大数据库扩

❶ 大数据正在如何改变数据库格局

大数据正在如何改变数据库格局

提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。

一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大，同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因逗首此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击配坦选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎山卖数和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-MonteZweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。

❷ 如何增加数据库的大小

1. 修改数据文件的扩展性；

   alterdatabasedatafile'文件路径';

   给表空间增加新的数据文件；

   altertablespace表空间名adddatafile'数据文件路径'size1000m;

2. 在对象资源管理器中，连接到 SQL Server 数据库引擎实例，然后展开该实例。
   

   展开“数据库”，右键单击要扩展的数据库，再单击“属性”。

   在“数据库属性”中，选择“文件”页。

   若要增加现有文件的大小，请增加文件的“初始大小 (MB)”列中的值。数据库的大小须至少增加 1 MB。

   若要通过添加新文件增加数据库的大小，请单击“添加”，然后输入新文件的值。有关详细信息，请参阅如何向数据库中添加数据或日志文件 (SQL Server Management Studio)。

   单击“确定”。

❸ 什么是大型数据库

大型数据库是IBM公司开发
他有两种数据库类型;一种是关系数据库，典型代表产品内:DB2;另一种则是层次数据库容，代表产品:IMS层次数据库。
大型数据库的数据定义包括数据库模式定义和外模式定义。大型数据库的数据库模式是物理数据库记录型的集合。每个物理数据库记录型对应于层次数据模型中的一个层次模式，由一个DBD定义。物理数据库记录型到存储数据库的映射包含在这个物理数据库记录型的DBD定义中。
大型数据库的外模式是逻辑数据库记录型的集合。每个逻辑数据库记录型由一个PCB定义。一个逻辑数据库记录型到大型数据库模式的映射包含在这个逻辑数据库记录型的PCB定义中。用户是按照外模式操纵数据的。

❹ SQLSERVER大数据库解决方案

在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。

灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。

在数据管理层中主要包括三款产品：SQLServer、SQLServer并行数据仓库和

Hadoop on Windows。

针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。

具体来说，针对结构化数据可以使用SQLServer和SQLServer并行数据仓库处理。

非结构化数据可以使用Windows Azure和WindowsServer上基于Hadoop的发行版本处理;而流数据可以使用SQLServerStreamInsight管理，并提供接近实时的分析。

1、SQLServer。去年发布的SQLServer2012针对大数据做了很多改进，其中最重要的就是全面支持Hadoop，这也是SQLServer2012与SQLServer2008最重要的区别之一。今年年底即将正式发布的SQLServer2014中，SQLServer进一步针对大数据加入内存数据库功能，从硬件角度加速数据的处理，也被看为是针对大数据的改进。

2、SQLServer并行数据仓库。并行数据仓库(Parallel Data Warehouse Appliance，简称PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新产品，目前已经成为微软主要的数据仓库产品，并将于今年发布基于SQLServer2012的新款并行数据仓库一体机。SQLServer并行数据仓库采取的是大规模并行处理(MPP)架构，与传统的单机版SQLServer存在着根本上的不同，它将多种先进的数据存储与处理技术结合为一体，是微软大数据战略的重要组成部分。

3、Hadoop on Windows。微软同时在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可扩展与微软产品易用、易部署的传统优势融合到一起，形成完整的大数据解决方案。微软大数据解决方案还通过简单的部署以及与Active Directory和System Center等组件的集成，为Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。凭借Windows Azure上基于Hadoop的服务，微软为其大数据解决方案在云端提供了灵活性。

❺ 大数据库和数据库到底有什么区别和联系

大数据本质是一种概念，既数据体量大纤缓、数据格式复杂培世、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。

从大数据在引申出来的技术，比如数据量大的情况，怎么存储数据，以及怎么对这些数据进行加工处理。像现在HBase大数据组件，主要是针对大数据存储的，HadoopMapRece计算框架、Spark计算框架等，则是针对大数据计算的。

大数据与数据库之间的关系，从大数据涉及到的技术中，包括数据库技术。因为在大数据情况下，也需要存储这些数据，此时就需要使用到数据库。当然，大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库，还可以使用分布式文件系统，比如HDFS分布式文件系统，亚马逊的S3等。

同时，在大数据所涉及到的技术中，也包括了大数据计算、数据的展示等等。所以从技术领域来区分，大数据的技术会更广，而数据库技术则是更加配竖肢的具体，就是用来存储数据。

目前在国内互联网公司而言，大数据方面数据库使用最多的还是HBase列式数据库。比如阿里巴巴，其内部有很多使用HBase列式数据库的场景。HBase数据库支持水平扩展，同时由于其采用LSM架构，天然的对数据写入支持非常好，因为是对磁盘进行追加写的模式，这比对内存随机写要更加的快速。

