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國產大資料庫

發布時間: 2023-02-14 09:24:57

A. 常見的資料庫有哪些

常用的資料庫軟體有:

1、Oracle

70年代 一間名為Ampex的軟體公司,正為中央情報局設計一套名叫Oracle的資料庫,Ellison是程序員之一。Oracle是世界領先的信息管理軟體開發商,因其復雜的關系資料庫產品而聞名。Oracle資料庫產品為財富排行榜上的前1000家公司所採用,許多大型網站、銀行、證券、電信等都選用了Oracle系統。

2、sql Server

SQLServer(Structured Query Language Server) 是一個關系資料庫管理系統(DBMS)。它最初是由Microsoft Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同開發的,於1988 年推出了第一個OS/2 版本。

在Windows NT 推出後,Microsoft與Sybase 在SQL Server 的開發上就分道揚鑣了,Microsoft 將SQL Server 移植到Windows NT系統上,專注於開發推廣SQL Server 的Windows NT 版本。

3、ACCESS

Access 是微軟公司推出的基於Windows的桌面關系資料庫管理系統(RDBMS,即Relational Database Management System),是Office系列應用軟體之一。

它提供了表、查詢、窗體、報表、頁、宏、模塊7種用來建立資料庫系統的對象;提供了多種向導、生成器、模板,把數據存儲、數據查詢、界面設計、報表生成等操作規范化;為建立功能完善的資料庫管理系統提供了方便,也使得普通用戶不必編寫代碼,就可以完成大部分數據管理的任務。

4、DB2

IBM公司研製的一種關系型資料庫系統。DB2主要應用於大型應用系統,具有較好的可伸縮性,可支持從大型機到單用戶環境,應用於OS/2.Windows等平台下。

DB2提供了高層次的數據利用性、完整性、安全性、可恢復性,以及小規模到大規模應用程序的執行能力,具有與平台無關的基本功能和SQL命令。

5、MySQL

MySQL是一個小型關系型資料庫管理系統,開發者為瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16號被Sun公司收購。

而2009年,SUN又被Oracle收購。對於Mysql的前途,沒有任何人抱樂觀的態度。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低,尤其是開放源碼這一特點,許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。

(1)國產大資料庫擴展閱讀:

Visual FoxPro原名FoxBase,最初是由美國Fox Software公司於1988年推出的資料庫產品,在DOS上運行,與xBase系列兼容。

FoxPro是FoxBase的加強版,最高版本曾出過2.6。之後於1992年,Fox Software公司被Microsoft收購,加以發展,使其可以在Windows上運行,並且更名為 Visual FoxPro。

FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改進,主要是引入了窗口、按紐、列表框和文本框等控制項,進一步提高了系統的開發能力。

網路-資料庫軟體

B. 什麼是四大國家基礎資料庫

1、自然資源和空間地理基礎資料庫

該庫是四大基礎資料庫中建設難度最低的,因為其中的信息收集相對容易,不涉及過多的部門利益分配等敏感問題。目前該庫已基本建成,但真正投入使用的省市並不多。

2、人口基礎資料庫

人口基礎信息庫的主體包括公民身份號碼、姓名、性別、民族、出生地等基本信息,還包括各部門業務系統在利用人口基本信息過程中產生的、其他部門存在共享需求的人口信息,實現互聯互通和信息共享。

3、法人單位基礎資料庫

法人單位基礎信息庫項甘領導小組辦公室在項目推進過程中,通過專家、共建單位和地方法人庫籌建單位反應的情況;就項目建設中存在的問題和解決途徑進行了廣泛的調研和分析;形成「系統工程建設標准先行」理念,提出建立「法人單位基礎信息庫標准體系」的構想。

目前已經開始了「法人單位基礎信息共享標准體系」建立的課題研究。

4、宏觀經濟基礎資料庫

通過該半台實現對宏觀指標包括全區主要經濟指標、地方財政收入、稅收完成情況、金融機構信貸情況、各鎮辦主要經濟指標等信息的展示。同時,實現統計部門的宏觀經濟數據與各局委提供的統計數據進行比對,從而最大程度的保證了統計數據的正確性。

(2)國產大資料庫擴展閱讀

第五大國家基礎資料庫:

伴隨著國家和各級政府相關法令、措施的出台,非物質文化遺產資源資料庫的建設已經成為國家和地方各級政府保護的重要途徑與方式,國內已經初步建立了第五大國家基礎資料庫-非物質文化遺產資源資料庫的建設據。

盡管全國各地都在嘗試建設非物質文化資源資料庫,但到甘前為止,能夠做到高效運行的資料庫還非常少見,具備資源管理基礎和管理信息系統資料庫設計基礎的團隊,提供的研究成果較少。

比較突出的只有文化部民族民間文藝發展中心的「中國記憶」資源資料庫,文化部主管、中國藝術研究院主辦的「中國非物質文化遺產數字博物館」國家名錄,陝西非物質文化遺產保護中心建設的,「陝西非物質文化遺產資料庫」等。

C. 國內現在有哪幾大資料庫

國內?現在幾個主流的都是國外的吧 mysql 、sql server、 oracle

D. 中國知網和萬方數據都是綜合性的大型資料庫,收錄有多種類型的文獻

您好,資料庫因其能快、准、全地為人們提供所需信息而愈來愈被廣泛使用。在我國目前被廣泛使用的國產資料庫有:萬方數據資源系統、中國知網和維普資料庫等,其中萬方數據資源系統( 以下簡稱萬方數據) 和中國知網的信息資源更加豐富。這兩個資料庫以其海量數據資源為基礎,在提供傳統的信息服務的同時,還因為用戶提供信息分析、學術不端檢測等增值信息服務而成為眾多資料庫中的姣姣者。
學術期刊文獻檢索欄位對比分析:萬方數據學術期刊檢索特有欄位為:被引用次數、DOI(Digital Object Identifier———數字對象唯一標識符)、有無全文。DOI是數字化對象的邏輯標識符,對所標識的數字對象(如文本、圖片、聲音、影像、軟體等),具有唯一性;且一經產生和分配就永久不變,不隨其所標識對象屬性(如版權所有者、存儲地址等) 的改變而改變,即DOI 具有永久性。由於DOI 的唯一性和永久性,使得DOI具有追蹤文獻當前地址和參考文獻鏈接的能力。因此,當用戶以DOI作為檢索入口,既可以得到該DOI所標識資源的完整的書目信息(文摘、題錄)和文獻全文,還可得到該對象所引用文獻的書目及正文信息,以及所有與該資源有關的資源的URL鏈接,且不論這引用文獻與被引文獻是否在同一個資料庫中或為同一個出版商所有;可以保證即使所鏈接的資源的存儲地址或版權所有者發生變化,用戶仍能找到所需的信息;因此DOI檢索在網路信息檢索、尤其是在參考文獻鏈接檢索方面具有很大的優勢。中國知網學術期刊檢索特有欄位為:更新時間、來源類別;全文。更新時間檢索有利於檢索資料庫中的最新文獻,有利於反義詞跟蹤課題檢索時避免重復檢索。來源類別檢索將期刊分為: 全部期刊、SCI 來源期刊、EI期刊和核心期刊。來源類別的選擇有利於用戶控制期刊檢索范圍。

E. 四大國產資料庫是什麼

四大國產資料庫:

1、南大通用:

南大通用提供具有國際先進技術水平的資料庫產品。南大通用已經形成了在大規模、高性能、分布式、高安全的數據存儲、管理和應用方面的技術儲備,同時對於數據整合、應用系統集成、PKI安全等方面具有豐富的應用開發經驗。

2、武漢達夢:

武漢達夢資料庫有限公司成立於2000年,為國有控股的基礎軟體企業,專業從事資料庫管理系統研發、銷售和服務。其前身是華中科技大學資料庫與多媒體研究所,是國內最早從事資料庫管理系統研發的科研機構。達夢資料庫為中國資料庫標准委員會組長單位,得到了國家各級政府的強力支持。

3、人大金倉:

人大金倉資料庫管理系統KingbaseES是北京人大金倉信息技術股份有限公司自主研製開發的具有自主知識產權的通用關系型資料庫管理系統。

金倉資料庫主要面向事務處理類應用,兼顧各類數據分析類應用,可用做管理信息系統、業務及生產系統、決策支持系統、多維數據分析、全文檢索、地理信息系統、圖片搜索等的承載資料庫。

4、神舟通用:

神通資料庫是一款計算機資料庫。神通資料庫標准版提供了大型關系型資料庫通用的功能,豐富的數據類型、多種索引類型、存儲過程、觸發器、內置函數、視圖、Package、行級鎖、完整性約束、多種隔離級別、在線備份、支持事務處理等通用特性,系統支持SQL通用資料庫查詢語言。

(5)國產大資料庫擴展閱讀

金倉資料庫針對不同類型的客戶需求,KingbaseES V8設計並實現了企業版、標准版、專業版版等多類版本。這些版本全部構建於同一資料庫引擎內。在不同平台上,這些版本完全兼容。資料庫應用程序可從筆記本電腦擴展到台式機、大型資料庫伺服器,以至整個企業網路,而無需重新設計。

神通資料庫安全版為了滿足政府、國防、軍工等對數據安全有特殊要求的行業應用需求,構建一個完備的數據安全存儲和訪問體系,從用戶連接資料庫那一刻起,到將數據存放於存儲介質中,每一個環節都有安全上的防控措施,為用戶提供了系統的資料庫內置安全解決方案。

F. 大數據資料庫有哪些

問題一:大數據技術有哪些 非常多的,問答不能發link,不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的,編程語言的,以下就大數據底層技術說下。
簡單以永洪科技的技術說下,有四方面,其實也代表了部分通用大數據底層技術:
Z-Suite具有高性能的大數據分析能力,她完全摒棄了向上升級(Scale-Up),全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據:
跨粒度計算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總,還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術,Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案,繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算,我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動,降低了通訊負擔,保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP puting)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台,她能夠把計算分布到多個計算節點,再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源,不管是伺服器還是普通的PC,她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台,Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力,輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市,不讀取無關數據,能降低讀寫開銷,同時提高I/O 的效率,從而大大提高查詢性能。另外,列存儲能夠更好地壓縮數據,一般壓縮比在5 -10倍之間,這樣一來,數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術,節省了存儲設備和內存的開銷,卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術,Z-Suite能夠大大壓縮數據,並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地,內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算,CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速,是實現大數據分析的關鍵應用技術。

問題二:大數據使用的資料庫是什麼資料庫 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以,關鍵不是選什麼資料庫,而是資料庫如何優化! 需要看你日常如何操作,以查詢為主或是以存儲為主或2者,還要看你的數據結構,都要因地制宜的去優化!所以不是一句話說的清的!

問題三:什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算,現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四:常用大型資料庫有哪些 FOXBASE
MYSQL
這倆可算不上大型資料庫管理系統
PB 是資料庫應用程序開發用的ide,根本就不是資料庫管理系統
Foxbase是dos時代的產品了,進入windows時代改叫foxpro,屬於桌面單機級別的小型資料庫系統,mysql是個中輕量級的,但是開源,大量使用於小型網站,真正重量級的是Oracle和DB2,銀行之類的關鍵行業用的多是這兩個,微軟的MS SQLServer相對DB2和Oracle規模小一些,多見於中小型企業單位使用,Sybase可以說是日薄西山,不行了

問題五:幾大資料庫的區別 最商業的是ORACLE,做的最專業,然後是微軟的SQL server,做的也很好,當然還有DB2等做得也不錯,這些都是大型的資料庫,,,如果掌握的全面的話,可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等,適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據.如有幫助請採納,謝!

問題六:全球最大的資料庫是什麼 應該是Oracle,第一,Oracle為商業界所廣泛採用。因為它規范、嚴謹而且服務到位,且安全性非常高。第二,如果你學習使用Oracle不是商用,也可以免費使用。這就為它的廣泛傳播奠定了在技術人員中的基礎。第三,Linux/Unix系統常常作為伺服器,伺服器對Oracle的使用簡直可以說極其多啊。建議樓梗多學習下這個強大的資料庫

問題七:什麼是大數據? 大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有數據的方法[2])大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
說起大數據,就要說到商業智能:
商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具,是用來處理企業中現有數據,並將其轉換成知識、分析和結論,輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術,包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語,其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業,不僅為企業提供信息獲取能力,而且通過對信息的開發,將其轉變為企業的競爭優勢,也有人稱之為混沌世界中的智能。因此,越來越多的企業提出他們對BI的需求,把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前,商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據,以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的,也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識,需要利用數據倉庫、線上分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術。因此,從技術層面上講,商業智能不是什麼新技術,它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理,以保證數據的正確性,然後經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load),即ETL過程,合並到一個企業級的數據倉庫里,從而得到企業數據的一個全局視圖,在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識),最後將知識呈現給管理者,為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process):BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力,匯總公司內、外部的資料,整合成有效的決策資訊,讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

