目前主流資料庫

Ⅰ 2022年國內主流醫葯資料庫有哪些

目前主要使用的醫葯資料庫分為兩大類，一個是免費醫葯資料庫，一個是商業綜合類的醫葯資料庫。醫葯資料庫的本質是讓用戶能在短時間內在一個網站把想要的信息通過檢索一覽無余，因此，全面性、准確性、及時性是該類資料庫的主要指標。

先說免費醫葯資料庫，大大小小的比較多，但真正用戶量大，達到一定使用頻率的，我們在此推薦三個最全面的：

①：DrugBank資料庫，它是加拿大阿爾伯塔大學（University of Alberta）研究人員將詳細的葯物數據和全面的葯物目標信息結合起來,建立的真實可靠的生物信息學和化學信息學資料庫。DrugBank包含50萬種葯物信息，其中包括2653種經批準的小分子葯物、1417種經批準的生物技術(蛋白質/肽)葯物、131種營養品和6451種實驗葯物。

②：pharnexcloud，他目前是開放程度高的中文界面醫葯資料庫，包含了全球葯品研發管線、審評審批進度、全球臨床試驗、中國臨床試驗、葯品招投標、集采、一致性評價等大量整合信息。

③：ClinicalTrials，它是一個基於網路的資源，為患者、他們的家庭成員、醫療保健專業人員、研究人員和公眾提供了方便地訪問關於各種疾病和病症的公共和私人支持的臨床研究的信息。該網站由 美國國立衛生研究院的國家醫學圖書館(NLM) 維護（NIH），美國國家醫學圖書館提供的資源，探索所有 50 個州和 221 個國家/地區的 422,494 項研究。註：所有資料及相關研究僅供參考，未取得相關政府機構評定。

免費資料庫涉及數據層面的關聯性相對單一、數據深度存在一定局限性，畢竟這類資料庫沒有像商業資料庫那樣花上足夠多的人力成本及時間成本去清洗、整理、維護數據。

商業類醫葯資料庫往往是高價值資料庫的代表。商業類醫葯資料庫特點是功能強大不僅能對學術類信息加以融合處理，還能分析葯品全生命周期數據，競品葯品銷售詳細情況、競品企業招投標、投融資、集中采購信息等；除此之外還能實時跟蹤產品管線最新信息，做到實時調整戰略方向，防止做無用功浪費企業資源。現在商業類資料庫可以說是醫葯企業必備的資料庫。筆者就國內葯企主要使用的商業醫葯資料庫（同時對比兩個國外資料庫）給大家一一列舉。

葯融雲企業版Pharnexcloud

數據全面性：★★★★★

運營企業：葯融雲數字科技

上線時間：2020年

資料庫數量：218個

產品組成：葯物研發庫群、上市葯品庫群、葯品銷售庫群、市場信息庫群、一致性評價庫群、原料葯庫群、醫療器械庫群、生產檢驗庫群、合理用葯庫群、醫葯文獻等十個版塊構成。

數據來源：各國葯品監管機構、試驗研究、學術會議報告、文獻期刊、異構資源、企業公告各國衛生機構、醫學新聞雜志、網路資訊、專利、協會學會等。

數據特色：數據採集近80個主流國家，監控全球10萬+醫葯數據信息源，數據放大模型演算法涉及人口學、經濟學、發病率、醫療資源分布等各類特徵參數。

增值服務：①專人對接需求，團隊解決問題。②沙龍、巡講、峰會、項目交易、需求對接等活動支持，能加入他們葯融圈生態鏈。

優點：全面覆蓋醫葯領域全產業鏈各環節，數據總量大、數據來源、專業報告、數據演算法、結果展示都做得非常好。

缺點：相比較於全球頂尖的cortellis、informa等，pharnexcloud的數據展示結果關聯性還有明顯的進步空間。

pharnexcloud醫葯資料庫後來居上，進步很快，近年來逐步成為國內醫葯企業選擇較多的醫葯資料庫，因其產品功能的全面和數據全面性得到越來越多的認可，希望能保持這個進步速度。

葯智

綜合性推薦指數：★★★★☆

運營企業：重慶康洲數據

上線時間：2009年

產品組成：由研發、一致性、生產、上市、市場、用葯、葯化、中葯材、器械等九個版塊組成。

數據來源：地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、公司年度報告、醫療衛生機構、醫學雜志、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊等。

資料庫數量：172個

檢索方式、功能點、底層數據架構、界面展示：與insight、Pharnexcloud資料庫大體一致。

優點：葯物綜合報告、審評、臨床數據都做得相當不錯。而且僅此一家推出了化妝品、食品資料庫。

缺點：葯品銷售數據起步階段暫不夠成熟，全球數據相對量少。（葯品銷售數據對於葯品的立項調研、競品銷售分析、銷售戰略目標制定都是重中之重）。創新葯物收錄數量有待提高。

醫葯魔方

綜合推薦指數：★★★★☆

運營企業：北京華彬立成

上線時間：2013年

資料庫數量：49個

產品組成：資本透視、全球新葯、全球臨床、基礎數據、市場洞察這五個版塊構成。

數據來源：實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻、教科書、地區機構、資訊、新聞資訊、公司年度報告等。

產品亮點：資本透視和創新葯物版塊做得非常不錯，在該領域都屬於行業佼佼者。

收費：單價在國內偏高

優點：投融資版塊、可視化疾病圖譜和靶點整合、審評、臨床等數據做充分關聯、新上線的NextMed板塊有一定領先性、其投融資版塊做得很好。

缺點：總體數據數量偏少，葯物研發也只解讀了3萬多個葯物，比較同類產品丟失部分功能版塊，全球數據不夠豐富。銷售數據模塊雖然有，但十分封閉，無任何宣傳，對其具體情況業內不了解。

醫葯魔方作為創新葯物和醫葯投融資資料庫目前國內用戶沉積多的資料庫之一，但其產品功能過於封閉，已成自己的圍牆。

葯渡

綜合推薦指數：★★★☆

運營企業：葯渡經緯信息科技

上線時間：2013年

資料庫數量：132個

產品組成：由全球葯物、全球器械、投資生態、臨床研究、專利文獻、政策法規、世界葯問、數據定製八個版塊構成。

數據來源：實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、在線資料庫、在線辭典、電子書庫、地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議等。

優點：其葯物研發信息與國內審評、臨床等多個庫均有不錯的關聯，層級結構、標簽及界面都做得相當不錯。對生物葯、化學葯等細微標簽做了單獨優化。

缺點：目前沒有葯品銷售數據，臨床、上市葯品分析等數據採集方面比較弱，總體數據量在業內偏弱。

葯渡作為國內老牌醫葯資料庫之一以全球研發數據為核心，重點發展咨詢業務。缺少銷售數據其核心版塊數據，導致其數據業務只是一直低價在為其咨詢業務做支撐。

米內

綜合推薦指數：★★★★☆

運營企業：廣州標點醫葯信息

上線時間：2010年

資料庫數量：72個

產品組成：葯品銷售（多層格局，醫院、零售）、審評進度、上市葯品、臨床試驗、中標數據、全球新葯研發、全球專利、項目進度這個七個版塊構成

產品特色：國內葯品銷售數據領頭企業，其醫院銷售數據以「三大終端六大市場」為基礎，分層抽樣多等級醫院放大至全國。城市公立醫院、縣級公立醫院、實體葯店、網上葯店、城市社區衛生中心、鄉鎮衛生院等各類維度齊備。

優點：南方所背景，醫院銷售數據演算法和研發數據都做得非常不錯。六大格局在國內首屈一指。近期上線了獨家的電商類數據，雖然業界還在爭議電商數據可信度，但畢竟先走出了這一步。

