⑴ 数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql
通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，并孙唯高且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于两个场景：
缓存
判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑： 会经常查询么？命中率如何？写操作多么？数据大小？
我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
缓存的刷新会比较复杂，通常是修改完数据库之后，还需要对Redis中的数据进行操作；代码很简单，但是需要保证这两步为同一事务，或最终的事务一致性。
高速读写
常见的就是计数器，比如一篇文章的阅读量，不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。
高并发的场景很适合使用Redis，比如双11秒杀，库存一共就一千件，到了秒杀的时间，通常会在极为短暂的时间内，有数万级的请求达到服务器，如果使用数据库的话，很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃，所以通常会使用Redis（秒杀的场景会比较复杂，Redis只是其中之一，例如如果请求超过某个数量的时候，多余的请求就会被限流）。
这种高并发的场景，是当请求达到服务器的时候，直接山或在Redis上读写，请求不会访问到数据库；程序会在合适的时间，比如一千件库存都被秒杀，再将数据批量写到数据库中。
所以通常来说，在必要的时候引入Redis，可以减少MySQL（或其他）数据库的压力，两者不是替代的关系 。
我将持续分享java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
Redis和MySQL的应用场景是不同的。
通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。
因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库。
和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache（其实并没有持久化数据）
那关系型数据库现在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。
我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧。
1.存储方式关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。
2.存储结构关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义了结构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要，虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性，但是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构，使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构，可以很容易适应数据类型和结构的变化。
3.存储规范关系型数据库的数据存储为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以避免重复，获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰，但是单个操作设计到多张表的时候，数据管理就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中，数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开，而是存储成了一个整体，这样整块数据更加便于读写
4.存储扩展这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库则尺服务器来分担负载。
5.查询方式关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库（就是我们通常说的SQL）。SQL支持数据库CURD操作的功能非常强大，是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元操作数据，使用的是非结构化查询语言（UnQl），它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预定义优化方式（比如索引）来加快查询操作，而Nosql更简单更精确的数据访问模式。
6.事务关系型数据库遵循ACID规则（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency））。由于关系型数据库的数据强一致性，所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP（一致性、可用性、分区容忍度）中任选两项，因为基于节点的分布式系统中，很难全部满足，所以对事务的支持不是很好，虽然也可以使用事务，但是并不是Nosql的闪光点。
