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1，什么是数据库

数据库：后台存放数据的仓库 就像QQ号码一样！我们的QQ号码是存放在腾讯公司的数据库里面
指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
就是装数据的仓库
一个完整的程序，在运行过程中，会解析大量的数据，而解析完毕以后，需要保存在一个特定的地方，方便下次使用的时候，可以快速的查找，因此就需要一个容纳这些数据的仓库，一个只容纳数据的仓库，也就是现在的数据库~

什么是数据库

2，一个完整的数据库系统由哪些组成部分组成它们分别起到什么作用百度

一个完整的数据库系统中包括操作系统（OS）、数据库管理系统（DBMS）、主语言系统、应用程序软件和数据库。① 操作系统或汉字操作系统：操作系统是所有计算机软件的基础，在数据库系统中它起着支持DBMS及主语言系统工作的作用。如果管理的信息中有汉字，则需要中文操作系统的支持，以提供汉字的输入、输出方法和汉字信息的处理方法。 ② 数据库管理系统和主语言系统：数据库管理系统是为定义、建立、维护、使用及控制数据库而提供的有关数据管理的系统软件。主语言系统是为应用程序提供的诸如程序控制、数据输入输出、功能函数、图形处理、计算方法等数据处理功能的系统软件。 ③ 应用开发工具软件：应用开发工具是DBMS系统为应用开发人员和最终用户提供的高效率、多功能的应用生成器、第四代计算机语言等各种软件工具．如报表生成器、表单生成器、查询和视图设计器等，它们为数据库系统的开发和使用提供了良好的环境和帮助。 ④ 应用系统及数据库：数据库应用系统包括为特定的应用环境建立的数据库、开发的各类应用程序及编写的文档资料，它们是一个有机整体。通过运行数据库应用系统，可以实现对数据库中数据的维护、查询、管理和处理操作

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3，数据库的指的是什么

在计算机方面，数据库专门指管理数据的软件或者系统。其它领域一般指储存资料的地方，比如一个可以提供很多资料的网站，一个可以查询地图的系统等等。我认为，它的原意就是sql数据库，但是，这种专业的名称不是每个外行人都会用，因此，流传到"民间”计算机的数据库就变成了"提供很多资料的网站，地图等的系统了"。当提到数据库，绝大部分人首先想到的，不是它的什么sql语法，记录等等专业的东西，而是一个可以提供查询资料的地方。比如下面这个数据库sql指令创建一个数据库:
数据库快照：是数据库（源数据库）的只读静态视图。 自创建快照那刻起，数据库快照在事务上与源数据库一致。 数据库快照始终与其源数据库位于同一服务器实例上。 当源数据库更新时，数据库快照也将更新。 因此，数据库快照存在的时间越长，就越有可能用完其可用磁盘空间。给定源数据库中可以存在多个快照。 在数据库所有者显式删除每个数据库快照之前，该快照将一直保留。【拓展知识】

数据库的指的是什么

4，一个完整的数据库系统包括哪些部分

数据库系统（Database System），是由数据库及其管理软件组成的系统。一个完整的数据库系统包括1. 计算机硬件计算机硬件是数据库系统的物质基础，是存储数据库及运行数据库管理系统的硬件资源，主要包括主机、存储设备、输入输出设备以及计算机网络环境。2. 计算机软件数据库系统中的软件包括操作系统、数据库管理系统及数据库应用系统等。数据库管理系统是数据库系统的核心软件之一。它提供数据定义、数据操作、数据库管理、数据库建立和维护以及通信等功能。DBMS提供对数据库中数据资源进行统一管理和控制的功能，将用户、应用程序与数据库中数据相互隔离，是数据库系统的核心，其功能的强弱是衡量数据库系统性能优劣的主要指标。DBMS必须运行在相应的系统平台上，有操作系统和相关系统软件的支持。 DBMS功能的强弱随系统而异，在大型系统中功能较强、较全，在小型系统中功能较弱、较少。目前较流行的数据库管理系统有Visual FoxPro，Access，SQL Server，Oracle，Sybase等。数据库应用系统是指系统开发人员利用数据库系统资源开发出来的，面向某一类实际应用的应用软件系统。它分为两类。(1) 管理信息系统。这是面向机构内部业务和管理的数据库应用系统。例如，人事管理系统、教学管理系统等。(2) 开放式信息服务系统。这是面向外部、提供动态信息查询功能，以满足不同信息需求的数据库应用系统。例如，大型综合科技信息系统、经济信息系统和专业的证券实时行情、商品信息系统。3. 数据库数据库(DateBase，DB)是指数据库系统中按照一定的方式组织的、存储在外部存储设备上的、能为多个用户共享的及与应用程序相互独立的相关数据集合。它不仅包括描述事物的数据本身，而且还包括相关事物之间的联系。数据库中的数据是面向多种应用，可以被多个用户、多个应用程序共享。其数据结构独立于使用数据的程序，对于数据的增加、删除、修改和检索由DBMS进行统一管理和控制，用户对数据库进行的各种操作都是DBMS实现的。4. 数据库系统的有关人员数据库系统的有关人员主要有3类：最终用户、数据库应用系统开发人员和数据库管理员(DataBase Administrator，DBA)。最终用户指通过应用系统的用户界面使用数据库的人员，他们一般对数据库知识了解不多。数据库应用系统开发人员包括系统分析员、系统设计员和程序员。系统分析员负责应用系统的分析，他们和用户、数据库管理员相配合，参与系统分析；系统设计员负责应用系统设计和数据库设计；程序员则根据设计要求进行编码。数据库管理员是数据管理机构的一组人员，他们负责对整个数据库系统进行总体控制和维护，以保证数据库系统的正