缺點：全面性比較弱，銷售數據以外的全球數據、研發數據、審批數據相對重視程度很低，版本一直沒有大的進展。

米內醫葯資料庫南方所背景其醫院銷售版塊覆蓋面最廣之一，但其它版塊相對薄弱。

丁香園Insight

綜合推薦指數：★★★☆

運營企業：杭州觀瀾網路

上線時間：2013年Insight（2006年總部）

產品組成：臨床試驗、申報進度、葯品庫、上市產品、制葯企業、招投標、一致性評價、醫葯新聞、生物製品、全球數據等十個版塊構成。

數據來源：內部會議、專業報道、專利、商標、在線資料庫、在線詞典、電子書庫、異構資源共享平台、知識庫、地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、新聞資訊等。

產品特色：其界面小功能開發豐富特別是小圖標的應用在國內UI設計上是好的，區別於同類產品。

檢索方式、功能點、底層數據架構、界面展示：與葯智資料庫大體一致。

優點：搜索體驗、UI界面小功能、時間軸、注冊數據、國內葯物審評、上市批文這些國內數據中做得非常不錯。

缺點：市場和銷售相關數據涉及較少，全球研發數據處於剛起步階段(全球葯物研發數據對於葯企來說十分重要可謂是醫葯行業的風向標，在全球葯物格局、葯物立項調研、企業發展戰略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作為老牌醫葯資料庫的典型代表，背靠丁香園集團的大樹，目前國內用戶沉積多的資料庫之一，但因其葯物研發數據版塊、葯品市場與銷售數據起步晚，影響了其總體優勢。

上海醫工院PDB

綜合推薦指數：★★★

運營企業：上海數圖健康醫葯科技

上線時間：2011年

資料庫數量：31個

產品組成：分為葯物綜合和新葯研發監測兩個資料庫；葯物綜合資料庫包含了國內市場、細分市場、全球市場、國內工業生產、企業經濟運行五個版塊；新葯研發監測資料庫包含了全球研發、中國研發、一致性評價、企業競爭，品種篩選分析五個版塊。

數據來源：專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻、教科書、地區機構、資訊、新聞資訊、公司年度報告、pjb等。

優點：工信部背景知名度高國產醫葯資料庫鼻祖，審評、臨床等數據有不錯的關聯展示；新上線的RPDB零售板塊有明顯的優勢提升；RAS醫葯處方分析系統具備一定獨家性。

缺點：數據全面性相對不高，部分工業類數據更新較慢，UI設計過於傳統。PDB作為全國老牌醫葯資料庫之一，全球葯物研發數據採集處於起步階段，也許是底層架構設計問題單開了一個CPM（新葯研發監測資料庫）導致其部分關聯性較差。

科睿唯安cortellis

綜合推薦指數：★★★★☆

產品組成：Cortellis 資料庫包含Cortellis競爭情報、Cortellis早期葯物發現、CMC、仿製葯、原料葯、系統生物學Metacore等等多個模塊，主要由競爭信息、疾病簡報、監管信息、新聞、葯物發現信息這幾個版塊構成；

數據來源：各大葯品監管機構、新聞雜志、網路資訊、文獻期刊、學術報告、專利商標、公司年報等。

檢索方式、功能點、底層數據架構：這三個維度和informa資料庫基本一致，只是樣式展示風格不一樣。

優點:在展示結果關聯性、專業報告、數據維度方面都做得非常好。

缺點: 缺少系統化葯品銷售數據，對中國企業管線監控出現不少滯後和少量錯誤，缺少中國葯監局等數據分析。

cortellis醫葯資料庫目前在世界醫葯領域知名醫葯資料庫之一，因在國內因為其水土不服相比之下使用人群比例不是那麼多。

英富曼Informa

綜合推薦指數：★★★☆

產品組成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多個版塊組成。

數據來源：各國葯品監管機構、醫療衛生機構、新聞雜志、網路資訊、文獻期刊、學術報告、專利商標、公司年報、搜索引擎、學術會議等。

檢索方式、功能點、底層數據架構：這三個維度和cortellis資料庫基本一致，只是樣式展示風格不一樣，更符合國人使用習慣。

優點：可以綜合計算葯物批准通過率，數據更新歷史記錄，在新聞數據追溯、展示結果關聯性、數據維度方面都做得很好。

缺點：沒有銷售數據、沒有仿製葯信息、缺少中國葯監局數據解讀，中國企業管線跟蹤滯後；

Informa醫葯資料庫當前世界主流醫葯資料庫之一，其Pharmaprojects版塊Pharnexcloud的』全球葯物研發版塊』被客戶比較得多，因為價格和缺少國內審批等數據因此佔有率偏低，目前在國內主要客戶人群為高校為主。

一共寫了目前國內主要使用9個主流資料庫的測評，2個國外醫葯資料庫。每個資料庫都各有特色，可以根據自身情況供您選擇。

Ⅱ 資料庫都有哪些

一、資料庫種類有哪些
早期較為時興的資料庫種類有三種，分別是層次式資料庫、網路式資料庫和關系型資料庫。而在如今的互聯網中，最常見的資料庫種類主要有2種，即關系型資料庫和非關系型資料庫。

二、層次資料庫介紹
層次資料庫是最開始研製的資料庫系統軟體，它把數據根據層次構造（樹結構）的方法呈現。層次資料庫以前是非常熱門的資料庫，但伴隨著關系資料庫的逐漸流行，如今早已非常少應用了。

較為具備象徵性的層次資料庫是IMS（Information Management System）資料庫，由IBM企業研發。

三、關系型資料庫詳細介紹
網路資料庫和層次資料庫在數據獨立性和抽象性級別上有所欠缺，用戶開展存儲時，需要聲明數據的存儲結構和相對路徑。而關系資料庫就可以較切實解決這種問題。

和Excel工作簿一樣，關系型資料庫也選用由列和行構成的二維表來管理數據，簡單易懂。另外，它還利用sql（Structured Query Language，結構化查詢語言）對數據開展實際操作。

四、非關系型資料庫詳細介紹
伴隨著互聯網技術Web2.0的興起，傳統關系型資料庫在應對大數據量，比如大規模和高並發的微博、微信或者SNS類型的web2.0動態網頁時，已經有些力不從心，曝露了許多難以克服的難題。因此出現了針對大規模數據量場景，以性能卓越和應用便捷為目的的的資料庫產品——NOSQL資料庫。

Ⅲ MySQL客戶端軟體有哪些不錯的值得推薦和一用

MySQL作為一種非常流行的關系型資料庫，在信息系統開發中扮演著非常重要的角色，經常被用於後端數據存儲，而MySQL本身又不提供非常便捷的客戶端軟體，因此出現了許許多多的第三方管理軟體，下面我簡單介紹幾個，感興趣的朋友可以自己下載嘗試一下：

SQLyog

這是一個非常輕巧靈活的MySQL客戶端軟體，界面整潔、干凈友好，大部分開發人員都應該聽說或使用過，可以直接查看資料庫目錄結構，建庫建表靈活，支持SQL腳本導入導出、數據備份恢復等常見功能，語法高亮、自動補全等也都非常不錯，對於日常MySQL管理來說，是一個非常不錯的工具：

Navicat

這也是一個非常不錯的MySQL客戶端管理軟體，界面簡潔、功能強大，基本使用方式和SQLyog差不多，可以直接手動建庫建表、設計視圖（包括欄位類型、主外鍵關系、觸發器等），支持資料庫建模、SQL腳本導入導出、數據恢復和備份等常見功能，對於MySQL管理來說，也是一個非常不錯的工具：

