数据库的类型?? 数据库有哪些类型?

\u6570\u636e\u5e93\u6709\u54ea\u51e0\u79cd\uff1f

\u6570\u636e\u5e93\u6709\u4e24\u79cd\u7c7b\u578b\uff0c\u5206\u522b\u662f\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u4e0e\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u3002
1\u3001\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93
\u5305\u62ec\uff1aMySQL\u3001MariaDB\uff08MySQL\u7684\u4ee3\u66ff\u54c1\uff0c\u82f1\u6587\u7ef4\u57fa\u767e\u79d1\u4eceMySQL\u8f6c\u5411MariaDB\uff09\u3001Percona Server\uff08MySQL\u7684\u4ee3\u66ff\u54c1\uff09\u3001PostgreSQL\u3001Microsoft Access\u3001Microsoft SQL Server\u3001Google Fusion Tables\u3002
FileMaker\u3001Oracle\u6570\u636e\u5e93\u3001Sybase\u3001dBASE\u3001Clipper\u3001FoxPro\u3001foshub\u3002\u51e0\u4e4e\u6240\u6709\u7684\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u90fd\u914d\u5907\u4e86\u4e00\u4e2a\u5f00\u653e\u5f0f\u6570\u636e\u5e93\u8fde\u63a5\uff08ODBC\uff09\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\uff0c\u4ee4\u5404\u4e2a\u6570\u636e\u5e93\u4e4b\u95f4\u5f97\u4ee5\u4e92\u76f8\u96c6\u6210\u3002
2\u3001\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\uff08NoSQL\uff09
\u5305\u62ec\uff1aBigTable\uff08Google\uff09\u3001Cassandra\u3001MongoDB\u3001CouchDB\u3001\u952e\u503c\uff08key-value\uff09\u6570\u636e\u5e93\u3001Apache Cassandra\uff08\u4e3aFacebook\u6240\u4f7f\u7528\uff09\uff1a\u9ad8\u5ea6\u53ef\u6269\u5c55\u3001Dynamo\u3001LevelDB\uff08Google\uff09\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a\u6570\u636e\u5e93\u7684\u4f5c\u7528
\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u662f\u4e3a\u7ba1\u7406\u6570\u636e\u5e93\u800c\u8bbe\u8ba1\u7684\u7535\u8111\u8f6f\u4ef6\u7cfb\u7edf\uff0c\u4e00\u822c\u5177\u6709\u5b58\u50a8\u3001\u622a\u53d6\u3001\u5b89\u5168\u4fdd\u969c\u3001\u5907\u4efd\u7b49\u57fa\u7840\u529f\u80fd\u3002
\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u53ef\u4ee5\u4f9d\u636e\u5b83\u6240\u652f\u6301\u7684\u6570\u636e\u5e93\u6a21\u578b\u6765\u4f5c\u5206\u7c7b\uff0c\u4f8b\u5982\u5173\u7cfb\u5f0f\u3001XML\uff1b\u6216\u4f9d\u636e\u6240\u652f\u6301\u7684\u8ba1\u7b97\u673a\u7c7b\u578b\u6765\u4f5c\u5206\u7c7b\uff0c\u4f8b\u5982\u670d\u52a1\u5668\u7fa4\u96c6\u3001\u79fb\u52a8\u7535\u8bdd\u3002
