简介：许多朋友询问有关大数据库的哪些相关问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
主流数据库是：
1. mysql
MySQL是由瑞典MySQL AB开发的关系数据库管理系统，属于Oracle的产品。
MySQL是最受欢迎的关系数据库管理系统之一。就Web应用程序而言，MySQL是最好的RDBMS（相关数据库管理系统）应用程序软件之一。
2. SQL Server
SQL Server是Microsoft启动的关系数据库管理系统。
它具有方便的利用和相关软件的高度集成的优点。它可以使用各种平台，例如大型多处理器服务器，例如Microsoft Windows 98来运行Microsoft Windows 2012。
3. Oracle数据库
Oracle数据库是Oracle Company的关系数据库管理系统。
它是数据库领域的领先产品。系统很好，使用方便，功能强，适合所有类型的大型，中，小型和微型计算机环境。它是具有高效率，良好可靠性的数据库解决方案，并适应高吞吐量。
扩展信息
数据库类型
1.关系数据库
关系数据库，存储格式可以直观地反映实体之间的关系。相关数据库类似于普通表。关系数据库中的表和表之间有许多复杂的关系。通用关系数据库包括MySQL，SQLServer等。
在轻型或小应用程序中，不同的关系数据库对系统的性能几乎没有影响。但是，在构建大型应用程序时，您需要根据应用程序的业务需求和绩效需求选择合适的关系数据库。
2.非关系数据库
非关联数据库是指不能保证酸原理的分布式，非相关的数据存储系统。非合理数据库技术与CAP理论和一致的哈希算法密切相关。
SO称为CAP理论只是一个分布式系统，无法满足可用性，一致性和分区容错的三个要求。一个时间的Metability符合系统的上限。
一致性哈希计算是指通常生成的数据算法，以满足申请过程中工作需求的需求。工作质量随节点的变化而波动。当节点太多时，相关的工作结果不能如此准确。
1.一般生产和制造中有更多的甲骨文；
2.商业企业还有更多的Sybase，它对Oracle也很有用。
3.用于财务管理的SQL
有很多（UFIDAS等），但是现在有
Oracle版本；
4.中小型企业网站使用MySQL，SQL
有许多服务器，大型在线购物中心使用更多的orcale。
Oracle和Sybase是大数据库。通常，这种类型的数据库的服务器操作系统是Linux。SQL
在操作系统的安全性方面，服务器将选择Oracle和Sybase.in。加上虽然MySQL也在Linux上运行，因为它是免费版本，但企业级别很少使用它
问题1：什么是大数据技术？问答无法发送链接，否则我会给您链接。例如，开源大数据项目，例如Hadoop，编程语言，以下内容基于大数据的基础技术。
在Yonghong技术的技术下，实际上有四个方面，它也代表了一些通用的可使用大数据的基础技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析功能。她完全放弃了向上的升级（扩展），以完全支持水平扩展（扩展）.z-Suite主要支持PB级的大数据通过以下核心技术：
跨度databaseputing
Z-Suite支持各种常见的摘要，还支持几乎所有专业的统计功能。谢谢跨颗粒大小的计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找到优化的计算解决方案，然后移动所有较大且昂贵的所有计算全部直接计算数据存储的地方。计算（数据库）。这项技术大大减少了数据移动，降低了通信负担并确保高性能数据分析。
平行计算（MPP放置）
Z-Suite是基于MPP体系结构的商业情报平台。她可以将计算分配给多个计算节点，然后在指定的节点上汇总计算结果。z-Suite可以充分利用各种计算和存储资源。无论是服务器还是普通PC，她都不对网络条件有严格的要求。作为水平扩展大数据平台，Z-Suite可以为每个节点的计算能力提供全面播放，并轻松实现TB的二级响应/PB级数据分析。
列存储（基于列）
Z-Suite被存储。基于专栏文章存储的数据市场可以减少读写开销而无需阅读，同时提高I/O的效率，从而大大提高了查询性能。此外，存储可以更好地压缩数据，通常是压缩的。比率在5-10倍之间。这样，数据占用空间将减少到传统存储的1/5至1/10。好的数据压缩技术可以节省存储设备和内存的开销，但大大改善了计算性能。
内存计算
多亏了存储技术和并行计算技术，Z-Suite可以极大地压缩数据并同时使用多个节点的计算能力和内存能力。从基础上，内存访问速度比磁盘访问快数百甚至数千倍速度。通过内存计算，CPU直接从内存而不是磁盘读取数据并计算数据。MEMORY计算是传统数据处理方法的加速度，并且是用于大数据分析的关键应用技术。
