① 四大国产数据库是什么
四大国产数据库：
1、南大通用：
南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。
2、武汉达梦：
武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。
3、人大金仓：
人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。
金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索等的承载数据库。
4、神舟通用：
神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持sql通用数据库查询语言。
(1)支持事务的数据库扩展阅读
金仓数据库针对不同类型的客户需求，KingbaseES V8设计并实现了企业版、标准版、专业版版等多类版本。这些版本全部构建于同一数据库引擎内。在不同平台上，这些版本完全兼容。数据库应用程序可从笔记本电脑扩展到台式机、大型数据库服务器，以至整个企业网络，而无需重新设计。
神通数据库安全版为了满足政府、国防、军工等对数据安全有特殊要求的行业应用需求，构建一个完备的数据安全存储和访问体系，从用户连接数据库那一刻起，到将数据存放于存储介质中，每一个环节都有安全上的防控措施，为用户提供了系统的数据库内置安全解决方案。
② 常用的数据库有哪些
1. IBM 的DB2
作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。
4. Sybase
Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的SybaseSQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。
5. SQL Server
1987 年，微软和 IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。
6.PostgreSQL
PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.
7.mySQL
mySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是： www.mysql.com
③ mysql myisam 支持事务吗
首先要了解数据库里的事务是什么意思。事务在计算机数据库里 ：在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句，一组SQL语句或整个程序。简单的讲 举例来说：A 汇100块钱给 B，A 减少100 ，B增加100， 这是一个事务，只要中间有任何错误，这个事务的所有操作都要撤销。所以MyISAM不支持事务就是这个意思，需要程序进行撤销操作。Innodb 是支持事务的。
mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。
最常使用的2种存储引擎:
1.Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。文件名都和表名相同，扩展名分别是.frm（存储表定义）、.MYD(MYData，存储数据)、.MYI(MYIndex，存储索引)。数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分布io，获得更快的速度。
2.InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
④ Mysql数据库中，事务是指什么如何使用该功能
MySQL 事务
什么是事务？
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你既需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。
事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。
事务用来管理 insert,update,delete 语句
一般来说，事务是必须满足4个条件（ACID）：原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。
原子性：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
隔离性：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
持久性：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
在 MySQL 命令行的默认设置下，事务都是自动提交的，即执行 SQL 语句后就会马上执行 COMMIT 操作。因此要显式地开启一个事务务须使用命令 BEGIN 或 START TRANSACTION，或者执行命令 SET AUTOCOMMIT=0，用来禁止使用当前会话的自动提交。
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⑤ 数据库详解之事务
究竟什么是数据库的事务，为什么数据库需要支持事务，为了实现数据库事务各种数据库的是如何设计的。还是只谈理解，欢迎大家来讨论。
1. 数据库事务是什么
事务的定义，已经有太多文章写过，我就不重复了。我理解的事务就是用来保证数据操作符合业务逻辑要求而实现的一系列功能。换句话说，如果数据库不支持事务，上面业务系统的程序员就需要自己写代码保证相关数据处理逻辑的正确性。而数据库事务就是把一系列保证数据库处理逻辑正确性的通用功能在数据库内实现，并且尽量提高效率。
举个例子，数据库最开始普及就是在金融业，银行的存取款场景就是一个最典型的OLTP数据库场景，而事务就是设计用来保证类似场景的业务逻辑正确性的。
