目前主流数据库

Ⅰ 2022年国内主流医药数据库有哪些

目前主要使用的医药数据库分为两大类，一个是免费医药数据库，一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余，因此，全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。

先说免费医药数据库，大大小小的比较多，但真正用户量大，达到一定使用频率的，我们在此推荐三个最全面的：

①：DrugBank数据库，它是加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息，其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。

②：pharnexcloud，他目前是开放程度高的中文界面医药数据库，包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。

③：ClinicalTrials，它是一个基于网络的资源，为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护（NIH），美国国家医学图书馆提供的资源，探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注：所有资料及相关研究仅供参考，未取得相关政府机构评定。

免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性，毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。

商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理，还能分析药品全生命周期数据，竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等；除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息，做到实时调整战略方向，防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库（同时对比两个国外数据库）给大家一一列举。

药融云企业版Pharnexcloud

数据全面性：★★★★★

运营企业：药融云数字科技

上线时间：2020年

数据库数量：218个

产品组成：药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。

数据来源：各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。

数据特色：数据采集近80个主流国家，监控全球10万+医药数据信息源，数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。

增值服务：①专人对接需求，团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持，能加入他们药融圈生态链。

优点：全面覆盖医药领域全产业链各环节，数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。

缺点：相比较于全球顶尖的cortellis、informa等，pharnexcloud的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。

pharnexcloud医药数据库后来居上，进步很快，近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库，因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可，希望能保持这个进步速度。

药智

综合性推荐指数：★★★★☆

运营企业：重庆康洲数据

上线时间：2009年

产品组成：由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。

数据来源：地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。

数据库数量：172个

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。

优点：药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。

缺点：药品销售数据起步阶段暂不够成熟，全球数据相对量少。（药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重）。创新药物收录数量有待提高。

医药魔方

综合推荐指数：★★★★☆

运营企业：北京华彬立成

上线时间：2013年

数据库数量：49个

产品组成：资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。

数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。

产品亮点：资本透视和创新药物版块做得非常不错，在该领域都属于行业佼佼者。

收费：单价在国内偏高

优点：投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。

缺点：总体数据数量偏少，药物研发也只解读了3万多个药物，比较同类产品丢失部分功能版块，全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有，但十分封闭，无任何宣传，对其具体情况业内不了解。

医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积多的数据库之一，但其产品功能过于封闭，已成自己的围墙。

药渡

综合推荐指数：★★★☆

运营企业：药渡经纬信息科技

上线时间：2013年

数据库数量：132个

产品组成：由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。

数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。

优点：其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联，层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。

缺点：目前没有药品销售数据，临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱，总体数据量在业内偏弱。

药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心，重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据，导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。

米内

综合推荐指数：★★★★☆

运营企业：广州标点医药信息

上线时间：2010年

数据库数量：72个

产品组成：药品销售（多层格局，医院、零售）、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成

产品特色：国内药品销售数据领头企业，其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础，分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。

优点：南方所背景，医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据，虽然业界还在争议电商数据可信度，但毕竟先走出了这一步。

缺点：全面性比较弱，销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低，版本一直没有大的进展。

米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一，但其它版块相对薄弱。

丁香园Insight

综合推荐指数：★★★☆

运营企业：杭州观澜网络

上线时间：2013年Insight（2006年总部）

产品组成：临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。

数据来源：内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。

产品特色：其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是好的，区别于同类产品。

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与药智数据库大体一致。

优点：搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。

缺点：市场和销售相关数据涉及较少，全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标，在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作为老牌医药数据库的典型代表，背靠丁香园集团的大树，目前国内用户沉积多的数据库之一，但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚，影响了其总体优势。

上海医工院PDB

综合推荐指数：★★★

运营企业：上海数图健康医药科技

上线时间：2011年

数据库数量：31个

产品组成：分为药物综合和新药研发监测两个数据库；药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块；新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争，品种筛选分析五个版块。

数据来源：专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。

优点：工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖，审评、临床等数据有不错的关联展示；新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升；RAS医药处方分析系统具备一定独家性。

缺点：数据全面性相对不高，部分工业类数据更新较慢，UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一，全球药物研发数据采集处于起步阶段，也许是底层架构设计问题单开了一个CPM（新药研发监测数据库）导致其部分关联性较差。

科睿唯安cortellis

综合推荐指数：★★★★☆

产品组成：Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块，主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成；

数据来源：各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。

检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和informa数据库基本一致，只是样式展示风格不一样。

优点:在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。

缺点: 缺少系统化药品销售数据，对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误，缺少中国药监局等数据分析。

cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一，因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。

英富曼Informa

综合推荐指数：★★★☆

产品组成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。

数据来源：各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。

检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和cortellis数据库基本一致，只是样式展示风格不一样，更符合国人使用习惯。

优点：可以综合计算药物批准通过率，数据更新历史记录，在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。

缺点：没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读，中国企业管线跟踪滞后；

Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一，其Pharmaprojects版块Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得多，因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低，目前在国内主要客户人群为高校为主。

一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评，2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色，可以根据自身情况供您选择。