Workbench

這是MySQL官方自帶的一個客戶端軟體，可以直接到官網下載安裝，免費、跨平台，專門為MySQL量身定製，兼容性良好，支持資料庫建模（ER模型、前向和反向工程）、數據遷移（低版本到高版本）、恢復與備份等常見功能，對於MySQL日常管理來說，也是一個非常不錯的工具：

phpMyAdmin

這是一個專門為php開發人員設計的MySQL管理工具，基於Web瀏覽器運行，界面干凈、整潔友好，可以很方便的查閱管理日常資料庫，建庫建表也非常容易，如果你是一個專業的php開發人員，那麼phpMyAdmin就是一個非常不錯的管理工具，缺點就是在數據的備份和恢復上不是很方便：

DataGrip

這是一個比較全能的資料庫客戶端軟體，支持目前幾乎所有的主流資料庫，包括MySQL，Oracle，SQL Server等，界面友好、干凈整潔，日常查詢、建庫建表、建模設計、備份恢復、數據遷移等，這個軟體都能很好支持，語法高亮、自動補全等功能也都非常不錯，對於資料庫管理來說，也是一個非常不錯的工具：

當然，還有許多其他MySQL客戶端管理軟體，像HeidiSQL，DBeaver等也都非常不錯，這里就不一一介紹了，基本功能和前面的這5個軟體差不多，只要你熟悉一下使用方式，很快就能掌握的。至於哪個好，哪個更優秀，這個也沒有什麼明確標准，只要適合自己就行，如果你非常熟悉MySQL的話，也可以使用命令行工具，效果是一樣的，網上也有相關資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

MySQL的管理維護工具非常多，除了系統自帶的命令行管理工具之外，還有許多其他的圖形化管理工具，這里我介紹幾個經常使用的MySQL圖形化管理工具，供大家參考。

1、phpMyAdmin

phpMyAdmin是最常用的MySQL維護工具，是一個用PHP開發的基於Web方式架構在網站主機上的Mysql管理工具，支持中文，管理資料庫非常方便。不足之處在於對大資料庫的備份和恢復不方便。

2、MySQLDumper

MySQLDumper使用PHP開發的MySQL資料庫備份恢復程序，解決了使用PHP進行大資料庫備份和恢復的問題，數百兆的資料庫都可以方便的備份恢復，不用擔心網速太慢導致中間中斷的問題，非常方便易用。

這個軟體是德國人開發的，還沒有中文語言包。

3、Navicat

Navicat是一個桌面版MySQL資料庫管理和開發工具。和微軟SQLServer的管理器很像，易學易用。

Navicat使用圖形化的用戶界面，可以讓用戶使用和管理更為輕松。支持中文，有免費版本提供。

4、MySQL GUI Tools

MySQL GUI Tools是MySQL官方提供的圖形化管理工具，功能很強大，值得推薦，可惜的是沒有中文界面。

5、MySQL ODBC Connector

MySQL官方提供的ODBC介面程序，系統安裝了這個程序之後，就可以通過ODBC來訪問MySQL，這樣就可以實現SQLServer、Access和MySQL之間的數據轉換，還可以支持ASP訪問MySQL資料庫。

6、MySQL Workbench

MySQL Workbench是一個統一的可視化開發和管理平台，該平台提供了許多高級工具，可支持資料庫建模和設計、查詢開發和測試、伺服器配置和監視、用戶和安全管理、備份和恢復自動化、審計數據檢查以及向導驅動的資料庫遷移。

MySQL Workbench是MySQL AB發布的可視化的資料庫設計軟體，它的前身是 FabForce 公司的 DDesigner 4。

MySQL Workbench 為資料庫管理員、程序開發者和系統規劃師提供可視化設計、模型建立、以及資料庫管理功能。

它包含了用於創建復雜的數據建模ER模型，正向和逆向資料庫工程，也可以用於執行通常需要花費大量時間和需要的難以變更和管理的文檔任務。MySQL工作台可在Windows，Linux和Mac上使用。

7、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。

SQLyog是業界著名的Webyog公司出品的一款簡潔高效、功能強大的圖形化MySQL資料庫管理工具。使用SQLyog可以快速直觀地讓您從世界的任何角落通過網路來維護遠端的MySQL資料庫。

Ⅳ 求資料庫應用題

資料庫語言的目標

要說清這個目標，先要理解資料庫是做什麼的。

資料庫這個軟體，名字中有個「庫」字，會讓人覺得它主要是為了存儲的。其實不然，資料庫實現的重要功能有兩條：計算、事務！也就是我們常說的 OLAP 和 OLTP，資料庫的存儲都是為這兩件事服務的，單純的存儲並不是資料庫的目標。

我們知道，SQL 是目前資料庫的主流語言。那麼，用 SQL 做這兩件事是不是很方便呢？

事務類功能主要解決數據在寫入和讀出時要保持的一致性，實現這件事的難度並不小，但對於應用程序的介面卻非常簡單，用於操縱資料庫讀寫的代碼也很簡單。如果假定目前關系資料庫的邏輯存儲模式是合理的（也就是用數據表和記錄來存儲數據，其合理性與否是另一個復雜問題，不在這里展開了），那麼 SQL 在描述事務類功能時沒什麼大問題，因為並不需要描述多復雜的動作，復雜性都在資料庫內部解決了。

但計算類功能卻不一樣了。

這里說的計算是個更廣泛的概念，並不只是簡單的加加減減，查找、關聯都可以看成是某種計算。

什麼樣的計算體系才算好呢？

還是兩條：寫著簡單、跑得快。

寫著簡單，很好理解，就是讓程序員很快能寫出來代碼來，這樣單位時間內可以完成更多的工作；跑得快就更容易理解，我們當然希望更短時間內獲得計算結果。

其實 SQL 中的 Q 就是查詢的意思，發明它的初衷主要是為了做查詢（也就是計算），這才是 SQL 的主要目標。然而，SQL 在描述計算任務時，卻很難說是很勝任的。

SQL為什麼不行

先看寫著簡單的問題。

SQL 寫出來很象英語，有些查詢可以當英語來讀和寫（網上多得很，就不舉例了），這應當算是滿足寫著簡單這一條了吧。

且慢！我們在教科書上看到的 SQL 經常只有兩三行，這些 SQL 確實算是寫著簡單的，但如果我們嘗試一些稍復雜化的問題呢？

這是一個其實還不算很復雜的例子：計算一支股票最長連續上漲了多少天？用 SQL 寫出來是這樣的：

• selectmax(consecutive_day)from(selectcount(*) (consecutive_dayfrom(selectsum(rise_mark) over(orderbytrade_date) days_no_gainfrom(selecttrade_date,case when closing_price>lag(closing_price) over(order by trade_date)then 0 else 1 END rise_markfrom stock_price ) )group by days\_no\_gain)



這個語句的工作原理就不解釋了，反正有點繞，同學們可以自己嘗試一下。

這是潤乾公司的招聘考題，通過率不足 20%；因為太難，後來被改成另一種方式：把 SQL 語句寫出來讓應聘者解釋它在算什麼，通過率依然不高。

這說明什麼？說明情況稍有復雜，SQL 就變得即難懂又難寫！

再看跑得快的問題，還是一個經常拿出來的簡單例子：1 億條數據中取前 10 名。這個任務用 SQL 寫出來並不復雜：

• SELECTTOP 10x FROMT ORDERBYx DESC



但是，這個語句對應的執行邏輯是先對所有數據進行大排序，然後再取出前 10 個，後面的不要了。大家知道，排序是一個很慢的動作，會多次遍歷數據，如果數據量大到內存裝不下，那還需要外存做緩存，性能還會進一步急劇下降。如果嚴格按這句 SQL 體現的邏輯去執行，這個運算無論如何是跑不快的。然而，很多程序員都知道這個運算並不需要大排序，也用不著外存緩存，一次遍歷用一點點內存就可以完成，也就是存在更高性能的演算法。可惜的是，用 SQL 卻寫不出這樣的演算法，只能寄希望於資料庫的優化器足夠聰明，能把這句 SQL 轉換成高性能演算法執行，但情況復雜時資料庫的優化器也未必靠譜。