**原子性**，如果你要给家人转账，必须在你的账户里扣掉100块，在家人账户里加上100块，这两笔操作需要一起完成，业务逻辑才是正确的。但是程序在做修改的时，肯定会有先后顺序，试想一下程序扣了你的钱，这个时候程序崩溃了，家人账户的钱没有加上。那这100块是不是消失了？你是不是要发疯？那么，就把这两笔操作放进一个事务里，通过原子性保证，这两笔操作要么都成功，要么都失败。这样才能保证业务逻辑的正确性。
**一致性**，有很多文章讲过一致性，但是很多人会把一致性跟原子性混在一起说。事务的一致性指的是指每一个事务必须保证执行之后所有库内的规则依旧成立。比如内外键，constraint，触发器等。举例来说，你在储蓄卡里有100元，理财账户里有100元，基金账户有100元，那么你在资产总和里会看到300元，这个300元必须是其他三个账户余额加在一起得到的。你在给家人转帐100元是从储蓄卡里转出去了100元，那么在数据库上可以通过创建触发器的方式，当储蓄卡余额账户减100元的同时，把资产总和也同步减去100，不然的话，就会出现逻辑上的错误，因为你已经转走了100块储蓄卡余额，实际资产总和应该是200，如果还是300，数据库状态就不一致了。所以实现事务的时候，必须要保证相关联的触发器以及其他所有的内部规则都执行成功，事务才能算执行成功。如果在减去资产总时出错，那么这笔转帐交易也不能成功。因为这样数据库就会进入不一致的状态。
那么这里跟原子性的区别到底在哪里呢？原子性是指个多个用户指令之间必须作为一个整体完成或失败，而一致性更多是数据库内的相关数据规则必须同时完成或失败。
**持久性**，最容易理解的一个，事务只要提交了，那么对数据库的修改就会保存下来不会丢了。简单来说，只要提交了，数据库就算崩溃了，重启之后你刚存的100块依然在你的账户里。
**隔离性**，每个事务相对于其他的事务是有一定独立性的，不能互相影响。因为数据库需要支持并发的操作来提高效率。在并发操作时，一定要通过操作之间的隔离来保证业务逻辑的正确性。比如，你转帐100块给家人，一系列操作的最后一步可能是输入验证码，这个时候转帐还没有完成，但是在数据库里你的账户对应的记录中已经减去100块，家人账户也加了100块，就等着验证码输入以后，事务提交，完成操作。那么，这个时候，家人通过手机银行能够查到这100块么？你的答案可能是不能，因为这样才符合业务逻辑，因为你的转帐操作还没有提交，事务还没有完成。那么数据库就应该保证这两个并发操作之间具有一定的隔离性。
那么到底应该隔离到什么程度呢？隔离性又分为4个等级：由低到高依次为Read uncommitted(读未提交)、Read committed（读提交）、Repeatable read（可重复读取）、Serializable（序列化），这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻象读这几类问题。这些东西是什么意思？请有兴趣的小伙伴自行网络，很多文章都写的很清楚。
那么怎么理解不同的隔离等级呢，首先要理解并发操作，并发操作就是指有不同的用户同时对一个数据进行读、写操作，那么在这个过程中，每个用户应该看到什么数据才能保证业务逻辑的正确性呢？ 如果是前面存取款的场景，我必须看到的是已经存进来的钱，也就是必须是已经提交的事务。而12306刷火车票呢，你可以看到有10张余票，但是在下单的时候告诉你票卖完了，因为同时有10个用户把票买掉了，你需要重新刷余票，这个也是可以接受的，也就是说我可以读到一些虚假的余票，这样在业务上也没有什么问题。那么在设计这两个不同系统时，就可以选择不同的事务隔离级别来实现不同的并发效果。不同的隔离等级就是要在系统的并发性和数据逻辑的严谨性之间做出的平衡。
2. 数据库如何实现事务
数据库实现事务会有多种不同的方式，但基本的原理类似，比如都需要对事务进行统一的编号处理，都需要记录事务的状态（是成功了还是失败了），都需要在数据存储的层面对事务进行支持，以明确哪些数据是被哪些事务、插入、修改和删除的。同时还会记录事务日志等，对事务进行系统化的管理以实现数据的原子性，一致性和持久性。
要实现事务的隔离性，最基础的就是通过加锁机制把并发操作适当的串行化来保证数据操作的正确逻辑。但是为了要保证系统具有良好的并发性能，必须要在实现事务隔离性时需要找到合理的平衡点。大部分数据库（包括Oracle，MySQL，Postgres在内）在做并发控制的时候都会采用MVCC（多版本并发控制）的机制来保证系统具有较高的并发性，不同数据库实现MVCC的具体方案也不尽相同，但其基本原理类似。
3. MVCC实现原理
所谓MVCC，就是数据库中的同一查询根据相关事务执行的先后顺序以及隔离级别的不同，可能会存在不同版本的结果，通过这样的手段来保证大部分查询操作不会被修改操作阻塞并保证数据逻辑的正确性。也就是数据库通过保存多个版本的数据（ 历史 数据）来提高系统的并发查询能力。简单来说就是用存储空间来交换并发能力。下面以Postgres为例介绍一下MVCC的一种实现方式帮助大家理解这个重要的数据库概念。通过下面的图来解释Posrgres里最基本的数据可见性是如何实现多版本控制的。
首先，Postgres里的每一个事务都有编号，这里可以简单理解为时间顺序编号，编号越大的事务发生越晚。然后，数据库里的每一行记录都会保存创建这条记录的事务号（Cre），也会在记录删除时保存删除这条记录的事务号（Exp），换句话说，只要Exp这里一列里记录了事务编号，就说明这条记录被删除了。那么一个事务应该能看见那些记录呢？Postgres里每一个事务都会保存一个当前系统的事务快照（Snapshot），这个快照里会保存事务创建时当前系统的最高（最晚）事务编号，以及目前还在进行中的事务编号。那么如上图所示的一个事务的快照里最高事务编号为100，目前正在进行的事务有25，50和75。那么对应左边数据记录，这6行数据的可见性就如同标注的一般：
第一行，Cre 30，没有删除，在100这个时间点，应该能看到。
第二行，Cre 50，没有删除，但是50这个事务还没有提交，正在进行中，所以看不见。
第三行，Cre 110，没有删除，但是100这个时间点110事务还没有发生，所以看不见。
第四行，Cre 30，Exp 80，在80的时候数据被删掉了，所以看不见。