Ⅱ 数据库都有哪些

一、数据库种类有哪些
早期较为时兴的数据库种类有三种，分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。而在如今的互联网中，最常见的数据库种类主要有2种，即关系型数据库和非关系型数据库。

二、层次数据库介绍
层次数据库是最开始研制的数据库系统软件，它把数据根据层次构造（树结构）的方法呈现。层次数据库以前是非常热门的数据库，但伴随着关系数据库的逐渐流行，如今早已非常少应用了。

较为具备象征性的层次数据库是IMS（Information Management System）数据库，由IBM企业研发。

三、关系型数据库详细介绍
网络数据库和层次数据库在数据独立性和抽象性级别上有所欠缺，用户开展存储时，需要声明数据的存储结构和相对路径。而关系数据库就可以较切实解决这种问题。

和Excel工作簿一样，关系型数据库也选用由列和行构成的二维表来管理数据，简单易懂。另外，它还利用sql（Structured Query Language，结构化查询语言）对数据开展实际操作。

四、非关系型数据库详细介绍
伴随着互联网技术Web2.0的兴起，传统关系型数据库在应对大数据量，比如大规模和高并发的微博、微信或者SNS类型的web2.0动态网页时，已经有些力不从心，曝露了许多难以克服的难题。因此出现了针对大规模数据量场景，以性能卓越和应用便捷为目的的的数据库产品——NOSQL数据库。

Ⅲ MySQL客户端软件有哪些不错的值得推荐和一用

MySQL作为一种非常流行的关系型数据库，在信息系统开发中扮演着非常重要的角色，经常被用于后端数据存储，而MySQL本身又不提供非常便捷的客户端软件，因此出现了许许多多的第三方管理软件，下面我简单介绍几个，感兴趣的朋友可以自己下载尝试一下：

SQLyog

这是一个非常轻巧灵活的MySQL客户端软件，界面整洁、干净友好，大部分开发人员都应该听说或使用过，可以直接查看数据库目录结构，建库建表灵活，支持SQL脚本导入导出、数据备份恢复等常见功能，语法高亮、自动补全等也都非常不错，对于日常MySQL管理来说，是一个非常不错的工具：

Navicat

这也是一个非常不错的MySQL客户端管理软件，界面简洁、功能强大，基本使用方式和SQLyog差不多，可以直接手动建库建表、设计视图（包括字段类型、主外键关系、触发器等），支持数据库建模、SQL脚本导入导出、数据恢复和备份等常见功能，对于MySQL管理来说，也是一个非常不错的工具：

Workbench

这是MySQL官方自带的一个客户端软件，可以直接到官网下载安装，免费、跨平台，专门为MySQL量身定制，兼容性良好，支持数据库建模（ER模型、前向和反向工程）、数据迁移（低版本到高版本）、恢复与备份等常见功能，对于MySQL日常管理来说，也是一个非常不错的工具：

phpMyAdmin

这是一个专门为php开发人员设计的MySQL管理工具，基于Web浏览器运行，界面干净、整洁友好，可以很方便的查阅管理日常数据库，建库建表也非常容易，如果你是一个专业的php开发人员，那么phpMyAdmin就是一个非常不错的管理工具，缺点就是在数据的备份和恢复上不是很方便：

DataGrip

这是一个比较全能的数据库客户端软件，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL，Oracle，SQL Server等，界面友好、干净整洁，日常查询、建库建表、建模设计、备份恢复、数据迁移等，这个软件都能很好支持，语法高亮、自动补全等功能也都非常不错，对于数据库管理来说，也是一个非常不错的工具：

当然，还有许多其他MySQL客户端管理软件，像HeidiSQL，DBeaver等也都非常不错，这里就不一一介绍了，基本功能和前面的这5个软件差不多，只要你熟悉一下使用方式，很快就能掌握的。至于哪个好，哪个更优秀，这个也没有什么明确标准，只要适合自己就行，如果你非常熟悉MySQL的话，也可以使用命令行工具，效果是一样的，网上也有相关资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

MySQL的管理维护工具非常多，除了系统自带的命令行管理工具之外，还有许多其他的图形化管理工具，这里我介绍几个经常使用的MySQL图形化管理工具，供大家参考。

1、phpMyAdmin

phpMyAdmin是最常用的MySQL维护工具，是一个用PHP开发的基于Web方式架构在网站主机上的Mysql管理工具，支持中文，管理数据库非常方便。不足之处在于对大数据库的备份和恢复不方便。

2、MySQLDumper

MySQLDumper使用PHP开发的MySQL数据库备份恢复程序，解决了使用PHP进行大数据库备份和恢复的问题，数百兆的数据库都可以方便的备份恢复，不用担心网速太慢导致中间中断的问题，非常方便易用。