\u6216\u4f9d\u636e\u6240\u7528\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00\u6765\u4f5c\u5206\u7c7b\uff0c\u4f8b\u5982SQL\u3001XQuery\uff1b\u6216\u4f9d\u636e\u6027\u80fd\u51b2\u91cf\u91cd\u70b9\u6765\u4f5c\u5206\u7c7b\uff0c\u4f8b\u5982\u6700\u5927\u89c4\u6a21\u3001\u6700\u9ad8\u8fd0\u884c\u901f\u5ea6\uff1b\u4ea6\u6216\u5176\u4ed6\u7684\u5206\u7c7b\u65b9\u5f0f\u3002\u4e0d\u8bba\u4f7f\u7528\u54ea\u79cd\u5206\u7c7b\u65b9\u5f0f\uff0c\u4e00\u4e9bDBMS\u80fd\u591f\u8de8\u7c7b\u522b\uff0c\u4f8b\u5982\uff0c\u540c\u65f6\u652f\u6301\u591a\u79cd\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1--\u6570\u636e\u5e93

\u6570\u636e\u5e93\u6709\u4e24\u79cd\u7c7b\u578b\uff0c\u5206\u522b\u662f\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u4e0e\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u3002
\u6570\u636e\u5e93\uff0c\u7b80\u800c\u8a00\u4e4b\u53ef\u89c6\u4e3a\u7535\u5b50\u5316\u7684\u6587\u4ef6\u67dc\u2014\u2014\u5b58\u50a8\u7535\u5b50\u6587\u4ef6\u7684\u5904\u6240\uff0c\u7528\u6237\u53ef\u4ee5\u5bf9\u6587\u4ef6\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u65b0\u589e\u3001\u622a\u53d6\u3001\u66f4\u65b0\u3001\u5220\u9664\u7b49\u64cd\u4f5c\u3002
\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u4e3b\u8981\u6709\uff1a
Oracle\u3001DB2\u3001Microsoft SQL Server\u3001Microsoft Access\u3001MySQL\u7b49\u7b49\u3002
\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u4e3b\u8981\u6709\uff1a
NoSql\u3001Cloudant\u3001MongoDb\u3001redis\u3001HBase\u7b49\u7b49\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u7684\u4f18\u52bf\uff1a
1\u3001\u6027\u80fd\u9ad8\uff1aNOSQL\u662f\u57fa\u4e8e\u952e\u503c\u5bf9\u7684\uff0c\u53ef\u4ee5\u60f3\u8c61\u6210\u8868\u4e2d\u7684\u4e3b\u952e\u548c\u503c\u7684\u5bf9\u5e94\u5173\u7cfb\uff0c\u800c\u4e14\u4e0d\u9700\u8981\u7ecf\u8fc7SQL\u5c42\u7684\u89e3\u6790\uff0c\u6240\u4ee5\u6027\u80fd\u975e\u5e38\u9ad8\u3002
