数据库是业务系统的基础，不仅提供数据访问，还需要在线数据库定义语言、高可用性、归档、异地磁带轮换和管理、在线备份、访问控制、监控和操作支持以及复制到远程数据中心。 通常，数据库很大、功能强大且昂贵。 即使是集团级企业，一般也只能负担一个大型数据库。 此外，大型计算机系统及其数据库非常昂贵，通常需要专门的工程师来构建满足业务需求的应用程序。 因此，很多公司的数据库都会面临一些相同的问题：每个应用程序都想共享同一个数据库，而数据库中包含大量的垃圾。 “公地悲剧”在数据库中也很常见。 数据库是存储数据的仓库。 sql 数据库 redis

数据库系统阶段的数据管理具有以下特点： (1)使用数据模型来表示复杂的数据结构。 数据模型不仅描述了数据本身的特征，还描述了数据通过所有访问路径之间的联系。 通过所有存储路径来表示自然的数据连接是数据库与传统文件的根本区别。 这样，数据就不再面向某个或多个特定应用，而是面向整个应用系统。 例如，对于企业或部门来说，以数据为中心组织起来，形成一个综合数据库，可供各种应用程序共享。 (2)由于面向整个应用系统，数据冗余小，易于修改和扩展，实现数据贡献。 不同的应用程序根据处理需求从数据库中获取所需的数据，减少了数据的重复存储，更容易添加新的数据结构，并保持数据的一致性。 sql数据库redis对用户登录时间和登录失败次数设置限制，防止异常用户密码被发现。

MySQL优点： 1、支持大型数据库，可以轻松支持千万条记录的数据库。 作为开源数据库，可以针对不同的应用进行相应修改； 它有一个非常快速和稳定的基于线程的内存分配系统，可以连续使用而不用担心它的稳定性； 2. MySQL还提供了高度的多样性，可以提供许多不同的用户界面，包括命令行客户端操作、网页浏览器以及各种编程语言界面，例如C+、Perl、Java、PHP等。 您可以使用预先打包的客户端，或者自己编写一个合适的应用程序。 MySQL 可在 Unix、OS/2 平台上使用，因此可以在个人计算机或服务器上使用。

关系型数据库非常注重数据的一致性，为降低读写性能付出了巨大的代价。 虽然关系数据库在存储和处理数据方面的可靠性比较好，但一旦面临海量数据的处理，效率就会下降。 会变得更糟，尤其是遇到高并发读写的时候，性能会下降得很厉害。 NoSQL数据库相对于关系型数据库的最大优势在于处理大数据，即对于每天产生的大量非结构化数据可以进行高性能读写。 这是因为 NoSQL 数据库基于键值类型。 它以数据集的形式存储，因此非常容易扩展、读写，而且NoSQL数据库不需要关系数据库的繁琐解析，因此NoSQL数据库在大数据管理、检索、读取和存储等方面具有很大的优势。写作、分析和可视化。 它具有关系数据库无可比拟的优势。 可以保护数据不被未经授权的人员访问或破坏； 可以防止错误数据的产生，一旦产生就可以及时检测到。

非关系型数据应该存储在哪里？ 文档、照片、音视频资料等非关系型数据也需要妥善保存。 程序员经常使用SQL的Blob类型来存储大量数据。 虽然数据库是保存这类数据的好地方，但从数据库本身的角度来看，这种方式有很多缺点。 对于数据库用户来说，把大量数据塞进数据里既省时又省心。 不仅可以轻松存储数据，而且还有备份，保证高可用性。 另外，这些数据的更新还可以通过事务来保证一致性。 然而，对于数据库管理员来说，这简直就是一场噩梦！ 当大量数据“入驻”时，数据库就会变得臃肿。 将文档、照片和视频等不可变数据存储在数据库底部的昂贵存储上简直就是一种浪费。 此外，从数据库中提取如此庞大的数据并不是一件容易的事。 也许我们可以利用扫描纸质文档和其他媒体的不变性来帮助我们做到这一点。 您可以为文档分配一个 128 位 UUID 并将该文档存储在其他位置，数据库只需将该标识符保存在关联的记录中。 从发展历史来看，数据库是数据管理的高级阶段，是从文件管理系统发展而来的。 sql 数据库 redis

数据可以以“文件”的形式长期保存在外部存储器的磁盘上。 sql 数据库 redis

数据库系统的萌芽出现于 20 世纪 60 年代。 当时计算机开始广泛应用于数据管理，这对数据共享提出了越来越高的要求。 传统的文件系统已经不能满足人们的需求，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。 数据模型是数据库系统的中心和基础，各种DBMS软件都是基于一定的数据模型的。 因此，传统的数据库系统通常根据数据模型的特点分为网络数据库、层次数据库和关系数据库三类。 使用计算机后，随着数据处理量的增加，数据管理技术出现了。 数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）、系统软件以及计算机应用范围密切相关。 数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：手工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。 sql 数据库 redis