问题2：大数据中使用哪些数据库是Oracle，DB2，SQL Server，密钥不是选择任何数据库，而是如何优化数据库！您需要查看如何操作您的日常操作，主要是查询或存储，或两个，但还取决于您的数据结构。您必须根据当地条件对其进行优化！所以这不是一个清晰的词！
问题3：什么是大数据和大数据平台大数据技术是指从各种数据中快速获取有价值信息的能力。大数据的技术，包括大型平行处理（MPP）数据库，数据挖掘功率网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展存储系统。
大数据平台是计算当今社会产生的数据量增加。存储，操作和显示为目的的平台。
问题4：常用大型数据库的FOXBase是什么
mysql
这两个不是大型数据库管理系统
PB是数据库应用程序使用的IDE，它根本不是数据库管理系统
Foxbase是DOS时代的产物。在Windows时代，它被称为FoxPro。它属于属于桌面单基机级别的小型数据库系统。MySQL是一个中等水平和幅度，但它是开源的。这两个关键行业（例如银行）都在这两家中使用。Microsoft的MS SQLServer小于DB2和Oracle，这在中小型企业单元中更常见。可以说Sybase很薄。
问题5：一些大数据库之间的区别是Oracle，最专业的，然后是Microsoft的SQL Server。这也很好。当然，DB2等也很好。如果您拥有全面的主人，则可以确保数据的安全性。然后有一些小型数据库访问，MySQL等，适用于中小型企业的100万个数据。如果您有帮助，请接受，谢谢！
问题6：世界上最大的数据库中应该是甲骨文。首先，甲骨文被企业界广泛采用。因为它是标准化，严格且实在的，其安全性很高。第二，如果您学习使用Oracle不是商业化的，也可以免费使用它。三分之一的Linux/Unix系统通常用作服务器，并且可以说Oracle的使用情况非常多。建议您更多地了解此功能强大的数据库。
问题7：什么是大数据？大数据或大量数据是指涉及的大量数据，以至于无法传递当前的主流软件工具。更多积极信息。在Victor Mirr-In Mel-Sinberg和Kennes Cookye撰写的“大数据时代”中，指的是使用所有数据的方法，而无需随机分析方法（采样调查）[2]）大数据的4V特征：音量（大数量），速度，多样性（多样），价值（价值）。
说到大数据，有必要谈论商业智能：
商业智能（商业智能（BI），也称为商业智能或商业智能，是指使用现代数据仓库技术，在线分析处理技术，数据挖掘和数据显示技术以实现业务价值的数据分析。
作为工具，商业智能用于处理企业中的现有数据，并将其转换为知识，分析和结论。辅助业务或决策者做出了正确和明智的决策。这是一项技术，可以帮助企业更好地利用数据来提高决策质量，包括从数据仓库到分析系统。
商业智能的发展
商业智能的概念通过霍华德·德雷斯纳（Howard Dresner，1989）的普及来广泛理解。在那个时候，商业智能被定义为由数据仓库（或数据市场）组成的类别，查询报告，数据分析，数据挖掘，数据备份和恢复。
商业智能是1990年代后期首次出现在外国商业界的一个术语。它的代表采用了一系列方法，技术和软件来提高企业的运营性能。它不仅将高级信息技术应用于整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且还将其转变为竞争优势的优势通过信息开发的企业。有人称其为混乱世界中的情报。因此，越来越多的公司提出了对BI的需求，并将BI用作帮助公司实现业务目标的有效手段。
目前，商业智能通常被理解为用于转换企业中现有数据并帮助企业做出明智业务业务决策的工具。，以及来自企业的行业和竞争对手的数据，以及来自企业的其他外部环境的各种数据。企业智能可以在可以作为运营层或管理和战略决策的业务决策中提供帮助。
为了将数据转换为知识，需要诸如数据仓库，在线分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术角度来看，商业智能不是一项新技术。它只是ETL，数据仓库，OLAP，数据挖掘和数据显示等技术的全面应用。
将商业智能视为解决方案应该是适当的。商业智能的关键是从不同企业操作系统的许多数据中提取有用的数据并清理以确保数据的正确性。ETL流程，合并为企业 - 级别 -数据仓库，以获取公司数据的全球视图。基于此，使用适当的查询和分析工具，数据挖掘工具，OLAP工具等。信息成为辅助决策 - 制定知识），最后向管理人员提供知识，以支持管理者的决策过程。
企业进口BI的优势
1.随机查询动态报告
2.掌握指标管理
3.随时在线分析和处理
4.视觉公司仪器版本
5.协助预测计划
进口bi的目的
1.促进公司决策过程效率和决策质量的改善。
... ... ...