2\u3001\u53ef\u6269\u5c55\u6027\u597d\uff1a\u540c\u6837\u4e5f\u662f\u56e0\u4e3a\u57fa\u4e8e\u952e\u503c\u5bf9\uff0c\u6570\u636e\u4e4b\u95f4\u6ca1\u6709\u8026\u5408\u6027\uff0c\u6240\u4ee5\u975e\u5e38\u5bb9\u6613\u6c34\u5e73\u6269\u5c55\u3002
\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u7684\u4f18\u52bf\uff1a
1\u3001\u53ef\u4ee5\u590d\u6742\u67e5\u8be2\uff1a\u53ef\u4ee5\u7528SQL\u8bed\u53e5\u65b9\u4fbf\u7684\u5728\u4e00\u4e2a\u8868\u4ee5\u53ca\u591a\u4e2a\u8868\u4e4b\u95f4\u505a\u975e\u5e38\u590d\u6742\u7684\u6570\u636e\u67e5\u8be2\u3002
2\u3001\u4e8b\u52a1\u652f\u6301\u826f\u597d\uff1a\u4f7f\u5f97\u5bf9\u4e8e\u5b89\u5168\u6027\u80fd\u5f88\u9ad8\u7684\u6570\u636e\u8bbf\u95ee\u8981\u6c42\u5f97\u4ee5\u5b9e\u73b0\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u6570\u636e\u5e93

数据库是在计算机存储设备上按一定方式,合理组织并存储的相互有关联的数据的集合,是计算机技术和信息检索技术相结合的产物,是电子信息资源的主体,是信息检索系统的核心部分之一。按所提供的信息内容,数据库主要可分为参考数据库和源数据库。 1.参考数据库 主要存储一系列描述性信息内容,指引用户到另一信息源以获得完整的原始信息的一类数据库,主要包括书目数据库和指南数据库。 (1)书目数据库 存储描述如目录、题录、文摘等书目线索的数据库,又称二次文献信息数据库。如各种图书馆目录数据库、题录数据库和文摘数据库等属于此类,它的作用是为用户指出了获取原始信息的线索。 图书馆目录数据库,又称机读目录,其数据内容详细,除描述标题、作者、出版项等书目信息外,还提供用户索取原始信息的馆藏信息。题录、文摘数据库描述的数据内容与印刷型的题录、文摘相似,它提供了论文信息或专利信息等确定的信息来源,供用户检索。 (2)指南数据库 存储描述关于机构、人物、产品、活动等对象的数据库。与其它数据库相比,指南数据库为用户提供的不仅仅是有关信息,还包括各种类型的实体,多采用名称进行检索。如存储生产与经营活动信息的机构名录数据库、存储人物信息的人物传记数据库、存储产品或商品信息的产品指南数据库、存储基金信息的基金数据库等属于此类,它的作用指引用户从其它有关信息源获取更详细的信息。 2.源数据库 主要存储全文、数值、结构式等信息,能直接提供原始信息或具体数据,用户不必再转查其它信息源的数据库。它主要包括全文数据库和数值数据库。 (1)全文数据库 存储原始信息全文或主要部分的一种源数据库。如期刊全文数据库、专利全文数据库、百科全书全文数据库,用户使用某一词汇或短语,便可直接检索出含有该词汇或短语的原始信息的全文。 (2)数值数据库 存储以数值表示信息为主的一种源数据库,和它类似的有文本-数值数据库。与书目数据库比较,数值数据库是对信息进行深加工的产物,可以直接提供所需的数据信息。如各种统计数据库、科学技术数据库等。数值数据库除了一般的检索功能外,还具有准确数据运算功能、数据分析功能、图形处理功能及对检索输出的数据进行排序和重新组织等方面的功能。 4.2.2 数据库结构 1.书目数据库的结构 书目数据库是以文档形式组织一系列数据,这些数据被称为记录,一个记录又包含若干字段。 (1)记录与字段 记录是作为一个单位来处理有关数据的集合,是组成文档的基本数据单位。记录中所包含的若干字段,则是组成记录的基本数据单位。在书目数据库中,一个记录相当于一条题录或文摘,因此,一个记录通常由标题字段、作者字段、来源字段、文摘字段、主题词字段、分类号字段、语种字段等组成。在有些字段中,又包含多个子字段,子字段是字段的下级数据单位。如,主题词字段含有多个主题词。按照字段所代表记录的性质不同,字段通常分为基本字段和辅助字段两类。常见的字段名称及代码见表4-1。 