歐賠資料庫分析

1. 彩票分析資料庫系統

你想要軟體啊

2. 數據分析資料庫有哪些常見類型

1、MySQL資料庫

定位：開源、多平台、關系型資料庫;

目前使用最廣泛、流行度最高的的開源資料庫。

功能：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據，有插件式存儲引擎，支持多種存儲引擎格式。

部署：用編譯安裝的方式，或者二進制包的方式，按照“安裝軟體-創建實例-庫表用戶初始化”，可以很快完成資料庫部署。

使用：使用標準的SQL語句進行資料庫管理，簡單SQL語句的並發和性能較好，對視圖、存儲過程、函數、觸發器等支持的不是太好。

2、SQL Server資料庫

定位：商業、Windows平台、關系型資料庫;

最早接觸、與微軟體系結合緊密的的商業資料庫，屬於“微軟技術體系”。

功能：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據

部署：在Windows平台，用圖形界面進行軟體安裝;

使用：在Windows平台，使用SQL Server Mangement Studio圖形界面進行安裝。

3. 如何分析資料庫

1、首先你要研究那個網站是幹啥的，涉及的行業，畢竟隔行如隔山嘛。
2、自己模擬他的資料庫，分析所有用到的數據，然後分類，然後根據1-4範式寫成庫。
3、對照自己的庫，看看那部分比較薄弱，從最弱的環節侵入。
4、你有空研究這些，不如研究破開網站，找到他的庫的用戶名和密碼，囧！

4. 一份難得的資料庫市場分析報告

目錄

- 資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型

- NoSQL資料庫的進一步分類

- OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭

- 資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL

- 開源資料庫 vs. 商業資料庫

- 資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商

最近由於時間原因我寫東西少了，在公眾號上也轉載過幾篇搞資料庫朋友的大作。按說我算是外行，沒資格在這個領域品頭論足，而當我看到下面這份報告時立即產生了學習的興趣，同時也想就能看懂的部分寫點心得體會分享給大家。

可能本文比較適合普及性閱讀，讓資料庫領域資深的朋友見笑了：）

資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型

首先是分類維度，上圖中的縱軸分類為Relational Database（關系型資料庫，RDBMS）和Nonrelational Database （非關系型資料庫，NoSQL），橫軸的分類為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照習慣我們先看關系型資料庫，左上角的交易型類別中包括大家熟悉的商業資料庫Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開源領域流行的MySQL（MariaDB是它的一個分支）、PostgreSQL，還有雲上面比較常見的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比較有意思的是，SAP HANA正好位於交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購了Sybase，盡管後者今天不夠風光了，而早年微軟的SQL Server都是來源於Sybase。Sybase的ASE資料庫和分析型Sybase IQ還是存在的。

右上角的分析型產品中包括幾款知名的列式數據倉庫Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來自互聯網巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至於Oracle Exadata一體機，它上面運行的也是Oracle資料庫，其最初設計用途是OLAP，而在後來發展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個跨界產品吧。

再來看非關系型資料庫，左下角的交易型產品中，有幾個我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已並購），Bigtable（來自Google，Hadoop中的HBase是它的開源實現）、Elasticsearch等。

顯然非關系型資料庫的分類要更加復雜，產品在應用中的差異化也比傳統關系型資料庫更大。Willian Blair很負責任地對它們給出了進一步的分類。

NoSQL資料庫的進一步分類

上面這個圖表應該說很清晰了。非關系型資料庫可以分為Document-based Store（基於文檔的存儲）、Key-Value Store（鍵值存儲）、Graph-based（圖資料庫）、Time Series（時序資料庫），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲）。

我們再來看下每個細分類別中的產品：

文檔存儲 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

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

圖資料庫 ：Neo4j等

時序資料庫 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型資料庫 ：支持上面不只一種類別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭

上面這個基於IDC數據的交易型資料庫市場份額共有3個分類，其中深藍色部分的關系型資料庫（RDBMS，在這里不統計數據挖掘/分析型資料庫）占據80%以上的市場。

Dynamic Database（DDMS，動態資料庫管理系統，同樣不統計Hadoop）就是我們前面聊的非關系型資料庫。這部分市場顯得小（但發展勢頭看好），我覺得與互聯網等大公司多採用開源+自研，而不買商業產品有關。

而遵循IDC的統計分類，在上圖灰色部分的「非關系型資料庫市場」其實另有定義，參見下面這段文字：

資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL

請注意，這里的關系型資料庫統計又包含了分析型產品。Oracle營收份額42%仍居第一，隨後排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。

代表非關系型資料庫的DDMS分類中（這里同樣加入Hadoop等），雲服務和新興廠商成為了主導，微軟應該是因為雲SQL Server的基礎而小幅領先於AWS，這2家一共占據超過50%的市場，接下來的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來13%）。

上面是IDC傳統分類中的「非關系型資料庫」，在這里IBM和CA等應該主要是針對大型機的產品，InterSystems有一款在國內醫療HIS系統中應用的Caché資料庫（以前也是運行在Power小機上比較多）。我就知道這些，餘下的就不瞎寫了。

開源資料庫 vs. 商業資料庫

按照流行度來看，開源資料庫從2013年到現在一直呈現增長，已經快要追上商業資料庫了。

商業產品在關系型資料庫的佔比仍然高達60.5%，而上表中從這列往左的分類都是開源占優：

Wide Cloumn：開源佔比81.8%；

時序資料庫：開源佔比80.7%；

文檔存儲：開源佔比80.0%；

Key-Value存儲：開源佔比72.2%；

圖資料庫：開源佔比68.4%；

搜索引擎：開源佔比65.3%

按照開源License的授權模式，上面這個三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬於GPL，在互聯網行業用戶較多；而PostgreSQL屬於BSD授權，國內有不少資料庫公司的產品就是基於Postgre哦。

資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商

前面在討論市場份額時，我提到過交易型資料庫的4個巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營。

隨著雲平台的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個陣營，在國外分析師的眼裡還沒有BAT，就像有的朋友所說，國內互聯網巨頭更多是自身業務導向的，在本土發展公有雲還有些優勢，短時間內將技術輸出到國外的難度應該還比較大。（當然我並不認為國內缺優秀的DBA和研發人才）

第三個陣容就是規模小一些，但比較專注的資料庫玩家。

接下來我再帶大家簡單過一下這前兩個陣容，看看具體的資料庫產品都有哪些。

甲骨文的產品，我相對熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機。

IBM DB2也是一個龐大的家族，除了傳統針對小型機、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機和for i的版本之外，如今也有了針對雲和數據挖掘的產品。記得抱枕大師對Informix的技術比較推崇，可惜這個產品發展似乎不太理想。

微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure雲上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開源資料庫。應該說他們是傳統軟體License+PaaS服務兩條腿走路的。

如今人們一提起SAP的資料庫就想起HANA，之前從Sybase收購來的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒有之前發展好了。

在雲服務提供商資料庫的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優勢，甚至把它移植到了Linux擁抱開源平台。關系型資料庫的創新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關系型特性），至於它們具體好在哪裡我就不裝內行了：）

非關系型資料庫則是Amazon全面開花，這與其雲計算業務發展早並且占據優勢有關。Google當年的三篇經典論文對業界影響深遠，Yahoo基於此開源的Hadoop有一段時間幾乎是大數據的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服務Google自身業務為主，畢竟GCP的規模比AWS要小多了。

最後這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經不是最新的數據，在這里列出只是給大家一個參考。該排行榜幾乎在每次更新時，都會有國內資料庫專家撰寫點評。

