⑴ 數據多的時候為什麼要使用redis而不用mysql
通常來說，當數據多、並發量大的時候，架構中可以引入Redis，幫助提升架構的整體性能，減少Mysql(或其他資料庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
因為Redis的性能十分優越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，並孫唯高且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高並發的場景下數據的安全和一致性，所以它經常用於兩個場景：
緩存
判斷數據是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經常查詢么？命中率如何？寫操作多麼？數據大小？
我們經常採用這樣的方式將數據刷到Redis中：查詢的請求過來，現在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢資料庫拿到數據，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數據；不過要注意【緩存穿透】的問題。
緩存的刷新會比較復雜，通常是修改完資料庫之後，還需要對Redis中的數據進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務，或最終的事務一致性。
高速讀寫
常見的就是計數器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在資料庫裡面update一次。
高並發的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內，有數萬級的請求達到伺服器，如果使用資料庫的話，很可能在這一瞬間造成資料庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數量的時候，多餘的請求就會被限流）。
這種高並發的場景，是當請求達到伺服器的時候，直接山或在Redis上讀寫，請求不會訪問到資料庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數據批量寫到資料庫中。
所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）資料庫的壓力，兩者不是替代的關系 。
我將持續分享java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解，希望能得到你的關注。
Redis和MySQL的應用場景是不同的。
通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。
因為Redis是一種非關系型資料庫（NoSQL），而MySQL是一種關系型資料庫。
和Redis同類的資料庫還有MongoDB和Memchache（其實並沒有持久化數據）
那關系型資料庫現在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。
我們先來了解一下關系型資料庫和非關系型資料庫的區別吧。
1.存儲方式關系型資料庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql資料庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。
2.存儲結構關系型資料庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql資料庫基於動態結構，使用與非結構化數據。因為Nosql資料庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。
3.存儲規范關系型資料庫的數據存儲為了更高的規范性，把數據分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重復。單個資料庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便於讀寫
4.存儲擴展這可能是兩者之間最大的區別，關系型資料庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql資料庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通資料庫則尺伺服器來分擔負載。
5.查詢方式關系型資料庫通過結構化查詢語言來操作資料庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持資料庫CURD操作的功能非常強大，是業界的標准用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數據，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關系型資料庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型資料庫使用預定義優化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。
6.事務關系型資料庫遵循ACID規則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql資料庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由於關系型資料庫的數據強一致性，所以對事務的支持很好。關系型資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。而Nosql資料庫是在CAP（一致性、可用性、分區容忍度）中任選兩項，因為基於節點的分布式系統中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是並不是Nosql的閃光點。
7.性能關系型資料庫為了維護數據的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高並發讀寫性能非常差，面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，並且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對於數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。
8.授權方式大多數的關系型資料庫都是付費的並且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應用的場景最多），而Nosql資料庫通常都是開源的。
所以，在實際的應用環境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業務過程中的數據，因為這些數據之間的關系比較復雜，我們常常會需要在查詢一個表的數據時候，將其他關系表的數據查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數據。
查詢某個商品的銷售數據，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。
而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實並不能滿足我們的需要。
即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。
但，對於某些沒有關聯少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統的並發能力。
例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的欄位，但是我們並不想MySQL的資料庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統的效率。
所以，對於這樣的數據，且有沒有什麼復雜邏輯關系（就只是隸屬於SKU）的數據，我們就可以放在Redis裡面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的並發能力就能夠提高了。
個人覺得應該站出來更正一下，相反的數據量大，更不應該用redis。
因為redis是內存型資料庫啊，是放在內存里的。
設想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那麼你需要100G以上的內存！
使用場景Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數據，或者具有過期的cache。
例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。
總之，沒有見過哪個大公司數據量大了，換掉mysql用redis的。
題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優化。
BAT里越來越多的項目組已經採用了redis+MySQL的架構來開發平台工具。