这个软件是德国人开发的，还没有中文语言包。

3、Navicat

Navicat是一个桌面版MySQL数据库管理和开发工具。和微软SQLServer的管理器很像，易学易用。

Navicat使用图形化的用户界面，可以让用户使用和管理更为轻松。支持中文，有免费版本提供。

4、MySQL GUI Tools

MySQL GUI Tools是MySQL官方提供的图形化管理工具，功能很强大，值得推荐，可惜的是没有中文界面。

5、MySQL ODBC Connector

MySQL官方提供的ODBC接口程序，系统安装了这个程序之后，就可以通过ODBC来访问MySQL，这样就可以实现SQLServer、Access和MySQL之间的数据转换，还可以支持ASP访问MySQL数据库。

6、MySQL Workbench

MySQL Workbench是一个统一的可视化开发和管理平台，该平台提供了许多高级工具，可支持数据库建模和设计、查询开发和测试、服务器配置和监视、用户和安全管理、备份和恢复自动化、审计数据检查以及向导驱动的数据库迁移。

MySQL Workbench是MySQL AB发布的可视化的数据库设计软件，它的前身是 FabForce 公司的 DDesigner 4。

MySQL Workbench 为数据库管理员、程序开发者和系统规划师提供可视化设计、模型建立、以及数据库管理功能。

它包含了用于创建复杂的数据建模ER模型，正向和逆向数据库工程，也可以用于执行通常需要花费大量时间和需要的难以变更和管理的文档任务。MySQL工作台可在Windows，Linux和Mac上使用。

7、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。

SQLyog是业界着名的Webyog公司出品的一款简洁高效、功能强大的图形化MySQL数据库管理工具。使用SQLyog可以快速直观地让您从世界的任何角落通过网络来维护远端的MySQL数据库。

Ⅳ 求数据库应用题

数据库语言的目标

要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。

数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。

我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？

事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。如果假定目前关系数据库的逻辑存储模式是合理的（也就是用数据表和记录来存储数据，其合理性与否是另一个复杂问题，不在这里展开了），那么 SQL 在描述事务类功能时没什么大问题，因为并不需要描述多复杂的动作，复杂性都在数据库内部解决了。

但计算类功能却不一样了。

这里说的计算是个更广泛的概念，并不只是简单的加加减减，查找、关联都可以看成是某种计算。

什么样的计算体系才算好呢？

还是两条：写着简单、跑得快。

写着简单，很好理解，就是让程序员很快能写出来代码来，这样单位时间内可以完成更多的工作；跑得快就更容易理解，我们当然希望更短时间内获得计算结果。

其实 SQL 中的 Q 就是查询的意思，发明它的初衷主要是为了做查询（也就是计算），这才是 SQL 的主要目标。然而，SQL 在描述计算任务时，却很难说是很胜任的。

SQL为什么不行

先看写着简单的问题。

SQL 写出来很象英语，有些查询可以当英语来读和写（网上多得很，就不举例了），这应当算是满足写着简单这一条了吧。

且慢！我们在教科书上看到的 SQL 经常只有两三行，这些 SQL 确实算是写着简单的，但如果我们尝试一些稍复杂化的问题呢？

这是一个其实还不算很复杂的例子：计算一支股票最长连续上涨了多少天？用 SQL 写出来是这样的：

• 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)



这个语句的工作原理就不解释了，反正有点绕，同学们可以自己尝试一下。

这是润乾公司的招聘考题，通过率不足 20%；因为太难，后来被改成另一种方式：把 SQL 语句写出来让应聘者解释它在算什么，通过率依然不高。

这说明什么？说明情况稍有复杂，SQL 就变得即难懂又难写！

再看跑得快的问题，还是一个经常拿出来的简单例子：1 亿条数据中取前 10 名。这个任务用 SQL 写出来并不复杂：

• SELECTTOP 10x FROMT ORDERBYx DESC



但是，这个语句对应的执行逻辑是先对所有数据进行大排序，然后再取出前 10 个，后面的不要了。大家知道，排序是一个很慢的动作，会多次遍历数据，如果数据量大到内存装不下，那还需要外存做缓存，性能还会进一步急剧下降。如果严格按这句 SQL 体现的逻辑去执行，这个运算无论如何是跑不快的。然而，很多程序员都知道这个运算并不需要大排序，也用不着外存缓存，一次遍历用一点点内存就可以完成，也就是存在更高性能的算法。可惜的是，用 SQL 却写不出这样的算法，只能寄希望于数据库的优化器足够聪明，能把这句 SQL 转换成高性能算法执行，但情况复杂时数据库的优化器也未必靠谱。

看样子，SQL 在这两方面做得都不够好。这两个并不复杂的问题都是这样，现实中数千行的 SQL 代码中，这种难写且跑不快的情况比比皆是。

为什么 SQL 不行呢？

要回答这个问题，我们要分析一下用程序代码实现计算到底是在干什么。

本质上讲，编写程序的过程，就是把解决问题的思路翻译成计算机可执行的精确化形式语言的过程。举例来说，就象小学生解应用题，分析问题想出解法之后，还要列出四则运算表达式。用程序计算也是一样，不仅要想出解决问题的方法，还要把解法翻译成计算机能理解执行的动作才算完成。

