数据库的应用场景
『壹』 Redis数据库适合使用于哪些应用场景
redis开创了一种新的数据存储思路，使用redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，而是利用redis灵活多变的数据结构和数据操作。
『贰』 mpp数据库适合哪些应用场景
MPP数据库主要适合查询统计、分析研判等大数据处理场景，主要特点是整体架构呈现纯扁平化，不存在单点性能瓶颈，基于开放式标准X86 PC服务器构建，采用分布式架构设计，灵活实现按需部署，具备灵活的系统伸缩性，支持系统的纵向扩展和横向扩展。
国内的产品主要是南大通用的GBase 8a MPP Cluster，是面向大数据、云计算场景自主研发的大规模并行数据库集群产品，在海量数据高速处理的场景下具有高性能、低成本、高可靠、易使用等诸多优势，国外的如GreenPlum、Vertica等。
『叁』 常见NoSQL数据库的应用场景是怎么样的
文档数据库
源起：受Lotus Notes启发。
数据模型：包含了key-value的文档集合
例子：CouchDB, MongoDB
优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。
图数据库
源起： 欧拉和图理论。
数据模型：节点和关系，也可处理键值对。
例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
优点：解决复杂的图问题。
关系数据库
源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的
数据模型：各种关系
例子：VoltDB, Clustrix, MySQL
优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。
对象数据库
源起：图数据库研究
数据模型：对象
例子：Objectivity, Gemstone
优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。
Key-Value数据库
源起：Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
数据模型：键值对
例子：Membase, Riak
优点：处理大量数据，快速处理大量读写请求。编程友好。
BigTable类型数据库
源起：Google的论文 BigTable。
数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的
例子：HBase, Hypertable, Cassandra
优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapRece。
数据结构服务
源起： ?
数据模型：字典操作，lists, sets和字符串值
例子：Redis
优点：不同于以前的任何数据库
网格数据库
源起：数据网格和元组空间研究。
数据模型：基于空间的架构
例子：GigaSpaces, Coherence
优点：适于事务处理的高性能和高扩展性
『肆』 sql server应用在什么场景
在SQL Server中，我们使用登录账号来进入SQL Server，而该账号在服务器级别所拥有的权限由它加入服务器角色来决定。当然也可以单独赋予登录账号对于服务器对象的权限。
至于登录账号在数据库中拥有的权限，由该登录账号映射到数据库的数据库用户加入的数据库角色来决定。当然也可以单独赋予数据库用户对于数据库对象的权限。
『伍』 mysql 等关系型数据库 的应用场景有何异同
举一个简单例子来说，如果你要用到事物操作MongoDB是不支持的，可以选择回MySQL，当然了MongoDB占用空间是蛮大答的要有足够的内存
性能上来讲NoSQL是文档型数据库查询再加上数据都存在内存里面，查询速度要高于MySQL，性能比较优越
总结：如数据备份、复杂连接查询、一致性数据存储等，还是使用MySQL或者其他传统的关系型数据库最合适；如果需要短时间响应的查询操作，没有良好模式定义的数据存储，或者模式更改频繁的数据存储还是用NoSQL。当然你也可以根据自己的项目需求混合用也行，希望对你有帮助
『陆』 数据库的应用场合
OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。例如银行交易
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
『柒』 云数据库的应用场景
Web网站
LAMP是常见的网站开发架构，有了RDS用户不用再为数据库的优化、管理劳神费力。RDS优异的性专能为网站的发展壮大，属提供强有力的保证。
数据分析随着大数据时代的到来，RDS将成为用户在大数据时代把握时代数据脉搏、进行高效数据分析的得力助手。
数据管理RDS做为云上的关系型数据库服务通过控制台进行简单、方便的数据管理，并通过高可靠的架构确保您的数据安全。
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