问题8：数据库是什么？常见数据库：Oracle，SQLServer，MySQL，Access，Sybase 2，功能。-Oracle：1。数据库非常安全且适合大型数据库。Support多个系统平台（HPUX，SUNOS，OSF/ OSF/ OSF/ OSF/ OSF/1，VM，Windows，Windows/NT，OS/2）.2。支持客户端/服务器体系结构和混合体系结构（集中式，分布式，客户端/服务器）.- SQLSERVER：1。实际客户端/服务器体系结构2。图形用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观和简单3。它具有良好的望远镜，可以由多个平台使用，例如运行Windows 95/98的膝盖型计算机到运行Windows 2000的大型多处理器。MySQL：MySQL是一个小型的关系数据库管理系统，可打开源代码。开发人员是瑞典MySQL AB.MysQL目前广泛用于Internet上的中小型网站。网站已选择MYSQL作为网站数据库，以降低网站的整体成本。AccessAccess是一个桌面数据库，仅适用于具有少量数据的应用程序。当处理少量数据和独立数据库时，这是非常好的，并且效率很高，但是它无法同时访问客户端。
问题9：什么是大数据和大数据是一个具有特别大卷和特别大的数据类别的数据集，并且此类数据集无法使用传统的数据库工具来捕获，管理和处理其内容。BIG数据首先是数据数据（卷）？大，指的是大数据集，通常约为10TB？量表，但在实际应用中，许多公司用户将多个数据集放在一起，并形成了PB级别级别。第二是大数据类别。数据来自各种数据源。数据类型和格式变得越来越丰富。它已经通过限制在先前有限的结构的结构化数据类别中破裂，包括半结构和非结构化数据塞语，数据处理速度很快。在大量数据的情况下，也可以实时实现数据。最后一个功能是高真实性。由于新数据源的兴趣，例如社交数据，公司内容，交易和应用程序数据，传统数据源的局限性被破坏了。有效的信息越来越需要企业。确保其真实性和安全性。
数据收集：ETL工具负责分布式数据，异质数据源，例如关系数据，图形数据文件等。要清洁，转换和集成在线分析，处理以及数据挖掘的基础。
数据访问：关系数据库，NOSQL，SQL等。
基础架构体系结构：云存储，分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理（NLP，natuallanguageProcessing）是一门与计算机互动与计算机互动的学科。处理自然语言的关键是使计算机理解自然语言，因此自然语言处理也称为NLU，自然语言，自然语言理解，理解，理解，理解自然语言。也称为计算语言。一方面，它是语言信息处理的一个分支。另一方面，它是人工智能的核心主题之一（AI，人工智能）。
统计分析：假定的检查，重大测试，差分分析，相关分析，相关分析，T测试，方形分析，体面分析，部分分析，距离分析，回归分析，简单回归分析，多元回归分析，逐渐回归预测和回报预测以及回归预测和回归预测性分析，脊回报，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主要成分分析，因子分析，快速聚类方法和聚类方法，判断分析，相应的分析，多样化的相应分析（最佳标准）标准分析），引导技术等。
数据挖掘：分类，估计，预测，预测，亲和力组或关联规则，聚类，描述和可视化，描述和可视化）以及描述和可视化。数字（文本，网络，图形，图形，视频，音频等）
模型预测：预测模型，机器学习，建筑模拟。
结果演示：云计算，标签云，关系图等。
要了解大数据的概念，我们必须首先从大数据开始。大索引。大数据通常是指超过10TB（1TB = 1024GB）的数据量。BIG数据与过去的大量数据不同。它的基本特征可以用4 V（Vol-um，品种，价值和速度）总结，即大体积，多样性，低值密度和快速速度。
首先，数据量很大。从结核病水平，跳到PB级别。
其次，有多种类型的数据，例如在线日志，视频，图片，地理位置信息。
第三，值密度很低。以连续和不间断监视的过程为例，视频可能只有一两秒钟。
第四，快速处理速度。1第二定律。最后一点也是传统的...
