cdc支持哪些資料庫

Ⅰ CDC是什麼

CDC是疾病控制中心（Centers for Disease Control，），中國疾病預防控制中心，是由政府舉辦的實施國家級疾病預防控制與公共衛生技術管理和服務的公益事業單位。

(1)cdc支持哪些資料庫擴展閱讀

CDC的使命是通過對疾病、殘疾和傷害的預防控制，創造健康環境，維護社會穩定，保障國家安全，促進人民健康；其宗旨是以科研為依託、以人才為根本、以疾控為中心。在衛生部領導下，發揮技術管理及技術服務職能，圍繞國家疾病預防控制重點任務，加強對疾病預防控制策略與措施的研究，做好各類疾病預防控制工作規劃的組織實施。

開展食品安全、職業安全、健康相關產品安全、放射衛生、環境衛生、婦女兒童保健等各項公共衛生業務管理工作，大力開展應用性科學研究，加強對全國疾病預防控制和公共衛生服務的技術指導、培訓和質量控制，在防病、應急、公共衛生信息能力的建設等方面發揮國家隊的作用。

Ⅱ 大數據常用哪些資料庫

通常資料庫分為關系型資料庫和非關系型資料庫，關系型資料庫的優勢到現在也是無可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比較小型的Access等等資料庫，這些資料庫支持復雜的SQL操作和事務機制，適合小量數據讀寫場景；但是到了大數據時代，人們更多的數據和物聯網加入的數據已經超出了關系資料庫的承載范圍。

大數據時代初期，隨著數據請求並發量大不斷增大，一般都是採用的集群同步數據的方式處理，就是將資料庫分成了很多的小庫，每個資料庫的數據內容是不變的，都是保存了源資料庫的數據副本，通過同步或者非同步方式保證數據的一致性，每個庫設定特定的讀寫方式，比如主資料庫負責寫操作，從資料庫是負責讀操作，等等根據業務復雜程度以此類推，將業務在物理層面上進行了分離，但是這種方式依舊存在一定的負載壓力的問題，企業數據在不斷的擴增中，後面就採用分庫分表的方式解決，對讀寫負載進行分離，但是這種實現依舊存在不足，且需要不斷進行資料庫伺服器擴容。
NoSQL資料庫大致分為5種類型

1、列族資料庫：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面簡單介紹幾個

（1）Cassandra：Cassandra是一個列存儲資料庫，支持跨數據中心的數據復制。它的數據模型提供列索引，log-structured修改，支持反規范化，實體化視圖和嵌入超高速緩存。

（2）HBase：Apache Hbase源於Google的Bigtable，是一個開源、分布式、面向列存儲的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一樣的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一個非關系型數據存儲，它卸下資料庫管理的工作。開發者使用Web服務請求存儲和查詢數據項

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式鍵值數據存儲，基於Google的BigTable設計，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技術之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一個開源、可擴展的資料庫，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service為要求大量非結構化數據存儲的應用提供NoSQL性能。表能夠自動擴展到TB級別，能通過REST和Managed API訪問。

2、鍵值資料庫：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面簡單介紹幾個

（1）Riak：Riak是一個開源，分布式鍵值資料庫，支持數據復制和容錯。（2）Redis：Redis是一個開源的鍵值存儲。支持主從式復制、事務，Pub/Sub、Lua腳本，還支持給Key添加時限。

（3）Dynamo：Dynamo是一個鍵值分布式數據存儲。它直接由亞馬遜Dynamo資料庫實現；在亞馬遜S3產品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：來自Oracle的鍵值NoSQL資料庫。它支持事務ACID（原子性、一致性、持久性和獨立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（6）Voldemort：具備數據備份和分布式鍵值存儲系統。

（7）Aerospike：Aerospike資料庫是一個鍵值存儲，支持混合內存架構，通過強一致性和可調一致性保證數據的完整性。

3、文檔資料庫：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面簡單介紹幾個

（1）MongoDB：開源、面向文檔，也是當下最人氣的NoSQL資料庫。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一個使用JSON的文檔資料庫，使用Javascript做MapRece查詢，以及一個使用HTTP的API。