看樣子，SQL 在這兩方面做得都不夠好。這兩個並不復雜的問題都是這樣，現實中數千行的 SQL 代碼中，這種難寫且跑不快的情況比比皆是。

為什麼 SQL 不行呢？

要回答這個問題，我們要分析一下用程序代碼實現計算到底是在干什麼。

本質上講，編寫程序的過程，就是把解決問題的思路翻譯成計算機可執行的精確化形式語言的過程。舉例來說，就象小學生解應用題，分析問題想出解法之後，還要列出四則運算表達式。用程序計算也是一樣，不僅要想出解決問題的方法，還要把解法翻譯成計算機能理解執行的動作才算完成。

用於描述計算方法的形式語言，其核心在於所採用的代數體系。所謂代數體系，簡單說就是一些數據類型和其上的運算規則，比如小學學到的算術，就是整數和加減乘除運算。有了這套東西，我們就能把想做的運算用這個代數體系約定的符號寫出來，也就是代碼，然後計算機就可以執行了。

如果這個代數體系設計時考慮不周到，提供的數據類型和運算不方便，那就會導致描述演算法非常困難。這時候會發生一個怪現象：翻譯解法到代碼的難度遠遠超過解決問題本身。

舉個例子，我們從小學慣用阿拉伯數字做日常計算，做加減乘除都很方便，所有人都天經地義認為數值運算就該是這樣的。其實未必！估計很多人都知道還有一種叫做羅馬數字的東西，你知道用羅馬數字該怎麼做加減乘除嗎？古羅馬人又是如何上街買菜的？

代碼難寫很大程度是代數的問題。

再看跑不快的原因。

軟體沒辦法改變硬體的性能，CPU 和硬碟該多快就是多快。不過，我們可以設計出低復雜度的演算法，也就是計算量更小的演算法，這樣計算機執行的動作變少，自然也就會快了。但是，光想出演算法還不夠，還要把這個演算法用某種形式語言寫得出來才行，否則計算機不會執行。而且，寫起來還要比較簡單，都要寫很長很麻煩，也沒有人會去用。所以呢，對於程序來講，跑得快和寫著簡單其實是同一個問題，背後還是這個形式語言採用的代數的問題。如果這個代數不好，就會導致高性能演算法很難實現甚至實現不了，也就沒辦法跑得快了。就象上面說的，用 SQL 寫不出我們期望的小內存單次遍歷演算法，能不能跑得快就只能寄希望於優化器。

我們再做個類比：

上過小學的同學大概都知道高斯計算 1+2+3+…+100 的小故事。普通人就是一步步地硬加 100 次，高斯小朋友很聰明，發現 1+100=101、2+99=101、…、50+51=101，結果是 50 乘 101，很快算完回家午飯了。

聽過這個故事，我們都會感慨高斯很聰明，能想到這么巧妙的辦法，即簡單又迅速。這沒有錯，但是，大家容易忽略一點：在高斯的時代，人類的算術體系（也是一個代數）中已經有了乘法！象前面所說，我們從小學習四則運算，會覺得乘法是理所當然的，然而並不是！乘法是後於加法被發明出來的。如果高斯的年代還沒有乘法，即使有聰明的高斯，也沒辦法快速解決這個問題。

目前主流資料庫是關系資料庫，之所以這么叫，是因為它的數學基礎被稱為關系代數，SQL 也就是關系代數理論上發展出來的形式語言。

現在我們能回答，為什麼 SQL 在期望的兩個方面做得不夠好？問題出在關系代數上，關系代數就像一個只有加法還沒發明乘法的算術體系，很多事做不好是必然的。

關系代數已經發明五十年了，五十年前的應用需求以及硬體環境，和今天比的差異是很巨大了，繼續延用五十年前的理論來解決今天的問題，聽著就感覺太陳舊了？然而現實就是這樣，由於存量用戶太多，而且也還沒有成熟的新技術出現，基於關系代數的 SQL，今天仍然是最重要的資料庫語言。雖然這幾十年來也有一些改進完善，但根子並沒有變，面對當代的復雜需求和硬體環境，SQL 不勝任也是情理之中的事。

而且，不幸的是，這個問題是理論上的，在工程上無論如何優化也無濟於事，只能有限改善，不能根除。不過，絕大部分的資料庫開發者並不會想到這一層，或者說為了照顧存量用戶的兼容性，也沒打算想到這一層。於是，主流資料庫界一直在這個圈圈裡打轉轉。

SPL為什麼能行

那麼該怎樣讓計算寫著更簡單、跑得更快呢？

發明新的代數！有「乘法」的代數。在其基礎上再設計新的語言。

這就是 SPL 的由來。它的理論基礎不再是關系代數，稱為離散數據集。基於這個新代數設計的形式語言，起名為SPL（Structured Process Language)。

SPL 針對 SQL 的不足（更確切地說法是，離散數據集針對關系代數的各種缺陷）進行了革新。SPL 重新定義了並擴展許多結構化數據中的運算，增加了離散性、強化了有序計算、實現了徹底的集合化、支持對象引用、提倡分步運算。

限於篇幅，這里不能介紹 SPL（離散數據集）的全貌。我們在這里列舉 SPL（離散數據集）針對 SQL（關系代數）的部分差異化改進：

游離記錄

離散數據集中的記錄是一種基本數據類型，它可以不依賴於數據表而獨立存在。數據表是記錄構成的集合，而構成某個數據表的記錄還可以用於構成其它數據表。比如過濾運算就是用原數據表中滿足條件的記錄構成新數據表，這樣，無論空間佔用還是運算性能都更有優勢。

關系代數沒有可運算的數據類型來表示記錄，單記錄實際上是只有一行的數據表，不同數據表中的記錄也不能共享。比如，過濾運算時會復制出新記錄來構成新數據表，空間和時間成本都變大。

特別地，因為有游離記錄，離散數據集允許記錄的欄位取值是某個記錄，這樣可以更方便地實現外鍵連接。

有序性

關系代數是基於無序集合設計的，集合成員沒有序號的概念，也沒有提供定位計算以及相鄰引用的機制。SQL 實踐時在工程上做了一些局部完善，使得現代 SQL 能方便地進行一部分有序運算。

離散數據集中的集合是有序的，集合成員都有序號的概念，可以用序號訪問成員，並定義了定位運算以返回成員在集合中的序號。離散數據集提供了符號以在集合運算中實現相鄰引用，並支持針對集合中某個序號位置進行計算。

有序運算很常見，卻一直是 SQL 的困難問題，即使在有了窗口函數後仍然很繁瑣。SPL 則大大改善了這個局面，前面那個股票上漲的例子就能說明問題。

離散性與集合化

關系代數中定義了豐富的集合運算，即能將集合作為整體參加運算，比如聚合、分組等。這是 SQL 比 Java 等高級語言更為方便的地方。

但關系代數的離散性非常差，沒有游離記錄。而 Java 等高級語言在這方面則沒有問題。

離散數據集則相當於將離散性和集合化結合起來了，既有集合數據類型及相關的運算，也有集合成員游離在集合之外單獨運算或再組成其它集合。可以說 SPL 集中了 SQL 和 Java 兩者的優勢。

有序運算是典型的離散性與集合化的結合場景。次序的概念只有在集合中才有意義，單個成員無所謂次序，這里體現了集合化；而有序計算又需要針對某個成員及其相鄰成員進行計算，需要離散性。