用于描述计算方法的形式语言，其核心在于所采用的代数体系。所谓代数体系，简单说就是一些数据类型和其上的运算规则，比如小学学到的算术，就是整数和加减乘除运算。有了这套东西，我们就能把想做的运算用这个代数体系约定的符号写出来，也就是代码，然后计算机就可以执行了。

如果这个代数体系设计时考虑不周到，提供的数据类型和运算不方便，那就会导致描述算法非常困难。这时候会发生一个怪现象：翻译解法到代码的难度远远超过解决问题本身。

举个例子，我们从小学习用阿拉伯数字做日常计算，做加减乘除都很方便，所有人都天经地义认为数值运算就该是这样的。其实未必！估计很多人都知道还有一种叫做罗马数字的东西，你知道用罗马数字该怎么做加减乘除吗？古罗马人又是如何上街买菜的？

代码难写很大程度是代数的问题。

再看跑不快的原因。

软件没办法改变硬件的性能，CPU 和硬盘该多快就是多快。不过，我们可以设计出低复杂度的算法，也就是计算量更小的算法，这样计算机执行的动作变少，自然也就会快了。但是，光想出算法还不够，还要把这个算法用某种形式语言写得出来才行，否则计算机不会执行。而且，写起来还要比较简单，都要写很长很麻烦，也没有人会去用。所以呢，对于程序来讲，跑得快和写着简单其实是同一个问题，背后还是这个形式语言采用的代数的问题。如果这个代数不好，就会导致高性能算法很难实现甚至实现不了，也就没办法跑得快了。就象上面说的，用 SQL 写不出我们期望的小内存单次遍历算法，能不能跑得快就只能寄希望于优化器。

我们再做个类比：

上过小学的同学大概都知道高斯计算 1+2+3+…+100 的小故事。普通人就是一步步地硬加 100 次，高斯小朋友很聪明，发现 1+100=101、2+99=101、…、50+51=101，结果是 50 乘 101，很快算完回家午饭了。

听过这个故事，我们都会感慨高斯很聪明，能想到这么巧妙的办法，即简单又迅速。这没有错，但是，大家容易忽略一点：在高斯的时代，人类的算术体系（也是一个代数）中已经有了乘法！象前面所说，我们从小学习四则运算，会觉得乘法是理所当然的，然而并不是！乘法是后于加法被发明出来的。如果高斯的年代还没有乘法，即使有聪明的高斯，也没办法快速解决这个问题。

目前主流数据库是关系数据库，之所以这么叫，是因为它的数学基础被称为关系代数，SQL 也就是关系代数理论上发展出来的形式语言。

现在我们能回答，为什么 SQL 在期望的两个方面做得不够好？问题出在关系代数上，关系代数就像一个只有加法还没发明乘法的算术体系，很多事做不好是必然的。

关系代数已经发明五十年了，五十年前的应用需求以及硬件环境，和今天比的差异是很巨大了，继续延用五十年前的理论来解决今天的问题，听着就感觉太陈旧了？然而现实就是这样，由于存量用户太多，而且也还没有成熟的新技术出现，基于关系代数的 SQL，今天仍然是最重要的数据库语言。虽然这几十年来也有一些改进完善，但根子并没有变，面对当代的复杂需求和硬件环境，SQL 不胜任也是情理之中的事。

而且，不幸的是，这个问题是理论上的，在工程上无论如何优化也无济于事，只能有限改善，不能根除。不过，绝大部分的数据库开发者并不会想到这一层，或者说为了照顾存量用户的兼容性，也没打算想到这一层。于是，主流数据库界一直在这个圈圈里打转转。

SPL为什么能行

那么该怎样让计算写着更简单、跑得更快呢？

发明新的代数！有“乘法”的代数。在其基础上再设计新的语言。

这就是 SPL 的由来。它的理论基础不再是关系代数，称为离散数据集。基于这个新代数设计的形式语言，起名为SPL（Structured Process Language)。

SPL 针对 SQL 的不足（更确切地说法是，离散数据集针对关系代数的各种缺陷）进行了革新。SPL 重新定义了并扩展许多结构化数据中的运算，增加了离散性、强化了有序计算、实现了彻底的集合化、支持对象引用、提倡分步运算。

限于篇幅，这里不能介绍 SPL（离散数据集）的全貌。我们在这里列举 SPL（离散数据集）针对 SQL（关系代数）的部分差异化改进：

游离记录

离散数据集中的记录是一种基本数据类型，它可以不依赖于数据表而独立存在。数据表是记录构成的集合，而构成某个数据表的记录还可以用于构成其它数据表。比如过滤运算就是用原数据表中满足条件的记录构成新数据表，这样，无论空间占用还是运算性能都更有优势。

关系代数没有可运算的数据类型来表示记录，单记录实际上是只有一行的数据表，不同数据表中的记录也不能共享。比如，过滤运算时会复制出新记录来构成新数据表，空间和时间成本都变大。

特别地，因为有游离记录，离散数据集允许记录的字段取值是某个记录，这样可以更方便地实现外键连接。

有序性

关系代数是基于无序集合设计的，集合成员没有序号的概念，也没有提供定位计算以及相邻引用的机制。SQL 实践时在工程上做了一些局部完善，使得现代 SQL 能方便地进行一部分有序运算。