如題主所說，當數據多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的欄位包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經遇到過一張包含10個欄位的表，1800萬+條數據，當某種場景下，我們不得不根據一個未加索引的欄位進行精確查詢的時候，單條sql語句的執行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多麼低下。
我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數據量，我們也不敢貿然加索引，因為一旦資料庫hang住，期間的所有資料庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發過來的，很有可能導致服務發生分鍾級別的超時不響應。
經過一番調研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數據查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務等優勢，我們把經常讀取，而不經常改動的數據放入redis中，伺服器讀取這類數據的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。
然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數據持久層，主要原因是使用redis做數據落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數據備份/落盤，這對於單線程的它來說，勢必會因「分心」而影響效率，結果得不償失。
樓主你好，首先糾正下，數據多並不是一定就用Redis，Redis歸屬於NoSQL資料庫中，其特點擁有高性能讀寫數據速度，主要解決業務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優點。（ 關於Redis詳細了解參見我近期文章：https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ ）
讀寫異常快
Redis非常快，每秒可執行大約10萬次的讀寫速度。
Redis支持豐富的數據類型，有二進制字元串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數據類型來處理解決。
原子性Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端並發訪問，Redis伺服器能接收更新的值。
豐富實用工具 支持異機主從復制Redis支持主從復制的配置，它可以實現主伺服器的完全拷貝。
以上為開發者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產環境中企業都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取捨。 如緩存——熱數據、計數器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數據處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對於嚴謹的數據准確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型資料庫依然不可替。
web應用中一般採用MySQL+Redis的方式，web應用每次先訪問Redis，如果沒有找到數據，才去訪問MySQL。
本質區別1、mysql：數據放在磁碟 redis：數據放在內存。
首先要知道mysql存儲在磁碟里，redis存儲在內存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。
使用場景區別1、mysql支持sql查詢，可以實現一些關聯的查詢以及統計；
2、redis對內存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數據都放在redis；
3、mysql偏向於存數據，redis偏向於快速取數據，但redis查詢復雜的表關系時不如mysql，所以可以把熱門的數據放redis，mysql存基本數據。
mysql的運行機制mysql作為持久化存儲的關系型資料庫，相對薄弱的地方在於每次請求訪問資料庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問資料庫。第一：會在反復鏈接資料庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復地訪問資料庫也會導致資料庫的負載過高，那麼此時緩存的概念就衍生了出來。
Redis持久化由於Redis的數據都存放在內存中，如果沒有配置持久化，redis重啟後數據就全丟失了，於是需要開啟redis的持久化功能，將數據保存到磁碟上，當redis重啟後，可以從磁碟中恢復數據。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內存中的資料庫記錄定時mp到磁碟上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日誌以追加的方式寫入文件）。
redis是放在內存的~！
數據量多少絕對不是選擇redis和mysql的准則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬體(即你有沒有那麼多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數據讀取的快慢可能是選擇的標准之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬碟，做持久化存儲，而redis存儲在內存中做緩存提升效率。
關系型資料庫是必不可少的，因為只有關系型資料庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數據會頻繁的查詢，那麼就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決並發性能問題的其中一個手段
⑵ 哪位高手可以推薦幾款通用的資料庫管理工具
1、MySQL Workbench
MySQL Workbench是一款專為MySQL設計的ER/資料庫建模工具。它是著名的資料庫設計工具DBDesigner4的繼任者。你可以用MySQL Workbench設計和創建新的資料庫圖示，建立資料庫文檔，以及進行復雜的MySQL 遷移
MySQL Workbench是下一代的可視化資料庫設計、管理的工具，它同時有開源和商業化的兩個版本。該軟體支持Windows和linux系統，下面是一些該軟體運行的界面截圖：
2、資料庫管理工具 Navicat Lite
NavicatTM是一套快速、可靠並價格相宜的資料庫管理工具，大可使用來簡化資料庫的管理及降低系統管理成本。它的設計符合資料庫管理員、開發人員及中小企業的需求。 Navicat是以直覺化的使用者圖形介面所而建的，讓你可以以安全且簡單的方式建立、組織、存取並共用資訊。
界面如下圖所示：
Navicat 提供商業版Navicat Premium 和免費的版本 Navicat Lite 。免費版本的功能已經足夠強大了。
Navicat 支持的資料庫包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQL Server 等。
3、開源ETL工具Kettle
Kettle是一款國外開源的etl工具，純java編寫，綠色無需安裝，數據抽取高效穩定(數據遷移工具)。Kettle中有兩種腳本文件，transformation和job，transformation完成針對數據的基礎轉換，job則完成整個工作流的控制。
·授權協議：LGPL
·開發語言： Java
·操作系統： 跨平台
4、Eclipse SQLExplorer
SQLExplorer是Eclipse集成開發環境的一種插件，它可以被用來從Eclipse連接到一個資料庫。
SQLExplorer插件提供了一個使用SQL語句訪問資料庫的圖形用戶介面（GUI）。通過使用SQLExplorer，你能夠顯示表格、表格結構和表格中的數據，以及提取、添加、更新或刪除表格數據。
SQLExplorer同樣能夠生成SQL腳本來創建和查詢表格。所以，與命令行客戶端相比，使用SQLExplorer可能是更優越的選擇，下圖是運行中的界面，很好很強大。
l授權協議： 未知
l開發語言： Java
l操作系統： 跨平台
5、MySQL管理工具phpMyAdmin
phpMyAdmin是一個非常受歡迎的基於web的MySQL資料庫管理工具。它能夠創建和刪除資料庫，創建/刪除/修改表格,刪除/編輯/新增欄位，執行SQL腳本等。
l授權協議：GPL
l開發語言：PHP
l操作系統：跨平台
6、Mongodb 管理工具Mongodb Studio
Mongodb是一款性能優良，功能豐富的文檔型非關系型資料庫。由於該資料庫是開源項目並且還在不斷更新中，目前為止在任何平台上都不能找到功能相對完整的客戶端資料庫管理工具。而越來越多的項目中使用了Mongodb，使得管理起來十分麻煩.如果點點滑鼠就搞定了.那該有多好。
基於如上背景，我們製作了此MongoDB管理工具，在DBA/開發/管理員三個維度提供一定層次的管理功能。
Mongodb Management Studio功能如下:
l伺服器管理功能
添加伺服器,刪除伺服器
l伺服器,資料庫,表,列,索引,樹形顯示和狀態信息查看
l查詢分析器功能.