5，什么是数据库

数据库 数据库，顾名思义，是存入数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上的，而且数据是按一定格式存放的。 当人们收集了大量的数据后，应该把它们保存起来进入近一步的处理，进一步的抽取有用的信息。当年人们把数据存放在文件柜中，可现在随着社会的发展，数据量急剧增长，现在人们就借助计算机和数据库技术科学的保存大量的数据，以便能更好的利用这些数据资源。 要是下定义的话，就应该是：指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库包含关系数据库、面向对象数据库及新兴的XML数据库等多种，目前应用最广泛的是关系数据库，若在关系数据库基础上提供部分面向对象数据库功能的对象关系数据库。在数据库技术的早期还曾经流行过层次数据库与网状数据库，但这两类数据库目前已经极少使用。 数据库管理 数据库管理(Database Administration)是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员须进行的技术管理工作。负责这些技术管理工作的个人或集体称为数据库管理员(DBA)。数据库管理的主要内容有：数据库的建立、数据库的调整、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全控制、数据的完整性控制和对用户提供技术支持。 数据库的建立：数据库的设计只是提供了数据的类型、逻辑结构、联系、约束和存储结构等有关数据的描述。这些描述称为数据模式。要建立可运行的数据库，还需进行下列工作： (1)选定数据库的各种参数，例如最大的数据存储空间、缓冲决的数量、并发度等。这些参数可以由用户设置，也可以由系统按默认值设置。 (2)定义数据库，利用数据库管理系统(DBMS)所提供的数据定义语言和命令，定义数据库名、数据模式、索引等。 (3)准备和装入数据，定义数据库仅仅建立了数据库的框架，要建成数据库还必须装入大量的数据，这是一项浩繁的工作。在数据的准备和录入过程中，必须在技术和制度上采取措施，保证装入数据的正确性。计算机系统中原已积累的数据，要充分利用，尽可能转换成数据库的数据。 数据库的种类 大型数据库有：Oracle、Sybase、DB2、SQL server 小型数据库有：Access、MySQL、BD2等。

6，大数据数据库有哪些

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。 简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术： Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据： 跨粒度计算(In-Databaseputing) Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。 并行计算(MPP puting) Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。 列存储 (Column-Based) Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。 内存计算 得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。 问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何操作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！ 问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。 问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE MYSQL 这俩可算不上大型数据库管理系统 PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统 Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了 问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据.如有帮助请采纳,谢! 问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库 问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 说起大数据，就要说到商业智能： 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 商务智能的产生发展 商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。 目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 企业导入BI的优点 1.随机查询动态报表 2.掌握指标管理 3.随时线上分析处理 4.视觉化之企业仪表版 5.协助预测规划 导入BI的目的 1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。 ......>> 问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 - 问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构：云存储、分布式文件存储等。 数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。 统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现：云计算、标签云、关系图等。 要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......>> 问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。 说说更通用的数据分析吧。 大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度： 第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层 第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级 1、数据存储层 数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。 Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。 SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。 DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。 BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。 2、报表层 企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。 Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。 3、数据分析层 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件； SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！ JMP分析：SAS的一个分析分支 XLstat：Excel的插件，可以完......>>

