数据库种类 数据库上云的利与弊有哪些？
数据库上云的利与弊有哪些？
“上云容易，下云难”
云数据库服务相对于企业自建数据库服务的优势在于：免费运维，扩展速度快，服务稳定性好，冗余方案灵活，可以让企业在业务上投入更多精力。
我也很高兴成为老板，但数据库是企业的命脉。不要只听一家公司的话。
1. 数据提供
如果数据放在云中，则表示该数据不能用于本地化操作，因为它在您自己的服务器上，所有数据都需要在云服务器上处理。如果您是一家销售数据并提供数据服务的公司，则需要下载处理后的数据，然后将其提交给用户。你需要知道云中的数据是收费的。数据量越大，成本越高。
2. 数据安全
每年都听说一些企业因为云服务而互相丢失数据，有备份的可以恢复。如果没有，他们需要为云服务付费。虽然概率很低，但却是生存的关键。
尽管企业走向云是一种趋势，但在做出决策之前，还需要对其进行多方面的评估。
简单易用的数据库哪个比较好？
1. 数据量太大，比如数亿。使用Oracle。数亿数据的优势对于甲骨文来说是轻量级的，不需要过多的优化配置。缺点是安装麻烦，启动慢。
2. 数据量很大，比如上千万的数据。使用PostgreSQL，也就是众所周知的标杆Oracle，可以处理数千万的数据，而且也很容易学习和使用。
3. 数据量一般，如百万级。使用MySQL，MySQL可以快速处理这个级别的数据量。
4. 数据量小，比如不到10万，SQLite和access都可以。
以上是基于单表操作的数据量。你可以从中选择。
在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点？
主要有四个缺点：1。无法存储数据结构
2。按行存储，即使只操作一列，也需要将整行读入内存
3。表结构扩展不方便，模式固定
4。对全文搜索功能的支持较弱
针对以上四个缺点，提供了不同的数据库来解决。
1. K-V存储不能存储数据结构
以redis为例，值可以是数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位图等。列存储可以解决在操作HBase
3表示的列
时，将整行读入内存导致的高IO问题。文档存储可以解决mongodb
4表示的表结构扩展不方便的问题。全文搜索引擎解决了全文搜索功能的问题
以elasticsearch为例
以上解决方案虽然解决了关系数据库的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些场景下，关系数据库是一个很好的选择，因此这些数据库只是关系数据库的一个很好的补充，不能替代关系数据库。
现在newsql也是大数据时代的一个发展趋势，即可以支持事务，具有良好的可扩展性来支持大数据。以oceanbase、tidb和扳手/F1为例。
国庆节当天，中国蚂蚁金融自主研发的金融级分布式关系数据库oceanbase在被称为“数据库世界杯”的TPC-C基准测试中，打破了美国甲骨文公司9年来的世界纪录，成为第一个登上榜首的中文数据库产品。
Java常用，的数据库有哪些？
Java可以实现与大多数主流数据库的连接和操作。
大多数日常企业开发都使用开源数据库。
1）MySQL数据库是目前应用最广泛、最好的免费开源数据库
2）MariaDB数据库是MySQL的一个分支，与MySQL保持着高度的兼容性，保证了数据库二进制奇偶校验的直接替换功能，以及与MySQL的兼容性3）PostgreSQL数据库采用了经典的C/S（client/server）结构，即一个客户端对应一个服务器端守护程序模式。PostgreSQL有一个完美的驱动程序，并支持标准的ansi sql和扩展函数
其他高薪产品，如Oracle和sql server。
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