mysql与sqlserver的区别

mysql与sqlserver的区别

有以下几方面的区别：

1.支持类型不一样。

mysql支持enum以及set类型，不支持nchar和nvarchar，还有ntext类型。

而sql server不支持enum以及set类型。

2.递增语句不一样。

mysql的递增语句是AUTO_INCREMENT，而sql server的递增语句是identity。

3.默认值格式不一样。

sql server默认导出表创建语句的默认值表示为（（0）），而在mysql里面，不允许默认值带两个括号。

4.识别符号不同。

sql server的识别符号是[]，而mysql的识别符号是`。

mysql与sqlserver区别

MySQL和SQL Server是两种不同的关系型数据库管理系统，它们有以下区别：

1. 开发公司和授权协议：MySQL是由瑞典公司MySQL AB开发的，后来被甲骨文公司收购；而SQL Server是由微软公司开发的。MySQL使用了开源协议（GPL）和商业授权协议，而SQL Server则是商业软件，需要购买许可证才能使用。

2. 平台支持：MySQL可以在多种操作系统上运行，如Linux、Windows、macOS等；而SQL Server主要是在Windows平台上运行，尽管也提供了Linux版本。

3. 数据库大小限制：MySQL的数据库大小限制取决于所使用的存储引擎，但通常可以支持上百TB的数据量；而SQL Server Express版的数据库大小限制为10GB，标准版和企业版则没有大小限制。

4. 事务处理：MySQL和SQL Server都支持事务处理，但是MySQL默认使用的是MyISAM存储引擎，不支持事务处理，需要使用InnoDB等支持事务的存储引擎。

5. 数据类型：MySQL和SQL Server支持的数据类型略有不同，MySQL支持更多的数据类型，如ENUM、SET、YEAR等，而SQL Server则支持更多的日期和时间类型。

6. 查询语言：MySQL和SQL Server都支持SQL语言，但是有些SQL语法和函数在两个数据库中的实现方式不同。例如，SQL Server使用TOP关键字限制结果集的大小，而MySQL使用LIMIT。

总的来说，MySQL和SQL Server都是成熟的关系型数据库管理系统，各有优劣。如果您需要选择其中一种数据库系统，需要根据具体的需求和场景来进行选择。

请问mysql跟mysqlserver有什么区别

mysql跟mysql server 据我的理解 是一个东东。。

那mysql和sqlserver是不是一个？

这个就绝对不是一个了。前者是 自由软件，即免费的。后者就是Microsoft的数据库了。

性质是一样的都是关系型数据库。

mysql和hdfs区别

MySQL和HDFS是两种用于不同目的的数据存储和管理系统，它们在数据存储方式、数据处理方式以及数据可靠性等方面都有不同。

数据存储方式：MySQL是一种关系型数据库，用于存储结构化数据，可以将数据以表格的形式存储，并且每个表格之间的关系可以通过主键和外键建立。而HDFS是一种分布式文件系统，被广泛用于存储大量的半结构化和非结构化数据。它将数据分散存储在多个节点上，这些节点可以位于不同的机器或服务器上。

数据处理方式：MySQL支持使用SQL语言进行数据的查询、插入、更新和删除等操作，非常适合处理结构化数据和中小规模的数据。而HDFS则是为处理大数据而设计的，通过MapReduce算法将大数据集分解为多个小数据块，然后分发给不同的节点进行处理。这使得它非常适合处理大规模的半结构化和非结构化数据。

数据可靠性：MySQL具有完整性和可靠性，遵循ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）规则，这意味着它可以确保数据的完整性和一致性，即使在系统故障的情况下也能保持数据的可靠性。而HDFS也具有高可靠性和高可扩展性，它通过在多个节点上存储数据的多个副本，来保护数据的可靠性和容错性。

数据规模和处理速度：MySQL一般是用于处理小到中等规模的数据，对于大规模数据的处理速度可能无法满足需要。而HDFS则是专为大数据处理设计的，可以处理PB级别及以上的数据，对于大规模数据的处理速度较快。

适用场景：MySQL是关系型数据库，广泛应用于Web应用程序和各种软件系统中。它支持多种数据类型，如整数、字符串、日期、时间、货币等，使用SQL语言进行操作，因此对于需要使用关系型数据库的场景（例如电商网站、社交网站等），MySQL是一个非常好的选择。而HDFS则被广泛应用于大数据分析和处理领域，例如Hadoop生态圈中的各种数据处理技术，如MapReduce和Hive等都可以使用HDFS进行数据存储。对于需要进行大数据处理的场景（例如金融风控、市场分析等），HDFS是一个很好的选择。

总的来说，MySQL和HDFS都有其独特的优点和适用场景。MySQL适合处理结构化数据、中小规模数据以及需要使用关系型数据库的场景；而HDFS则更适合处理大规模的半结构化和非结构化数据、大数据场景以及需要进行分布式存储和处理的场景。在选择使用哪种存储方式时，需要根据实际需求和场景来决定。