离散数据集中的集合是有序的，集合成员都有序号的概念，可以用序号访问成员，并定义了定位运算以返回成员在集合中的序号。离散数据集提供了符号以在集合运算中实现相邻引用，并支持针对集合中某个序号位置进行计算。

有序运算很常见，却一直是 SQL 的困难问题，即使在有了窗口函数后仍然很繁琐。SPL 则大大改善了这个局面，前面那个股票上涨的例子就能说明问题。

离散性与集合化

关系代数中定义了丰富的集合运算，即能将集合作为整体参加运算，比如聚合、分组等。这是 SQL 比 Java 等高级语言更为方便的地方。

但关系代数的离散性非常差，没有游离记录。而 Java 等高级语言在这方面则没有问题。

离散数据集则相当于将离散性和集合化结合起来了，既有集合数据类型及相关的运算，也有集合成员游离在集合之外单独运算或再组成其它集合。可以说 SPL 集中了 SQL 和 Java 两者的优势。

有序运算是典型的离散性与集合化的结合场景。次序的概念只有在集合中才有意义，单个成员无所谓次序，这里体现了集合化；而有序计算又需要针对某个成员及其相邻成员进行计算，需要离散性。

在离散性的支持下才能获得更彻底的集合化，才能解决诸如有序计算类型的问题。

离散数据集是即有离散性又有集合化的代数体系，关系代数只有集合化。

分组理解

分组运算的本意是将一个大集合按某种规则拆成若干个子集合，关系代数中没有数据类型能够表示集合的集合，于是强迫在分组后做聚合运算。

离散数据集中允许集合的集合，可以表示合理的分组运算结果，分组和分组后的聚合被拆分成相互独立的两步运算，这样可以针对分组子集再进行更复杂的运算。

关系代数中只有一种等值分组，即按分组键值划分集合，等值分组是个完全划分。

离散数据集认为任何拆分大集合的方法都是分组运算，除了常规的等值分组外，还提供了与有序性结合的有序分组，以及可能得到不完全划分结果的对位分组。

聚合理解

关系代数中没有显式的集合数据类型，聚合计算的结果都是单值，分组后的聚合运算也是这样，只有 SUM、COUNT、MAX、MIN 等几种。特别地，关系代数无法把 TOPN 运算看成是聚合，针对全集的 TOPN 只能在输出结果集时排序后取前 N 条，而针对分组子集则很难做到 TOPN，需要转变思路拼出序号才能完成。

离散数据集提倡普遍集合，聚合运算的结果不一定是单值，仍然可能是个集合。在离散数据集中，TOPN 运算和 SUM、COUNT 这些是地位等同的，即可以针对全集也可以针对分组子集。

SPL 把 TOPN 理解成聚合运算后，在工程实现时还可以避免全量数据的排序，从而获得高性能。而 SQL 的 TOPN 总是伴随 ORDER BY 动作，理论上需要大排序才能实现，需要寄希望于数据库在工程实现时做优化。

有序支持的高性能

离散数据集特别强调有序集合，利用有序的特征可以实施很多高性能算法。这是基于无序集合的关系代数无能为力的，只能寄希望于工程上的优化。

下面是部分利用有序特征后可以实施的低复杂度运算：

1) 数据表对主键有序，相当于天然有一个索引。对键字段的过滤经常可以快速定位，以减少外存遍历量。随机按键值取数时也可以用二分法定位，在同时针对多个键值取数时还能重复利用索引信息。

2) 通常的分组运算是用 HASH 算法实现的，如果我们确定地知道数据对分组键值有序，则可以只做相邻对比，避免计算 HASH 值，也不会有 HASH 冲突的问题，而且非常容易并行。

3) 数据表对键有序，两个大表之间对位连接可以执行更高性能的归并算法，只要对数据遍历一次，不必缓存，对内存占用很小；而传统的 HASH 值分堆方法不仅比较复杂度高，需要较大内存并做外部缓存，还可能因 HASH 函数不当而造成二次 HASH 再缓存。

4) 大表作为外键表的连接。事实表小时，可以利用外键表有序，快速从中取出关联键值对应的数据实现连接，不需要做 HASH 分堆动作。事实表也很大时，可以将外键表用分位点分成多个逻辑段，再将事实表按逻辑段进行分堆，这样只需要对一个表做分堆，而且分堆过程中不会出现 HASH 分堆时的可能出现的二次分堆，计算复杂度能大幅下降。

其中 3 和 4 利用了离散数据集对连接运算的改造，如果仍然延用关系代数的定义（可能产生多对多），则很难实现这种低复杂的算法。

除了理论上的差异， SPL 还有许多工程层面的优势，比如更易于编写并行代码、大内存预关联提高外键连接性能等、特有的列存机制以支持随意分段并行等。

再把前面的问题用 SPL 重写一遍有个直接感受。

一支股票最长连续上涨多少天：

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



计算思路和前面的 SQL 相同，但因为引入了有序性后，表达起来容易多了，不再绕了。

1 亿条数据中取前 10 名：

• T.groups(;top(-10,x))