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問題八:資料庫有哪幾種? 常用的資料庫:oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特點。 -oracle: 1.資料庫安全性很高,很適合做大型資料庫。支持多種系統平台(HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2)。 2.支持客戶機/伺服器體系結構及混合的體系結構(集中式、分布式、 客戶機/伺服器)。 -sqlserver: 1.真正的客戶機/伺服器體系結構。 2.圖形化用戶界面,使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單。 3.具有很好的伸縮性,可跨越從運行Windows 95/98的膝上型電腦到運行Windows 2000的大型多處理器等多種平台使用。 -mysql: MySQL是一個開放源碼的小型關系型資料庫管理系統,開發者為瑞典MySQL AB公司,92HeZu網免費贈送MySQL。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。提供由於其體積小、速度快、總體擁有成本低,尤其是開放源碼這一特點,許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。 -access Access是一種桌面資料庫,只適合數據量少的應用,在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的,效率也很高。 但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。 -

問題九:什麼是大數據 大數據是一個體量特別大,數據類別特別大的數據集,並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大,指代大型數據集,一般在10TB?規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;其次是指數據類別(variety)大,數據來自多種數據源,數據種類和格式日漸豐富,已沖破了以前所限定的結構化數據范疇,囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度(Velocity)快,在數據量非常龐大的情況下,也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性(Veracity)高,隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣,傳統數據源的局限被打破,企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集:ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成,最後載入到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取:關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構:雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理:自然語言處理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言,所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支,另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
數據挖掘:分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像,視頻,音頻等)
模型預測:預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現:雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念,首先要從大入手,大是指數據規模,大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別,其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一,數據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,數據類型繁多,如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,價值密度低。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四,處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的......>>

問題十:國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多,BAT算是真正做了大數據的,行業有硬性需求,別的行業跟不上也沒辦法,需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊,在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度:
第一維度:數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度:用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言,這方面不一定要深鑽研,但至少要理解數據的存儲方式,數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少,精通最好。可從常用的selece查詢,update修改,delete刪除,insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等,這是最基本的個人資料庫,經常用於個人或部分基本的數據存儲;MySQL資料庫,這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的,這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本,對中小企業,一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫,其實這個時候本身除了數據存儲,也包括了數據報表和數據分析了,甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2,Oracle資料庫都是大型資料庫了,主要是企業級,特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了,一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別,實際上這個不是資料庫,而是建立在前面資料庫基礎上的,企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse,建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台,整合了各種數據分析,報表、分析和展現!BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取,需要展現,報表工具是最普遍應用的工具,尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題,目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖,是帶著數據分析思想的報表,因其優異的介面開放功能、填報、表單功能,能夠做到打通數據的進出,涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類,可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體,可作為可視化數據分析軟體,我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言,可視化Tableau更優,但FineBI又有另一種身份――商業智能,所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具,當然我們最常用的就是Excel,我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
Excel軟體,首先版本越高越好用這是肯定的;當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能,Excel功能非常強大,甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說,有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
SPSS軟體:當前版本是18,名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析,到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化,從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析,現在已經成為了預測分析軟體;
SAS軟體:SAS相對SPSS其實功能更強大,SAS是平台化的,EM挖掘模塊平台整合,相對來講,SAS比較難學些,但如果掌握了SAS會更有價值,比如離散選擇模型,抽樣問題,正交實驗設計等還是SAS比較好用,另外,SAS的學習材料比較多,也公開,會有收獲的!
JMP分析:SAS的一個分析分支
XLstat:Excel的插件,可以完......>>

