用的是：SQLSERVER。
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数据库是按照数据结构组织、存储和管理数据的仓库。1990年以后，数据管理不再是对数据的存储和管理，而是转变为用户需要的各种数据管理方法。
数据库可以共存，可以与多个用户共享，冗余尽可能少，并且独立于应用程序。数据库系统在各个方面得到了广泛的应用。
在信息社会中，充分有效地管理和利用各类信息资源是科学研究和决策管理的重要前提。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等信息系统的核心组成部分，是科学研究和决策管理的重要手段。
扩展资料：
数据库可以看作是一个电子文件柜——一个存储电子文档的地方。用户可以对文档中的数据进行添加、拦截、更新、删除等操作。
数据库管理系统（DBMS）是为管理数据库而设计的计算机软件系统，具有存储、截取、安全、备份等基本功能。数据库管理系统可以根据其支持的数据库模型进行分类。
有两种类型的数据库：关系数据库和非关系数据库。数据库模型包括对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网络模型（大数据存储）关系模型、基于卷的对象模型、半结构化模型和平面模型。
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。
随着大数据的不断发展，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性，而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库，本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
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nosql有很多种，主要看你事做什么用的，常用的两种redis和mongodb，
redis一般是用来做缓存的。
mongodb一般是用来取josn格式
NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：
1、数据模型比较简单；
2、需要灵活性更强的IT系统；
3、对数据库性能要求较高；
4、不需要高度的数据一致性；
5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。
顾名思义就是非关系型数据库，它的出现，就是为了解决关系型数据库存在的一些问题，可以用NoSQL来进行弥补，现在听得比较多的NoSQL数据库有Redis、MongoDB、HBase等。
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。