SPL 有更丰富的集合数据类型，容易描述单次遍历上实施简单聚合的高效算法，不涉及大排序动作。

这里还有更多 SPL 代码以体现其思路及大数据算法：

重磅！开源SPL交流群成立了

简单好用的SPL开源啦！

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Ⅳ 论文网站有哪些

免费论文的网站有爱学术、汉斯出版社等。
1、爱学术是一家专业的学术文献分享平台，覆盖各个行业期刊论文，学位论文，会议论文，标准，专利等各类学术资源，是国内最大的学术文献交流中心和论文资源免费下载网站，旨在构建一个专业的学术文献交流分享平台。
2、汉斯出版社聚焦于国际开源(OpenAccess)中文期刊的出版发行，是秉承着传播文化和促进交流的理念，积极探索中文学术期刊国际化道路，并且积极推进中国学术思想走向世界。

Ⅵ 五个常见的数据库

五个常见的数据库分别为：MySQL、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2。
1、数据库定义：数据库，又称为数据管理系统，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的资料执行新增、截取、更新、删除等操作。它是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间构成。
2、MySQL数据库：原本是一个开放源码的关系数据库管理系统，原开发者为瑞典的MySQLAB公司，该公司于2008年被_阳微系统收购。2009年，甲骨文公司（Oracle）收购_阳微系统公司，MySQL成为Oracle旗下产品。MySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟，它也逐渐用于更多大规模网站和应用。
3、SQLServer：SQLServer数据库是Microsoft开发设计的一个关系数据库智能管理系统(RDBMS)，现在是全世界主流数据库之一；SQLServer数据库具备方便使用、可伸缩性好、相关软件集成程度高等优势，能够从单一的笔记本上运行或以高倍云服务器集群为基础，或在这两者之间任何东西上运行。

Ⅶ 常见数据库有哪些

• 01

  Oracle数据库
  Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。他在数据库产品领域一直处于领先的地位，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。

• 02

  DB2数据库
  DB2数据库是IBM开发的，它不只局限于自己的操作系统，而且采取了对外开放的政策，另外他还有很多的版本，例如：：DB2工作组版（DB2Workgroup Edition）、DB2企业版（DB2 Enterprise Edition）和DB2个人版（DB2 Personal Edition）等。各个版本的数据管理功能是一样的，以便于操作人员的使用。

• 03

  SQL Server数据库
  SQL Server数据库是美国微软公司开发的一种关系型数据库系统，对所有的主流服务器骨架都有很好的支持。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，像更新数据库中的数据等。其扩展性、高性能、系统管理先进性在一些方面是很突出的。

• 04

  PostgreSQL数据库
  PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的 POSTGRES，现在已经更名为PostgreSQL，它的特性非常齐全，对象软件非常自由，包括了目前世界上最丰富的数据类型的支持。

• 05

  MySQL数据库
  MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，它对外开放，而且免费使用，其功能不是很强大，性能也一般，它在小型办公方面还是占有一定的优势的，MySQL数据库本身也有一定的限制，也不适合大访问量的商业应用。

• 06

  Sybase数据库
  Sybase数据库是Sybase公司推出的一款软件，主要有三种版本：一是UNIX操作系统下运行的版本，二是Novell Netware环境下运行的版本，三是Windows NT环境下运行的版本。Sybase数据库基于客户，真正对外开放，而且性能高。还存在几个吸引人的地方:可编程数据库、事件驱动的触发器、结构体系多线索化。

特别提示

常见的数据库就有这些，大家日常工作时要选择合适的数据库，这样我们的工作就会做得更加顺手。

Ⅷ 以下那种类别对应数据的字符类属性

整数类型：BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、 INT、 BIG INT

浮点数类型：FLOAT、DOUBLE、DECIMAL

字符串类型：CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB

日期类型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year

其他数据类型：BINARY、VARBINARY、ENUM、SET、Geometry、Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon、GeometryCollection等

1、整型
数据类型 字节及范围
tinyint(m) 1个字节 (-128~127)
smallint(m) 2个字节 (-32768~32767)
mediumint(m) 3个字节 (-8388608~8388607)
int或integer(m) 4个字节 (-2147483648~2147483647)
bigint(m) 8个字节 (±9.22*10的18次方)
整型括号中里的m是表示SELECT查询结果集中的显示宽度，并不影响实际的取值范围，没有影响到显示的宽度。（可以略过这个东西）

2、浮点型
数据类型 定义
float(m,d) 单精度浮点型 8位精度(4字节)
double(m,d) 双精度浮点型 16位精度(8字节)
m总个数，d小数位。设一个字段定义为float(6,3)，如果插入一个数123.45678,实际数据库里存的是123.457，但总个数还以实际为准，即6位。整数部分最大是3位。如果插入数12.123456，存储的是12.1234，如果插入12.12，存储的是12.1200.

