세 가지 유형의 데이터베이스는 무엇입니까?

데이터베이스 유형은 계층형, 네트워크형, 관계형으로 나눌 수 있습니다. 계층적 데이터베이스는 계층적 구조(트리 구조)에 따라 데이터를 표시합니다. 네트워크 데이터베이스는 네트워크 원리와 방법을 사용하고 네트워크 데이터 모델을 기반으로 하는 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스는 A에 관계형 모델을 사용하는 데이터베이스를 말합니다. 데이터를 정리하는 데이터베이스.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터베이스에는 어떤 유형이 있나요?

초창기에 유행했던 데이터베이스에는 계층형 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스, 관계형 데이터베이스 세 가지 유형이 있습니다. 오늘날의 인터넷에는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스라는 두 가지 주요 유형의 데이터베이스가 있습니다.

계층형 데이터베이스 소개

계층형 데이터베이스는 최초로 개발된 데이터베이스 시스템 소프트웨어로, 계층적 구조(트리 구조)에 따라 데이터를 표현합니다. 계층형 데이터베이스는 매우 인기 있는 데이터베이스였지만 관계형 데이터베이스의 인기가 높아짐에 따라 이제는 거의 사용되지 않습니다.

특성: 트리의 특성이 트리 데이터 모델의 특성을 결정합니다

1. 전체 모델에는 상위 노드가 없는 노드가 하나만 있으며 나머지 노드에는 상위 노드가 하나만 있어야 합니다. 그러나 모든 노드는 하위 노드가 없습니다.

2. 모든 하위 노드는 상위 노드와 독립적으로 존재할 수 없습니다. 즉, 상위 노드를 삭제하려면 상위 노드 아래의 모든 하위 노드를 삭제해야 합니다. 하지만 일부 리프 노드는 개별적으로 삭제할 수 있습니다. ;

3. 각 레코드 유형에는 상위 노드에서 자신까지의 경로가 하나만 있습니다.

더 상징적인 계층적 데이터베이스는 IMS(정보 관리 시스템) 데이터베이스입니다. , IBM에서 개발.

네트워크 데이터베이스 소개

정의: 방향성 그래프를 사용하여 엔터티와 엔터티 간의 연결을 나타내는 데이터 구조 모델을 네트워크 데이터 모델이라고 합니다.

기능:

1. 상위 노드 없이 두 개 이상의 노드가 존재할 수 있습니다.

2. 단일 노드는 두 개 이상의 상위 노드를 가질 수 있습니다.

네트워크 데이터베이스 및 계층 구조에 대한 자세한 소개 데이터베이스 데이터 독립성과 추상화 수준이 부족합니다. 사용자가 데이터를 저장할 때 데이터의 저장 구조와 상대 경로를 선언해야 합니다. 관계형 데이터베이스는 이 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스는 관계형 모델을 사용하여 데이터를 구성하는 데이터베이스를 말하며, 사용자의 이해를 돕기 위해 데이터를 행과 열의 형태로 저장합니다. 관계형 데이터베이스의 일련의 행과 열을 테이블이라고 합니다. 테이블은 데이터베이스를 구성합니다. 사용자는 데이터베이스의 특정 영역을 제한하는 실행 코드인 쿼리를 통해 데이터베이스에서 데이터를 검색합니다. 관계형 모델은 간단히 2차원 테이블 모델로 이해하면 되며, 관계형 데이터베이스는 2차원 테이블과 그 사이의 관계로 구성된 데이터 조직이다.

Excel 통합 문서와 마찬가지로 관계형 데이터베이스도 열과 행으로 구성된 2차원 테이블을 사용하여 데이터를 관리하므로 간단하고 이해하기 쉽습니다. 또한 SQL(Structured Query Language, 구조화된 쿼리 언어)을 사용하여 데이터에 대한 실제 작업도 수행합니다.

