
关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来理解就是,二维数据库,一个由二维表及其之间的联系而组成的一个数据组织。
关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型,也不算是性能最优的数据库模型,但是确实是是现今应用最广泛、最容易理解、最便捷的数据库模型。目前市场上,大多数企业级系统数据库都是采用的关系型数据库。
一、关系型数据库的优点:
1、容易理解:二维表结构,是极为贴近逻辑世界一个概念,相比其他模型,关系型数据库相对网状、层次,更容易理解;
2、使用方便:SQL语言的使用,让我们能够更方便地操作关系型数据库;
3、易于维护:丰富的完整性,包括:实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性,从而使数据冗余和数据不一致的概率大大降低;
4、支持SQL:能够支持复杂的查询。
二、常见的关系型数据库:
1.Oracle
Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言,支持多种数据类型,提供面向对象存储的数据支持,具有第四代语言开发工具,支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外,它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成,也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。
2.SQL Server
SQL即结构化查询语言(Structured Query Language,简称为SQL)。SQL Server最早出现在1988年,当时只能在OS/2操作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000.该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种操作系统之上,是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统,它可以帮助各种规模的企业管理数据。
随着用户群的不断增大,SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQL Server的数据库搜索引擎,可以在绝大多数的操作系统之上运行,并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。 由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的操作,而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制,以及SQL语言,所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。
3.MySql
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),使用最常用的数据库管理语言–结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL是开放源代码的,因此任何人都可以在General Public icense的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下,MySQL是管理内容最好的选择。
4.Sybase
1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase,能运行于OS/2、Unix、Windows NT等多种平台,它支持标准的关系型数据库语言SQL,使用客户机/服务器模式,采用开放体系结构,能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访操作。技术先进、性能优良,是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Toolset和接口软件Sybase Client/Server Interface组成,还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。
5.DB2
DB2是基于SQL的关系型数据库产品。DB2是IBM著名的关系型数据库产品,DB2系统在企业级的应用中十分广泛。DB2适用于各种硬件与软件平台。各种平台上的DB2有共同的应用程序接口,运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域,以金融系统的应用最为突出。
6.Access
Access是在Windows操作系统下工作的关系型数据库管理系统。它采用了Windows程序设计理念,以Windows特有的技术设计查询、用户界面、报表等数据对象,内嵌了VBA(全称为Visual Basic Application)程序设计语言,具有集成的开发环境。Access提供图形化的查询工具和屏幕、报表生成器,用户建立复杂的报表、界面无需编程和了解SQL语言,它会自动生成SQL代码。
Access被集成到Office中,具有Office系列软件的一般特点,如菜单、工具栏等。与其他数据库管理系统软件相比,更加简单易学,一个普通的计算机用户,没有程序语言基础,仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一点是,Access的功能比较强大,足以应付一般的数据管理及处理需要,适用于中小型企业数据管理的需求。当然,在数据定义、数据安全可靠、数据有效控制等方面,它比前面几种数据库产品要逊色不少。
7. Informix
Informix是IBM公司出品(2001)的关系数据库管理系统(RDBMS)家族。作为一个集成解决方案,它被定位为作为IBM在线事务处理(OLTP)旗舰级数据服务系统。Informix在1980年成立,目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE(StandardEngine)。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。
8.vfp
Visual FoxPro ,是Microsoft公司从Fox公司的FoxBase数据库软件经过数次改良,并且移植到Windows之后,得来的应用程序开发软件,主要用于开发数据管理与运算等方面的软件。VFP是Microsoft公司推出的最新可视化数据库管理系统平台,是功能特别强大的32位数据库管理系统。它提供了功能完备的工具、极其友好的用户界面、简单的数据存取方式、独一无二的跨平台技术,具有良好的兼容性、真正的可编译性和较强的安全性,是目前最快捷、最实用的数据库管理系统软件之一。
9.INGRES
Ingres 是比较早的数据库系统,开始于加利福尼亚大学柏克莱分校的一个研究项目,该项目开始于 70 年代早期,在 80 年代早期结束。像柏克莱大学的其他研究项目一样,它的代码使用BSD许可证。从 80 年代中期,在Ingres 基础上产生了很多商业数据库软件,包括 Sybase、Microsoft SQL Server、NonStop SQL、Informix 和许多其他的系统。在 80 年代中期启动的后继项目 Postgres,产生了 PostgreSQL、Illustra,无论从任何意义上来说,Ingres 都是历史上最有影响的计算机研究项目之一。
10.Teradata
Teradata数据库是世界上最富盛名、功能最强大的数据仓库管理系统,是Teradata公司产品, 1991年被NCR收购。客户主要集中在电信,航空,物流,零售,银行等方面。Teradata在全球数据仓库领域处于领先地位。2007年,Teradata宣布推出Teradata 12解决方案,包括Teradata数据库12 (Teradata Database 12)、Teradata工具及实用程序12 (Teradata Tools and Utilities 12),以及通过应用集成和合作伙伴关系提供的专业和咨询服务。该方案是Teradata第十二次重大数据库产品改版。
11.PostgreSQL
PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES,版本 4.2为基础的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。 POSTGRES 领先的许多概念只是在非常迟的时候才出现在商业数据库中。
PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统(ORDBMS),它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3.首先,它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持;其次,目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.
12.FoxPro数据库
最初由美国Fox公司1988年推出,1992年Fox公司被Microsoft公司收购后,相继推出了FoxPro2.5、2.6和VisualFoxPro等版本,其功能和性能有了较大的提高。
Visual FoxPro由FoxPro延伸而来,原名FoxBase,是美国Fox Software公司在1984推出的数据库产品。FoxPro在DOS上运行,与xBase系列相兼容。FoxPro是FoxBase的加强版,,Visual FoxPro是在dBASE和FoxBase系统的基础上发展而成的。 Visual FoxPro出现是xBASE系列数据库系统的一个飞跃,其不仅在图形用户界面的设计方面采用了一些新的技术,还提供了所见即所得的报表和屏幕格式设计工具。2007年3月,微软公司宣布Visual FoxPro 9将是微软的最后一款桌面数据库开发工具软件,今后将永远不会出现VFP 10.微软将会为VFP 9的普通用户提供支持到2010年1月12日,购买扩展支持服务的用户将可获得到2015年1月13号的服务。Visual FoxPro只能在Windows系统下运行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26