在離散性的支持下才能獲得更徹底的集合化，才能解決諸如有序計算類型的問題。

離散數據集是即有離散性又有集合化的代數體系，關系代數只有集合化。

分組理解

分組運算的本意是將一個大集合按某種規則拆成若干個子集合，關系代數中沒有數據類型能夠表示集合的集合，於是強迫在分組後做聚合運算。

離散數據集中允許集合的集合，可以表示合理的分組運算結果，分組和分組後的聚合被拆分成相互獨立的兩步運算，這樣可以針對分組子集再進行更復雜的運算。

關系代數中只有一種等值分組，即按分組鍵值劃分集合，等值分組是個完全劃分。

離散數據集認為任何拆分大集合的方法都是分組運算，除了常規的等值分組外，還提供了與有序性結合的有序分組，以及可能得到不完全劃分結果的對位分組。

聚合理解

關系代數中沒有顯式的集合數據類型，聚合計算的結果都是單值，分組後的聚合運算也是這樣，只有 SUM、COUNT、MAX、MIN 等幾種。特別地，關系代數無法把 TOPN 運算看成是聚合，針對全集的 TOPN 只能在輸出結果集時排序後取前 N 條，而針對分組子集則很難做到 TOPN，需要轉變思路拼出序號才能完成。

離散數據集提倡普遍集合，聚合運算的結果不一定是單值，仍然可能是個集合。在離散數據集中，TOPN 運算和 SUM、COUNT 這些是地位等同的，即可以針對全集也可以針對分組子集。

SPL 把 TOPN 理解成聚合運算後，在工程實現時還可以避免全量數據的排序，從而獲得高性能。而 SQL 的 TOPN 總是伴隨 ORDER BY 動作，理論上需要大排序才能實現，需要寄希望於資料庫在工程實現時做優化。

有序支持的高性能

離散數據集特別強調有序集合，利用有序的特徵可以實施很多高性能演算法。這是基於無序集合的關系代數無能為力的，只能寄希望於工程上的優化。

下面是部分利用有序特徵後可以實施的低復雜度運算：

1) 數據表對主鍵有序，相當於天然有一個索引。對鍵欄位的過濾經常可以快速定位，以減少外存遍歷量。隨機按鍵值取數時也可以用二分法定位，在同時針對多個鍵值取數時還能重復利用索引信息。

2) 通常的分組運算是用 HASH 演算法實現的，如果我們確定地知道數據對分組鍵值有序，則可以只做相鄰對比，避免計算 HASH 值，也不會有 HASH 沖突的問題，而且非常容易並行。

3) 數據表對鍵有序，兩個大表之間對位連接可以執行更高性能的歸並演算法，只要對數據遍歷一次，不必緩存，對內存佔用很小；而傳統的 HASH 值分堆方法不僅比較復雜度高，需要較大內存並做外部緩存，還可能因 HASH 函數不當而造成二次 HASH 再緩存。

4) 大表作為外鍵表的連接。事實表小時，可以利用外鍵表有序，快速從中取出關聯鍵值對應的數據實現連接，不需要做 HASH 分堆動作。事實表也很大時，可以將外鍵表用分位點分成多個邏輯段，再將事實表按邏輯段進行分堆，這樣只需要對一個表做分堆，而且分堆過程中不會出現 HASH 分堆時的可能出現的二次分堆，計算復雜度能大幅下降。

其中 3 和 4 利用了離散數據集對連接運算的改造，如果仍然延用關系代數的定義（可能產生多對多），則很難實現這種低復雜的演算法。

除了理論上的差異， SPL 還有許多工程層面的優勢，比如更易於編寫並行代碼、大內存預關聯提高外鍵連接性能等、特有的列存機制以支持隨意分段並行等。

再把前面的問題用 SPL 重寫一遍有個直接感受。

一支股票最長連續上漲多少天：

• stock_price.sort(trade_date).group@o(closing_price



計算思路和前面的 SQL 相同，但因為引入了有序性後，表達起來容易多了，不再繞了。

1 億條數據中取前 10 名：

• T.groups(;top(-10,x))



SPL 有更豐富的集合數據類型，容易描述單次遍歷上實施簡單聚合的高效演算法，不涉及大排序動作。

這里還有更多 SPL 代碼以體現其思路及大數據演算法：

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Ⅳ 論文網站有哪些

免費論文的網站有愛學術、漢斯出版社等。
1、愛學術是一家專業的學術文獻分享平台，覆蓋各個行業期刊論文，學位論文，會議論文，標准，專利等各類學術資源，是國內最大的學術文獻交流中心和論文資源免費下載網站，旨在構建一個專業的學術文獻交流分享平台。
2、漢斯出版社聚焦於國際開源(OpenAccess)中文期刊的出版發行，是秉承著傳播文化和促進交流的理念，積極探索中文學術期刊國際化道路，並且積極推進中國學術思想走向世界。

Ⅵ 五個常見的資料庫

五個常見的資料庫分別為：MySQL、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2。
1、資料庫定義：資料庫，又稱為數據管理系統，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的資料執行新增、截取、更新、刪除等操作。它是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。一個資料庫由多個表空間構成。
2、MySQL資料庫：原本是一個開放源碼的關系資料庫管理系統，原開發者為瑞典的MySQLAB公司，該公司於2008年被_陽微系統收購。2009年，甲骨文公司（Oracle）收購_陽微系統公司，MySQL成為Oracle旗下產品。MySQL在過去由於性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，因此被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。隨著MySQL的不斷成熟，它也逐漸用於更多大規模網站和應用。
3、SQLServer：SQLServer資料庫是Microsoft開發設計的一個關系資料庫智能管理系統(RDBMS)，現在是全世界主流資料庫之一；SQLServer資料庫具備方便使用、可伸縮性好、相關軟體集成程度高等優勢，能夠從單一的筆記本上運行或以高倍雲伺服器集群為基礎，或在這兩者之間任何東西上運行。

Ⅶ 常見資料庫有哪些

• 01

  Oracle資料庫
  Oracle是甲骨文公司的一款關系資料庫管理系統。他在資料庫產品領域一直處於領先的地位，系統可移植性好、使用方便、功能強，適用於各類大、中、小、微機環境。目前Oracle關系資料庫產品的市場佔有率名列前茅。

• 02

  DB2資料庫
  DB2資料庫是IBM開發的，它不只局限於自己的操作系統，而且採取了對外開放的政策，另外他還有很多的版本，例如：：DB2工作組版（DB2Workgroup Edition）、DB2企業版（DB2 Enterprise Edition）和DB2個人版（DB2 Personal Edition）等。各個版本的數據管理功能是一樣的，以便於操作人員的使用。

• 03

  SQL Server資料庫
  SQL Server資料庫是美國微軟公司開發的一種關系型資料庫系統，對所有的主流伺服器骨架都有很好的支持。SQL語句可以用來執行各種各樣的操作，像更新資料庫中的數據等。其擴展性、高性能、系統管理先進性在一些方面是很突出的。

• 04

  PostgreSQL資料庫
  PostgreSQL是以加州大學伯克利分校計算機系開發的 POSTGRES，現在已經更名為PostgreSQL，它的特性非常齊全，對象軟體非常自由，包括了目前世界上最豐富的數據類型的支持。

• 05

  MySQL資料庫
  MySQL是一種開放源代碼的關系型資料庫管理系統，它對外開放，而且免費使用，其功能不是很強大，性能也一般，它在小型辦公方面還是佔有一定的優勢的，MySQL資料庫本身也有一定的限制，也不適合大訪問量的商業應用。

• 06

  Sybase資料庫
  Sybase資料庫是Sybase公司推出的一款軟體，主要有三種版本：一是UNIX操作系統下運行的版本，二是Novell Netware環境下運行的版本，三是Windows NT環境下運行的版本。Sybase資料庫基於客戶，真正對外開放，而且性能高。還存在幾個吸引人的地方:可編程資料庫、事件驅動的觸發器、結構體系多線索化。

特別提示

常見的資料庫就有這些，大家日常工作時要選擇合適的資料庫，這樣我們的工作就會做得更加順手。

Ⅷ 以下那種類別對應數據的字元類屬性

整數類型：BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、 INT、 BIG INT

浮點數類型：FLOAT、DOUBLE、DECIMAL

字元串類型：CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB

日期類型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year

其他數據類型：BINARY、VARBINARY、ENUM、SET、Geometry、Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon、GeometryCollection等