第五行，Cre 30，Exp 75，在30的时候被创建，75时候被删掉了，但是75这个事务在100的时候还没有提交，所以这条记录在100的时候还没有删掉，所以看得见。
第六行，Cre30，Exp 110，在30的时被创建，110时候被删掉，但是在100时候，110还没有发生，所以看得见。
综上，就是这个事务对这六条记录的可见性，也就是一个数据版本。那么大家可以看一下如果另一个事务的快照里存的是最高事务编号为110，正在进行的事务为50，那么它能看到的数据应该是哪几行呢？同时大家也看到，Postgres里删除一行数据其实就是在这一行的Exp这个列记录一个删除事务的编号，相当于做了一个删除标记，而数据没有真正被删除，因此Postgres数据库需要定期做数据清理操作（Vacuum）。Pstgres的在现实场景里会比这里介绍的要复杂，因为我们这里假定所有的事务最终都是正确提交了，如果存在某些事务没有提交的情况，那么可见性就会更加复杂，这里不再展开了。
数据库事务是基本的数据库概念，之前已经有很多很好文章做过介绍，这里希望能把自己的理解用比较通俗的描述分享给大家，欢迎来讨论交流。
⑥ 大数据常用哪些数据库
通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。
大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写操作，从数据库是负责读操作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。
NoSQL数据库大致分为5种类型
1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个
（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。
（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。
（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项
（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。
（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。
（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。
2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个
（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。
（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。
（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。
（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。
（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。
3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个
（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。
（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。
（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。
（4）RavenDB：RavenDB是一个基于.NET语言的面向文档数据库。
（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL数据库用来存储基于XML和以文档为中心的信息，支持灵活的模式。
4、图数据库：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面简单介绍几个
（1）Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。
（2）InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。
（3）AllegroGraph：AllegroGraph是结合使用了内存和磁盘，提供了高可扩展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。
5、内存数据网格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面简单介绍几个
（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。
（2）Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。
（3）Terracotta BigMemory：来自Terracotta的分布式内存管理解决方案。这项产品包括一个Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop连接器。
（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一个分布式数据管理平台，也是一个分布式的数据网格平台，支持内存数据管理、复制、划分、数据识别路由和连续查询。
（5）Infinispan：Infinispan是一个基于Java的开源键值NoSQL数据存储，和分布式数据节点平台，支持事务，peer-to-peer 及client/server 架构。
（6）GridGain：分布式、面向对象、基于内存、SQL+NoSQL键值数据库。支持ACID事务。
（7）GigaSpaces：GigaSpaces内存数据网格能够充当应用的记录系统，并支持各种各样的高速缓存场景。