欧赔数据库分析

1. 彩票分析数据库系统

你想要软件啊

2. 数据分析数据库有哪些常见类型

1、MySQL数据库

定位：开源、多平台、关系型数据库;

目前使用最广泛、流行度最高的的开源数据库。

功能：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据，有插件式存储引擎，支持多种存储引擎格式。

部署：用编译安装的方式，或者二进制包的方式，按照“安装软件-创建实例-库表用户初始化”，可以很快完成数据库部署。

使用：使用标准的SQL语句进行数据库管理，简单SQL语句的并发和性能较好，对视图、存储过程、函数、触发器等支持的不是太好。

2、SQL Server数据库

定位：商业、Windows平台、关系型数据库;

最早接触、与微软体系结合紧密的的商业数据库，属于“微软技术体系”。

功能：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据

部署：在Windows平台，用图形界面进行软件安装;

使用：在Windows平台，使用SQL Server Mangement Studio图形界面进行安装。

3. 如何分析数据库

1、首先你要研究那个网站是干啥的，涉及的行业，毕竟隔行如隔山嘛。
2、自己模拟他的数据库，分析所有用到的数据，然后分类，然后根据1-4范式写成库。
3、对照自己的库，看看那部分比较薄弱，从最弱的环节侵入。
4、你有空研究这些，不如研究破开网站，找到他的库的用户名和密码，囧！

4. 一份难得的数据库市场分析报告

目录

- 数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

- NoSQL数据库的进一步分类

- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

- 数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

- 开源数据库 vs. 商业数据库

- 数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）

数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database （非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。

再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。

显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

NoSQL数据库的进一步分类

上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。

我们再来看下每个细分类别中的产品：

文档存储 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存储 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

图数据库 ：Neo4j等

时序数据库 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型数据库 ：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。

Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。

而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：

数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。

开源数据库 vs. 商业数据库

按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：

Wide Cloumn：开源占比81.8%；

时序数据库：开源占比80.7%；

文档存储：开源占比80.0%；

Key-Value存储：开源占比72.2%；

图数据库：开源占比68.4%；

搜索引擎：开源占比65.3%

按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。

随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）

第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。

接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。

甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。

微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。

在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）

非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。

以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。

参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

扩展阅读：《 数据库&存储：互相最想知道的事 》

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5. 爱波网网管死绝了吗数据库又不更新

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6. 墨西哥VS瑞典双方历史战绩数据对比分析

北京时间6月27日晚22：00，2018俄罗斯世界杯小组赛F组第三轮将开打，墨西哥在叶卡捷琳堡中央体育场对阵瑞典。在这场至关重要的小组赛中，北美劲旅墨西哥只需要一场平局即可确保小组第一，而瑞典被德国绝杀之后，他们则必须争胜才有希望出线。这场比赛，必须取胜的瑞典需要的主动进攻，而主动攻出去的瑞典他们的表现又如何呢?此外，双方进攻组织核心瓜尔达多与福斯贝里之间的PK也是这场比赛中的焦点所在。在这场比赛开始之前，博彩公司也对于这场比赛给出了他们的赔率，在此，搜狐体育也带您一览关于这场比赛的各大赔率，一起来看看吧。

近期走势

墨西哥——进入2018年以来，墨西哥队整体发挥平稳，取得了3胜1平2负的战绩，热身赛中，他们1-0击败波黑，3-0击败冰岛，0-0战平威尔士，输掉的两场比赛分别是对阵克罗地亚和丹麦，特别是在最后一场热身赛中，他们0-2不敌丹麦。让球迷欢呼雀跃的是，墨西哥在首场比赛中以1-0的比分战胜了无比强大的德国队，小组赛次轮，墨西哥又以2-1的比分战胜了韩国，两战皆胜的墨西哥小组出线的形势可谓是一片大好。

球员得分方面，小豌豆埃尔南德斯与佩拉尔塔是最被看好的，他们在任何时间破门的赔率为1赔3，接下来是贝拉、洛萨诺、瑞典队的马库斯-贝里以及墨西哥攻击手希梅内斯，他们的赔率都在1陪4以内，其赔率分别为都为1赔3.4、3.4、3.4、3.5，与此同时，小豌豆埃尔南德斯与佩拉尔塔同样是被看好是打破僵局的球员，他们的赔率为1赔6.5。在球员多次得分的赔率中，小豌豆埃尔南德斯与佩拉尔塔同样是最被看好的，他们打进两球以及以上的赔率为1赔13，打进3球及其以上的赔率为1赔67。

7. 分析数据库系统的主要类型和代表产品

分析数据库系统的主要类型为参考数据库、源数据库及混合型数据库，代表产品分别为SCI、中国生物医学文献数据库、IBM的DB29。
上述分类采用国际通用的分类方法，即分为参考数据库、源数据库及混合型数据库。
参考数据库指包含各种信息、数据或知识原始来源和属性的数据库。数据库中的记录是通过对信息、数据或知识的再加工和过滤(如编目、索引、要、分类等)所形成的二次文献。参考数据库主要包括书目数据库、文摘数据库、索引数据库。