（3）Couchbase：NoSQL文檔資料庫基於JSON模型。

（4）RavenDB：RavenDB是一個基於.NET語言的面向文檔資料庫。

（5）MarkLogic：MarkLogic NoSQL資料庫用來存儲基於XML和以文檔為中心的信息，支持靈活的模式。

4、圖資料庫：Neo4J、InfoGrid、OrientDB、GraphDB，下面簡單介紹幾個

（1）Neo4j：Neo4j是一個圖資料庫；支持ACID事務（原子性、獨立性、持久性和一致性）。

（2）InfiniteGraph：一個圖資料庫用來維持和遍歷對象間的關系，支持分布式數據存儲。

（3）AllegroGraph：AllegroGraph是結合使用了內存和磁碟，提供了高可擴展性，支持SPARQ、RDFS++和Prolog推理。

5、內存數據網格：Hazelcast、Oracle Coherence、Terracotta BigMemorry、GemFire、Infinispan、GridGain、GigaSpaces，下面簡單介紹幾個

（1）Hazelcast：Hazelcast CE是一個開源數據分布平台，它允許開發者在資料庫集群之上共享和分割數據。

（2）Oracle Coherence：Oracle的內存數據網格解決方案提供了常用數據的快速訪問能力，一致性支持事務處理能力和數據的動態劃分。

（3）Terracotta BigMemory：來自Terracotta的分布式內存管理解決方案。這項產品包括一個Ehcache界面、Terracotta管理控制台和BigMemory-Hadoop連接器。

（4）GemFire：Vmware vFabric GemFire是一個分布式數據管理平台，也是一個分布式的數據網格平台，支持內存數據管理、復制、劃分、數據識別路由和連續查詢。

（5）Infinispan：Infinispan是一個基於Java的開源鍵值NoSQL數據存儲，和分布式數據節點平台，支持事務，peer-to-peer 及client/server 架構。

（6）GridGain：分布式、面向對象、基於內存、SQL+NoSQL鍵值資料庫。支持ACID事務。

（7）GigaSpaces：GigaSpaces內存數據網格能夠充當應用的記錄系統，並支持各種各樣的高速緩存場景。

Ⅲ 你好 你可以給我解釋下什麼是CDC、RDC、DC三個的意思不要網上摘抄的 最好具點例子 謝謝啦 急!!!!

CDC內容太廣泛了。
不能說得那麼清楚、
簡單說一點、不全的、CDC類程序設計、CDC類定義的是設備上下文對象的類。CDC對象提供處理顯示器或列印機等設備上下文的成員函數，以及處理與窗口客戶區對應的顯示上下文的成員。 通過CDC對象的成員函數進行所有的繪圖。
還有在編程中.CDC命令 、
CDC資料庫技術增量數據抽取。
還有一些公司的簡稱也叫CDC、

RDC
RDC即區域分發中心
它是近年來一種極為重要的物流運作模式。區域分發中心是指物流公司具體進行業務運作的分發、配送中心，一般設有運輸部、資訊部、倉務部和綜合部。
還有一個我們學過的。、
RDC、直流電阻

DC
直接就是數碼相機的簡稱

Ⅳ 什麼是CDC

CDC是英文CENTER FOR DISEASE CONTROL AND PREVENTION的縮寫。

CDC的中文意思是疾病預防控制中心。

CDC的一些常用縮寫:
Centers for Disease Control and Prevention
Community Development Corporation
Cairo Demographic Center
California Date Commission
California Democratic Council
California Department of Corrections
Call Data Channel
Call Detail Control (Sprint)
Call Directing Character
Call Directing Code
Cambridge Dancers' Club
Campus Distribution Center
Canada Development Corporation
Canadian Dairy Commission
Canadian Dairy Corporation
Canadian Department of Communications
Canterbury Development Corporation
Career Development Center

Ⅳ 資料庫都有哪些

資料庫是一組信息的集合，以便可以方便地訪問、管理和更新，常用資料庫有：1、關系型資料庫；2、分布式資料庫；3、雲資料庫；4、NoSQL資料庫；5、面向對象的資料庫；6、圖形資料庫。