问题10：中国的国内大数据分析产品是什么？国内大数据公司仍然对前端可视化有很多视觉显示。蝙蝠确实制作了大数据。该行业的需求很大。其他行业无法跟上。按需决定市场。
谈论更常见的数据分析。
大数据分析也是数据分析。在实际应用中，数据分析工具可以分为两个维度：
第一维：数据存储层-DATA报告层-DATA分析层-DATA显示层
第二 -维：用户-Level -Department -Level -Enterprise -level -BI级别
1.数据存储层
数据存储设计的概念和数据库语言在这方面不必研究，但至少了解数据存储方法，基本结构和数据类型。您可以从常用的Selece查询，更新修改，删除删除以及基本结构以及插入读取。
Access2003，Access07等。这是最基本的个人数据库，通常用于个人或部分基本数据存储；MySQL数据库对于部门级别或Internet数据库应用程序是必需的。在此时间语言数据查询能力上。
SQL Server2005或更高版本，对于中小型企业，一些大型企业也可以使用SQL Server数据库。实际上，除了此时数据存储外，它还包括数据报告和数据分析，甚至还包括数据挖掘工具。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级别，尤其是大型企业或对数据大量存储的需求。通常，大型数据库公司提供非常好的数据集成应用程序平台。
实际上，BI级别不是数据库，而是基于先前数据库的数据仓库。DATA仓库，基于DW机器的数据存储基本上是一个商业智能平台，可以整合各种数据分析，报告，分析和显示！BI！- 近年来，水平的数据仓库与BI产品结合在一起也是一个主要趋势。
2.报告层
企业必须读取数据并需要显示。报告工具是最常用的工具，尤其是在中国。传统陈述解决了问题。目前，国内SAN软报告Finereport被认为是该行业的佼佼者。这是带有数据分析的陈述。由于其出色的接口打开功能，填充和表单功能，数据可以连接到数据。进入和退出涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau，Finebi等可以分为报告层上的数据显示层。Finebi和Tableau近年来属于非常好的软件。它可以用作视觉数据分析软件。我经常使用finebi从数据库中获取报告和视觉分析的数量。依赖于说话，Tableau的可视化更好，但是FineBi具有另一种身份 - 商业智能，因此处理大数据的能力更好。
3.数据分析层
实际上，该层中有许多分析工具。当然，最常用的是Excel。我经常使用统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，第一个版本越高，越好。这是的。当然，对于Excel来说，许多人只是掌握了5％的Excel功能。Excel功能非常强大，甚至可以完成所有统计分析工作！但是我也经常说，最好将Excel作为统计工具。
SPSS软件：当前版本为18，名称也更改为PASW统计信息；我已经从DOS环境从3.0到SPSS社会科学统计软件软件包中的当前版本进行了编程。从关注医学，化学等。开始对业务分析的越来越多的关注，现在已成为一种预测分析软件；
SAS软件：SAS实际上比SPSS更强大。SAS是基于平台的。EM采矿模块平台集成。相对而言，SAS更难学习，但是如果您掌握了SAS，它将更有价值，例如离散选择模型，采样问题，正交实验设计等。SAS仍然相对易于使用。此外，SAS还有更多的学习材料，并且也是公开的。
JMP分析：SAS的分析分支
xlstat：excel的插头-in，您可以完成...