7.性能关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价，读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差，面对海量数据的时候效率非常低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的，并且存储在内存中，非常容易存储，而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析，提高了读写性能。
8.授权方式大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大（MySQL是开源的，所以应用的场景最多），而Nosql数据库通常都是开源的。
所以，在实际的应用环境中，我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据，因为这些数据之间的关系比较复杂，我们常常会需要在查询一个表的数据时候，将其他关系表的数据查询出来，例如，查询某个用户的订单，那至少是需要用户表和订单表的数据。
查询某个商品的销售数据，那可能就会需要用户表，订单表，订单明细表，商品表等等。
而在这样的使用场景中，我们使用Redis来存储的话，也就是KeyValue形式存储的话，其实并不能满足我们的需要。
即使Redis的读取效率再高，我们也没法用。
但，对于某些没有关联少，且需要高频率读写，我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力。
例如商品的库存信息，我们虽然在MySQL中会有这样的字段，但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写，因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高，从而影响整个体统的效率。
所以，对于这样的数据，且有没有什么复杂逻辑关系（就只是隶属于SKU）的数据，我们就可以放在Redis里面，下单直接在Redis中减掉库存，这样，我们的订单的并发能力就能够提高了。
个人觉得应该站出来更正一下，相反的数据量大，更不应该用redis。
因为redis是内存型数据库啊，是放在内存里的。
设想一下，假如你的电脑100G的资料，都用redis来存储，那么你需要100G以上的内存！
使用场景Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据，或者具有过期的cache。
例如facebook，使用Memcached来作为其会话缓存。
总之，没有见过哪个大公司数据量大了，换掉mysql用redis的。
题主你错了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis来优化。
BAT里越来越多的项目组已经采用了redis+MySQL的架构来开发平台工具。
如题主所说，当数据多的时候，MySQL的查询效率会大打折扣。我们通常默认如果查询的字段包含索引的话，返回是毫秒级别的。但是在实际工作中，我曾经遇到过一张包含10个字段的表，1800万+条数据，当某种场景下，我们不得不根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候，单条sql语句的执行时长有时能够达到2min以上，就更别提如果用like这种模糊查询的话，其效率将会多么低下。
我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决，但是面对千万级别的数据量，我们也不敢贸然加索引，因为一旦数据库hang住，期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中，如果请求是通过http请求发过来的，很有可能导致服务发生分钟级别的超时不响应。
经过一番调研，最终敲定的解决方案是引入redis作为缓存。redis具有运行效率高，数据查询速度快，支持多种存储类型以及事务等优势，我们把经常读取，而不经常改动的数据放入redis中，服务器读取这类数据的时候时候，直接与redis通信，极大的缓解了MySQL的压力。
然而，我在上面也说了，是redis+MySQL结合的方式，而不是替代。原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层，主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘，这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失。
楼主你好，首先纠正下，数据多并不是一定就用Redis，Redis归属于NoSQL数据库中，其特点拥有高性能读写数据速度，主要解决业务效率瓶颈。下面就详细说下Redis的相比MySQL优点。（ 关于Redis详细了解参见我近期文章：https://www.toutiao.com/i6543810796214813187/ ）
读写异常快
Redis非常快，每秒可执行大约10万次的读写速度。
Redis支持丰富的数据类型，有二进制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
原子性Redis的所有操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。
丰富实用工具 支持异机主从复制Redis支持主从复制的配置，它可以实现主服务器的完全拷贝。