支持select,insert,Delete,update
支持自定義分頁函 數 $rowid(1,5)查詢第一條到第五條,需放在select後面.
l索引管理功能
支持列名的顯示,索引的創建,查看,刪除.
l資料庫Profile管理.
可以設置Profile開關,查看Profile信息.自定義分頁大小.
lmaster/slave信息顯示
7、MySQL監控小工具mycheckpoint
mycheckpoint是一個開源的 MySQL監控工具，主要用來監控數據。通過視圖方式提供監控數據報表。mycheckpoint支持以獨立的Web伺服器來運行。
例如：SELECTinnodb_read_hit_percent, DML FROM sv_report_chart_sample;
查看詳細報表示例。
安裝手冊：http://code.openark.org/forge/mycheckpoint/documentation/installation
8、SQL SERVER 資料庫發布向導
Microsoft SQL Server DatabasePublishing Wizard (微軟SQLServer資料庫發布向導) 是微軟發布的一個開源工具，使用該工具可以幫你將SQLSERVER 資料庫導出成一個 SQL腳本，類似 MySQL 的 mysqlmp工具。
官方說明：SQLServer資料庫發布向導提供了一種將資料庫發布到 T-SQL 腳本或者直接發布到支持宿主服務提供程序的方法。
9、Eclipse 的Oracle插件jOra
jOra是一個為 Oracle開發者和管理員提供的 Eclipse 插件，可輕松的對Oracle進行開發和管理。
安裝地址：http://jora.luenasoft.de/updatesite
插件截圖
l授權協議：免費，非開源
l開發語言：Java
l操作系統：跨平台
10、免費PostgreSQL監控工具pgwatch
pgwatch 是一個簡單易用的PostgreSQL的監控工具，支持PostgreSQL 9.0 以及更新的版本。
主要特性：
- 配置簡單
- 大量的監控圖表
- 快速系統檢查面板
- 自動收集統計信息
- 互動式的 Flash 圖表
- 集成 SQL worksheet
l授權協議： Artistic
l開發語言：PHP
l操作系統： Linux
11、MySQL Browser
MySQL的客戶端工具MySQL Browser的優點是簡單，及其的簡單，安裝之後能夠立刻上手，馬上就能使用的那種，布局也很簡陋，功能也很簡陋，簡單使用沒有問題，尤其是剛開始學習mysql的同學，可以嘗試一下。
·授權協議：未知
·操作系統： Windows
12、MySQL客戶端軟體HeidiSQL
HeidiSQL是一個功能非常強大的 MySQL 客戶端軟體，採用Delphi 開發，支持 Windows 操作系統。
l授權協議：GPL
l開發語言：Delphi/Pascal
l操作系統： Windows
13、SQLite管理工具SQLiteStudio
SQLiteStudio 是一個跨平台的 SQLite資料庫的管理工具，採用 Tcl語言開發。
l授權協議：未知
l操作系統：跨平台
14、SQL客戶端工具SQLyog
SQLyog 是一個易於使用的、快速而簡潔的圖形化管理MYSQL資料庫的工具，它能夠在任何地點有效地管理你的資料庫。
功能：
l快速備份和恢復數據；
l以GRID/ TEXT格式顯示結果；
l支持客戶端挑選、過濾數據；
l批量執行很大的SQL腳本文件；
l快速執行多重查詢並能夠返回每頁超過1000條的記錄集，而這種操作是直接生成在內存中的；
l程序本身非常短小精悍！壓縮後只有348 KB ；
l完全使用MySQLC APIs程序介面；
l以直觀的表格界面建立或編輯數據表；
l以直觀的表格界面編輯數據；
l進行索引管理；
l創建或刪除資料庫；
l操縱資料庫的各種許可權：庫、表、欄位；
l編輯BLOB類型的欄位，支持Bitmap/GIF/JPEG格式；
l輸出數據表結構/數據為SQL腳本；
l支持輸入/輸出數據為CSV文件；
l可以輸出資料庫清單為HTML文件；
l為所有操作建立日誌；
l個人收藏管理操作語句；
l支持語法加亮顯示；
l可以保存記錄集為CSV、HTML、XML格式的文件；
l21、99% 的操作都可以通過快捷鍵完成；
l支持對數據表的各種高級屬性修改；
l查看數據伺服器的各種狀態、參數等；
l支持更改數據表類型為ISAM, MYISAM, MERGE, HEAP, InnoDB, BDB；
l刷新數據伺服器、日誌、許可權、表格等；
l診斷數據表：檢查、壓縮、修補、分析。
l授權協議：GPLv2
l開發語言：C/C++
l操作系統： Windows
15、數據挖掘工具RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
功能和特點
l免費提供數據挖掘技術和庫；
l100%用Java代碼（可運行在操作系統）；
l數據挖掘過程簡單，強大和直觀；
l內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程；
l可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程；
l多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據；
l圖形用戶界面的互動原型；
l命令行（批處理模式）自動大規模應用；
lJava API（應用編程介面）；
l簡單的插件和推廣機制；
l強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模；
