資料庫平台有哪些

1. 常見的國內外的資料庫管理系統有哪些

常見的資料庫系統目前主流的有微軟的sql
server、甲骨文公司的oracle和mysql資料庫，這些是網路型資料庫，當然還有一些為桌面型的資料庫系統如access，visual
foxpro等。

2. 資料庫有哪幾種

常用資料庫有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。

1、Oracle資料庫

Oracle資料庫管理系統是由甲骨文（Oracle)公司開發的，在資料庫領域一直處於領先地位。目前，Oracle資料庫覆蓋了大、中、小型計算機等幾十種計算機型，成為世界上使用最廣泛的關系型數據管理系統（由二維表及其之間的關系組成的一個資料庫）之一。

2、SQLServer資料庫

SQLServer是由微軟公司開發的一種關系型據庫管理系統，它已廣泛用於電子商務、銀行、保險、電力等行業。SQLServer提供了對XML和Internet標準的支持，具有強大的、靈活的、基於Web的應用程序管理功能。

3、DB2資料庫

DB2資料庫是由IBM公司研製的一種關系型資料庫管理系統，主要應用於OS/2、Windows等平台下，具有較好的可伸縮性，可支持從大型計算機到單用戶環境。

4、MongoDB資料庫

MongoDB是由10gen公司開發的一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。它支持的數據結構非常鬆散，是類似JSON的bjson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。

5、MySQL資料庫

MySQL資料庫管理系統是由瑞典的MySQLAB公司開發的，但是幾經輾轉，現在是Oracle產品。它是以「客戶／伺服器」模式實現的，是一個多用戶、多線程的小型資料庫伺服器。而且MySQL是開源數據的，任何人都可以獲得該資料庫的源代碼並修正MySQL的缺陷。

6、Sybase資料庫

美國Sybase公司研製的一種關系型資料庫系統，是一種典型的UNIX或WindowsNT平台上客戶機／伺服器環境下的大型資料庫系統。

3. 市面上有哪些資料庫運維管理系統

我認為安華金和挺不錯的

4. 資料庫有哪些

目前比較常見的資料庫：

• SQL是用於訪問和處理資料庫的標準的計算機語言。

• MySQL是小型的開源的關系型資料庫管理系統。

• SQL Server 是 Microsoft 開發的關系資料庫管理系統。

• Oracle資料庫系統是目前世界上流行的關系資料庫管理系統。

• DB2是關系型資料庫平台，其採用多進程多線索的結構，支持多用戶或應用程序在同一條SQL 語句中查詢不同資料庫和數據。

• PostgreSQL 是一個對象-關系資料庫伺服器，號稱 "世界上最先進的開源關系型資料庫"。

• Hadoop是個很流行的分布式計算解決方案，Hive是基於hadoop的數據倉庫工具，hive 構建在基於靜態批處理的Hadoop 之上。

• GreenPlum採用了MPP(大規模並行處理)，是一個由多個獨立的資料庫服務組合成關系型資料庫集群。

• ECharts 是一個使用 JavaScript 實現的開源可視化庫，涵蓋各行業圖表。

• R是一種集統計分析與圖形顯示為一體的統計分析軟體，具有很強的互動性。

• python是一種跨平台的計算機程序設計語言，被廣泛用於系統管理任務的處理和Web編程。

目前，這些資料庫都在樹懶學堂有相關教程，可以跟著一步一步學習

5. 常用的文獻檢索平台或資料庫有哪些

Pubmed是醫學,生命科學領域的資料庫。提供文獻檢索,圖片檢索,影響因子查詢,免費全文下載,國家自然科學基金統計分析等服務。
Web of Science資料庫是國際公認的反映科學研究水準的資料庫。檢索精確到文獻被收錄的期刊、出版公司、作者、日期、頁碼等。
Seek68文獻館整合了大量知名中外文資料庫資源。覆蓋各科領域，解決了外文文獻下載不了的問題。而且對於疑難文獻提供人工幫助。
ProQuest博士論文全文 ,是UMI公司的一個分庫。提供期刊、報紙、參考書、參考文獻、書目、索引、地圖集、絕版書籍、記錄檔案、博士論文和學者論文集等各種類型的信息服務。
Wiley InterScience收錄了360多種科學、工程技術、醫療領域及相關專業期刊、30多種大型專業參考書、13種實驗室手冊的全文和500多個題目的Wiley學術圖書的全文。其中被SCI收錄的核心期刊近200種。
OVID是全球著名的資料庫提供商﹐在國外醫學界被廣泛應用。
EMBASE內容涉及葯學、臨床醫學、基礎醫學、預防醫學、法醫學和生物醫學工程等。除了可以檢索豐富的醫學文獻外，還支持葯物和疾病檢索。
Ingenta是目前世界最大的期刊資料庫之一, 該庫收錄期刊已超過18,000種，擁有期刊文章索引（或文摘）7百多萬篇，廣泛覆蓋了自然科學與社會科學多種學科的主題。
德國施普林格(Springer-Verlag)是世界上著名的科技出版集團, 通過Springer LINK系統提供學術期刊及電子圖書的在線服務。