问题1：软件公司现在使用哪些数据库？华为和中兴等公司是Oracle数据库最多的。中小型公司通常是MySQL，其次是SQLServer和Sybase数据库。关系数据库和非平行数据库。BIG数据，例如SQLServer，在一般方向上使用更多
问题2：您通常在数据库中使用哪种软件？通常使用哪种软件？您的问题无语。
您是否要选择一个数据库来学习，或者您确定数据库以了解您要设计或开发此类数据库的工具吗？
好吧，让我们谈谈我的理解。我目前使用的甲骨文数据库经常用于相对较大的项目。我不知道这是否是Java项目的大部分。Access也是一个经常用于小领域的数据库。还有SQL服务，他们个人认为它更适合ASP，C ++和其他语言。
我只能谈论开发工具的Oracle。我使用PL SQL。
问题3：我想制作一个数据库，我需要什么软件？
数据库（访问，MySQL，Oracle）+Sichuan网站语言（JSP，PHP）+服务器（Tomcat，iis）。
您是商人吗？
Excel。
你是经理吗？
建议您找到某人制作软件，该软件不仅可以管理数据，而且可以实现出勤，档案，工资，部门和人员的管理层。
问题4：常用数据库软件是什么？它们的优点和缺点是什么？目前，商业数据库管理系统基于关系数据库，并且该技术相对成熟。尽管如此，面向对象的数据库管理系统却是高级的，并且该数据库易于开发和维护，尚未成熟。，但支持程度不同。IBM的DB2也是一个成熟的关系数据库。但是，DB2是由IBM组成的AS/400系列，仅支持OS/400操作系统。
1.Mysql
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，该系统由MySQL AB.Mysql AB开发，发布和支持，是一家基于MySQL开发人员的商业公司。这是第二家代源公司，使用成功的业务模型将开源价值和方法组合在一起。Mysql是MySQL AB的注册商标。
MySQL是一个快速，多线程，多用户和强大的SQL数据库服务器。MySQLServer支持关键任务和重载生产系统的使用，并且也可以将其嵌入具有大量部署的软件中。
与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：
（1）MySQL是一个关系数据库管理系统。
（2）MySQL是开源。
（3）MySQL Server是一个快速，可靠且容易 - 使用数据库服务器。
（4）MySQL Server在客户/服务器或嵌入式系统中工作。
（5）可以使用大量MySQL软件。
2. SQL Server
SQL Server是Microsoft开发的数据库管理系统。它是将数据存储在Web上的最受欢迎的数据库。它已被广泛用于与电子商务，银行，保险，电力等数据库有关的行业。
最新版本是SQL Server2005。它只能在Windows上运行。操作系统的系统稳定性对于数据库非常重要。并行实现和共存模型不成熟，并且很难处理越来越多的用户和数据量，并且伸展性有限。
SQL Server提供了许多网络和E -Commerce功能，例如对XML和Internet标准的丰富支持。它通过Web具有轻松且安全的数据访问。它具有功能强大，灵活，基于Web且安全的应用程序管理。此外，由于其易于操作和友好的操作界面，因此受到用户的喜爱。
3. Oracele
当涉及到数据库时，这家公司通常是Oracle。该公司成立于1977年，最初是一家开发数据库的公司。Oracle一直在数据库领域领导。在1984年，关系数据库是首先转移到台式计算机.oracle5然后启动了一个新的分布式数据库，客户/服务器结构的概念。Oracle6创新锁定模式和对称的多处理计算机支持...最新的Oracle 8主要添加对象技术，并成为一种关系 -物体数据库系统。在目前，Oracle产品涵盖了数十种型号，例如大型，中小型机器。Oracle数据库已成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。
Oracle数据库产品具有以下出色的特征。
（1）兼容性
Oracle产品使用标准SQL，并已由国家标准技术研究所（NIST）进行了测试。
（2）移植性
Oracle的产品可以在各种硬件和操作系统平台上运行。它可以安装在70多种不同的大型，中小型机器上；它可以在VM，DOS，UNIX，Windows和其他操作系统等各种操作系统下工作。
（3）
Oracle可以连接到各种通信网络，支持各种协议（TCP ......