3、定点数
①浮点型在数据库中存放的是近似值，而定点类型在数据库中存放的是精确值。
decimal(m,d)
②DECIMAL 类型不同于FLOAT和DECIMAL，其中DECIMAL 实际是以串存放的。DECIMAL 可能的最大取值范围与DOUBLE 一样，但是其有效的取值范围由M 和D 的值决定。
给定的DECIMAL 类型的取值范围取决于MySQL数据类型的版本。
③ 对货币等对精度敏感的数据，应该用定点数表示或存储；
在这里插入图片描述

4、字符串
数据类型 大小
char(n) 固定长度，最多255个字符
varchar(n) 固定长度，最多65535个字符
tinytext 可变长度，最多255个字符
text 可变长度，最多65535个字符
mediumtext 可变长度，最多2的24次方-1个字符
longtext 可变长度，最多2的32次方-1个字符
区别char和varchar：

①char(n) 若存入字符数小于n，则以空格补于其后，查询之时再将空格去掉。所以char类型存储的字符串末尾不能有空格，varchar不限于此。
②char(n) 固定长度，char(4)不管是存入几个字符，都将占用4个字节；varchar是存入的实际字符数+1个字节（n<=255）或2个字节(n>255)，所以varchar(4),存入3个字符将占用4个字节。
③char类型的字符串检索速度要比varchar类型的快。

5、二进制数据（_Blob）
1._BLOB和_text存储方式不同，_TEXT以文本方式存储，英文存储区分大小写，而_Blob是以二进制方式存储，不分大小写。

2._BLOB存储的数据只能整体读出。

3._TEXT可以指定字符集，_BLO不用指定字符集。

6、日期和时间类型
作用：存储用户注册时间，文章发布时间，员工入职时间，出生时间，过期时间等

数据类型 定义
DATE 日期 ‘2008-12-2’
TIME 时间 ‘12:25:36’
YEAR 年份 ‘2008’
DATETIME 日期时间 ‘2008-12-2 22:06:44’
TIMESTAMP 自动存储记录修改时间
注：①TIMESTAMP列用于INSERT或UPDATE操作时记录日期和时间。如果不分配一个值，表中的第一个TIMESTAMP列自动设置为最近操作的日期和时间。
②也可以通过分配一个NULL值，将TIMESTAMP列设置为当前的日期和时间。TIMESTAMP值返回后显示为’YYYY-MM-DD HH:MM:SS’格式的字符串。
③有专有的自动更新特性。

二、数据类型属性
关键字 含义
NULL 数据列可包含NULL值
NOT NULL 数据列不允许包含NULL值
DEFAULT 默认值
PRIMARY KEY 主键
AUTO_INCREMENT 自动递增，适用于整数类型
UNSIGNED 无符号
CHARACTER SET name 指定一个字符集
三、简单介绍几个存储引擎
1、MyISAM 数据存储引擎和数据列
MyISAM数据表，最好使用固定长度(CHAR)的数据列代替可变长度(VARCHAR)的数据列。

2、MEMORY存储引擎和数据列
MEMORY数据表目前都使用固定长度的数据行存储，因此无论使用CHAR或VARCHAR列都没有关系。两者都是作为CHAR类型处理的。

3、InnoDB 存储引擎和数据列（重要）
建议使用 VARCHAR类型。

也可以用show engines;语句查看所有引擎
在这里插入图片描述

以下几个例子
1、时间和日期
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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2、set
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3、datatime
在这里插入图片描述
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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5、YEAR
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MySQL入门技能树数据库组成表
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Ⅸ 主流数据库哪个最好哪个现在最火

【优炫数据库UXDB】企业级安全可信数据库，拥有自主知识产权，是自主可控国产数据库软件，符合ANSISQL国际标准，提供完善的数据存储与数据管理功能，具有众多优异的产品特性，可满足各类信息化业务需求。

优炫数据库UXDB支持结构化、半结构化、非结构化等多种数据类型；适用于事务型和分析型应用场景；提供行式存储和列式存储两种数据组织形式；同时支持多种部署方式，包括：一主多备模式、读写分离模式、共享存储模式、大规模并行计算集群模式，以及云部署。

产品已完成与主流国产芯片、操作系统、中间件，以及应用软件的适配，满足我国政府、军工、金融、能源、制造、医疗等各行业应用需求。网络也查得到的

Ⅹ 硕士论文开题报告

硕士论文开题报告模板4500字

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。

其一，作者在2011年7月在XXX公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从2004年Google发布关于GFS，MapRece和BigTable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，2006年Apache Hadoop项目启动。随后从2009年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 IT企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多IT企业开始探索采用Hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二，作者自2013年4月在XXX实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其Schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的Hbase，文档型存储的MangoDB，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于Hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义：

现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多IT企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、FaceBook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显着的优势。

相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的Hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：

首先，目前主流的数据库如Oracle、SQL Server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如MySQL等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于Hive/Pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。

其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的.数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。

再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。

三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：

本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。

(一) 数据仓库国内外研究现状

自从Bill Inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后，数据仓库技术开始兴起，并给社会带来新的契机，逐渐成为一大技术热点。目前，美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善，数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步，数据仓库技术不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时，使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。