以上是我周末的學習筆記，班門弄斧，希望對大家有幫助。

參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

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

擴展閱讀：《 資料庫&存儲：互相最想知道的事 》

尊重知識，轉載時請保留全文。感謝您的閱讀和支持！

5. 愛波網網管死絕了嗎資料庫又不更新

著愛波網資料中心資料庫內容的不斷豐富、亞盤，除了基本的歐賠，以便更好的為彩民提供更精準的斷盤組單服務、指數字典、盤路走勢等常用查詢功能外、綜合數據分析等特色工具，本站先後推出了賠率小秘書、歐亞對照

通過對資料庫的索引,我們還為您准備了：
愛波網網管死絕了嗎資料庫又不更新

問：愛波網足球資料中心數據經常性不更新，網管都是吃閑飯的還是混蛋！這種...
答：隨著愛波網資料中心資料庫內容的不斷豐富，除了基本的歐賠、亞盤、歐亞對照、盤路走勢等常用查詢功能外，本站先後推出了賠率小秘書、指數字典、綜合數據分析等特色工具，以便更好的為彩民提供更精準的斷盤組單服務。

6. 墨西哥VS瑞典雙方歷史戰績數據對比分析

北京時間6月27日晚22：00，2018俄羅斯世界盃小組賽F組第三輪將開打，墨西哥在葉卡捷琳堡中央體育場對陣瑞典。在這場至關重要的小組賽中，北美勁旅墨西哥只需要一場平局即可確保小組第一，而瑞典被德國絕殺之後，他們則必須爭勝才有希望出線。這場比賽，必須取勝的瑞典需要的主動進攻，而主動攻出去的瑞典他們的表現又如何呢?此外，雙方進攻組織核心瓜爾達多與福斯貝里之間的PK也是這場比賽中的焦點所在。在這場比賽開始之前，博彩公司也對於這場比賽給出了他們的賠率，在此，搜狐體育也帶您一覽關於這場比賽的各大賠率，一起來看看吧。

近期走勢

墨西哥——進入2018年以來，墨西哥隊整體發揮平穩，取得了3勝1平2負的戰績，熱身賽中，他們1-0擊敗波黑，3-0擊敗冰島，0-0戰平威爾士，輸掉的兩場比賽分別是對陣克羅埃西亞和丹麥，特別是在最後一場熱身賽中，他們0-2不敵丹麥。讓球迷歡呼雀躍的是，墨西哥在首場比賽中以1-0的比分戰勝了無比強大的德國隊，小組賽次輪，墨西哥又以2-1的比分戰勝了韓國，兩戰皆勝的墨西哥小組出線的形勢可謂是一片大好。

球員得分方面，小豌豆埃爾南德斯與佩拉爾塔是最被看好的，他們在任何時間破門的賠率為1賠3，接下來是貝拉、洛薩諾、瑞典隊的馬庫斯-貝里以及墨西哥攻擊手希梅內斯，他們的賠率都在1陪4以內，其賠率分別為都為1賠3.4、3.4、3.4、3.5，與此同時，小豌豆埃爾南德斯與佩拉爾塔同樣是被看好是打破僵局的球員，他們的賠率為1賠6.5。在球員多次得分的賠率中，小豌豆埃爾南德斯與佩拉爾塔同樣是最被看好的，他們打進兩球以及以上的賠率為1賠13，打進3球及其以上的賠率為1賠67。

7. 分析資料庫系統的主要類型和代表產品

分析資料庫系統的主要類型為參考資料庫、源資料庫及混合型資料庫，代表產品分別為SCI、中國生物醫學文獻資料庫、IBM的DB29。
上述分類採用國際通用的分類方法，即分為參考資料庫、源資料庫及混合型資料庫。
參考資料庫指包含各種信息、數據或知識原始來源和屬性的資料庫。資料庫中的記錄是通過對信息、數據或知識的再加工和過濾(如編目、索引、要、分類等)所形成的二次文獻。參考資料庫主要包括書目資料庫、文摘資料庫、索引資料庫。