計算機資料庫通常包含數據記錄或文件的聚合，例如銷售事務、產品目錄和庫存以及客戶配置文件。

通常，資料庫管理器為用戶提供了控制讀寫訪問、指定報表生成和分析使用情況的能力。有些資料庫提供ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)遵從性，以確保數據的一致性和事務的完整性。

資料庫普遍存在於大型主機系統中，但也存在於較小的分布式工作站和中端系統中，如IBM的as /400和個人計算機。

資料庫的演變

資料庫從1960年代開始發展，從層次資料庫和網路資料庫開始，到1980年代的面向對象資料庫，再到今天的SQL和NoSQL資料庫和雲資料庫。

一種觀點認為，資料庫可以按照內容類型分類:書目、全文、數字和圖像。在計算中，資料庫有時根據其組織方法進行分類。有許多不同類型的資料庫，從最流行的方法關系資料庫到分布式資料庫、雲資料庫或NoSQL資料庫。

常用資料庫：

1、關系型資料庫

關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的，它是一個表格資料庫，其中定義了數據，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。

關系資料庫由一組表組成，其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別，並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。

結構化查詢語言(SQL)是關系資料庫的標准用戶和應用程序介面。關系資料庫易於擴展，並且可以在原始資料庫創建之後添加新的數據類別，而不需要修改所有現有應用程序。

2、分布式資料庫

分布式資料庫是一種資料庫，其中部分資料庫存儲在多個物理位置，處理在網路中的不同點之間分散或復制。

分布式資料庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體，並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。

3、雲資料庫

雲資料庫是針對虛擬化環境(混合雲、公共雲或私有雲)優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。

雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。

4、NoSQL資料庫

NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。

NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時，它們是最有效的。

5、面向對象的資料庫

使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中，但是面向對象資料庫非常適合於這些項。

面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如，關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象，而不是字母數字值。

6、圖形資料庫

面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合，其中每個節點表示一個實體，每個邊表示節點之間的連接。

圖形資料庫在分析互連方面越來越受歡迎。例如，公司可以使用圖形資料庫從社交媒體中挖掘關於客戶的數據。

訪問資料庫:DBMS和RDBMS

資料庫管理系統(DBMS)是一種允許您定義、操作、檢索和管理存儲在資料庫中的數據的軟體。

關系資料庫管理系統(RDBMS)是上世紀70年代開發的一種基於關系模型的資料庫管理軟體，目前仍然是最流行的資料庫管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle資料庫、IBM DB2和MySQL是企業用戶最常用的RDBMS產品。DBMS技術始於20世紀60年代，支持分層資料庫，包括IBM的信息管理系統和CA的集成資料庫管理系統。一個關系資料庫管理系統（RDBMS）是一種資料庫管理軟體是在20世紀70年代開發的，基於關系模式，仍然是管理資料庫的最普遍的方式。

希望能幫助你還請及時採納謝謝

Ⅵ 如何將一個資料庫中的所有表假如CDC

oracle exp命令批量導出資料庫的方法：
1 假如資料庫名為：TEST 、,用戶名system 密碼manager 導出到D:/chu.dmp中
exp system/manager@TEST file=d:/chu.dmp full=y
如果要導出指定的表，方法如下：
假如要導出資料庫中的表'CHA%'導出
exp aichannel/aichannel@TESTDB2 file= d:/data/newsmgnt.dmp owner=(PRO) tables=(PRO.CHA%
)

Ⅶ oracle 資料庫哪個支持 cdc

數據採集通常是指ETL過程中Extract-數據抽取部分。
除了ETL外在不同應用系統之間通常也需要傳遞數據，在某些環境條件限制下不能將數據從一個系統直接移到另一個系統，只能藉助文本來作為中間媒介傳遞數據，且文本的生成有時間窗口的限制，所以對數據採集即數據抽取的性能有一定的要求。

Ⅷ cdc倉庫是什麼意思

cdc倉庫：中央配送中心倉庫。

CDC是指從源資料庫捕獲到數據和數據結構(也稱為模式)的增量變更，近乎實時地將這些變更，傳播到其他資料庫或應用程序之處。

通過這種方式，CDC能夠向數據倉庫提供高效、低延遲的數據傳輸，以便信息被及時轉換並交付給專供分析的應用程序。

在數據不斷變化，且無法中斷與在線資料庫連接的情況下，對於各種時間敏感(time-sensitive)類信息的復制，往往也是雲端遷移的重要組成部分。與批量復制相比，變更數據的捕獲通常具有如下三項基本優勢：