l400多個數據挖掘運營商支持；
l耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。
l授權協議：未知
l開發語言：Java
l操作系統：跨平台
16、Oracle 資料庫開發工具Oracle SQL Developer
Oracle SQL Developer 是一個免費非開源的用以開發資料庫應用程序的圖形化工具，使用SQLDeveloper 可以瀏覽資料庫對象、運行 SQL 語句和腳本、編輯和調試 PL/SQL語句。另外還可以創建執行和保存報表。該工具可以連接任何 Oracle 9.2.0.1 或者以上版本的 Oracle 資料庫，支持Windows、Linux 和 Mac OS X 系統。
·授權協議：免費，非開源
·開發語言：Java
·操作系統：Windows Linux MacOS
17、EMS SQL Manager for MySQL
EMS SQL Manager for MySQL是一款高性能MySQL資料庫伺服器系統的管理和開發工具。它支持從MySQL 3.23到6.0的任一版本，並支持最新版本的MySQL的特點，包括：查看、存儲規程和函數、InnoDB外部鍵字和其他特點。它提供了大量工具以滿足富有經驗的用戶的所有要求。添加了精心設計的操作向導系統，以及SQL Manager for MySQL那富有藝術感的圖形用戶界面，即使新手也可以不會為如何使用而感到困擾。
l授權協議：商業軟體
l開發語言：C/C++
l操作系統： Windows
18、資料庫管理工具CoolSQL
CoolSQL是一個資料庫客戶端管理工具。
·支持大部分資料庫包括：DB2、oracle、mysql、MS SQL Server、Derby、HSQL、Informix、Sybase、PostgresSQL等。
·為用戶提供友好和漂亮UI，其整體框架由視圖組成類似於Eclipse。支持直接修改SQL查詢結果。
·支持將表格數據導出成文本文件，EXCEL和HTML。
·擁有一個支持SQL語法著色顯示，智能提示，文本編輯和查找的SQL編輯器。
·能夠展示資料庫大部分元數據包括：版本，數據類型、函數，連接信息等。
·支持導出數據對象信息包括對象數據（INSERT SQL語句），生成創建/刪除腳本（create script/drop script）。
·所有SQL腳本都可以以批量的模式執行。
·能夠搜索所有數據包括資料庫列，表/視圖和其他表格型。
·支持i18n，當前提供兩種語言（中文和英文）。
·提供收藏功能，管理由用戶收集的文本信息。
·支持通過插件擴展其功能。
ll 授權協議：未知
l開發語言：Java
l操作系統：跨平台
19、SQLite Manager
這是一款方便firefox對任何SQLite資料庫操作的擴展。使用這款擴展，可以在firefox下很容易的創建表格、建立索引、瀏覽搜索等操作。此外它還具有一個語法檢查功能的下拉式菜單，從而保證用戶的操作不會出錯。
20、MySQL GUI Tools
這是MySQL官方專業的資料庫管理工具，同時支持多種操作系統。該工具包括下面三個產品：
·MySQL Administrator 1.2
·MySQL Query Browser 1.2
·MySQL MigrationToolkit 1.1
21、SQL客戶端管理工具SQuirreL SQL Client
SQuirreL SQL Client是一個SQL客戶端管理工具。它允許你查看一個兼容JDBC的資料庫的結構，瀏覽表格中的數據，運行SQL命令, 可連接的資料庫有ORCAL,MS SQLSERVER, DB2 等, 它還允許用戶安裝和創建用於補充應用程序基本功能的插件。
功能和特點：
l柱狀圖顯示對像；
l自動完成；
l語句提示；
l標記；
l自動糾正；
l編輯查詢結果；
l關系圖；
l分頁列印。
l授權協議：未知
l語言：Java
l操作系統：跨平台
22、Tomcat管理工具EasyTomcat
EasyTomcat是一個用來幫助簡化 Tomcat和 MySQL管理的系統，你可以啟動、停止和配置Tomcat和MySQL伺服器，同時也提供了監控的功能。
l授權協議：未知
l開發語言：Java
l操作系統：跨平台
23、SQL Server管理工具sqlBuddy
SqlBuddy是C#編寫的一款用於Microsoft SQLServer和MSDE的開源工具，使用它可以很容易的編寫SQL腳本。SqlBuddy提供的功能和查詢分析器的目的有些微不同，它傾向於幫助使用者編寫SQL。
l授權協議：未知
l開發語言：C#
l操作系統： Windows
24、資料庫開發工具GSQL
GSQL 是 Gnome 下的一個集成資料庫開發工具。資料庫結構顯示在下圖左邊的樹狀結構中，支持SQL的語法著色。
l授權協議：未知
l操作系統：Linux
25、SQLite資料庫管理SQLiteSpy
sqlitespy是一個快速和緊湊的資料庫SQLite的GUI管理軟體 。它的圖形用戶界面使得它很容易探討，分析和操縱sqlite3資料庫。
l授權協議：未知
l開發語言：Delphi/Pascal
l操作系統：Windows
26、資料庫開發工具Aqua Data Studio
Aqua DataStudio 是一個為資料庫開發人員准備的集成開發環境，可以對資料庫做查詢、管理，提供大量的資料庫工具，例如資料庫比較、源碼控制等，目前支持的資料庫包括：Oracle, DB2iSeries, DB2 LUW, MS SQL Server, Sybase ASE, Sybase Anywhere, Sybase IQ, Informix,PostgreSQL, MySQL, Apache Derby, JDBC, and ODBC.