비관계형 데이터베이스에 대한 자세한 소개

인터넷 기술 Web2.0의 등장으로 전통적인 관계형 데이터베이스는 대규모 및 동시성 Weibo, WeChat 또는 SNS 유형 web2.0과 같은 대량의 데이터에 직면하고 있습니다. 동적 웹 페이지를 구축할 때 다소 부적절해지고 극복할 수 없는 많은 문제가 노출되었습니다. 따라서 뛰어난 성능과 편리한 적용을 목표로 대규모 데이터 볼륨 시나리오를 위한 데이터베이스 제품인 NOSQL 데이터베이스가 등장했습니다.

비관계형 데이터베이스는 주로 NoSQL 데이터베이스라고도 알려진 "비관계형 엔터티 모델" 데이터베이스를 기반으로 합니다. NOSQL의 원래 의미는 "NoSQL"이 아니라 "SQL만"입니다. 따라서 NoSQL의 출현은 다음과 같습니다. 관계형 데이터베이스는 완전히 거부되어야 하며 기존 관계형 데이터베이스에 대한 합리적인 보완책으로만 사용해야 합니다. NOSQL 데이터베이스는 특별한 상황에서도 상상할 수 없는 높은 효율성과 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

비관계형 데이터베이스는 다음 네 가지 하위 항목으로 나눌 수도 있습니다.

열 중심 데이터베이스

• 텍스트 중심 데이터베이스;
그래프 데이터베이스.
• 데이터베이스 유형에 따른 응용 분야의 차이

데이터베이스 응용 관점에서 데이터베이스도 운영 중심과 데이터 분석 중심으로 나눌 수 있습니다. 다음은 다양한 기반의 데이터베이스에 대한 간략한 소개입니다. 실제 적용 시나리오.

• 1. 운영중심의 관계형 데이터베이스

대표적용분야 : ERP, CRM, 신용카드거래, 중소전자상거래

데이터 저장방식 : 테이블

주요 제조사 : 오라클 데이터베이스, Microsoft SQLServer, IBM DB2, EnterpriseDB(PostgreSQL), MySQL
장점: 완벽한 생태 환경 보호, 트랜잭션 보장/데이터 일관성
단점: 엄격한 데이터 모델 정의, 데이터베이스 확장 제한 및 비구조적 복합적용이 어렵습니다.

2. 데이터 분석을 위한 관계형 데이터베이스

• 일반적인 응용 분야: 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 연구

• 데이터 저장 방법: 테이블

• 주요 제조업체: Oracle Exadata, Oracle Hyperion, Teradata, IBM Netezza, Google BigQuery

• 장점: 정보 내용 및 계산의 일관성

• 단점: 데이터베이스 전문 지식을 갖춘 IT 직원이 유지 관리해야 하며, 데이터 응답은 일반적으로 분 수준

3. 운영 지향적이지 않음 -관계형 데이터베이스

• 일반적인 적용 분야 : 웹, 모바일, IoT 애플리케이션, 소셜 네트워킹, 사용자 추천, 장바구니

• 데이터 저장 방법 : 많은 저장 구조가 있습니다(문서, 그래프, 열, 키-값) ,시계열)

• 인기 공급업체: MongoDB, Amazon DynamoDB, Amazon, Redis

• 장점: 편의성, 조정 능력(미리 정의된 방법 없음), 수평 확장성(대규모 데이터 볼륨에 적응), 저렴한 비용( 오픈 소스 시스템)

• 단점: 거래 보장 부족

4. 데이터 분석을 위한 비관계형 데이터베이스

• 일반적인 응용 분야: 수백만 개의 데이터 포인트 인덱싱, 예측 분석, 사기 탐지

• 데이터 저장 방법: Hadoop은 원래 데이터 구조를 사용하지 않으며 데이터를 여러 서버에 저장할 수 있습니다

• 유명 공급업체: Cloudera, Hortonworks, MapR, MarkLogic, Snowflake, DataBricks, ElasticSearch

• 장점: 일괄 처리에 적합 , 파일 병렬 처리, 주로 오픈 소스, 낮은 자본 투자

• 단점: 느린 응답 속도, 빠른 검색 또는 고속 업데이트에 적합하지 않음

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