Python の一般的なデータベースは何ですか?

データベース分類

初期のデータベース モデルには、階層データベース、ネットワーク データベース、リレーショナル データベースの 3 つがあります。

今日のインターネットでは、データベースは通常、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの 2 つのカテゴリに分類されます。

#リレーショナル データベース

リレーショナル データベースとは、リレーショナル モデルを使用してデータを整理するデータベースを指します。リレーショナル モデルは次のように構成されています。 2 次元テーブルとその関係で構成されるデータ構成。

利点:

1. 保守が簡単: すべてテーブル構造を使用し、同じ形式です;

2. 使いやすさ: SQL 言語は汎用性があり、次のようなことができます。複雑なクエリに使用;

3. 複雑な操作: SQL をサポートし、1 つのテーブルと複数のテーブル間の非常に複雑なクエリに使用できます。

欠点:

1. 読み取りおよび書き込みのパフォーマンスが低く、特に大規模なデータの高効率な読み取りおよび書き込み;

2. テーブル構造が固定されており、柔軟性がわずかに劣ります。

##3. 高い同時読み取りおよび書き込み要件 従来のリレーショナル データベースの場合、ハード ディスク I/O が大きなボトルネックになります。

現在の主流

リレーショナル データベース

は

MYSQL

最も広く使用されているオープン ソースのマルチプラットフォーム リレーショナル データベースです。データベースはトランザクションをサポートし、ACID に準拠し、ほとんどの SQL 仕様をサポートします。

SQL Server

トランザクションをサポートし、ACID に準拠し、ほとんどの SQL 仕様をサポートします。は商用ソフトウェアであり、著作権に注意する必要があります。また、ライセンス認証料

Oracle

トランザクションをサポートし、リレーショナル データベースの原則に準拠し、ACID に準拠し、ほとんどの SQL 仕様をサポートします、最も強力で複雑な機能を持ち、最大の市場シェアを持っています 最も高い割合を誇る商用データベース

Postgresql

オープンソース、マルチプラットフォーム、リレーショナル データベース最も強力なオープン ソース データベースです。Python 環境が必要です。Postgresql ベースの TimeScaleDB は、現在最も人気のある時系列データベースの 1 つです。

非リレーショナル データベース

非リレーショナル データベースは、リレーショナル データベースとして NOSQL (Not Only SQL) とも呼ばれます。特定のシナリオや特有の問題で高い効率とパフォーマンスを達成できる補足です。

一般的な非リレーショナル データベースの種類には、キー/値 (Key-Value) ストレージ データベースとドキュメント指向データベース (ドキュメント指向) が含まれます。

キー/値ストレージ データベースはハッシュに似ており、追加します。キー、削除、クエリを通じて、高いパフォーマンスを実現します。利点は、シンプルさ、簡単な導入、高い同時実行性です。主な製品は、

Redis

オープン ソース、Linux プラットフォーム、 key-value key-value タイプの Nosql データベース、シンプルで安定した、非常に主流の、完全なデータがメモリ内にある、「高速」と位置付けられる key-value nosql データベース

#Memcaced

オープン ソース、分散メモリ オブジェクトを備えた高性能キャッシュ システム。データベースの負荷を軽減し、動的な Web アプリケーションを高速化できます。

ドキュメント指向データベースはドキュメントの形式で保存され、各ドキュメントは一連のデータ項目のコレクションであり、各データ項目には名前と対応する値があります。主な製品は、

MongoDB

オープン ソース、マルチプラットフォーム、ドキュメントです。 「リレーショナル データベースに最も似た」ベースの NoSQL データベースで、「柔軟な」nosql データベースとして位置付けられています。 Web サイトのバックエンド データベース (高速更新、リアルタイム レプリケーション)、小規模ファイル システム (json、バイナリ)、ログ分析システム (データ量の多いファイル) に適しています

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