l授權協議：未知
l開發語言：C/C++
l操作系統：跨平台
27、MySQL 架構管理工具MySQL MMM
MySQL Master-Master 架構常被用在 SQLquery 相依性低的情況，像是 counter常使用的INSERT INTO ... ON DUPLICATEKEY UPDATE a = a + 1不會因為out-of-order而造成問題。而 MySQL MMM算是其中一套寫得比較好的 MySQLMaster-Master架構管理工具。
l授權協議：未知
l開發語言：Python
l操作系統： Linux
28、MySQL Client
MySQL的客戶端工具，主界面如下：
l授權協議：未知
l操作系統：Windows
⑶ MongoDB 是什麼看完你就知道了
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1.MongoDB是什麼？用一句話總結
MongoDB是一款為web應用程序和互聯網基礎設施設計的資料庫管理系統。沒錯MongoDB就是資料庫，是NoSQL類型的資料庫。
（1）MongoDB提出的是文檔、集合的概念，使用BSON（類jsON）作為其數據模型結構，其結構是面向對象的而不是二維表，存儲一個用戶在MongoDB中是這樣子的。
使用這樣的數據模型，使得MongoDB能在生產環境中提供高讀寫的能力，吞吐量較於mysql等SQL資料庫大大增強。
（2）易伸縮，自動故障轉移。易伸縮指的是提供了分片能力，能對數據集進行分片，數據的存儲壓力分攤給多台伺服器。自動故障轉移是副本集的概念，MongoDB能檢測主節點是否存活，當失活時能自動提升從節點為主節點，達到故障轉移。
（3）數據模型因為是面向對象的，所以可以表示豐富的、有層級的數據結構，比如博客系統中能把「評論」直接懟到「文章「的文檔中，而不必像myqsl一樣創建三張表來描述這樣的關系。
3.主要特性
（1）文檔數據類型
SQL類型的資料庫是正規化的，可以通過主鍵或者外鍵的約束保證數據的完整性與唯一性，所以SQL類型的資料庫常用於對數據完整性較高的系統。MongoDB在這一方面是不如SQL類型的資料庫，且MongoDB沒有固定的Schema，正因為MongoDB少了一些這樣的約束條件，可以讓數據的存儲數據結構更靈活，存儲速度更加快。 （2）即時查詢能力
MongoDB保留了關系型資料庫即時查詢的能力，保留了索引（底層是基於B tree）的能力。這一點汲取了關系型資料庫的優點，相比於同類型的NoSQL redis 並沒有上述的能力。 （3）復制能力
MongoDB自身提供了副本集能將數據分布在多台機器上實現冗餘，目的是可以提供自動故障轉移、擴展讀能力。 （4）速度與持久性
MongoDB的驅動實現一個寫入語義 fire and forget ，即通過驅動調用寫入時，可以立即得到返回得到成功的結果（即使是報錯），這樣讓寫入的速度更加快，當然會有一定的不安全性，完全依賴網路。
MongoDB提供了Journaling日誌的概念，實際上像mysql的bin-log日誌，當需要插入的時候會先往日誌裡面寫入記錄，再完成實際的數據操作，這樣如果出現停電，進程突然中斷的情況，可以保障數據不會錯誤，可以通過修復功能讀取Journaling日誌進行修復。
（5）數據擴展
MongoDB使用分片技術對數據進行擴展，MongoDB能自動分片、自動轉移分片裡面的數據塊，讓每一個伺服器裡面存儲的數據都是一樣大小。
MongoDB核心伺服器主要是通過mongod程序啟動的，而且在啟動時不需對MongoDB使用的內存進行配置，因為其設計哲學是內存管理最好是交給操作系統，缺少內存配置是MongoDB的設計亮點，另外，還可通過mongos路由伺服器使用分片功能。
MongoDB的主要客戶端是可以交互的js shell 通過mongo啟動，使用js shell能使用js直接與MongoDB進行交流，像使用sql語句查詢mysql數據一樣使用js語法查詢MongoDB的數據，另外還提供了各種語言的驅動包，方便各種語言的接入。
mongomp和mongorestore,備份和恢復資料庫的標准工具。輸出BSON格式，遷移資料庫。
mongoexport和mongoimport，用來導入導出JSON、CSV和TSV數據，數據需要支持多格式時有用。mongoimport還能用與大數據集的初始導入，但是在導入前順便還要注意一下，為了能充分利用好mongoDB通常需要對數據模型做一些調整。
mongosniff,網路嗅探工具，用來觀察發送到資料庫的操作。基本就是把網路上傳輸的BSON轉換為易於人們閱讀的shell語句。
因此，可以總結得到，MongoDB結合鍵值存儲和關系資料庫的最好特性。因為簡單，所以數據極快，而且相對容易伸縮還提供復雜查詢機制的資料庫。MongoDB需要跑在64位的伺服器上面，且最好單獨部署，因為是資料庫，所以也需要對其進行熱備、冷備處理。
因為本篇文章不是API手冊，所有這里對shell的使用也是基礎的介紹什麼功能可以用什麼語句，主要是為了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具體的MongoDB shell語法可以查閱官方文檔。
創建資料庫並不是必須的操作，資料庫與集合只有在第一次插入文檔時才會被創建，與對數據的動態處理方式是一致的。簡化並加速開發過程，而且有利於動態分配命名空間。如果擔心資料庫或集合被意外創建，可以開啟嚴格模式。
以上的命令只是簡單實例，假設如果你之前沒有學習過任何資料庫語法，同時開始學sql查詢語法和MongoDB 查詢語法，你會發現哪一個更簡單呢？如果你使用的是java驅動去操作MongoDB，你會發現任何的查詢都像Hibernate提供出來的查詢方式一樣，只要構建好一個查詢條件對象，便能輕松查詢（接下來會給出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成沒問題，也正因為這樣簡潔，完善的查詢機制，深深的愛上了MongoDB。
使用java驅動鏈接MongoDB是一件非常簡單的事情，簡單的引用，簡單的做增刪改查。在使用完java驅動後我才發現spring 對MongoDB 的封裝還不如官方自身提供出來的東西好用，下面簡單的展示一下使用。