表4-1 字段名称及代码基本字段辅助字段字段名称字段代码字段名称字段代码标题TI记录号DN文摘AB作者AU叙词DE作者单位CS标识词ID期刊名称JN出版年PY出版国CO语种LA(2)文档 按一定结构组织的相关记录的集合。文档是书目数据库数据组织的基本形式,文档的组织方式与检索系统的硬件和软件功能密切相关。在书目数据库中,文档结构主要分为顺排文档和倒排文档。 1)顺排文档 记录按顺序存放,记录之间的逻辑顺序与物理顺序是一致的,相当于印刷型工具中文摘的排列顺序,是一种线形文档。顺排文档是构成数据库的主体部分,但其主题词等特征的标识呈无序状态,直接检索时,必须以完整的记录作为检索单元,从头至尾查询,检索时间长,实用性较差。 2)倒排文档 将顺排文档中各个记录中含有主题性质的字段(如主题词字段、标题字段、叙词字段等)和非主题性质字段(如作者字段、机构字段、来源字段等)分别提取出来,按某种顺序重新组织得到的一种文档。具有主题性质的倒排档,称基本索引档,非主题性质的倒排档,称辅助索引档。 综上所述,顺排档和倒排档的主要区别是:顺排档以完整的记录为处理和检索单元,是主文档,倒排档以记录中的字段为处理和检索单元,是索引文档。计算机进行检索时,先进入倒排档查找有关信息的存取号,然后再进入顺排档按存取号查找记录。 2.全文数据库的结构 一般的全文数据库结构与书目数据库相似,全文数据库的一个记录就是一个全文文本,记录分成若干字段。其主文档是以顺排形式组织的文本文档,倒排档是对应于记录可检字段的索引文档。 3.数值数据库的结构 数值数据库的结构要综合考虑数据库的内容及检索目的,即,在内容上,数值数据库的主要内容是数值信息,但不排除含有必要的说明性的文本信息,在检索上,便于单项检索和综合检索,还能对数值进行准确数据运算、数据分析、图形处理及对检索输出的数据进行排序和重新组织。数值数据库的数据结构可以是单元式,也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟,后者则是对统计表格的机读模拟。数值数据库通常有多种文档,如顺排挡、倒排挡、索引文档等。顺排挡是由数值数据组成,为主文档,另有相应的索引文档,为便于存取,索引文档采用基本直接存取结构的组织形式。倒排挡也有相应的索引文档,索引文档采取分级组织形式。数值数据库的文档结构,使所有文档都可以用于检索,所有数据都可用来运算,构成了数值数据库的特点。 4.指南数据库的结构 指南数据库的结构兼有书目数据库、全文数据库和数值数据库的特点,有顺排档、倒排档、索引文档和数据字典。一般而言,对涉及主题领域较多,内容综合性较强的大型指南数据库,顺排挡(主文档)可采用多子文档的结构,对单一主题领域和内容较专的,则采用单一主文档和不定长、多字段的记录格式为宜。





  • 鏁版嵁搴撶殑绫诲瀷鏈夊摢浜
    绛旓細鏁版嵁搴撶殑绫诲瀷涓昏鏈変互涓嬪嚑绉嶏細1. 鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱 鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱鏄暟鎹簱棰嗗煙鏈甯哥敤鐨勪竴绉嶇被鍨嬨傚畠浠ヨ〃鏍肩殑褰㈠紡瀛樺偍鏁版嵁锛屾暟鎹箣闂撮氳繃鍏崇郴锛堝涓婚敭鍜屽閿級鐩镐簰鍏宠仈銆傝繖绉嶆暟鎹簱浣跨敤SQL锛堢粨鏋勫寲鏌ヨ璇█锛夎繘琛屾暟鎹殑鏌ヨ銆佹彃鍏ャ佹洿鏂板拰鍒犻櫎銆傚父瑙佺殑鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱鏈塎ySQL銆丱racle銆丼QL Server鍜孭ostgreSQL绛夈2....
  • 鏁版嵁搴鍒嗕负鍝嚑绉绫诲瀷?
    绛旓細鏁版嵁搴撳叡鏈3绉嶇被鍨嬶紝涓哄叧绯绘暟鎹簱銆侀潪鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱鍜岄敭鍊兼暟鎹簱銆1銆佸叧绯绘暟鎹簱 MySQL銆丮ariaDB锛圡ySQL鐨勪唬鏇垮搧锛岃嫳鏂囩淮鍩虹櫨绉戜粠MySQL杞悜MariaDB锛夈丳ercona Server锛圡ySQL鐨勪唬鏇垮搧路锛夈丳ostgreSQL銆丮icrosoft Access銆丮icrosoft SQL Server銆丟oogle Fusion Tables銆丗ileMaker銆丱racle鏁版嵁搴撱丼ybase銆乨BASE銆丆li...
  • 鏁版嵁搴閮芥湁鍝簺鏁版嵁绫诲瀷
    绛旓細鏁版嵁搴撶殑鏁版嵁绫诲瀷涓昏鍖呮嫭锛氫竴銆佸熀鏈暟鎹被鍨 1. 鏁板肩被鍨嬶細鐢ㄤ簬瀛樺偍鏁板瓧锛屽寘鎷暣鏁般佸皬鏁般佸畾鐐规暟绛銆傝繖浜涚被鍨嬪父鐢ㄤ簬瀛樺偍鍚勭閲忓寲鏁版嵁锛屽骞撮緞銆佹暟閲忕瓑銆2. 瀛楃绫诲瀷锛氱敤浜庡瓨鍌ㄥ瓧绗﹀拰瀛楃涓诧紝濡侰HAR鍜孷ARCHAR銆傝繖浜涚被鍨嬬敤浜庡瓨鍌ㄦ枃鏈俊鎭紝濡傚鍚嶃佸湴鍧绛夈3. 鏃ユ湡鍜屾椂闂寸被鍨嬶細鐢ㄤ簬瀛樺偍鏃ユ湡鍜屾椂闂村硷紝濡侱ATE...