6. 資料庫平台有哪些

SQL Server；Oracle；Sybase ;DB2;還有開源的Post Sql

7. 數據分析平台有哪些

作為一個新興的市場領域，自助式BI的廠商眾多，不同廠商推出的自助式BI產品，在易用性、復雜性和功能上各不相同。有些產品可能主要用於簡單的儀表盤和可視化，而不能承擔更復雜的任務，如自助數據准備、數據發現或互動式可視化探索。也有類似於Smartbi的全能型BI工具，支持從多數據源整合、ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用的全線功能。總之，選擇適合自己的自助式BI，大幅降低商業智能的使用門檻，是企業從數據分析中獲益的最快路徑。像思邁特軟體開發的Smartbi自助分析平台，它主要圍繞業務人員提供企業級數分析工具和服務，以業務、問題為向導，讓企業里的每一個人釋放數據價值，讓大數據應用和分析走進員工和管理者工作中，激發各層人員對數據的認知、挖掘和運用；通過推動全員自助分析、數據共享，提升企業數據資產價值，促進業務發展、風險控制和內部管理，進而推動數字化轉型大數據可視化是進行各種大數據分析解決的最重要組成部分之一，通過思邁特軟體Smartbi數據加工工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。

Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台

8. 數據分析中資料庫管理系統有哪些

1、SYBASE

是一種典型的UNIX或WindowsNT平台上客戶機/伺服器環境下的大型資料庫系統。 Sybase提供了一套應用程序編程介面和庫，可以與非Sybase數據源及伺服器集成，允許在多個資料庫之間復制數據，適於創建多層應用。系統具有完備的觸發器、存儲過程、規則以及完整性定義，支持優化查詢，具有較好的數據安全性。

2、DB2

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，應用於所有常見的伺服器操作系統平台下。 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。

DB2採用了數據分級技術，能夠使大型機數據很方便地下載到LAN資料庫伺服器，使得客戶機/伺服器用戶和基於LAN的應用程序可以訪問大型機數據，並使資料庫本地化及遠程連接透明化。

3、SQL Server

SQL Server 是Microsoft 公司推出的關系型資料庫管理系統。具有使用方便可伸縮性好與相關軟體集成程度高等優點，可跨越從運行Microsoft Windows 98 的膝上型電腦到運行Microsoft Windows 2012 的大型多處理器的伺服器等多種平台使用。

Microsoft SQL Server 是一個全面的資料庫平台，使用集成的商業智能 (BI)工具提供了企業級的數據管理。Microsoft SQL Server 資料庫引擎為關系型數據和結構化數據提供了更安全可靠的存儲功能。

4、Access

Microsoft Office Access是由微軟發布的關系資料庫管理系統。它結合了 MicrosoftJet Database Engine 和 圖形用戶界面兩項特點，是 Microsoft Office 的系統程序之一。

MS ACCESS以它自己的格式將數據存儲在基於Access Jet的資料庫引擎里。它還可以直接導入或者鏈接數據(這些數據存儲在其他應用程序和資料庫)。

5、Visual FoxPro

Visual FoxPro簡稱VFP，是Microsoft公司推出的資料庫開發軟體，用它來開發資料庫，既簡單又方便。Visual FoxPro源於美國Fox Software公司推出的資料庫產品FoxBase，在DOS上運行，與xBase系列相容。FoxPro原來是FoxBase的加強版，最高版本曾出過2.6。

之後，Fox Software被微軟收購，加以發展， 使其可以在 Windows 上運行， 並且更名為 Visual FoxPro。目前最新版為 Visual FoxPro 9.0，而在學校教學和教育部門考證中還依然延用經典版的 Visual FoxPro 6.0。

9. 常用的資料庫軟體有哪些

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。

(9)資料庫平台有哪些擴展閱讀：

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

10. 大數據技術平台有哪些

Java：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。