這里只舉例了簡單的鏈接與簡單的MongoDB操作，可見其操作的容易性。使用驅動時是基於TCP套接字與MongoDB進行通信的，如果查詢結果較多，恰好無法全部放進第一伺服器中，將會向伺服器發送一個getmore指令獲取下一批查詢結果。
插入數據到伺服器時間，不會等待伺服器的響應，驅動會假設寫入是成功的，實際是使用客戶端生成對象id，但是該行為可以通過配置配置，可以通過安全模式開啟，安全模式可以校驗伺服器端插入的錯誤。
要清楚了解MongoDB的基本數據單元。在關系型資料庫中有帶列和行的數據表。而MongoDB數據的基本單元是BSON文檔，在鍵值中有指向不定類型值的鍵，MongoDB擁有即時查詢，但不支持聯結操作，簡單的鍵值存儲只能根據單個鍵來獲取值，不支持事務，但支持多種原子更新操作。
如讀寫比是怎樣的，需要何種查詢，數據是如何更新的，會不會存在什麼並發問題，數據結構化的程度是要求高還是低。系統本身的需求決定mysql還是MongoDB。
在關於schema 的設計中要注意一些原則，比如：
資料庫是集合的邏輯與物理分組，MongoDB沒有提供創建資料庫的語法，只有在插入集合時，資料庫才開始建立。創建資料庫後會在磁碟分配一組數據文件，所有集合、索引和資料庫的其他元數據都保存在這些文件中，查閱資料庫使用磁碟狀態可通過。
集合是結構上或概念上相似得文檔的容器，集合的名稱可以包含數字、字母或 . 符號，但必須以字母或數字開頭，完全。
限定集合名不能超過128個字元，實際上 . 符號在集合中很有用，能提供某種虛擬命名空間，這是一種組織上的原則，和其他集合是一視同仁的。在集合中可以使用。
其次是鍵值，在MongoDB裡面所有的字元串都是UTF-8類型。數字類型包括double、int、long。日期類型都是UTC格式，所以在MongoDB裡面看到的時間會比北京時間慢8小時。整個文檔大小會限制在16m以內，因為這樣可以防止創建難看的數據類型，且小文檔可以提升性能，批量插入文檔理想數字范圍是10~200，大小不能超過16MB。
（2）解析查詢時MongoDB通過最優計劃選擇一個索引進行查詢，當沒有最適合索引時，會先不同的使用各個索引進行查詢，最終選出一個最優索引做查詢
（3）如果有一個a-b的復合索引，那麼僅針對a的索引是冗餘的
（4）復合索引里的鍵的順序是很重要的
（2）復合索引
（3）唯一性索引
（4）稀疏索引
如索引的欄位會出現的值，或是大量文檔都不包含被索引的鍵。
如果數據集很大時，構建索引將會花費很長的時間，且會影響程序性能，可通過
當使用 mongorestore 時會重新構建索引。當曾經執行過大規模的刪除時，可使用
對索引進行壓縮，重建。
（1）查閱慢查詢日誌
（2）分析慢查詢
注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要參數的，不然只顯示普通的信息。
本節同樣主要簡單呈現MongoDB副本集搭建的簡易性，與副本集的強壯性，監控容易性
提供主從復制能力，熱備能力，故障轉移能力
實際上MongoDB對副本集的操作跟mysql主從操作是差不多的，先看一下mysql的主從數據流動過程
而MongoDB主要依賴的日誌文件是oplog
寫操作先被記錄下來，添加到主節點的oplog里。與此同時，所有從結點復制oplog。首先，查看自己oplog里最後一條的時間戳；其次，查詢主節點oplog里所有大於此時間戳的條目;最後，把那些條目添加到自己的oplog里並應用到自己的庫里。從節點使用長輪詢立即應用來自主結點oplog的新條目。
當遇到以下情況，從節點會停止復制
local資料庫保存了所有副本集元素據和oplog日誌
可以使用以下命令查看復制情況
每個副本集成員每秒鍾ping一次其他所有成員，可以通過rs.status看到節點上次的心跳檢測時間戳和 健康 狀況。
這個點沒必要過多描述，但是有一個特殊場景，如果從節點和仲裁節點都被殺了，只剩下主節點，他會把自己降級成為從節點。
如果主節點的數據還沒有寫到從庫，那麼數據不能算提交，當該主節點變成從節點時，便會觸發回滾，那些沒寫到從庫的數據將會被刪除，可以通過rollback子目錄中的BSON文件恢復回滾的內容。
只能鏈接到主節點，如果鏈接到從節點的話，會被拒絕寫入操作，但是如果沒有使用安全模式，因為mongo的fire and forget 特性，會把拒絕寫入的異常給吃掉。
（2）使用副本集方式鏈接
能根據寫入的情況自動進行故障轉移，但是當副本集進行新的選舉時，還是會出現故障，如果不使用安全模式，依舊會出現寫不進去，但現實成功的情況。
分片是資料庫切分的一個概念實現，這里也是簡單總結為什麼要使用分片以及分片的原理，操作。
當數據量過大，索引和工作數據集佔用的內存就會越來越多，所以需要通過分片負載來解決這個問題
（2）分片的核心操作
分片一個集合：分片是根據一個屬性的范圍進行劃分的，MongoDB使用所謂的分片鍵讓每個文檔在這些范圍里找到自己的位置
塊：是位於一個分片中的一段連續的分片鍵范圍，可以理解為若干個塊組成分片，分片組成MongoDB的全部數據
（3）拆分與遷移
塊的拆分：初始化時只有一個塊，達到最大塊尺寸64MB或100000個文檔就會觸發塊的拆分。把原來的范圍一分為二，這樣就有了兩個塊，每個塊都有相同數量的文檔。
遷移：當分片中的數據大小不一時會產生遷移的動作，比如分片A的數據比較多，會將分片A裡面的一些塊轉移到分片B裡面去。分片集群通過在分片中移動塊來實現均衡，是由名為均衡器的軟體進程管理的，任務是確保數據在各個分片中保持均勻分布，當集群中擁有塊最多的分片與擁有塊最少分片的塊差大於8時，均衡器就會發起一次均衡處理。
啟動兩個副本集、三個配置伺服器、一個mongos進程
配置分片
（2）索引
分片集合只允許在_id欄位和分片鍵上添加唯一性索引，其他地方不行，因為這需要在分片間進行通信，實施起來很復雜。
當創建分片時，會根據分片鍵創建一個索引。
（2）低效的分片鍵
（3）理想的分片鍵
根據不同的數據中心劃分
（2）最低要求
（3）配置的注意事項
需要估計集群大小，可使用以下命令對現有集合進行分片處理
（4）備份分片集群
備份分片時需要停止均衡器
使用64位機器、32位機器會制約mongodb的內存，使其最大值為1.5GB
（2）cpu mongodb 只有當索引和工作集都可放入內存時，才會遇到CPU瓶頸，CPU在mongodb使用中的作用是用來檢索數據，如果看到CPU使用飽和的情況，可以通過查詢慢查詢日誌，排查是不是查詢的問題導致的，如果是可以通過添加索引來解決問題
