随着信息时代的到来,海量数据已经成为各个行业不可避免的问题。如何对这些数据进行有效的管理和存储?这时,数据库就成为了不可或缺的工具。市面上有许多不同的数据库软件,那么这些数据库软件背后的奥秘又是什么呢?这里我们就来探究这个问题。
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一、MySQL
MySQL是一款开源的关系型数据库软件。它可以在多种操作系统上使用,包括Linux、Windows等。MySQL的特点是稳定、速度快、易于使用、功能丰富。这些特点使它成为了许多网站和应用程序的首选数据库。它的主要优点包括以下几方面:
1.性能优秀:MySQL的性能非常优秀,具有高速读写和稳定性的特点。
2.易于使用:MySQL的安装和配置非常简单,用户可以轻松地学习和使用它。它还提供了许多管理工具,使得数据库的管理更加方便。
3.安全可靠:MySQL采用了多种安全措施,保障数据的安全性和机密性。它还拥有高可靠性和容错性,即使遇到故障,也可以快速地进行数据恢复。
二、Oracle
Oracle是一款商业化的关系型数据库软件,被广泛应用于企业级系统中。Oracle的特点是快速、安全、稳定、扩展性好等。它还提供了许多高级功能,如高可用性、备份恢复等。它的主要优点包括以下几方面:
1.扩展性好:Oracle支持多个CPU和大量内存,可以轻松地处理大量数据。
2.数据安全可靠:Oracle采用了多种安全措施,如数据加密、用户认证、访问控制等。
3.高可用性:Oracle支持多节点集群部署,可以在不影响正常业务的情况下进行维护和升级。同时,Oracle还提供了许多高可用性功能,如数据备份、恢复等,确保数据的连续性和完整性。
三、SQL Server
SQL Server是微软公司开发的一款商业关系型数据库软件。它在商业领域中的占有率非常高,特别是在Windows平台上的应用。SQL Server的特点是稳定、易于使用、功能丰富等。它的主要优点包括以下几方面:
1.易于使用:SQL Server提供了多种管理工具,在管理数据库方面非常方便,用户可以轻松地学习和使用它。
2.功能丰富:SQL Server拥有丰富的数据处理功能,如数据仓库、数据挖掘等。
3.高可用性:SQL Server也支持多节点集群部署,提供了高可用性功能,如数据库复制和故障转移等。
四、MongoDB
MongoDB是一款基于NoSQL思想的非关系型数据库软件。它的特点是高度可扩展、架构简单、高效存储。MongoDB广泛用于Web应用程序中,如社交网络、日志收集等。它的主要优点包括以下几方面:
1.架构简单:MongoDB的架构非常简单,数据库是一个文档,具有灵活的文档结构。
2.高可扩展性:MongoDB支持多个节点集群部署,支持水平扩展,可以轻松地处理海量数据。
3.高效存储:MongoDB采用的是BSON格式的存储,具有高效的读写性能。
以上是市面上主流的数据库软件,每种数据库都有其独特的优点和适用场合。在具体选择数据库时,还需要根据具体需求和应用场景来选择,才能更好地发挥它的优势。同时,我们还需要了解数据库背后的原理和机制,才能更好地运用它。数据管理已经从单纯的存储管理变为了数据价值的挖掘与分析,所以数据库管理软件以多样化为发展趋势,而我们也需要不断地学习和更新自己的知识,以适应不同的需求和挑战。
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关系型数据库管理系统。
MySQL是一个关系型数据库管理系统猛搜,由瑞典MySQLAB公司开发,属于Oracle旗下产品。MySQL是数据库管理系统中的一种,是市面上更流行的数据库管理软件之一。坦知告据统计,MySQL是目前使用率更高的让明数据库管理软件。
这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作,尤其是在银行、金融、保险业。
SPSS、SAS都是用于统计分析,围绕统计学知识的一些基本应用,包括描述统计,方差分析,因子分析,主成分分析,基本的回归,分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。
R语言像是综合性较强的一类数据分析工具,集统计分析、数据挖掘,数据可视化。
展开来,讲讲数据分析~
这些数据分析工具的使用还是看需求,每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广,站在IT的角度,实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度:
之一维度: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,精通更好。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。
Access2023、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;
SQLServer2023或更高版本坦洞
,对中小企业,一些大型企业也可以握信丛采用SQLServer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
,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。DataWarehouse,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/BI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。过去传统报表大多解决的是展现问题,如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉,做数据分析报表,通过接口开放功能、填报、决策报表功能,能够做到打通数据的进出,涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具,可分在报表层也可分为数据展现层,涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。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,可常用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。
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段樱;
SPSS软件
:当前版本是18,名字也改成了PASWStatistics;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,可以完成大部分SPSS统计分析功能
4、表现层
表现层也叫数据可视化,以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实,近年来Excel的可视化越来越棒,配上一些插件,使用感更佳。
PPT:
办公常用,用来写数据分析报告;
Xmind&百度脑图:
梳理流程,帮助思考分析,展现数据分析的层次;
Xcelsius软件:
Dashboard制作和数据可视化报表工具,可以直接读取数据库,在Excel里建模,互联网展现,更大特色还是可以在PPT中实现动态报表。
最后,需要说明的是,这样的分类并不是区分软件,只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析,有时候报表就是分析,有时候分析就是展现;当然有时候展现就是分析,分析也是报表,报表就是数据存储了!
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文章题目:探究市面主流数据库软件,了解数据库背后的奥秘(市面上数据库是什么软件)
文章链接:http://www.stwzsj.com/qtweb/news14/1014.html
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