以上为开发者青睐Redis的主要几个可取之处。但是，请注意实际生产环境中企业都是结合Redis和MySQL的特定进行不同应用场景的取舍。 如缓存——热数据、计数器、消息队列（与ActiveMQ，RocketMQ等工具类似）、位操作（大数据处理）、分布式锁与单线程机制、最新列表（如新闻列表页面最新的新闻列表）以及排行榜等等 可以看见Redis大显身手的场景。可是对于严谨的数据准确度和复杂的关系型应用MySQL等关系型数据库依然不可替。
web应用中一般采用MySQL+Redis的方式，web应用每次先访问Redis，如果没有找到数据，才去访问MySQL。
本质区别1、mysql：数据放在磁盘 redis：数据放在内存。
首先要知道mysql存储在磁盘里，redis存储在内存里，redis既可以用来做持久存储，也可以做缓存，而目前大多数公司的存储都是mysql + redis，mysql作为主存储，redis作为辅助存储被用作缓存，加快访问读取的速度，提高性能。
使用场景区别1、mysql支持sql查询，可以实现一些关联的查询以及统计；
2、redis对内存要求比较高，在有限的条件下不能把所有数据都放在redis；
3、mysql偏向于存数据，redis偏向于快速取数据，但redis查询复杂的表关系时不如mysql，所以可以把热门的数据放redis，mysql存基本数据。
mysql的运行机制mysql作为持久化存储的关系型数据库，相对薄弱的地方在于每次请求访问数据库时，都存在着I/O操作，如果反复频繁的访问数据库。第一：会在反复链接数据库上花费大量时间，从而导致运行效率过慢；第二：反复地访问数据库也会导致数据库的负载过高，那么此时缓存的概念就衍生了出来。
Redis持久化由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时mp到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。
redis是放在内存的~！
数据量多少绝对不是选择redis和mysql的准则，因为无论是mysql和redis都可以集群扩展，约束它们的只是硬件(即你有没有那么多钱搭建上千个组成的集群)，我个人觉得数据读取的快慢可能是选择的标准之一，另外工作中往往是两者同是使用，因为mysql存储在硬盘，做持久化存储，而redis存储在内存中做缓存提升效率。
关系型数据库是必不可少的，因为只有关系型数据库才能提供给你各种各样的查询方式。如果有一系列的数据会频繁的查询，那么就用redis进行非持久化的存储，以供查询使用，是解决并发性能问题的其中一个手段
⑵ 哪位高手可以推荐几款通用的数据库管理工具
1、MySQL Workbench
MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移
MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：
2、数据库管理工具 Navicat Lite
NavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。 Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。
界面如下图所示：
Navicat 提供商业版Navicat Premium 和免费的版本 Navicat Lite 。免费版本的功能已经足够强大了。
Navicat 支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQL Server 等。
3、开源ETL工具Kettle
Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
·授权协议：LGPL
·开发语言： Java
·操作系统： 跨平台
4、Eclipse SQLExplorer
SQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse连接到一个数据库。
SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。通过使用SQLExplorer，你能够显示表格、表格结构和表格中的数据，以及提取、添加、更新或删除表格数据。
SQLExplorer同样能够生成SQL脚本来创建和查询表格。所以，与命令行客户端相比，使用SQLExplorer可能是更优越的选择，下图是运行中的界面，很好很强大。
l授权协议： 未知
l开发语言： Java
l操作系统： 跨平台
5、MySQL管理工具phpMyAdmin
phpMyAdmin是一个非常受欢迎的基于web的MySQL数据库管理工具。它能够创建和删除数据库，创建/删除/修改表格,删除/编辑/新增字段，执行SQL脚本等。
l授权协议：GPL
l开发语言：PHP
l操作系统：跨平台
6、Mongodb 管理工具Mongodb Studio
Mongodb是一款性能优良，功能丰富的文档型非关系型数据库。由于该数据库是开源项目并且还在不断更新中，目前为止在任何平台上都不能找到功能相对完整的客户端数据库管理工具。而越来越多的项目中使用了Mongodb，使得管理起来十分麻烦.如果点点鼠标就搞定了.那该有多好。
基于如上背景，我们制作了此MongoDB管理工具，在DBA/开发/管理员三个维度提供一定层次的管理功能。
Mongodb Management Studio功能如下:
l服务器管理功能
添加服务器,删除服务器
l服务器,数据库,表,列,索引,树形显示和状态信息查看
l查询分析器功能.