  • 鏁版嵁搴撶被鍨鏈夊摢鍑犵
    绛旓細鏁版嵁搴撶被鍨嬪彲鍒嗕负灞傛鍨嬨佺綉鐘跺瀷鍜屽叧绯诲瀷銆傚眰娆″瀷鏁版嵁搴撴槸鎶婃暟鎹牴鎹眰娆℃瀯閫狅紙鏍戠粨鏋勶級鐨勬柟娉曞憟鐜帮紱缃戠姸鍨嬫暟鎹簱鏄噰鐢ㄧ綉鐘跺師鐞嗗拰鏂规硶锛屼互缃戠姸鏁版嵁妯″瀷涓哄熀纭寤虹珛鐨勬暟鎹簱锛涘叧绯诲瀷鏁版嵁搴撴槸鎸囬噰鐢ㄤ簡鍏崇郴妯″瀷鏉ョ粍缁囨暟鎹殑鏁版嵁搴撱傛暟鎹簱鐨勪綔鐢 1銆佸疄鐜版暟鎹叡浜細鏁版嵁鍏变韩鍖呭惈鎵鏈夌敤鎴峰彲鍚屾椂瀛樺彇鏁版嵁搴撲腑鐨勬暟...
  • 璇烽棶鏁版嵁搴鏈夊摢浜绉嶇被鍛?
    绛旓細1銆佹暟鎹簱鍏辨湁3绉嶇被鍨嬶紝涓哄叧绯绘暟鎹簱銆侀潪鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱鍜岄敭鍊兼暟鎹簱銆2銆佸叧绯绘暟鎹簱銆侀潪鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱銆傚叧绯绘暟鎹簱鐗圭偣锛氭暟鎹泦涓帶鍒讹紱鍑忓皯鏁版嵁鍐椾綑绛夈傞傜敤鑼冨洿锛氬浜庣粨鏋勫寲鏁版嵁鐨勫鐞嗘洿鍚堥傦紝濡傚鐢熸垚缁┿佸湴鍧绛夛紝杩欐牱鐨勬暟鎹竴鑸儏鍐典笅闇瑕佷娇鐢ㄧ粨鏋勫寲鐨勬煡璇3銆佹暟鎹簱鏈変袱绉嶇被鍨嬶紝鍒嗗埆鏄叧绯诲瀷鏁版嵁搴撲笌...
  • 鏁版嵁搴撶殑绫诲瀷??
    绛旓細涓庡叾瀹鏁版嵁搴鐩告瘮锛屾寚鍗楁暟鎹簱涓虹敤鎴锋彁渚涚殑涓嶄粎浠呮槸鏈夊叧淇℃伅锛岃繕鍖呮嫭鍚勭绫诲瀷鐨勫疄浣擄紝澶氶噰鐢ㄥ悕绉拌繘琛屾绱傚瀛樺偍鐢熶骇涓庣粡钀ユ椿鍔ㄤ俊鎭殑鏈烘瀯鍚嶅綍鏁版嵁搴撱佸瓨鍌ㄤ汉鐗╀俊鎭殑浜虹墿浼犺鏁版嵁搴撱佸瓨鍌ㄤ骇鍝佹垨鍟嗗搧淇℃伅鐨勪骇鍝佹寚鍗楁暟鎹簱銆佸瓨鍌ㄥ熀閲戜俊鎭殑鍩洪噾鏁版嵁搴撶瓑灞炰簬姝ょ被锛屽畠鐨勪綔鐢ㄦ寚寮曠敤鎴蜂粠鍏跺畠鏈夊叧淇℃伅婧愯幏鍙栨洿璇︾粏鐨...
