网络数据库哪个最好

⑴ 常用的中文网络数据库有哪些

常用的中文网络数据库有：“MySQL”、“SQLServer”、“Oracle”。

1、MySQL

MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，由MySQLAB公司，发布和支持。 MySQLAB是基于MySQL开发一个商业公司，它是利用与开源值相结合的一个成功的商业模式和方法论的第二代开源公司。 MySQL是MySQLAB的注册商标。

SQLServer 2005的最新版本，它只能在Windows作业系统的稳定运行是非常重要的数据库。并行实施和共存模型并不成熟，这是很难对付越来越多的用户和数据量是有限的，可扩展性。

3、Oracle

Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。

⑵ 万方，CNKI，EI，读秀 这四个数据库的优劣势

1、EI数据库：着名工程技术类综合性检索工具。它收录论文的题录、摘要，并以主题词、分类号进行标引深加工。外文较多。

2、读秀数据库：号称最大的中文书籍数据库，又开发了其它的库，如期刊、文档，报纸等。

3、万方数据库的特点：一个字“精”。科技文献都是精品，万方的医药数据库，权威性高。外文靠的是文献传递。

4、CNKI数据库：一个字“全”。收录量与期刊数是最全的，也是目前发展最好的中文期刊全文数据库。

CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"。

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

万方会议论文：《中国学术会议论文全文数据库》是国内唯一的学术会议文献全文数据库，主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。

⑶ 网络数据库有哪些

网络数据仿埋库有mysql、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2等。网络数据库(NetworkDatabase)，是网络数据库是指跨越电脑在网络上创建、运行的数据库。

网络数据库(NetworkDatabase)其含义有三个：

1、在网络备配蚂上运行的数据库。

2、网络上包含其他用户地址的数据库。

3、信息管理中，数据记录可以以多种方式相互卖清关联的一种数据库。

⑷ 互联网时代处理大量流动性数据社交网络数据最好使用哪些类型数据库

使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据库
如果您的整个 _active set_ 适合单个机器的主内存（现代商品机器可以高达 128GB +），那么您就没有水平可扩展性问题：即，您绝对没有理由进行分区伍清（“分片") ) 你的数据库和放弃关系。如果您的活动数据集适合内存，那么任何带有索引的适当调整的数据库都将表现得足够好，可以在数据库本身成为限制之前使您的以太网卡饱和。

如果您认为关系模型本身并不合适，您可以轻松地在 MySQL 之上构建一个“面向文档的存储”：这就是 Friendfeed 最终要做的，我会遵循他们的模型（除非我使用 Avro （软件）、Apache Thrift 或 Google Protocol Buffers 而不是特定于语言的序列化）-
http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql

如果您的站点变得非常成功，您将拥有一个不再适合您机器的主内存颂拦的活动集。在这种情况下，设计不当的存储引擎的性能会迅速下降。但是，MySQL 的 InnoDB（或 Postgres 的存储引擎）仍然允许您使用旋转磁盘保持（取决于您的请求分布）大约 2:1-5:1 的数据与内存比率。一旦超出这个范围，性能就会开始迅速下降（因为您要为每个请求进行多次磁盘搜索）。现在，您最好的做法是升级到 SSD（固态驱动器），这再次允许您在数据库成为限制之前使以太网卡饱和。

最后，当您遇到不适合的数据集大小时，例如，软件 raid 1 + 0 配置中的多个 SSD（同时为备份、多个版本的数据等提供空间...），那么您必须水平缩放。也就是说，您必须使用本质上支持分区的数据库（例如 Riak、Voldemort、Cassandra、HBase），或者在基于 MySQL/Postgres 的数据存储之上构建应用程序级分区层。我无法告诉您哪种解决方案是正确的，因为我（或您）都不知道您的数据及其访问模式在那时会是什么样子。也就腔樱前是说，编写自己的分片层是您可以在代码中引入额外错误的另一个地方：不必构建自己的分布式数据库（您通过构建分片层有效地做的事情）是使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据