分析型云数据库

Greenplum，新时代的分析型云数据库，提供强大分析功能和云原生体验。

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

本 PPT 包含 17 个文件，详细介绍了关系型数据库 (MySQL) 的概念。关系型数据库以行和列的形式组织数据，形成易于理解的表。多个表共同构成一个数据库。

这是数据库基础课件，设计初衷是为了让数据库初学者能够轻松理解和掌握关系型数据库的基本概念和操作方法。

MongoDB 的文档型数据结构挺灵活，拿来做 Web 后台存储或者内容管理系统还挺顺手的。它不是传统的表格结构，而是用 JSON 一样的文档来存数据，嵌套字段随你搞，扩展性也强。 MongoDB 的水平扩展挺实用，数据量一大，直接加节点就行，性能也能跟上。而且它不用提前定义好字段类型，结构爱怎么变就怎么变，开发效率确实高。 查询也不复杂，用的就是类似 JSON 的查询语法，比如按条件查、聚合统计啥的，写起来直观。写个复杂点的查询也不算难，上手挺快。 还有一点挺关键的，就是复制集这块。你一部署复制集，它就能自动搞定主从、切换、备份这些事，挂一台也不怕，挺稳。 如果你正做需要快速开发、又得大量数

阿里云的 rpm 安装包挺适合搞PostgreSQL的人玩一玩，是你想试试PolarDB for Pgsql这种云原生数据库的时候。部署方式比较简单，直接走rpm就能装，不像源码编译那么折腾。对于日常测试、学习甚至轻量级线上环境来说，响应也快，体验还不错。 阿里云的PolarDB是改过的PostgreSQL，加了分布式、弹性扩展这些云特性，适合高并发读写的场景。你要是做电商、日志系统这类应用，蛮合适的。平时配合pgAdmin或者直接命令行搞，效率挺高。 安装前记得看一下版本兼容情况，Pgsql 13+的支持比较稳定。另外就是资源别配太低，尤其是shared_buffers和work_mem这些

详细探讨了Oracle数据库云服务器的各种特性和应用场景，包括性能优化、安全管理以及数据备份与恢复策略。

随着信息技术的不断演进，关系型数据库和非关系型数据库在数据管理领域扮演着不同的角色。关系型数据库以表格形式存储数据，适合复杂查询和事务处理；而非关系型数据库则更注重数据的高性能处理和灵活性。两者各有优劣，根据具体应用场景选择合适的数据库结构至关重要。

Redis 是一种高性能键值对分布式内存数据库。 作为 NoSQL 数据库，它基于内存运行，并支持持久化。 持久化方案包括 RDB（定期将内存数据写入快照文件）和 AOF（记录每个写操作并追加到日志文件）。 特点： 拥有 16 个数据库（DB0-DB15）。 单线程（最新版本支持多线程）。 支持数据库主从复制（全量或增量同步）。 哨兵模式可监控主服务器状态并实现自动故障转移。

MongoDB 的文档型结构真的挺灵活，适合前端项目里那些结构老变的数据。你不用提前设计好表，想加字段就加字段，省心多了。而且它的数据格式跟 JSON 几乎一样，前后端交互顺，响应也快，代码也简单。 文档型存储让 MongoDB 在用户信息、文章内容、日志数据这种非结构化数据时表现稳。举个例子，做个博客系统，每篇文章的字段不完全一样——用 MongoDB 就挺合适的。 高性能是 MongoDB 的另一个优点，热点数据能直接放内存里，读取速度贼快。再配合它的索引机制，查询效率也不错，尤其是在数据量大的时候。 扩展方面它也比较友好，支持分片，你可以横向拓展，一台不够就加机器，而且故障转移也有，主库