支持select,insert,Delete,update
支持自定义分页函 数 $rowid(1,5)查询第一条到第五条,需放在select后面.
l索引管理功能
支持列名的显示,索引的创建,查看,删除.
l数据库Profile管理.
可以设置Profile开关,查看Profile信息.自定义分页大小.
lmaster/slave信息显示
7、MySQL监控小工具mycheckpoint
mycheckpoint是一个开源的 MySQL监控工具，主要用来监控数据。通过视图方式提供监控数据报表。mycheckpoint支持以独立的Web服务器来运行。
例如：SELECTinnodb_read_hit_percent, DML FROM sv_report_chart_sample;
查看详细报表示例。
安装手册：http://code.openark.org/forge/mycheckpoint/documentation/installation
8、SQL SERVER 数据库发布向导
Microsoft SQL Server DatabasePublishing Wizard (微软SQLServer数据库发布向导) 是微软发布的一个开源工具，使用该工具可以帮你将SQLSERVER 数据库导出成一个 SQL脚本，类似 MySQL 的 mysqlmp工具。
官方说明：SQLServer数据库发布向导提供了一种将数据库发布到 T-SQL 脚本或者直接发布到支持宿主服务提供程序的方法。
9、Eclipse 的Oracle插件jOra
jOra是一个为 Oracle开发者和管理员提供的 Eclipse 插件，可轻松的对Oracle进行开发和管理。
安装地址：http://jora.luenasoft.de/updatesite
插件截图
l授权协议：免费，非开源
l开发语言：Java
l操作系统：跨平台
10、免费PostgreSQL监控工具pgwatch
pgwatch 是一个简单易用的PostgreSQL的监控工具，支持PostgreSQL 9.0 以及更新的版本。
主要特性：
- 配置简单
- 大量的监控图表
- 快速系统检查面板
- 自动收集统计信息
- 交互式的 Flash 图表
- 集成 SQL worksheet
l授权协议： Artistic
l开发语言：PHP
l操作系统： Linux
11、MySQL Browser
MySQL的客户端工具MySQL Browser的优点是简单，及其的简单，安装之后能够立刻上手，马上就能使用的那种，布局也很简陋，功能也很简陋，简单使用没有问题，尤其是刚开始学习mysql的同学，可以尝试一下。
·授权协议：未知
·操作系统： Windows
12、MySQL客户端软件HeidiSQL
HeidiSQL是一个功能非常强大的 MySQL 客户端软件，采用Delphi 开发，支持 Windows 操作系统。
l授权协议：GPL
l开发语言：Delphi/Pascal
l操作系统： Windows
13、SQLite管理工具SQLiteStudio
SQLiteStudio 是一个跨平台的 SQLite数据库的管理工具，采用 Tcl语言开发。
l授权协议：未知
l操作系统：跨平台
14、SQL客户端工具SQLyog
SQLyog 是一个易于使用的、快速而简洁的图形化管理MYSQL数据库的工具，它能够在任何地点有效地管理你的数据库。
功能：
l快速备份和恢复数据；
l以GRID/ TEXT格式显示结果；
l支持客户端挑选、过滤数据；
l批量执行很大的SQL脚本文件；
l快速执行多重查询并能够返回每页超过1000条的记录集，而这种操作是直接生成在内存中的；
l程序本身非常短小精悍！压缩后只有348 KB ；
l完全使用MySQLC APIs程序接口；
l以直观的表格界面建立或编辑数据表；
l以直观的表格界面编辑数据；
l进行索引管理；
l创建或删除数据库；
l操纵数据库的各种权限：库、表、字段；
l编辑BLOB类型的字段，支持Bitmap/GIF/JPEG格式；
l输出数据表结构/数据为SQL脚本；
l支持输入/输出数据为CSV文件；
l可以输出数据库清单为HTML文件；
l为所有操作建立日志；
l个人收藏管理操作语句；
l支持语法加亮显示；
l可以保存记录集为CSV、HTML、XML格式的文件；
l21、99% 的操作都可以通过快捷键完成；
l支持对数据表的各种高级属性修改；
l查看数据服务器的各种状态、参数等；
l支持更改数据表类型为ISAM, MYISAM, MERGE, HEAP, InnoDB, BDB；
l刷新数据服务器、日志、权限、表格等；
l诊断数据表：检查、压缩、修补、分析。
l授权协议：GPLv2
l开发语言：C/C++
l操作系统： Windows
15、数据挖掘工具RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
功能和特点
l免费提供数据挖掘技术和库；
l100%用Java代码（可运行在操作系统）；
l数据挖掘过程简单，强大和直观；
l内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程；
l可以用简单脚本语言自动进行大规模进程；
l多层次的数据视图，确保有效和透明的数据；
l图形用户界面的互动原型；
l命令行（批处理模式）自动大规模应用；
lJava API（应用编程接口）；
l简单的插件和推广机制；
l强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模；
l400多个数据挖掘运营商支持；
l耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。
l授权协议：未知
l开发语言：Java
l操作系统：跨平台
16、Oracle 数据库开发工具Oracle SQL Developer
Oracle SQL Developer 是一个免费非开源的用以开发数据库应用程序的图形化工具，使用SQLDeveloper 可以浏览数据库对象、运行 SQL 语句和脚本、编辑和调试 PL/SQL语句。另外还可以创建执行和保存报表。该工具可以连接任何 Oracle 9.2.0.1 或者以上版本的 Oracle 数据库，支持Windows、Linux 和 Mac OS X 系统。
·授权协议：免费，非开源
·开发语言：Java
·操作系统：Windows Linux MacOS
17、EMS SQL Manager for MySQL
EMS SQL Manager for MySQL是一款高性能MySQL数据库服务器系统的管理和开发工具。它支持从MySQL 3.23到6.0的任一版本，并支持最新版本的MySQL的特点，包括：查看、存储规程和函数、InnoDB外部键字和其他特点。它提供了大量工具以满足富有经验的用户的所有要求。添加了精心设计的操作向导系统，以及SQL Manager for MySQL那富有艺术感的图形用户界面，即使新手也可以不会为如何使用而感到困扰。
l授权协议：商业软件
l开发语言：C/C++
l操作系统： Windows
18、数据库管理工具CoolSQL
CoolSQL是一个数据库客户端管理工具。
·支持大部分数据库包括：DB2、oracle、mysql、MS SQL Server、Derby、HSQL、Informix、Sybase、PostgresSQL等。
·为用户提供友好和漂亮UI，其整体框架由视图组成类似于Eclipse。支持直接修改SQL查询结果。
·支持将表格数据导出成文本文件，EXCEL和HTML。
·拥有一个支持SQL语法着色显示，智能提示，文本编辑和查找的SQL编辑器。
·能够展示数据库大部分元数据包括：版本，数据类型、函数，连接信息等。
·支持导出数据对象信息包括对象数据（INSERT SQL语句），生成创建/删除脚本（create script/drop script）。
·所有SQL脚本都可以以批量的模式执行。
·能够搜索所有数据包括数据库列，表/视图和其他表格型。
·支持i18n，当前提供两种语言（中文和英文）。
·提供收藏功能，管理由用户收集的文本信息。
·支持通过插件扩展其功能。
ll 授权协议：未知
l开发语言：Java
l操作系统：跨平台
19、SQLite Manager
这是一款方便firefox对任何SQLite数据库操作的扩展。使用这款扩展，可以在firefox下很容易的创建表格、建立索引、浏览搜索等操作。此外它还具有一个语法检查功能的下拉式菜单，从而保证用户的操作不会出错。
20、MySQL GUI Tools
这是MySQL官方专业的数据库管理工具，同时支持多种操作系统。该工具包括下面三个产品：
·MySQL Administrator 1.2
·MySQL Query Browser 1.2
·MySQL MigrationToolkit 1.1
21、SQL客户端管理工具SQuirreL SQL Client
SQuirreL SQL Client是一个SQL客户端管理工具。它允许你查看一个兼容JDBC的数据库的结构，浏览表格中的数据，运行SQL命令, 可连接的数据库有ORCAL,MS SQLSERVER, DB2 等, 它还允许用户安装和创建用于补充应用程序基本功能的插件。
功能和特点：
l柱状图显示对像；
l自动完成；
l语句提示；
l标记；
l自动纠正；
l编辑查询结果；
l关系图；
l分页打印。
l授权协议：未知
l语言：Java
l操作系统：跨平台
22、Tomcat管理工具EasyTomcat
EasyTomcat是一个用来帮助简化 Tomcat和 MySQL管理的系统，你可以启动、停止和配置Tomcat和MySQL服务器，同时也提供了监控的功能。
l授权协议：未知
l开发语言：Java
l操作系统：跨平台
23、SQL Server管理工具sqlBuddy
SqlBuddy是C#编写的一款用于Microsoft SQLServer和MSDE的开源工具，使用它可以很容易的编写SQL脚本。SqlBuddy提供的功能和查询分析器的目的有些微不同，它倾向于帮助使用者编写SQL。
l授权协议：未知
l开发语言：C#
l操作系统： Windows
24、数据库开发工具GSQL
GSQL 是 Gnome 下的一个集成数据库开发工具。数据库结构显示在下图左边的树状结构中，支持SQL的语法着色。
l授权协议：未知
l操作系统：Linux
25、SQLite数据库管理SQLiteSpy
sqlitespy是一个快速和紧凑的数据库SQLite的GUI管理软件 。它的图形用户界面使得它很容易探讨，分析和操纵sqlite3数据库。
l授权协议：未知
l开发语言：Delphi/Pascal
l操作系统：Windows
26、数据库开发工具Aqua Data Studio
Aqua DataStudio 是一个为数据库开发人员准备的集成开发环境，可以对数据库做查询、管理，提供大量的数据库工具，例如数据库比较、源码控制等，目前支持的数据库包括：Oracle, DB2iSeries, DB2 LUW, MS SQL Server, Sybase ASE, Sybase Anywhere, Sybase IQ, Informix,PostgreSQL, MySQL, Apache Derby, JDBC, and ODBC.