问题5：想做一个数据库。您使用什么软件？这取决于您的工作。如果它只是嵌入式开发，并且所涉及的数据量不是很大，那么您可以选择SQL Server。也可以将其用作服务。当然，您应该注意如何使用它。如果它确实在本地使用，例如我们的自动提款机，则可以适当地使用SQLIST，并且该小数据库也很好。可以联系特定的使用方法，并且可以联系协议等。如果您只制作一些由小东东使用的数据库，例如：总线上的读卡器等。当然，您可以使用大型数据库DB2或Oracle等，但是它们用于大型服务器。您选择的编程语言也非常重要，就像MySQL在楼上所说的那样，最好在PHP语言中使用。
问题6：我们在数据库Excel表中使用哪种软件是一个小数据库
问题7：数据库软件的数据库是什么：它是一个相关数据，该数据根据某个数据模型长期存储在计算机存储上。它具有共享，安全性，独立性和低冗余的相关数据。用于数据管理的软件系统。
数据库通常包括两个部分：首先，所有由某个数据模型组织的用户都可以直接链接；另一个是数据库定义的数据来描述结构，类型，格式，格式，格式，格式，，,,,,,,,,,,,,,,,,，相关类型，完整性约束等。
问题8：常用数据库软件是什么？SQL Server是Microsoft（Microsoft）的数据产品。它易于使用！Oracle是Oracle（Oracle）的数据产品！被称为世界上最佳数据系统！DB2是IBM的产品。全球前500家公司中有80％使用DB2作为数据库平台
问题9：常用数据库软件是什么？它们的优点和缺点是什么？目前，商业数据库管理系统基于关系数据库，并且该技术相对成熟。尽管如此，面向对象的数据库管理系统却是高级的，并且该数据库易于开发和维护，尚未成熟。，但支持程度不同。IBM的DB2也是一个成熟的关系数据库。但是，DB2是由IBM组成的AS/400系列，仅支持OS/400操作系统。
1.Mysql
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，该系统由MySQL AB.Mysql AB开发，发布和支持，是一家基于MySQL开发人员的商业公司。这是第二家代源公司，使用成功的业务模型将开源价值和方法组合在一起。Mysql是MySQL AB的注册商标。
MySQL是一个快速，多线程，多用户和强大的SQL数据库服务器。MySQLServer支持关键任务和重载生产系统的使用，并且也可以将其嵌入具有大量部署的软件中。
与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：
（1）MySQL是一个关系数据库管理系统。
（2）MySQL是开源。
（3）MySQL Server是一个快速，可靠且容易 - 使用数据库服务器。
（4）MySQL Server在客户/服务器或嵌入式系统中工作。
（5）可以使用大量MySQL软件。
2. SQL Server
SQL Server是Microsoft开发的数据库管理系统。它是将数据存储在Web上的最受欢迎的数据库。它已被广泛用于与电子商务，银行，保险，电力等数据库有关的行业。
最新版本是SQL Server2005。它只能在Windows上运行。操作系统的系统稳定性对于数据库非常重要。并行实现和共存模型不成熟，并且很难处理越来越多的用户和数据量，并且伸展性有限。
SQL Server提供了许多网络和E -Commerce功能，例如对XML和Internet标准的丰富支持。它通过Web具有轻松且安全的数据访问。它具有功能强大，灵活，基于Web且安全的应用程序管理。此外，由于其易于操作和友好的操作界面，因此受到用户的喜爱。
3. Oracele
当涉及到数据库时，这家公司通常是Oracle。该公司成立于1977年，最初是一家开发数据库的公司。Oracle一直在数据库领域领导。在1984年，关系数据库是首先转移到台式计算机.oracle5然后启动了一个新的分布式数据库，客户/服务器结构的概念。Oracle6创新锁定模式和对称的多处理计算机支持...最新的Oracle 8主要添加对象技术，并成为一种关系 -物体数据库系统。在目前，Oracle产品涵盖了数十种型号，例如大型，中小型机器。Oracle数据库已成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。
Oracle数据库产品具有以下出色的特征。
（1）兼容性
Oracle产品使用标准SQL，并已由国家标准技术研究所（NIST）进行了测试。
（2）移植性
Oracle的产品可以在各种硬件和操作系统平台上运行。它可以安装在70多种不同的大型，中小型机器上；它可以在VM，DOS，UNIX，Windows和其他操作系统等各种操作系统下工作。
（3）
Oracle可以连接到各种通信网络，支持各种协议（TCP ......