mongodb寫入數據時會使用到CPU，但是mongodb寫入時間一次只用到一個核，如果有頻繁的寫入行為，可以通過分片來解決這個問題 （3）內存
大內存是mongodb的保障，如果工作集大小超過內存，將會導致性能下降，因為這將會增加數據載入入內存的動作
（4）硬碟
mongodb默認每60s會與磁碟強制同步一次，稱為後台刷新，會產生I/O操作。在重啟時mongodb會將磁碟裡面的數據載入至內存，高速磁碟將會減少同步的時間
（5）文件系統
使用ext4 和 xfs 文件系統
禁用最後訪問時間
（6）文件描述符
linux 默認文件描述符是1024，需要大額度的提升這個額度
（7）時鍾
mongodb各個節點伺服器之間使用ntp伺服器
啟動時使用 - -bind_ip 命令
（2）身份驗證
啟動時使用 - -auth 命令
（3）副本集身份認證
使用keyFile，注意keyFile文件的許可權必須是600，不然會啟動不起來
搭建副本集至少需要兩個節點，其中仲裁結點不需要有自己的伺服器
（2）Journaling日誌 寫數據時會先寫入日誌，而此時的數據也不是直接寫入硬碟，而是寫入內存
但是Journaling日誌會消耗內存，所以可以在主庫上面關閉，在從庫上面啟動
可以單獨為Journaling日誌使用一塊固態硬碟
在插入時，可以通過驅動確保Journaling插入後再反饋，但是會非常影響性能。
-vvvvv 選項（v越多，輸出越詳細）
db.runCommand({logrotare:1}) 開啟滾動日誌
（2）top
（3）db.currentOp
動態展示mongodb活動數據
佔用當前mongodb監聽埠往上1000號的埠
把資料庫內容導出成BSON文件，而mongorestore能讀取並還原這些文件
（2）mongorestore
把導出的BSON文件還原到資料庫
（3）備份原始數據文件 可以這么做，但是，操作之前需要進行鎖庫處理 db.runCommand({fsync:1,lock:true}) db.$cmd.sys.unlock.findOne 請求解鎖操作，但是資料庫不會立刻解鎖，需要使用 db.currentOp 驗證。
db.runCommand({repairDatabase:1}) 修復單個資料庫
修復就是根據Jourling文件讀取和重寫所有數據文件並重建各個索引 （2）壓緊
壓緊，會重寫數據文件，並重建集合的全部索引，需要停機或者在從庫上面運行,如果需要在主庫上面運行，需要添加force參數 保證加寫鎖。
（2）為提升性能檢查索引和查詢
總的來說，掃描盡可能少的文檔。
保證沒有冗餘的索引，冗餘的索引會佔用磁碟空間、消耗更多的內存，在每次寫入時還需做更多工作
（3）添加內存
dataSize 數據大小 和 indexSize 索引大小，如果兩者的和大於內存，那麼將會影響性能。
storageSize超過dataSize 數據大小 兩倍以上，就會因磁碟碎片而影響性能，需要壓縮。
⑷ 目前哪些NoSQL資料庫應用廣泛，各有什麼特點
特點：
它們可以處理超大量的數據。
它們運行在便宜的PC伺服器集群上。
PC集群擴充起來非常方便並且成本很低，避免了「sharding」操作的復雜性和成本。
它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。
「SQL並非適用於所有的程序代碼，」 對於那些繁重的重復操作的數據，SQL值得花錢。但是當資料庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。
沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關系資料庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數據完整性上也發揮絕對穩定，他們同時也表示，企業的具體需求可能沒有那麼多。
Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。
優點：
易擴展
NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。
大數據量，高性能
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。
靈活的數據模型
NoSQL無需事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。
高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。
主要應用：
Apache HBase
這個大數據管理平台建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的資料庫，Hbase最初被設計應用於Hadoop平台，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook採用，用於管理消息平台的龐大數據。
Apache Storm
用於處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀錶板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。
Apache Spark
該技術採用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapRece快100倍。
Apache Hadoop
該技術迅速成為了大數據管理標准之一。當它被用來管理大型數據集時，對於復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平台的靈活性使它可以運行在商用硬體系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。
Apache Drill
你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了互動式分析平台，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。