  • 浠涔堟槸鏁版嵁搴?鏁版嵁搴鏈夊摢浜?
    绛旓細浠ヤ笅鏄叾涓竴浜涘父瑙佺殑鏁版嵁搴撶被鍨嬶細1銆佸叧绯诲瀷鏁版嵁搴(Relational Database)锛氫娇鐢ㄥ叧绯绘ā鍨嬫潵缁勭粐鍜岀鐞嗘暟鎹紝灏嗘暟鎹瓨鍌ㄥ湪琛ㄤ腑锛屽苟閫氳繃SQL璇█杩涜鏌ヨ鍜屾搷浣溿傚父瑙佺殑鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱鏈塎ySQL銆丱racle Database銆丮icrosoft SQL Server銆丳ostgreSQL绛夈2銆侀潪鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱(NoSQL Database)锛氶潪鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱涓昏鐢ㄤ簬...
  • 鏁版嵁搴撶被鍨鏈夊摢浜?
    绛旓細鏍规嵁瀛樺偍妯″瀷鍒掑垎锛鏁版嵁搴撶被鍨涓昏鍙垎涓猴細缃戠姸鏁版嵁搴(Network Database)銆佸叧绯绘暟鎹簱(Relational Database)銆佹爲鐘舵暟鎹簱(Hierarchical Database)銆侀潰鍚戝璞℃暟鎹簱(Object-oriented Database)绛夈傚晢涓氬簲鐢ㄤ腑涓昏鏄叧绯绘暟鎹簱锛屾瘮濡侽racle銆丏B2銆丼ybase銆丮S SQL Server銆両nformax銆丮ySQL绛夈傛暟鎹簱(Database)鏄...
  • 鏁版嵁搴鍒嗕负鍝嚑绫?
    绛旓細1銆佸弬鑰冩暟鎹簱(Reference databases)锛屾槸鑳芥寚寮曠敤鎴峰埌鍙︿竴淇℃伅婧愯幏鍙栧師鏂囨垨鍏朵粬缁嗚妭鐨勬暟鎹簱锛2銆佹簮鏁版嵁搴(Source databases)锛屾寚鑳界洿鎺ユ彁渚涙墍闇鍘熷璧勬枡鎴栧叿浣鏁版嵁鐨勬暟鎹簱銆傦紱3銆佹贩鍚堝瀷鏁版嵁搴(Mixed databases)锛岃兘鍚屾椂瀛樿串澶氱绫诲瀷鏁版嵁鐨勬暟鎹簱銆傛寜鏁版嵁缁撴瀯鏉鍒嗙被锛屾湁涓夌锛1銆佸眰娆″紡鏁版嵁搴 2銆佺綉缁滃紡...
  • mysql鏁版嵁搴鏈夊摢浜绫诲瀷鏈夊摢浜
    绛旓細MySQL鏁版嵁搴撲富瑕佹湁浠ヤ笅绫诲瀷锛1. 鍏崇郴鍨嬫暟鎹簱锛圧DBMS锛夊叧绯诲瀷鏁版嵁搴撴槸MySQL涓渶甯歌鍜屽簲鐢ㄦ渶骞挎硾鐨勬暟鎹簱绫诲瀷銆傚畠閲囩敤鍏崇郴妯″瀷鏉ュ瓨鍌ㄥ拰绠$悊鏁版嵁锛屼互琛ㄦ牸鐨勫舰寮忕粍缁囧拰瀛樺偍鏁版嵁锛屽叿鏈夊己澶х殑鏁版嵁鎿嶄綔鍔熻兘锛屽寘鎷暟鎹煡璇佹彃鍏ャ佹洿鏂板拰鍒犻櫎绛夈2. 鍒楀紡瀛樺偍鏁版嵁搴 鍒楀紡瀛樺偍鏁版嵁搴撴槸MySQL涓竴绉嶇壒娈婄殑鏁版嵁搴撶被鍨...
  • 本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网