我国企业信息化起步相对较晚，数据仓库技术在国内的发展还处于积累经验阶段。虽然近年来，我国大中型企业逐步认识到利用数据仓库技术的重要性，并已开始建立自己的数据仓库系统，如中国移动、中国电信、中国联通、上海证券交易所和中国石油等。但从整体上来看，我国数据仓库市场还需要进一步培育，数据仓库技术同国外还有很大差距。为此，我国许多科技工作者已开始对数据仓库相关技术进行深入研究，通过对国外技术的吸收和借鉴，在此基础上提出适合国内需求的技术方案。

(二) 非结化数据库国内外研究现状

随着数据库技术深入应用到各个领域，结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域，研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。如果使用关系数据库对其进行存储、展示，就必须将其从本身的数据结构强行转换为关系数据结构。采用此种方式处理非结构数据，不能在整个生命周期内对非关系数据进行管理，并且数据间的关系也无法完整的表示出来。在此背景下，非结构化数据库应运而生。相较于关系数据库，非结构数据库的字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成。如此，它不仅可以处理结构化数据，更能处理文本、图象、声音、影视、超媒体等非结构化数据。近年来，随着大数据兴起，非结构数据库开始广泛应用，以支持大数据处理的多种结构数据。

目前，非结构化的数据库种类繁多，按其存储数据类型分，主要包含内存数据库、列存储型、文档数据库、图数据库等。其中，常见的内存数据库有SQLite，Redis，Altibase等;列存储数据库有Hbase，Bigtable等;文档数据库有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;图数据库有Neo4j等。近年来，我国非结构数据库也有一定发展，其中最具代表的是国信贝斯的iBASE数据库。可以预见在不久的将来，伴随这大数据的应用，非结构数据库将会得到长足的发展和广泛的应用。

四、主要研究内容和要求达到的深度：

本文研究的方向是数据仓库，并且是聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，其主要内容包括以下几点：

1. 非结构数据库的数据仓库解决方案：本文聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，因为大数据环境下的数据仓库建设理论文献很少，首先需要以研究关系数据库型数据仓库的解决方案为参考，然后对比关系数据库和非结构数据库的特点，最后在参考方案的基础上改进，以得到适合非结构数据库环境的数据仓库解决方案。

2. 非结构数据库和关系数据库间数据转换：非结构数据库是对关系数据库的补充，很多非结构数据库应用环境中都有关系数据库的身影。因此，非结构数据库和关系数据库间数据转换是建立非结构数据库需要解决的一个关键问题。

3. 基于非结构数据库的数据仓库构建：本文拟采用手礼网的数据，分析其具体的数据环境和需求，为其构建基于非结构数据库的数据仓库，主要包括非结构数据库的数据抽取，Hive数据库入库操作和Pentaho前台数据展现等。

五、研究工作的主要阶段、进度和完成时间：

结合研究需要和学校教务管理的安排，研究工作主要分以下四阶段完成：

第一阶段：论文提纲：20XX年6月——7月

第二阶段：论文初稿 ：20XX年8月——10月

第三阶段：论文修改：20XX年11月——2014年3月

第四阶段：最终定稿：20XX年4月

六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施：

在论文提纲阶段，本文拟采用调查统计的方法，收集目前大数据环境下数据库应用情况，着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节，并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段，本文拟通过实证研究，依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论，基于特定的实践环境，理论结合实践，实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法，详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点，其数据仓库实现的关键问题及解决方案，以及数据仓库个例实现的详细过程。

七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施：

基于本文的研究内容和特点分析，本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。

其一，非结构数据库种类繁多，每类数据库又对应有不同的数据库产品，由于当下非结构数据库没有统一标准，即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同，难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题，本文拟紧贴大数据这一背景，选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。

其二，虽然经过二十年的发展，数据仓库的理论已日趋完善，但大数据是近几年才发展起来的技术热点，大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题，本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论，研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案，请导师就方案进行指导，然后再研究具体技术细节实现方案。

其三，基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分，要完成此部分的工作需要企业提供数据支持，但现在数据在企业当中的保密级别都很高，一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题，本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。

八、大纲

本文的基本构想和思路，文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。

导论

一、研究背景

二、国内外研究现状述评

三、本文的主要内容与研究思路

第一章 大数据环境下的数据库介绍

第一节 大数据对数据库的要求

第二节 关系数据库和非结构数据库比较

第三节 大数据下常用非结构数据库介绍

小结

第二章 大数据下数据仓库关键问题研究

第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换

第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取

第三节 数据类型转换

第四节 数据仓库前端展示

第三章 大数据下数据仓库实现方案

第一节 大数据环境介绍

第二节 实现方案

第二节 Hive介绍

第三节 Pentaho介绍

第四章 基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现

第一节 需求分析

第二节 模型设计

第三节 概要设计

第四节 基于Hive的数据入库操作实现

第五节 基于Pentaho的数据仓库前端展示实现

结论

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