问题10：数据库使用哪种软件？可以根据您的数据数量将其分为几个方面。2。取决于您项目的资金3。您的技术水平。
现在，最大和中等大小的项目现在使用Oracle Floating SQLServer。如果是一个小项目，MySQL，SQLServer甚至访问都可以。如果您要学习找到工作，建议您学习Oracle和SQLServer。
通常，主流数据库之间没有明显的区别。每个数据库都有自己的优势和缺点。最主要的是看看它是否可以满足您的需求。
通常，可以从以下角度考虑选择数据库：
从个人角度来看，如果它基于学习和小型企业需求，建议使用MySQL。它的优势是：
费用（免费）
自由（完整的开源，适用于多种情况）
性能（少量但速度很小）
这三点决定了MySQL数据库的高成本性能。许多主流公司仍然喜欢MySQL，而著名的FackBook仍在继续使用MySQL。
2.如果它是公司的观点，则近年来在大数据领域中一直在大数据领域的主流大型数据库，例如Oracle，SQL Server ...和非平行数据库，例如Redis，HBSE等，可以用作考虑对象。
接下来，列出了一些常用数据库的优点和缺点，我希望为所有人提供参考：
mysql：
优势：
MySQL是一个开源代码数据库，任何人都可以获取数据库的源代码。
MySQL可以实现交叉平台操作，并且可以在Windows，Unix，Linux和Mac OS等操作系统上运行。
MySQL数据库是一个免费软件，大多数应用程序方案都是免费使用的。
MySQL具有强大的功能和方便的用途，社区生态学和许多学习材料。
缺点：小规模和有限的功能。
SQL Server
高度可伸缩性：您可以从一台笔记本电脑运行任何内容，也可以使用高功率云服务器网络或两者之间的任何内容运行。
“尽管是“任何东西”，但它仍然满足相关软件和硬件的要求“”
生态链宽：具有内置的商业智能工具以及一系列分析和报告工具，可以创建数据库，备份和复制，从而带来更好的安全性。
Oracle
Oracle数据库系统当前是世界上流行的关系数据库管理系统。它具有以下特征：
良好的移植性（适用于所有类型的大型，中，小型，微型计算机环境）
便于使用，
强大的功能
因此，Oracle是一种非常有效，可靠并适应高吞吐量的数据库解决方案。
DB2
DB2是由IBM开发的大型关系数据库平台，它支持多用户或同一SQL语句中的应用程序来查询不同的数据库，甚至在不同的DBMS中查询数据。ITS应用程序特征如下：
支持对象面向的编程：DB2支持复杂的数据结构。如果没有结构文本对象，则可以进行无结构文本对象，最接近匹配和任意匹配的搜索。您可以建立用户数据类型和用户自定义功能。
支持多媒体应用程序：DB2支持两个 - 点对象（BLOB），允许访问数据库中的二进制对象和大型文本对象。在它们的情况下，二进制对象可用于存储多媒体对象。
具有良好的备份和恢复功能
支持存储过程和触发器，用户可以定义施工表中显示的复杂完整性规则
支持异质分布式数据库访问，支持数据复制
Postgresql
PostgreSQL是一个免费的对象关系数据库服务器（ORDBMS），其口号是“世界上最先进的开源关系数据库”。
PostgreSQL具有以下特征：
功能：通过功能，您可以在数据库服务器上执行指令程序。
索引：用户可以自定义索引方法，也可以使用构建的-B树，哈希表和要点索引。
触发器：触发器是由SQL语句查询触发的事件。提交。
规则：规则允许重写查询，该查询通常用于实现视图的操作（视图），例如插入，更新和删除（删除）。
数据类型：包括文本，任意准确性，JSON数据，枚举类型，XML数据等。
全文检索：tsearch2通过tsearch2或OpenFTS嵌入了版本8.3中。
NOSQL：JSON，JSONB，XML，HSTORE本机支持，用于NOSQL数据库的外部数据包装设备。
数据仓库：可以顺利迁移到属于PostgreSQL生态系统的GreenPlum，Deepgreen，Hawk等，使用FDW执行ETL
结论：以上是主要CTO的全部内容，请注意使用哪个大数据库。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。