不仅仅是阿里，像在小米其实也有很多使用HBase列式数据库的场景，当然，其他小公司也在使用。所以在未来，我认为HBase列式数据库的发展前景非常好，毕竟也有互联网大厂在使用，开源社区方面也有它们在推动发展。如果你想学习一门大数据方面的数据库技术的话，我推荐你可以学习HBase。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞

❻ 建设大型数据仓库推动解决业务需求

建设大型数据仓库推动解决业务需求
建立一个拥有强大处理能力的大型数据仓库，能够帮助企业处理大规模数据集和建立一个覆盖整个企业的全面视图。从IT的角度看，建立这种大型高性能系统复杂且昂贵。但是，建立大型数据仓库的优点不容忽视。
解决真正的业务需求
公司希望立即获得关于企业活动的精确信息，通常都不考虑这个过程所带来的成本。从IT角度看，如何提供此类环境信息的细节才是困难所在。
大多数高级数据分析都在一个聚合层中完成。大型零售商可能不关心谁在美国Buzzard商店购买了一盒回形针。他们通常关心的是回形针销量的增长。除此之外，他们还关心办公服务器销量的增长。为了能够汇总大量的个体交易数据，帮助他们分析确定办公用品需要增加的进货量，避免因缺货造成的客户流失，系统需要一种可靠的分析结构创建方法。
说明：有时候，零售商确实会关心有人购买回形针这个信息。数据挖掘可以分析出相同的一类客户，然后向客户投放目标广告，提升他们购买办公产品的兴趣。数据仓库通常需要支持这两种情况。
过去十年，我一直从事创建这种分析结构的工作。无论使用何种技术或产品，创建出一个既能够操作百万级数据、又能将它们转换为分析结构以得到此类信息的系统，是一件极具挑战性的任务。在建立OLAP数据库的过程中，它们对于数据库的信息查询速度有很高的要求。如果数据以分析结构存储来讲，它们的性能是最好的，如星形模式。这通常需要复制多份数据，即规范化运营数据存储和报表星形模式。这反过来会增加数据存储需求，需要更多的数据仓库处理能力。
公司需要访问各种数据系统。在质量控制中，数据必须保持一致，才能使HR信息与会计、物流信息保持关联。信息必须足够详细，才能发现特殊事件，然后才能够汇总得到更高级的观点。数据需要不停地收集，才能够发现趋势。
数据仓库具有相同点，可以存储细化数据和汇总数据，为企业各个部门提供单一且容易访问的位置。这样有利于实现快速的业务分析，高效地开发新报告和信息可视化。此外，它可以帮助决策制定者正确应对企业变化、利用成果和减小失误。
为了支持这种远景计划，在整个企业中实现无所不在的报表和分析，数据仓库必须能够根据需求快速增长。对于成功的企业而言，数据仓库的规模很快就能达到兆兆字节信息。对一个数据仓库架构进行规划，使之能够根据需求动态扩展，才能够使信息系统跟上企业的发展。

❼ 大型数据库的设计原则与开发技巧

随着计算机技术越来越广泛地应用于国民经济的各个领域 在计算机硬件不断微型化的同时 应用系统向着复杂化 大型化的方向发展 数据库是整个系统的核心 它的设计直接关系系统执行的效率和系统的稳定性 因此在软件系统开发中 数据库设计应遵循必要的数据库范式理论 以减少冗余 保证数据的完整性与正确性 只有在合适的数据库产品上设计出合理的数据库模型 才能降低整个系统的编程和维护难度 提高系统的实际运行效率 虽然对于小项目或中等规模的项目开发人员可以很容易地利用范式理论设计出一套符合要求的数据库 但对于一个包含大型数据库的软件项目 就必须有一套完整的设计原则与技巧

一 成立数据小组

大型数据库数据元素多 在设计上有必要成立专门的数据小组 由于数据库设计者不一定是使用者 对系统设计中的数据元素不可能考虑周全 数据库设计出来后 往往难以找到所需的库表 因此数据小组最好由熟悉业务的项目骨干组成

数据小组的职能并非是设计数据库 而是通过需求分析 在参考其他相似系统的基础上 提取系统的基本数据元素 担负对数据库的审核 审核内容包括审核新的数据库元素是否完全 能否实现全部业务需求 对旧数据库（如果存在旧系统）的分析及数据转换 数据库设计的审核 控制及必要调整

二 设计原则

规范命名 所有的库名 表名 域名必须遵循统一的命名规则 并进行必要说明 以方便设计 维护 查询

控制字段的引用 在设计时 可以选择适当的数据库设计管理工具 以方便开发人员的分布式设计和数据小组的集中审核管理 采用统一的命名规则 如果设计的字段已经存在 可直接引用 否则 应重新设计