l授权协议：未知
l开发语言：C/C++
l操作系统：跨平台
27、MySQL 架构管理工具MySQL MMM
MySQL Master-Master 架构常被用在 SQLquery 相依性低的情况，像是 counter常使用的INSERT INTO ... ON DUPLICATEKEY UPDATE a = a + 1不会因为out-of-order而造成问题。而 MySQL MMM算是其中一套写得比较好的 MySQLMaster-Master架构管理工具。
l授权协议：未知
l开发语言：Python
l操作系统： Linux
28、MySQL Client
MySQL的客户端工具，主界面如下：
l授权协议：未知
l操作系统：Windows
⑶ MongoDB 是什么看完你就知道了
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链接 | blog.csdn.net/hayre/article/details/80628431
1.MongoDB是什么？用一句话总结
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。
（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类jsON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。
使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。
（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。
（3）数据模型因为是面向对象的，所以可以表示丰富的、有层级的数据结构，比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中，而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。
3.主要特性
（1）文档数据类型
SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。 （2）即时查询能力
MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。 （3）复制能力
MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。 （4）速度与持久性
MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果（即使是报错），这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。
MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据操作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。
（5）数据扩展
MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。
MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。
mongomp和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。
mongoexport和mongoimport，用来导入导出JSON、CSV和TSV数据，数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入，但是在导入前顺便还要注意一下，为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。
mongosniff,网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的操作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。
因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面，且最好单独部署，因为是数据库，所以也需要对其进行热备、冷备处理。
因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。
创建数据库并不是必须的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建，与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程，而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建，可以开启严格模式。
以上的命令只是简单实例，假设如果你之前没有学习过任何数据库语法，同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法，你会发现哪一个更简单呢？如果你使用的是java驱动去操作MongoDB，你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样，只要构建好一个查询条件对象，便能轻松查询（接下来会给出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成没问题，也正因为这样简洁，完善的查询机制，深深的爱上了MongoDB。
使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情，简单的引用，简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用，下面简单的展示一下使用。
这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB操作，可见其操作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。
插入数据到服务器时间，不会等待服务器的响应，驱动会假设写入是成功的，实际是使用客户端生成对象id，但是该行为可以通过配置配置，可以通过安全模式开启，安全模式可以校验服务器端插入的错误。
要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结操作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新操作。
如读写比是怎样的，需要何种查询，数据是如何更新的，会不会存在什么并发问题，数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。
在关于schema 的设计中要注意一些原则，比如：
数据库是集合的逻辑与物理分组，MongoDB没有提供创建数据库的语法，只有在插入集合时，数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件，所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中，查阅数据库使用磁盘状态可通过。
集合是结构上或概念上相似得文档的容器，集合的名称可以包含数字、字母或 . 符号，但必须以字母或数字开头，完全。
限定集合名不能超过128个字符，实际上 . 符号在集合中很有用，能提供某种虚拟命名空间，这是一种组织上的原则，和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。
其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内，因为这样可以防止创建难看的数据类型，且小文档可以提升性能，批量插入文档理想数字范围是10~200，大小不能超过16MB。
（2）解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询，当没有最适合索引时，会先不同的使用各个索引进行查询，最终选出一个最优索引做查询
（3）如果有一个a-b的复合索引，那么仅针对a的索引是冗余的
（4）复合索引里的键的顺序是很重要的
（2）复合索引
（3）唯一性索引
（4）稀疏索引
如索引的字段会出现的值，或是大量文档都不包含被索引的键。
如果数据集很大时，构建索引将会花费很长的时间，且会影响程序性能，可通过
当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时，可使用
对索引进行压缩，重建。
（1）查阅慢查询日志
（2）分析慢查询
注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的，不然只显示普通的信息。