G. 大型資料庫伺服器配置(訪問量在3萬左右)具體清單里有什麼

訪問量在3W左右的話,算比較大的了。這種大型資料庫伺服器對cpu性能,內存容量,磁碟讀寫速度要求都非常高的。x0dx0ax0dx0a你可以看看國產品牌正睿的這款雙路八核伺服器,標配2個Xeon E5-2690八核心十六線程處理器(2.9GHz,8GT,20M緩存)、24G DDR3 REG ECC容錯校驗內存,SSD 512G 6Gbps高性能固態硬碟,2U熱插拔機構,可以在不關機的情況下增加或更換硬碟,四個千兆網卡。如果以後隨著業務量的增長,覺得性能不夠用了,還可以擴展到兩顆處理器,達成16顆處理核心32條計算線程(任務管理器那裡可以看到32個處理器格子,相當恐怖- -~),最大支持512GB DDR3 REG ECC高速容錯校驗內存,怎麼也夠用了。x0dx0a產品型號:I22S2-88916RHVKx0dx0a產品類型:雙路八核機架式伺服器x0dx0a 處 理 器:Xeon E5-2690×2x0dx0a內 存:32G DDR3 REG ECCx0dx0a硬 盤:SSD 512Gx0dx0a機 構:2U機架式 x0dx0a價 格:¥69800x0dx0a 銀牌服務x0dx0a全國三年免費上門售後服務,關鍵部件三年以上免費質保。x0dx0ax0dx0a這個配置跑你的大型資料庫怎麼也夠用了,CPU性能時頂級配置了,沒辦法再升了。硬碟是超高性能的SSD硬碟,讀可以達到500MB/s,寫可以達到260MB/s,如果加上3個做raid5,那讀速度可以達到1200MB/s,寫可以達到500MB/s左右,所向無敵。所以可以考慮增加到3個,做raid5陣列,這樣既保證數據安全,又可以提升讀寫性能。x0dx0ax0dx0a給你推薦的是國產品牌正睿的伺服器產品,他們的產品性價比很高,做工很專業,兼容性,質量之類的都有保障,售後也很完善,3年免費質保,3年免費上門售後服務,在業界口碑很不錯。

H. 國產資料庫都有哪些

國產資料庫如下:

  • 達夢資料庫——傳統資料庫

  • GBase南大通用——傳統資料庫

  • 神通資料庫——傳統資料庫

  • 金倉資料庫——傳統資料庫

  • EsgynDB——新型資料庫

  • SequoiaDB巨杉資料庫——新型資料庫

  • Oceanbase——新型資料庫

  • K-DB資料庫——傳統資料庫

  • OpenBASE

  • 華易資料庫Huayisoft DB Server

  • HUABASE-華鼎資料庫

  • 神州OSCAR(北京神舟航天軟體技術有限公司研發)

  • TiDB (國內 PingCAP 團隊開發的一個分布式 SQL 資料庫)——新型資料庫

I. 國內五大論文資料庫

國內五大論文資料庫如下:

一、中國知網提供的《中國學術期刊(光碟版)》

也稱中國期刊全文資料庫由清華同方股份有限公司出版。

收錄1994年以來國內6 600種期刊,包括了學術期刊於非學術期刊,涵蓋理工、農業、醫葯衛生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學綜合、電子技術與信息科學、經濟與管理。

收錄的學術期刊同時作為「中國學術期刊綜合評價資料庫統計源期刊」。

但是收錄的期刊不很全面,一些重要期刊未能收錄。

二、中國生物醫學文獻資料庫(CBMDISC)

資料庫是中國醫學科學院信息研究所開發研製,收錄了自1978年以來1 600餘種中國生物醫學期刊。

范圍涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、中醫學及中葯學等生物醫學的各個領域。

三、中文生物醫學期刊資料庫(CMCC)

由中國人民解放軍醫學圖書館資料庫研究部研製開發。

收錄了1994年以來國內正式出版發行的生物醫學期刊和一些自辦發行的生物醫學刊物1 000餘種的文獻題錄和文摘。

涉及的主要學科領域有:基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、醫學生物學、中醫學、中葯學、醫院管理及醫學信息等生物醫學的各個領域。

並具有成果查新功能醫學全在線

四、萬方數據資源系統(China Info)

由中國科技信息研究所,萬方數據股份有限公司研製。

該資料庫收錄的期刊學科範圍廣,包括了學術期刊於非學術期刊,提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。