1、整型
數據類型 位元組及范圍
tinyint(m) 1個位元組 (-128~127)
smallint(m) 2個位元組 (-32768~32767)
mediumint(m) 3個位元組 (-8388608~8388607)
int或integer(m) 4個位元組 (-2147483648~2147483647)
bigint(m) 8個位元組 (±9.22*10的18次方)
整型括弧中里的m是表示SELECT查詢結果集中的顯示寬度，並不影響實際的取值范圍，沒有影響到顯示的寬度。（可以略過這個東西）

2、浮點型
數據類型 定義
float(m,d) 單精度浮點型 8位精度(4位元組)
double(m,d) 雙精度浮點型 16位精度(8位元組)
m總個數，d小數位。設一個欄位定義為float(6,3)，如果插入一個數123.45678,實際資料庫里存的是123.457，但總個數還以實際為准，即6位。整數部分最大是3位。如果插入數12.123456，存儲的是12.1234，如果插入12.12，存儲的是12.1200.

3、定點數
①浮點型在資料庫中存放的是近似值，而定點類型在資料庫中存放的是精確值。
decimal(m,d)
②DECIMAL 類型不同於FLOAT和DECIMAL，其中DECIMAL 實際是以串存放的。DECIMAL 可能的最大取值范圍與DOUBLE 一樣，但是其有效的取值范圍由M 和D 的值決定。
給定的DECIMAL 類型的取值范圍取決於MySQL數據類型的版本。
③ 對貨幣等對精度敏感的數據，應該用定點數表示或存儲；
在這里插入圖片描述

4、字元串
數據類型 大小
char(n) 固定長度，最多255個字元
varchar(n) 固定長度，最多65535個字元
tinytext 可變長度，最多255個字元
text 可變長度，最多65535個字元
mediumtext 可變長度，最多2的24次方-1個字元
longtext 可變長度，最多2的32次方-1個字元
區別char和varchar：

①char(n) 若存入字元數小於n，則以空格補於其後，查詢之時再將空格去掉。所以char類型存儲的字元串末尾不能有空格，varchar不限於此。
②char(n) 固定長度，char(4)不管是存入幾個字元，都將佔用4個位元組；varchar是存入的實際字元數+1個位元組（n<=255）或2個位元組(n>255)，所以varchar(4),存入3個字元將佔用4個位元組。
③char類型的字元串檢索速度要比varchar類型的快。

5、二進制數據（_Blob）
1._BLOB和_text存儲方式不同，_TEXT以文本方式存儲，英文存儲區分大小寫，而_Blob是以二進制方式存儲，不分大小寫。

2._BLOB存儲的數據只能整體讀出。

3._TEXT可以指定字元集，_BLO不用指定字元集。

6、日期和時間類型
作用：存儲用戶注冊時間，文章發布時間，員工入職時間，出生時間，過期時間等

數據類型 定義
DATE 日期 『2008-12-2』
TIME 時間 『12:25:36』
YEAR 年份 『2008』
DATETIME 日期時間 『2008-12-2 22:06:44』
TIMESTAMP 自動存儲記錄修改時間
註：①TIMESTAMP列用於INSERT或UPDATE操作時記錄日期和時間。如果不分配一個值，表中的第一個TIMESTAMP列自動設置為最近操作的日期和時間。
②也可以通過分配一個NULL值，將TIMESTAMP列設置為當前的日期和時間。TIMESTAMP值返回後顯示為』YYYY-MM-DD HH:MM:SS』格式的字元串。
③有專有的自動更新特性。

二、數據類型屬性
關鍵字 含義
NULL 數據列可包含NULL值
NOT NULL 數據列不允許包含NULL值
DEFAULT 默認值
PRIMARY KEY 主鍵
AUTO_INCREMENT 自動遞增，適用於整數類型
UNSIGNED 無符號
CHARACTER SET name 指定一個字元集
三、簡單介紹幾個存儲引擎
1、MyISAM 數據存儲引擎和數據列
MyISAM數據表，最好使用固定長度(CHAR)的數據列代替可變長度(VARCHAR)的數據列。

2、MEMORY存儲引擎和數據列
MEMORY數據表目前都使用固定長度的數據行存儲，因此無論使用CHAR或VARCHAR列都沒有關系。兩者都是作為CHAR類型處理的。

3、InnoDB 存儲引擎和數據列（重要）
建議使用 VARCHAR類型。

也可以用show engines;語句查看所有引擎
在這里插入圖片描述

以下幾個例子
1、時間和日期
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在這里插入圖片描述
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2、set
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3、datatime
在這里插入圖片描述
4、TIMESTAMP

CREATE TABLE timestamp_db(
a TIMESTAMP
);
INSERT timestamp_db() VALUES(20020121);
INSERT timestamp_db() VALUES(20020121142554);
INSERT timestamp_db() VALUES("2015-12-16 21:14:15");
INSERT timestamp_db() VALUES("2015-12-17");
INSERT timestamp_db() VALUES(NULL);
INSERT timestamp_db() VALUES(CURRENT_TIMESTAMP);
INSERT timestamp_db() VALUES();
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4
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10
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5、YEAR
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MySQL入門技能樹資料庫組成表
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...知識之數據類型_小玉玉玉玉呀的博客_資料庫數據類型
四、日期時間類型 1、數據類型 date裡面 Y是年,M是月,D是天,即年月日;time裡面 H是時,M是分,S是秒 ,即時分秒。 eg:表中的money是充值金額,接著記錄一下充值時間,先添加一個時間欄位,類型是datetime, 然後刷新表格,再打開,...
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Oracle 數據類型
Oracle的數據類型： 1、CHAR數據類型，該類型是固定長度的字元串，如果沒指定大小，則默認佔用一位元組，如果輸入的值小於指定的長度，則資料庫用空格填充至固定長度，如果用戶輸入的值大於指定的長度，則資料庫返回錯誤信息 2、varchar2，用於存儲可變長度的字元串，使用該數據類型可節省磁碟空間，但存儲效率沒有CHAR高 3、NCHAR和nvarchar2，NCHAR和CHAR區別在於NCHAR用來存儲Unicode字元集類型，即雙位元組字元數據，CHAR是一個位元組，而NCAHR是一個字元（兩個位元組），前者是CHAR(1)無法插入『的』，後者是NCHAR(1)可以插入『的』 4、NUMBER表示數值數據類型，NUMBER(P,S),P為精度，表示數據的總位數，S為范圍，表示小數點右邊數字的位數 5、DATE數據類型，使用7個位元組固定長度，每個位元組分別存儲世紀，年，月，日 ，時，分，秒，ORACLE中SYSDATE函數的功能是返回當前的日期和時間 6、TIMESTAMP數據類型，和DATE相似，但是這個類型的秒精確到小數點後6位，而DATE沒有秒的小數部分 7、LOB數據類型用於存儲大型的，沒有被結構化的數據，例如二進制文件，圖片文件，LOB主要分為BLOB和CLOB，BLOB數據類型用於存儲二進制對象：圖像，音頻，視頻...CLOB數據類型用於存儲字元格式的大型對象 8、ORACLE其實也支持INTEGER,FLOAT,DOUBLE,VARCHAR,最好用ORACLE自身的NUMBER 和 VARCHAR2
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MySQL資料庫中幾種常見的數據類型分享
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資料庫的類型
ps:資料庫的類型主要分為四大類：一：關系型資料庫。二：非關系型資料庫。三：網狀資料庫。四：層次資料庫。目前最常見的資料庫模型主要是：關系型資料庫和非關系型資料庫。ps:這里我們主要說關系型資料庫和費關系型資料庫。1. 關系型資料庫關系型資料庫模型是將復雜的數據結構用較為簡單的二元關系（二維表）來表示，如圖1-4所示。在該類型資料庫中，對數據的操作基本上都建立在一個或多個表格上，我們可以採用結構化查詢語言（SQL）對資料庫進行操作。關系型資料庫是目前主流的資料庫技術，其中具有代表性的資料庫管理系統有：Ora
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mysql常用數據類型 一、數值類型（整型、浮點型） 1、整型 eg:添加一個表格：點擊表——添加欄位——名稱——類型，年齡age是tinyint類型，要在下方勾選無符號，因為年齡都是正數，不存在負數一說，所以不需要符號。 點擊保存，然後輸入表名，比如t1，就出現了t1 然後雙擊表裡面的null就可以修改值了 如果在年齡里寫了一個負數，再按ctrl+s保存，就會報錯： 由於范圍是0-255，所以當寫了256時，也會報錯: 2、浮點型 eg:想添加...
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資料庫修改數據類型
資料庫修改數據類型 在日常使用資料庫中，或多或少都會遇到要修改資料庫表中欄位的數據類型，有一種方法是直接點「設計」，就可以修改了，但往往都不行，會提示為「不允許保存修改」 那就用另一種方法。可以看到，表中的「B02_2」的數據類型是『nchar』，就把它數據類型修改為『int』 首先新建一個查詢 接著在查詢窗口裡輸入SQL 查詢語句,查詢表結構,找到需要修改的欄位 然後執行下面語句，命令已成功完成。 最後表中的「B02_2」的數據類型就修改為『int』了
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資料庫中修改數據類型
UNIT_PRICE ：資料庫原先類型為： NUMBER(18,4) AMOUNT ： 資料庫原先類型為： NUMBER(18,4) 如果直接進行修改會報錯，因為原先欄位中已經有數據了。 ALTER TABLE CLOUD_RELEASE.CONTRACT_PRODUCT_ITEM MODIFY(UNIT_PRICE NUMBER(18,6)); ALTER TABLE CLOUD_RELEASE.CONTRACT_PRODUCT_ITEM MODIFY(AMOUNT NUMBER(18,6));
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資料庫常見數據類型
常見的數據類型： 數值型： 整型：tinyint(1位元組)、smallint(2位元組)、mediumint(3位元組)、int/integer(4位元組)、bigint(8位元組) 特點：默認是有符號的，要設置無符號，需添加unsigned關鍵字；不設置長度，會有默認的長度，長度代表了顯示的最大寬度，如果不夠會用0在左邊填充。 小數: 浮點型：float(M,D)、double(M,D) 定點型：dec(M,D)、decimal(M,D) M：整數部位+小數部位 D：小數部位 M和D都可以省略
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Ⅸ 主流資料庫哪個最好哪個現在最火