CDC通過僅發送增量的變更，來降低通過網路傳輸數據的成本。CDC可以幫助用戶根據最新的數據做出更快、更准確的決策。例如，CDC會將事務直接傳輸到專供分析的應用上。CDC最大限度地減少了對於生產環境網路流量的干擾。

倉庫由貯存物品的庫房、運輸傳送設施（如吊車、電梯、滑梯等）、出入庫房的輸送管道和設備以及消防設施、管理用房等組成。是保管、儲存物品的建築物和場所的總稱。

倉庫按所貯存物品的形態可分為貯存固體物品的、液體物品的、氣體物品的和粉狀物品的倉庫；按貯存物品的性質可分為貯存原材料的、半成品的和成品的倉庫；按建築形式可分為單層倉庫、多層倉庫、圓筒形倉庫。

批發倉庫主要是用於儲存從采購供應庫場調進或在當地收購的商品，這一類倉庫一般貼近商品銷售市場，規模同采購供應倉庫相比一般要小一些，它既從事批發供貨，也從事拆零供貨業務。

采購供應倉庫主要用於集中儲存從生產部門收購的和供國際間進出口的商品，一般這一類的倉庫庫場設在商品生產比較集中的大、中城市，或商品運輸樞紐的所在地。

Ⅸ 數據抽取的數據源採用關系資料庫

實際應用中，數據源較多採用的是關系資料庫。從資料庫中抽取數據一般有以下幾種方式。 增量抽取指抽取自上次抽取以來資料庫中要抽取的表中新增、修改、刪除的數據。在ETL使用過程中。增量抽取較全量抽取應用更廣。如何捕獲變化的數據是增量抽取的關鍵。對捕獲方法一般有兩點要求：准確性，能夠將業務系統中的變化數據准確地捕獲到;性能，盡量減少對業務系統造成太大的壓力，影響現有業務。目前增量數據抽取中常用的捕獲變化數據的方法有：
a.觸發器：在要抽取的表上建立需要的觸發器，一般要建立插入、修改、刪除三個觸發器，每當源表中的數據發生變化，就被相應的觸發器將變化的數據寫入一個臨時表，抽取線程從臨時表中抽取數據。觸發器方式的優點是數據抽取的性能較高，缺點是要求在業務資料庫中建立觸發器，對業務系統有一定的性能影響。
b.時間戳：它是一種基於遞增數據比較的增量數據捕獲方式，在源表上增加一個時間戳欄位，系統中更新修改表數據的時候，同時修改時間戳欄位的值。當進行數據抽取時，通過比較系統時間與時間戳欄位的值來決定抽取哪些數據。有的資料庫的時間戳支持自動更新，即表的其它欄位的數據發生改變時，自動更新時間戳欄位的值。有的資料庫不支持時間戳的自動更新，這就要求業務系統在更新業務數據時，手工更新時間戳欄位。同觸發器方式一樣，時間戳方式的性能也比較好，數據抽取相對清楚簡單，但對業務系統也有很大的傾入性(加入額外的時間戳欄位)，特別是對不支持時間戳的自動更新的資料庫，還要求業務系統進行額外的更新時間戳操作。另外，無法捕獲對時間戳以前數據的delete和update操作,在數據准確性上受到了一定的限制。
c.全表比對：典型的全表比對的方式是採用MD5校驗碼。ETL工具事先為要抽取的表建立一個結構類似的MD5臨時表，該臨時表記錄源表主鍵以及根據所有欄位的數據計算出來的MD5校驗碼。每次進行數據抽取時，對源表和MD5臨時表進行MD5校驗碼的比對，從而決定源表中的數據是新增、修改還是刪除，同時更新MD5校驗碼。MD5方式的優點是對源系統的傾入性較小(僅需要建立一個MD5臨時表)，但缺點也是顯而易見的，與觸發器和時間戳方式中的主動通知不同，MD5方式是被動的進行全表數據的比對，性能較差。當表中沒有主鍵或唯一列且含有重復記錄時，MD5方式的准確性較差。
d.日誌對比：通過分析資料庫自身的日誌來判斷變化的數據。Oracle的改變數據捕獲(CDC，Changed Data Capture)技術是這方面的代表。CDC 特性是在Oracle9i資料庫中引入的。CDC能夠幫助你識別從上次抽取之後發生變化的數據。利用CDC，在對源表進行insert、update或 delete等操作的同時就可以提取數據，並且變化的數據被保存在資料庫的變化表中。這樣就可以捕獲發生變化的數據，然後利用資料庫視圖以一種可控的方式提供給目標系統。CDC體系結構基於發布者/訂閱者模型。發布者捕捉變化數據並提供給訂閱者。訂閱者使用從發布者那裡獲得的變化數據。通常，CDC系統擁有一個發布者和多個訂閱者。發布者首先需要識別捕獲變化數據所需的源表。然後，它捕捉變化的數據並將其保存在特別創建的變化表中。它還使訂閱者能夠控制對變化數據的訪問。訂閱者需要清楚自己感興趣的是哪些變化數據。一個訂閱者可能不會對發布者發布的所有數據都感興趣。訂閱者需要創建一個訂閱者視圖來訪問經發布者授權可以訪問的變化數據。CDC分為同步模式和非同步模式，同步模式實時的捕獲變化數據並存儲到變化表中，發布者與訂閱都位於同一資料庫中。非同步模式則是基於Oracle的流復制技術。