Apache Sqoop
也許你的數據現在還被鎖定於舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平台採用並發連接，可以將數據從關系資料庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平台，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook採用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapRece一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對於實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數據平台上的數據。
Gephi
它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網路上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。
MongoDB
這個堅實的平台一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用於大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL資料庫，可以用於在JSON這樣的平台上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都採用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase伺服器也作為一個參考）。
十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為「雲霸主」，談到雲計算領域的大數據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Rece），AWS解釋這款產品採用了Hadoop技術來提供大數據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改後現在被專門用在AWS雲上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基於EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用於數據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創新，Forrester稱未來EMR可以基於工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL資料庫和商業智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發行版，這個發行版採用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基於這些技術的發行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發行版開發了很多功能，包括Cloudera管理器，用於管理和監控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發行版基於開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作夥伴。Forrester表示：「Cloudera的創新方法忠於核心Hadoop，但因為其可實現快速創新並積極滿足客戶需求，這一點使它不同於其他那些供應商。」目前，Cloudera的平台已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節點實現對PB級數據的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態圈和Hadoop用戶社區，推進開源項目的發展。Hortonworks平台和開源Hadoop聯系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平台，他們可以輕松轉向其他開源平台）。這並不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發的成果回報給了開源社區，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。
IBM
當企業考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，Forrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數據。IBM在網格計算、全球數據中心和企業大數據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。「IBM計劃繼續整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。」
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進和優化Hadoop使其運行在自己的硬體上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強晶元上，幫助用戶打破Hadoop系統的一些限制，使軟體和硬體結合的更好，英特爾的Hadoop發行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發行版在架構和數據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發行版中。例如網路文件系統（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業，還需要加強夥伴關系和市場營銷。