【優炫資料庫UXDB】企業級安全可信資料庫，擁有自主知識產權，是自主可控國產資料庫軟體，符合ANSISQL國際標准，提供完善的數據存儲與數據管理功能，具有眾多優異的產品特性，可滿足各類信息化業務需求。

優炫資料庫UXDB支持結構化、半結構化、非結構化等多種數據類型；適用於事務型和分析型應用場景；提供行式存儲和列式存儲兩種數據組織形式；同時支持多種部署方式，包括：一主多備模式、讀寫分離模式、共享存儲模式、大規模並行計算集群模式，以及雲部署。

產品已完成與主流國產晶元、操作系統、中間件，以及應用軟體的適配，滿足我國政府、軍工、金融、能源、製造、醫療等各行業應用需求。網路也查得到的

Ⅹ 碩士論文開題報告

碩士論文開題報告模板4500字

本課題來源於作者在學習和實習中了解到的兩個事實，屬於自擬課題。

其一，作者在2011年7月在XXX公司調研，了解到現如今各行業都面臨著數據量劇增長，並由此帶來業務處理速度緩慢，數據維護困難等問題。為了應對此挑戰，很多企業開實施大數據發展戰略。現如今的大數據發展戰略可以概括為兩類，一類是垂直擴展。即採用存儲容量更大，處理能力更強的設備，此種方式成本較大，過去很多大公司一直採用此種方法處理大數據。但自從2004年Google發布關於GFS，MapRece和BigTable三篇技術論文之後，雲計算開始興起，2006年Apache Hadoop項目啟動。隨後從2009年開始，隨著雲計算和大數據的發展，Hadoop作為一種優秀的數據分析、處理解決方案，開始受到許多 IT企業的關注。相較於垂直擴張所需的昂貴成本，人們更鍾情於採用這種通過整合廉價計算資源的水平擴展方式。於是很多IT企業開始探索採用Hadoop框架構建自己的大數據環境。

其二，作者自2013年4月在XXX實習過程中進一步了解到，因為關系資料庫在存儲數據格式方面的局限，以及其Schema機制帶來的擴展性上的不便，目前在大部分的大數據應用環境中都採用非結構化的資料庫，如列式存儲的Hbase，文檔型存儲的MangoDB，圖資料庫neo4j等。這些非結構化資料庫因為可擴展性強、資源利用率高，高並發、響應速度快等優勢，在大數據應用環境中得到了廣泛的應用。但此種應用只解決了前端的業務處理，要真正利用大數據實現商務智能，還需要為決策支持系統和聯機分析應用等提供一數據環境——數據倉庫。為此，導師指導本文作者擬此題目，研究基於Hadoop框架的數據倉庫解決方案。

二、研究目的和意義：

現如今，數據已經滲透到每一個行業，成為重要的生產因素。近年來，由於歷史積累和和數據增長速度加快，各行業都面臨著大數據的難題。事實上，大數據既是機遇又時挑戰。合理、充分利用大數據，將其轉變為海量、高增長率和多樣化的信息資產，將使得企業具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化等能力。因此，很多IT企業都將大數據作為其重要的發展戰略，如亞馬遜、FaceBook已布局大數據產業，並取得了驕人的成績。事實上，不止谷歌、易趣網或亞馬遜這樣的大型互聯網企業需要發展大數據，任何規模的企業都有機會從大數據中獲得優勢，並由此構建其未來業務分析的基礎，在與同行的競爭中，取得顯著的優勢。

相較於大型企業，中小企業的大數據發展戰略不同。大公司可以憑借雄厚的資本和技術實力，從自身環境和業務出發，開發自己的軟體平台。而中小企業沒有那樣的技術實力，也沒有那麼龐大的資金投入，更傾向於選擇一個普遍的、相對廉價的解決方案。本文旨在分析大數據環境下資料庫的特點，結合當下流行的Hadoop框架，提出了一種適用於大數據環境的數據倉庫的解決方案並實現。為中小企業在大數據環境中構建數據倉庫提供參考。其具體說來，主要有以下三方面意義：

首先，目前主流的資料庫如Oracle、SQL Server都有對應自己資料庫平台的一整套的數據倉庫解決方案，對於其他的關系型資料庫如MySQL等，雖然沒有對應資料庫平台的數據倉庫解決方案，但有很多整合的數據倉庫解決方案。而對於非結構化的資料庫，因其數據模型不同於關系型資料庫，需要新的解決方案，本文提出的基於Hive/Pentaho的數據倉庫實現方案可以為其提供一個參考。

其次，通過整合多源非結構化資料庫，生成一個面向主題、集成的.數據倉庫，可為大數據平台上的聯機事務處理、決策支持等提供數據環境，從而有效利用數據資源輔助管理決策。

再次，大數據是一個廣泛的概念，包括大數據存儲、大數據計算、大數據分析等各個層次的技術細節，本文提出的「大數據環境下的數據倉庫解決方案及實現「豐富了大數據應用技術的生態環境，為大數據環境下的數據分析、數據挖掘等提供支撐。