库表重复控制 在设计过程中 如果发现大部分字段都已存在 开发人员应怀疑所设计的库表是否已存在 通过对字段所在库表及相应设计人员的查询 可以确认库表是否确实重复

并发控制 设计中应进行并发控制 即对于同一个库表 在同一时间只有一个人有控制权 其他人只能进行查询

必要的讨论 数据库设计完成后 数据小组应与相关人员进行讨论 通过讨论来熟悉数据库 从而对设计中存在的问题进行控制或从中获取数据库设计的必要信息

数据小组的审核 库表的定版 修改最终都要通过数据小组的审核 以保证符合必要的要求

头文件处理 每次数据修改后 数据小组要对相应的头文件进行修改（可由管理软件自动完成） 并通知相关的开发人员 以便进行相应的程序修改

三 设计技巧

分类拆分数据量大的表 对于经常使用的表（如某些参数表或代码对照表） 由于其使用频率很高 要尽量减少表中的记录数量 例如 银行的户主账表原来设计成一张表 虽然可以方便程序的设计与维护 但经过分析发现 由于数据量太大 会影响数据的迅速定位 如果将户主账表分别设计为活期户主账 定期户主账及对公户主账等 则可以大大提高查询效率

索引设计 对于大的数据库表 合理的索引能够提高整个数据库的操作效率 在索引设计中 索引字段应挑选重复值较少的字段 在对建有复合索引的字段进行检索时 应注意按照复合索引字段建立的顺序进行 例如 如果对一个 万多条记录的流水表以日期和流水号为序建立复合索引 由于在该表中日期的重复值接近整个表的记录数 用流水号进行查询所用的时间接近 秒 而如果以流水号为索引字段建立索引进行相同的查询 所用时间不到 秒 因此在大型数据库设计中 只有进行合理的索引字段选择 才能有效提高整个数据库的操作效率

数据操作的优化 在大型数据库中 如何提高数据操作效率值得关注 例如 每在数据库流水表中增加一笔业务 就必须从流水控制表中取出流水号 并将其流水号的数值加一 正常情况下 单笔操作的反应速度尚属正常 但当用它进行批量业务处理时 速度会明显减慢 经过分析发现 每次对流水控制表中的流水号数值加一时都要锁定该表 而该表却是整个系统操作的核心 有可能在操作时被其他进程锁定 因而使整个事务操作速度变慢 对这一问题的解决的办法是 根据批量业务的总笔数批量申请流水号 并对流水控制表进行一次更新 即可提高批量业务处理的速度 另一个例子是对插表的优化 对于大批量的业务处理 如果在插入数据库表时用普通的Insert语句 速度会很慢 其原因在于 每次插表都要进行一次I/O操作 花费较长的时间 改进后 可以用Put语句等缓冲区形式等满页后再进行I/O操作 从而提高效率 对大的数据库表进行删除时 一般会直接用Delete语句 这个语句虽然可以进行小表操作 但对大表却会因带来大事务而导致删除速度很慢甚至失败 解决的方法是去掉事务 但更有效的办法是先进行Drop操作再进行重建

数据库参数的调整 数据库参数的调整是一个经验不断积累的过程 应由有经验的系统管理员完成 以Informix数据库为例 记录锁的数目太少会造成锁表的失败 逻辑日志的文件数目太少会造成插入大表失败等 这些问题都应根据实际情况进行必要的调整

必要的工具 在整个数据库的开发与设计过程中 可以先开发一些小的应用工具 如自动生成库表的头文件 插入数据的初始化 数据插入的函数封装 错误跟踪或自动显示等 以此提高数据库的设计与开发效率

避免长事务 对单个大表的删除或插入操作会带来大事务 解决的办法是对参数进行调整 也可以在插入时对文件进行分割 对于一个由一系列小事务顺序操作共同构成的长事务（如银行交易系统的日终交易） 可以由一系列操作完成整个事务 但其缺点是有可能因整个事务太大而使不能完成 或者 由于偶然的意外而使事务重做所需的时间太长 较好的解决方法是 把整个事务分解成几个较小的事务 再由应用程序控制整个系统的流程 这样 如果其中某个事务不成功 则只需重做该事务 因而既可节约时间 又可避免长事务

适当超前 计算机技术发展日新月异 数据库的设计必须具有一定前瞻性 不但要满足当前的应用要求 还要考虑未来的业务发展 同时必须有利于扩展或增加应用系统的处理功能

lishixin/Article/program/SQL/201311/16498

❽ 大数据数据库有哪些

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP puting)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何操作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE
MYSQL
这俩可算不上大型数据库管理系统
PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统
Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据.如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>