公正。很多rebuttal没人看。double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿，有的还真进去了。反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。一般来说，我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章，也有这样的感觉。不过这个并不重要了，有差别也是那么一点。PODS：95分。是“数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流（你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group），也有一部分AI背景的人（毕竟SIGART也是主办者之一）。它的影响力远不及SIGMOD，然而其中文章的质量比较整齐，variance小于SIGMOD（以及其他任何数据库会议）。有一位牛人说：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。数据挖掘的最高会议。由于历史积累不足以及领域圈子较小，勿用讳言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我觉得我们可以这样类比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顾密码学的历史，真正最牛的文章一般发在STOC/FOCS而非CRYPTO/EUROCRYPT，这和今天的数据挖掘何等类似！然而你看看今天的密码学文章，已经有顶级的密码学家（恕我不便写出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我觉得同样的事情在不久的将来也会发生在数据挖掘中，让我们拭目以待。这几年来KDD的质量都很高。其full paper的质量高于SIGMOD/VLDB中数据挖掘方面的paper的质量。原因是SIGMOD/VLDB审稿人中数据挖掘的人很少，审稿标准不一定能掌握得很好。这几年好几篇SIGMOD/VLDB的数据挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真难。去年复旦拿了一篇，实属难能可贵。今年他们又拿了一个SIGMOD demo，说明工作的确很扎实。听说在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士毕业，能有两篇就能找到不错的工作。“革命尚未成功，同志仍需努力！”ICDE：92分。很好的数据库会议，也是一个大杂烩。好处是覆盖面广、包容性强，坏处是文章水平参差不齐。EDBT：88分，不错的数据库会议，录取率很低然而历史积累不足，影响还明显不及ICDE。ICDT：88分，PODS的欧洲版，数据库理论第二会议。和SIGMOD/VLDB一样，ICDE和EDBT在质量和影响上都不相上下。其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的会议差一截。CIKM：85分。SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议，与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多，也有一部分机器学习背景的人，比较iversified。ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的数据挖掘会议，与SDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。PKDD：83分（因为poster/short paper数量很少，所以不予区分）。好像是KDD的欧洲版，但与KDD差距很大。

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