三、國內外研究現狀和發展趨勢的簡要說明：

本文研究的主體是數據倉庫，區別於傳統基於關系型資料庫的數據倉庫，本文聚焦大數據環境下基於非結構資料庫的數據倉庫的構建與實現。因此，有必要從數據倉庫和大數據環境下的資料庫兩方面進行闡述。

(一) 數據倉庫國內外研究現狀

自從Bill Inmon 在1990年提出「數據倉庫」這一概念之後，數據倉庫技術開始興起，並給社會帶來新的契機，逐漸成為一大技術熱點。目前，美國30%到40%的公司已經或正在建造數據倉庫。現如今隨著數據模型理論的完善，資料庫技術、應用開發及挖掘技術的不斷進步，數據倉庫技術不斷發展，並在實際應用中發揮了巨大的作用。以數據倉庫為基礎，以聯機分析處理和數據挖掘工具為手段的決策支持系統日漸成熟。與此同時，使用數據倉庫所產生的巨大效益又刺激了對數據倉庫技術的需求，數據倉庫市場正以迅猛的勢頭向前發展。

我國企業信息化起步相對較晚，數據倉庫技術在國內的發展還處於積累經驗階段。雖然近年來，我國大中型企業逐步認識到利用數據倉庫技術的重要性，並已開始建立自己的數據倉庫系統，如中國移動、中國電信、中國聯通、上海證券交易所和中國石油等。但從整體上來看，我國數據倉庫市場還需要進一步培育，數據倉庫技術同國外還有很大差距。為此，我國許多科技工作者已開始對數據倉庫相關技術進行深入研究，通過對國外技術的吸收和借鑒，在此基礎上提出適合國內需求的技術方案。

(二) 非結化資料庫國內外研究現狀

隨著資料庫技術深入應用到各個領域，結構化資料庫逐漸顯露出一些弊端。如在生物、地理、氣候等領域，研究面對的數據結構並不是傳統上的關系數據結構。如果使用關系資料庫對其進行存儲、展示，就必須將其從本身的數據結構強行轉換為關系數據結構。採用此種方式處理非結構數據，不能在整個生命周期內對非關系數據進行管理，並且數據間的關系也無法完整的表示出來。在此背景下，非結構化資料庫應運而生。相較於關系資料庫，非結構資料庫的欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成。如此，它不僅可以處理結構化數據，更能處理文本、圖象、聲音、影視、超媒體等非結構化數據。近年來，隨著大數據興起，非結構資料庫開始廣泛應用，以支持大數據處理的多種結構數據。

目前，非結構化的資料庫種類繁多，按其存儲數據類型分，主要包含內存資料庫、列存儲型、文檔資料庫、圖資料庫等。其中，常見的內存資料庫有SQLite，Redis，Altibase等;列存儲資料庫有Hbase，Bigtable等;文檔資料庫有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;圖資料庫有Neo4j等。近年來，我國非結構資料庫也有一定發展，其中最具代表的是國信貝斯的iBASE資料庫。可以預見在不久的將來，伴隨這大數據的應用，非結構資料庫將會得到長足的發展和廣泛的應用。

四、主要研究內容和要求達到的深度：

本文研究的方向是數據倉庫，並且是聚焦於大數據這一特定環境下的數據倉庫建設，其主要內容包括以下幾點：

1. 非結構資料庫的數據倉庫解決方案：本文聚焦於大數據這一特定環境下的數據倉庫建設，因為大數據環境下的數據倉庫建設理論文獻很少，首先需要以研究關系資料庫型數據倉庫的解決方案為參考，然後對比關系資料庫和非結構資料庫的特點，最後在參考方案的基礎上改進，以得到適合非結構資料庫環境的數據倉庫解決方案。

2. 非結構資料庫和關系資料庫間數據轉換：非結構資料庫是對關系資料庫的補充，很多非結構資料庫應用環境中都有關系資料庫的身影。因此，非結構資料庫和關系資料庫間數據轉換是建立非結構資料庫需要解決的一個關鍵問題。

3. 基於非結構資料庫的數據倉庫構建：本文擬採用手禮網的數據，分析其具體的數據環境和需求，為其構建基於非結構資料庫的數據倉庫，主要包括非結構資料庫的數據抽取，Hive資料庫入庫操作和Pentaho前台數據展現等。

五、研究工作的主要階段、進度和完成時間：

結合研究需要和學校教務管理的安排，研究工作主要分以下四階段完成：

第一階段：論文提綱：20XX年6月——7月

第二階段：論文初稿 ：20XX年8月——10月

第三階段：論文修改：20XX年11月——2014年3月

第四階段：最終定稿：20XX年4月

六、擬採用的研究方法、手段等及採取的措施：

在論文提綱階段，本文擬採用調查統計的方法，收集目前大數據環境下資料庫應用情況，著重統計各類型資料庫的應用比例。同時採用文獻分析和個案研究的方法研究數據倉庫構建的一般過程和對應的技術細節，並提出解決方案。在論文初稿和修改階段，本文擬通過實證研究，依據提綱階段在文獻分析中收集到的理論，基於特定的實踐環境，理論結合實踐，實現某一具體數據倉庫的構建。最後採用定性和定量相結合的方法，詳細介紹大數據環境下資料庫和數據倉庫的特點，其數據倉庫實現的關鍵問題及解決方案，以及數據倉庫個例實現的詳細過程。

七、可能遇見的困難、問題及擬採取的解決辦法、措施：

基於本文的研究內容和特點分析，本文在研究過程中最有可能遇到三個關鍵問題。

其一，非結構資料庫種類繁多，每類資料庫又對應有不同的資料庫產品，由於當下非結構資料庫沒有統一標准，即便同類資料庫下不同產品的操作都不盡相同，難以為所有非結構資料庫提出解決方案。針對此問題，本文擬緊貼大數據這一背景，選擇當下大數據環境中應用最多的幾類資料庫的代表性產品進行實現。

其二，雖然經過二十年的發展，數據倉庫的理論已日趨完善，但大數據是近幾年才發展起來的技術熱點，大樹據環境下的數據倉庫建設理論文獻很少。針對此問題，本文擬參考現有的成熟的關系資料庫環境下數據倉庫構建方案和非結構化數據倉庫理論，研究適合非結構資料庫的數據倉庫構建方案，請導師就方案進行指導，然後再研究具體技術細節實現方案。

其三，基於大數據環境的數據倉庫實現是本文重要的組成部分，要完成此部分的工作需要企業提供數據支持，但現在數據在企業當中的保密級別都很高，一般企業都不會將自己的業務數據外傳。針對此問題，本文擬採用企業非核心業務數據進行數據倉庫實現。

八、大綱

本文的基本構想和思路，文章擬分為導論、大數據環境下的資料庫介紹、大數據下數據倉庫關鍵問題研究、基於XX電子商務的大數據下數據倉庫實現、結論五部分。

導論

一、研究背景

二、國內外研究現狀述評

三、本文的主要內容與研究思路

第一章 大數據環境下的資料庫介紹

第一節 大數據對資料庫的要求

第二節 關系資料庫和非結構資料庫比較

第三節 大數據下常用非結構資料庫介紹

小結

第二章 大數據下數據倉庫關鍵問題研究

第一節 非結構數據模型和關系數據模型的轉換

第二節 基於多源非結構資料庫的數據抽取

第三節 數據類型轉換

第四節 數據倉庫前端展示

第三章 大數據下數據倉庫實現方案

第一節 大數據環境介紹

第二節 實現方案

第二節 Hive介紹

第三節 Pentaho介紹

第四章 基於XX電子商務的大數據下數據倉庫實現

第一節 需求分析

第二節 模型設計

第三節 概要設計

第四節 基於Hive的數據入庫操作實現

第五節 基於Pentaho的數據倉庫前端展示實現

結論

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