如何选择适合自己的数据库建站

开发技术 作者:柒染 2024-04-02 00:20:01
本篇文章给大家分享的是有关如何选择适合自己的数据库建站,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编...

本篇文章给大家分享的是有关如何选择适合自己的数据库建站,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

  大家知道,常用的数据库一般是分为三种: (一)、Access (二)SQL Server(三)MySQL,那么,用户想做一个网站,到底哪一种数据库是适合自己的呢?下面捷杰建站小编来讲解下如何选择适合自己的数据库建站?

  如何选择适合自己的数据库建站

  Access是一种桌面数据库,只适合数据量少的应用,在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的,效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限,如果数据达到100M左右,很容易造成服务器iis假死,或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。

  SQL Server是基于服务器端的中型的数据库,可以适合大容量数据的应用,在功能上管理上也要比Access要强得多。在处理海量数据的效率,后台开发的灵活性,可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理,所以如果是标准SQL语言,两者基本上都可以通用的。SQL Server还有更多的扩展,可以用存储过程,数据库大小无极限限制。

  SQL Server 特点:

  1.真正的客户机/服务器体系结构。

  2.图形化用户界面,使系统管理和数据库管理更加直观、简单。

  3.丰富的编程接口工具,为用户进行程序设计提供了更大的选择余地。

  4.SQL Server与Windows NT完全集成,利用了NT的许多功能,如发送和接受消息,管理登录安全性等。SQL Server也可以很好地与microsoft BackOffice产品集成。

  5.具有很好的伸缩性,可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。

  6.对Web技术的支持,使用户能够很容易地将数据库中的数据发布到Web页面上。

  7.SQL Server提供数据仓库功能,这个功能只在Oracle和其他更昂贵的DBMS中才有。

  MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。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

  如何选择适合自己的数据库建站

  MySQL特点:

  1.MySql的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程,它可以灵活地为用户提供服务,而不过多的系统资源。

  2.MySql可运行在不同的操作系统下。简单地说,MySql可以支持Windows95/98/NT/2000以及UNIX、Linux和SUN OS等多种操作系统平台。

  3.MySql有一个非常灵活而且安全的权限和口令系统。当客户与MySql服务器连接时,他们之间所有的口令传送被加密,而且MySql支持主机认证。

  4.MySql支持ODBC for Windows。MySql支持所有的ODBC 2.5函数和其他许多函数,这样就可以用Access连接MySql服务器,从而使得MySql的应用被大大扩展。

  5.MySql支持大型的数据库。虽然对于用Php编写的网页来说只要能够存放上百条以上的记录数据就足够了,但MySql可以方便地支持上千万条记录的数据库。

  6.MySql拥有一个非常快速而且稳定的基于线程的内存分配系统,可以持续使用面不必担心其稳定性。

  7.强大的查询功能。MySql支持查询的SELECT和WHERE语句的全部运算符和函数,并且可以在同一查询中混用来自不同数据库的表,从而使得查询变得快捷和方便。

  8.PHP为MySql提供了强力支持,PHP中提供了一整套的MySql函数,对MySql进行了全方位的支持。

以上就是如何选择适合自己的数据库建站,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注捷杰建站行业资讯频道。

原创声明
本站部分文章基于互联网的整理,我们会把真正“有用/优质”的文章整理提供给各位开发者。本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
本文链接:http://www.jiecseo.com/news/show_3990.html
数据库