被收錄的學術期刊都獲得了「中國核心期刊(遴選)資料庫來源期刊」的收錄證書。

個別期刊甚至將「遴選」改成「精選」,或者乾脆去掉。

很多作者因此誤以為這就是核心期刊。

五、維普資料庫

也稱中文科技期刊資料庫,維普科技期刊資料庫,由中國科學技術信息研究所重慶分所出版。

收錄了1989年以來我國自然科學、工程技術、農業科學、醫葯衛生、經濟管理、教育科學和圖書情報等學科9 000餘種期刊,包括了學術與非學術期刊。

收錄期刊數量很大,但不足之處是部分國家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。

一般的,學術期刊都能進入至少1個國內期刊資料庫。

期刊據資料庫不是期刊的評價體系,對科研處的期刊性質評價也就缺乏足夠的意義,故不宜作為期刊性質評價的依據。

另外還有:

1、萬方數據

萬方數據提供中國大陸科技期刊檢索,是萬方數據股份有限公司建立的專業學術知識服務網站。

隸屬於萬方數據資源系統,對外服務數據由萬方數據資源系統統一部署提供。

2、全國報刊索引

收錄全國包括港台地區的期刊8000種左右,月報道量在1.8萬條以上,年報道量在44萬條左右,書本式用戶有3500多家,現又出版光碟資料庫。

反映了中國政治、經濟、軍事、科學、文化、文學藝術、歷史地理、科技等方面的發展情況,提供了國內外最新學術進展信息。

該索引是我國收錄報刊種類最多,內容涉及范圍最廣,持續出版時間最長,與新文獻保持同步發展的權威性檢索刊物,也是查找建國以來報刊論文資料最重要的檢索工具。

正文採用分類編排,先後採用過《中國人民大學圖書分類法》和自編的《報刊資料分類表》,1980年起,仿《中國圖書館圖書分類法》分21類編排,1992年全面改用《中國圖書資料分類法》(第三版)編排,2000年開始用《中國圖書館分類法》(第四版)標引,計算機編排。

在著錄上,《全國報刊索引》從1991年起採用國家標准——《檢索期刊條目著錄規則》進行著錄,包括題名、著譯者姓名、報刊名、版本、卷期標識、起止頁碼、附註等項。

同時,「哲社版」採用電腦編排,增加了「著者索引」、「題中人名分析索引」、「引用報刊一覽表」,方便了讀者的使用。

3、超星數字圖書館

為目前世界最大的中文在線數字圖書館,提供大量的電子圖書資源提供閱讀,其中包括文學、經濟、計算機等五十餘大類,數十萬冊電子圖書,300萬篇論文,全文總量4億余頁,數據總量30000GB,大量免費電子圖書,並且每天仍在不斷的增加與更新。

覆蓋范圍:涉及哲學、宗教、社科總論、經典理論、民族學、經濟學、自然科學總論、計算機等各個學科門類。

本館已訂購67萬余冊。

收錄年限:1977年至今。

4、維普資訊

維普資訊是科學技術部西南信息中心下屬的一家大型的專業化數據公司,是中文期刊資料庫建設事業的奠基人,公司全稱重慶維普資訊有限公司。

目前已經成為中國最大的綜合文獻資料庫。

從1989年開始,一直致力於對海量的報刊數據進行科學嚴謹的研究、分析,採集、加工等深層次開發和推廣應用。

5、中宏資料庫

中宏資料庫由國家發改委所屬的中國宏觀經濟學會、中宏基金、中國宏觀經濟信息網、中宏經濟研究中心聯合研創。

是由18類大庫、74類中庫組成,涵蓋了九十年代以來宏觀經濟、區域經濟、產業經濟、金融保險、投資消費、世界經濟、政策法規、統計數字、研究報告等方面的詳盡內容,是目前國內門類最全,分類最細,容量最大的經濟類資料庫。

發展現狀

在資料庫的發展歷史上,資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫等各個階段的發展,資料庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關系型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員,80年代以來,幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關系型資料庫,

即使一些非關系資料庫產品也幾乎都有支持關系資料庫的介面。這主要是傳統的關系型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。隨著雲計算的發展和大數據時代的到來,關系型資料庫越來越無法滿足需要,

這主要是由於越來越多的半關系型和非關系型數據需要用資料庫進行存儲管理,以此同時,分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求,於是越來越多的非關系型資料庫就開始出現,這類資料庫與傳統的關系型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同,

它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據,這類資料庫一般被稱為NoSQL(Not only SQL)資料庫。而傳統的關系型資料庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。

以上內容參考:網路——資料庫

J. 大型資料庫有哪些產品

大型資料庫有Oracle、SQL Server、DB2等。

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