本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性，与副本集的强壮性，监控容易性
提供主从复制能力，热备能力，故障转移能力
实际上MongoDB对副本集的操作跟mysql主从操作是差不多的，先看一下mysql的主从数据流动过程
而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog
写操作先被记录下来，添加到主节点的oplog里。与此同时，所有从结点复制oplog。首先，查看自己oplog里最后一条的时间戳；其次，查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后，把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。
当遇到以下情况，从节点会停止复制
local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志
可以使用以下命令查看复制情况
每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员，可以通过rs.status看到节点上次的心跳检测时间戳和 健康 状况。
这个点没必要过多描述，但是有一个特殊场景，如果从节点和仲裁节点都被杀了，只剩下主节点，他会把自己降级成为从节点。
如果主节点的数据还没有写到从库，那么数据不能算提交，当该主节点变成从节点时，便会触发回滚，那些没写到从库的数据将会被删除，可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。
只能链接到主节点，如果链接到从节点的话，会被拒绝写入操作，但是如果没有使用安全模式，因为mongo的fire and forget 特性，会把拒绝写入的异常给吃掉。
（2）使用副本集方式链接
能根据写入的情况自动进行故障转移，但是当副本集进行新的选举时，还是会出现故障，如果不使用安全模式，依旧会出现写不进去，但现实成功的情况。
分片是数据库切分的一个概念实现，这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理，操作。
当数据量过大，索引和工作数据集占用的内存就会越来越多，所以需要通过分片负载来解决这个问题
（2）分片的核心操作
分片一个集合：分片是根据一个属性的范围进行划分的，MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置
块：是位于一个分片中的一段连续的分片键范围，可以理解为若干个块组成分片，分片组成MongoDB的全部数据
（3）拆分与迁移
块的拆分：初始化时只有一个块，达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二，这样就有了两个块，每个块都有相同数量的文档。
迁移：当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作，比如分片A的数据比较多，会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡，是由名为均衡器的软件进程管理的，任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布，当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时，均衡器就会发起一次均衡处理。
启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程
配置分片
（2）索引
分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引，其他地方不行，因为这需要在分片间进行通信，实施起来很复杂。
当创建分片时，会根据分片键创建一个索引。
（2）低效的分片键
（3）理想的分片键
根据不同的数据中心划分
（2）最低要求
（3）配置的注意事项
需要估计集群大小，可使用以下命令对现有集合进行分片处理
（4）备份分片集群
备份分片时需要停止均衡器
使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存，使其最大值为1.5GB
（2）cpu mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据，如果看到CPU使用饱和的情况，可以通过查询慢查询日志，排查是不是查询的问题导致的，如果是可以通过添加索引来解决问题
mongodb写入数据时会使用到CPU，但是mongodb写入时间一次只用到一个核，如果有频繁的写入行为，可以通过分片来解决这个问题 （3）内存
大内存是mongodb的保障，如果工作集大小超过内存，将会导致性能下降，因为这将会增加数据加载入内存的动作
（4）硬盘
mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次，称为后台刷新，会产生I/O操作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存，高速磁盘将会减少同步的时间
（5）文件系统
使用ext4 和 xfs 文件系统
禁用最后访问时间
（6）文件描述符
linux 默认文件描述符是1024，需要大额度的提升这个额度
（7）时钟
mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器
启动时使用 - -bind_ip 命令
（2）身份验证
启动时使用 - -auth 命令
（3）副本集身份认证
使用keyFile，注意keyFile文件的权限必须是600，不然会启动不起来
搭建副本集至少需要两个节点，其中仲裁结点不需要有自己的服务器
（2）Journaling日志 写数据时会先写入日志，而此时的数据也不是直接写入硬盘，而是写入内存
但是Journaling日志会消耗内存，所以可以在主库上面关闭，在从库上面启动
可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘
在插入时，可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈，但是会非常影响性能。
-vvvvv 选项（v越多，输出越详细）
db.runCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志
（2）top
（3）db.currentOp
动态展示mongodb活动数据
占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口
把数据库内容导出成BSON文件，而mongorestore能读取并还原这些文件
（2）mongorestore
把导出的BSON文件还原到数据库
（3）备份原始数据文件 可以这么做，但是，操作之前需要进行锁库处理 db.runCommand({fsync:1,lock:true}) db.$cmd.sys.unlock.findOne 请求解锁操作，但是数据库不会立刻解锁，需要使用 db.currentOp 验证。
db.runCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库
修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引 （2）压紧
压紧，会重写数据文件，并重建集合的全部索引，需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行，需要添加force参数 保证加写锁。
（2）为提升性能检查索引和查询
总的来说，扫描尽可能少的文档。
保证没有冗余的索引，冗余的索引会占用磁盘空间、消耗更多的内存，在每次写入时还需做更多工作
（3）添加内存
dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小，如果两者的和大于内存，那么将会影响性能。
storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上，就会因磁盘碎片而影响性能，需要压缩。
⑷ 目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapRece快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapRece一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Rece），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。