網路資料庫哪個最好

⑴ 常用的中文網路資料庫有哪些

常用的中文網路資料庫有：「MySQL」、「SQLServer」、「Oracle」。

1、MySQL

MySQL是最受歡迎的開源SQL資料庫管理系統，由MySQLAB公司，發布和支持。 MySQLAB是基於MySQL開發一個商業公司，它是利用與開源值相結合的一個成功的商業模式和方法論的第二代開源公司。 MySQL是MySQLAB的注冊商標。

SQLServer 2005的最新版本，它只能在Windows作業系統的穩定運行是非常重要的資料庫。並行實施和共存模型並不成熟，這是很難對付越來越多的用戶和數據量是有限的，可擴展性。

3、Oracle

Oracle是甲骨文公司的一款關系資料庫管理系統。它是在資料庫領域一直處於領先地位的產品。系統可移植性好、使用方便、功能強，適用於各類大、中、小、微機環境。

⑵ 萬方，CNKI，EI，讀秀 這四個資料庫的優劣勢

1、EI資料庫：著名工程技術類綜合性檢索工具。它收錄論文的題錄、摘要，並以主題詞、分類號進行標引深加工。外文較多。

2、讀秀資料庫：號稱最大的中文書籍資料庫，又開發了其它的庫，如期刊、文檔，報紙等。

3、萬方資料庫的特點：一個字「精」。科技文獻都是精品，萬方的醫葯資料庫，權威性高。外文靠的是文獻傳遞。

4、CNKI資料庫：一個字「全」。收錄量與期刊數是最全的，也是目前發展最好的中文期刊全文資料庫。

CNKI工程是以實現全社會知識資源傳播共享與增值利用為目標的信息化建設項目，由清華大學、清華同方發起，始建於1999年6月。CNKI工程集團經過多年努力，採用自主開發並具有國際領先水平的數字圖書館技術，建成了世界上全文信息量規模最大的"CNKI數字圖書館"。

萬方資料庫是由萬方數據公司開發的，涵蓋期刊、會議紀要、論文、學術成果、學術會議論文的大型網路資料庫；也是和中國知網齊名的中國專業的學術資料庫。

萬方會議論文：《中國學術會議論文全文資料庫》是國內唯一的學術會議文獻全文資料庫，主要收錄1998年以來國家級學會、協會、研究會組織召開的全國性學術會議論文，數據范圍覆蓋自然科學、工程技術、農林、醫學等領域，是了解國內學術動態必不可少的幫手。

⑶ 網路資料庫有哪些

網路數據仿埋庫有mysql、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2等。網路資料庫(NetworkDatabase)，是網路資料庫是指跨越電腦在網路上創建、運行的資料庫。

網路資料庫(NetworkDatabase)其含義有三個：

1、在網路備配螞上運行的資料庫。

2、網路上包含其他用戶地址的資料庫。

3、信息管理中，數據記錄可以以多種方式相互賣清關聯的一種資料庫。

⑷ 互聯網時代處理大量流動性數據社交網路數據最好使用哪些類型資料庫

使用現有的主要吸引力一、可擴展的NoSQL資料庫
如果您的整個 _active set_ 適合單個機器的主內存（現代商品機器可以高達 128GB +），那麼您就沒有水平可擴展性問題：即，您絕對沒有理由進行分區伍清（「分片") ) 你的資料庫和放棄關系。如果您的活動數據集適合內存，那麼任何帶有索引的適當調整的資料庫都將表現得足夠好，可以在資料庫本身成為限制之前使您的乙太網卡飽和。

如果您認為關系模型本身並不合適，您可以輕松地在 MySQL 之上構建一個「面向文檔的存儲」：這就是 Friendfeed 最終要做的，我會遵循他們的模型（除非我使用 Avro （軟體）、Apache Thrift 或 Google Protocol Buffers 而不是特定於語言的序列化）-
http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql

如果您的站點變得非常成功，您將擁有一個不再適合您機器的主內存頌攔的活動集。在這種情況下，設計不當的存儲引擎的性能會迅速下降。但是，MySQL 的 InnoDB（或 Postgres 的存儲引擎）仍然允許您使用旋轉磁碟保持（取決於您的請求分布）大約 2:1-5:1 的數據與內存比率。一旦超出這個范圍，性能就會開始迅速下降（因為您要為每個請求進行多次磁碟搜索）。現在，您最好的做法是升級到 SSD（固態驅動器），這再次允許您在資料庫成為限制之前使乙太網卡飽和。

最後，當您遇到不適合的數據集大小時，例如，軟體 raid 1 + 0 配置中的多個 SSD（同時為備份、多個版本的數據等提供空間...），那麼您必須水平縮放。也就是說，您必須使用本質上支持分區的資料庫（例如 Riak、Voldemort、Cassandra、HBase），或者在基於 MySQL/Postgres 的數據存儲之上構建應用程序級分區層。我無法告訴您哪種解決方案是正確的，因為我（或您）都不知道您的數據及其訪問模式在那時會是什麼樣子。也就腔櫻前是說，編寫自己的分片層是您可以在代碼中引入額外錯誤的另一個地方：不必構建自己的分布式資料庫（您通過構建分片層有效地做的事情）是使用現有的主要吸引力一、可擴展的NoSQL數據