進入了一個大數據時代，數據的特征發生了的變化，規模大、數據多，使得大數據存儲本身也需要面對很多的問題。大數據技術當中，在海量數據的存儲環節，高效率穩定安全的數據存儲，才能為后面的計算分析環節，提供穩固的支持。今天小編為大家講解一下數據庫概念，常見的數據庫有哪幾種。

Oracle 數據庫

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常見的數據庫有哪幾種

數據庫的概念

大家可能對數據庫這個詞都不陌生，我們最常說的數據庫，也就是Database這個詞，原則上它指的是按照一定格式存儲數據的文件的組合，也就是說硬盤上的數據庫的文件和數據，要按照某種特定的格式去組織，這個就是所謂的數據庫。

為了去使用數據庫，我們一般需要一整套的數據庫管理系統，也就是Database Management System （DBMS），即科學的對數據庫文件進行組織、索引、查詢、修改的一套管理軟件，常見的數據庫管理系統有MySQL、Oracle、SQL Server、DB2等。

但是僅僅DBMS本身并不能提供各種各樣的能力，我們還需要圍繞DBMS去構造由硬件操作系統、數據庫管理系統，乃至包括數據庫管理員以及相關的機制配套組成的一整套數據庫系統，才能順利的執行工作。這一套系統一般稱之為Database System。

與常見的數據管理軟件Excel相比，數據庫會管理一些更大量的數據，比如說千萬行以上的甚至億萬行以上的數據。一般Excel是單人使用的，數據庫是很多的用戶同時使用，而且可以進行高并發的訪問。此外，數據庫也有更豐富更復雜的數據處理能力，在安全機制的保障上，Excel作為一個辦公軟件只能提供密碼的基礎管理能力，而數據庫能夠提供完整的安全機制，比如說像是權限的校驗（表級別的、行級別的、列級別的權限控制），以及我們可以做一些數據備份來更好的保證數據的安全，這就是數據庫管理系統一個主要的好處。

常見的幾類數據庫

數據庫還可以按照不同場景進行分類，主要的兩個場景是OLTP和OLAP。OLTP是比較常見的業務系統，比如銀行的交易系統、零售交易系統、企業中的ERP系統、醫療的CASE系統等。這些數據庫系統里面的數據基本上都是OLTP類型的，支持實時交易數據的存儲、更新、共享。

這類系統下，數據不斷發生，不斷更新，可能有很多人在同時去訪問，因此需要的并發也比較高，每次更新都希望反饋的延遲非常低，比如說毫秒級的場景，就是OLTP的場景。

OLAP與我們主要做數據分析和現在的所謂的大數據，也有很多的相似之處，比如BI系統或者說建設數據倉庫，會把很多的歷史數據匯聚過來，然后做一些綜合的分析，希望從中提取一些數據規律，或者做一些數據挖掘。這一類的需求基本上對數據沒有很大頻繁的修改，但是一次要訪問的數據量非常的大，所以不太看重系統的延期，但很看重數據庫的吞吐。這樣的場景其實就是OLAP場景下常見的數據庫。

按架構分類

數據庫也可以按照不同架構進行分類。常見的數據庫是單節點的數據庫，因為單節點可能有一些單點故障的問題。如果有更大的數據量的需求，單節點的數據庫沒有辦法承載，或者需要更大的并發，而此時單點數據庫也沒有辦法承載。這個時候在單節點基礎上就發展了一系列的數據庫集群架構。

       最后，這幾年新的硬件技術發展得也非常的快，對整個數據庫系統的優化起著非常大的效果。大數據技術當中，在海量數據的存儲環節，涉及到兩個重要的概念，就是分布式數據存儲與數據庫，穩定高效安全的數據存儲，以上就是數據庫概念，常見的數據庫有哪幾種的內容啦希望可以幫到大家。