7，一个完整的数据库系统包括哪些部分

数据库系统（Database System），是由数据库及其管理软件组成的系统。 一个完整的数据库系统包括 1 计算机硬件 计算机硬件是数据库系统的物质基础，是存储数据库及运行数据库管理系统的硬件资源，主要包括主机、存储设备、输入输出设备以及计算一个完整的数据库系统包括哪些部分？
数据库系统（database system），是由数据库及其管理软件组成的系统。一个完整的数据库系统包括1. 计算机硬件计算机硬件是数据库系统的物质基础，是存储数据库及运行数据库管理系统的硬件资源，主要包括主机、存储设备、输入输出设备以及计算机网络环境。2. 计算机软件数据库系统中的软件包括操作系统、数据库管理系统及数据库应用系统等。数据库管理系统是数据库系统的核心软件之一。它提供数据定义、数据操作、数据库管理、数据库建立和维护以及通信等功能。dbms提供对数据库中数据资源进行统一管理和控制的功能，将用户、应用程序与数据库中数据相互隔离，是数据库系统的核心，其功能的强弱是衡量数据库系统性能优劣的主要指标。dbms必须运行在相应的系统平台上，有操作系统和相关系统软件的支持。 dbms功能的强弱随系统而异，在大型系统中功能较强、较全，在小型系统中功能较弱、较少。目前较流行的数据库管理系统有visual foxpro，access，sql server，oracle，sybase等。数据库应用系统是指系统开发人员利用数据库系统资源开发出来的，面向某一类实际应用的应用软件系统。它分为两类。(1) 管理信息系统。这是面向机构内部业务和管理的数据库应用系统。例如，人事管理系统、教学管理系统等。(2) 开放式信息服务系统。这是面向外部、提供动态信息查询功能，以满足不同信息需求的数据库应用系统。例如，大型综合科技信息系统、经济信息系统和专业的证券实时行情、商品信息系统。3. 数据库数据库(datebase，db)是指数据库系统中按照一定的方式组织的、存储在外部存储设备上的、能为多个用户共享的及与应用程序相互独立的相关数据集合。它不仅包括描述事物的数据本身，而且还包括相关事物之间的联系。数据库中的数据是面向多种应用，可以被多个用户、多个应用程序共享。其数据结构独立于使用数据的程序，对于数据的增加、删除、修改和检索由dbms进行统一管理和控制，用户对数据库进行的各种操作都是dbms实现的。4. 数据库系统的有关人员数据库系统的有关人员主要有3类：最终用户、数据库应用系统开发人员和数据库管理员(database administrator，dba)。最终用户指通过应用系统的用户界面使用数据库的人员，他们一般对数据库知识了解不多。数据库应用系统开发人员包括系统分析员、系统设计员和程序员。系统分析员负责应用系统的分析，他们和用户、数据库管理员相配合，参与系统分析；系统设计员负责应用系统设计和数据库设计；程序员则根据设计要求进行编码。数据库管理员是数据管理机构的一组人员，他们负责对整个数据库系统进行总体控制和维护，以保证数据库系统的正

8，什么是数据库

引用百度知道：数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。 数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。 (1)物理数据层。它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。 (2)概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。 (3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。 数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有以下主要特点： (1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。 (2)减少数据的冗余度。同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。 (3)数据的独立性。数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。 (4)数据实现集中控制。文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。 (5)数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用；④故障的发现和恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏
access、mssql、mysql、sybase、oracle是一些数据库软件，用来存储大量的数据。以上这些数据库都可以作为网站数据库。网站数据库，就是动态网站存放网站数据的空间，大多数网站都是由asp、 php、jsp开发的动态网站，网站数据是有专门的一个数据库来存放，比如百度知道里面的帖子，都是存放在数据库里面的，查询的时候asp动态网页就把他们调出来。你要根据网站大小、数据多少来决定选用哪种数据库。oracle，即甲骨文，是最庞大的数据库，可以存放海量的数据，是大型的商业数据库。mssql是微软开发的大型数据库，仅次于oracle，也是企业级的。sybase是中型数据库，不如前两种容量大。mysql和access是小型数据库，适合中小型的企业和网站使用。我的建议：如果你的数据很多，网站庞大，比如每天有几万条信息需要存储，那你用mssql；如果是一般的小型网站，只是登些产品信息，客户意见和客户论坛什么的，用php和mysql开发已经足够了。这样回答不知楼主满意么

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