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Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
七里河网站制作公司哪家好，找创新互联建站！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、成都响应式网站建设公司等网站项目制作，到程序开发，运营维护。创新互联建站成立于2013年到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联建站。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通过Web服务接口提供存储；
BDB：BDB
全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。
《七周七数据库》（[美]Eric Redmond）电子书网盘下载免费在线阅读
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密码：v4zg
书名：七周七数据库
作者：[美]Eric Redmond
译者：王海鹏
豆瓣评分：6.9
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2013-5-30
页数：256
内容简介：
如今，我们要面对和使用的数据正在变得越来越庞大和复杂。如果说数据是新的石油。那么数据库就是油田、炼油厂、钻井和油泵。作为一名现代的软件开发者，我们需要了解数据管理的新领域，既包括rdbms，也包括nosql。
《七周七数据库》遵循《七周七语言》的写作风格和体例，带领你学习和了解当令最热门的开源数据库。在简单的介绍之后，本书分章介绍了7种数据库。这些数据库分别属于5种不同的数据库风格，但每种数据库都有自己保存数据和看待世界的方式。它们依次是postgresql、riak、apache hbase、mongodb、apache couchdb、neo4j和redis。本书将深入每一种数据库，介绍它们的优势和不足，以及如何选取一种最符合你的应用需求的数据库。
《七周七数据库》适合数据库架构师、数据库管理员，以及想要了解和学习各种nosql数据库技术的程序员阅读。本书将帮助读者了解、选择和应用这些数据库，从而更好地发挥日益增长的大数据的能力。
《七周七数据库》适用于数据库架构师、想要学习nosql数据库技术的程序员、数据库管理员。
1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。
2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。
3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。
4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。
上面是基于单表操作的数据量，你看着选。
简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
小巧灵活sqlite
这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松操作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的操作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了：
专业强大mysql
这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用：
免费开源postgresql
这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错：
当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。
如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。
最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观，操作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。
二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择
作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下：
1.MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。
2.MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。
3.MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。
希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶]
Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。
遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！
现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？
MySQL数据库，90%的企业都会选择它
数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。
如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了；
如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；
不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。
为什么这么说？
因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。
这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。
加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。
因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。
虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？
别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。
比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式）
云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？
1. 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。
2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好）
3. 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。
4. 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。
内嵌的MySQL数据库是否可靠
云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。
通过它，你将解决以下问题：
复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用......
你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。
它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。
而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。
没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。
不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。
数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！
正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。
篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。
免费 的软获取方式在下方：
数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！
题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。
1.Access。
2.Excel。
3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。
如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。
还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多
这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面操作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。
个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。
1），PostgreSQL是通用型数据库。
PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。
4），冷热分离
针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。
5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。
OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件
流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写
时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引
空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。
搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL
一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。
列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。
图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。