Ⅹ odi owb 哪個好

ODI和OWB
ODI和OWB是互為補充的，ODI有四個地方是對OWB的很好的補充：
1. 對於需要異構數據支持：當數據源或者目的不是Oracle資料庫，ODI能夠生成針對那個數據源的native的SQL操縱語句。
2. 對於需要實時數據集成的環境：ODI能夠檢測事件，一個事件可以觸發ODI的一個介面流程。從而完成近實時的數據集成。下圖是ODI提供的一些檢測事件的工具，可以用在package里（ODI workflow的代名詞）如OdiFileWait是等待文件到達，OdiSleep類似於許多系統里的Sleep等待輪詢，OdiWaitForLogData則可以用於捕獲增量數據的捕獲的事件。這里的組件都是實現實時數據集成的關鍵部分。
3. 在數據抽取集成過程中需要和SOA集成，ODI本身提供了call web service的機制，並且ODI的介面也可以暴露為webService，從而可以和SOA環境進行交互。
4. 一致的CDC(Change Data Capture)支持，不同的數據源（Oracle，DB2等）對於變化數據獲取都提供了不一樣的技術框架，ODI把這些不同的技術框架屏蔽了，以一個統一的介面方式提供統一的CDC的設置框架，並提供訂閱者的功能。

而OWB相比於ODI也有自己的很多特點：
1. 豐富的Oracle數據運算符，能夠提供Oracle資料庫之間的高速轉換抽取。
2. 從11g開始，OWB會作為Oracle的標准選件來提供，OWB本身會通過Oracle資料庫的安裝盤來安裝，和所有的其他Oracle選項一樣，都會和資料庫核心緊密集成。
3. 數據質量管理：OWB的data profiling是一個相當強的數據質量管理工具，原理和流程是 數據采樣-》分析採用數據的錯誤和規則-》生成糾正采樣數據的mapping流程-》驗證流程-》把流程應用到所有的數據上的循環。

小結
OWB本身除了運行需要較多的資源之外，本身是一個設計得相當好的工具（身邊一些用過的人都評價還是很不錯呀！），對於Oracle數據之間的抽取轉換的功能完全不是任何別的工具可以比的，當然OWB的主要不足都體現在ODI里了，所以，OWB和ODI是完全互相補充的工具，如果是要同時在建設一個數據中心的項目里使用這兩個工具的話，可以使用ODI來完成從異構數據源到staging Oracle數據的生成，或者用ODI完成需要實時數據同步的工作，而OWB可以用於從staging Oracle數據到Oracle數據倉庫的Oracle數據源之間的工作，這樣應該是最完美的設計。當然單獨用OWB或ODI其實都可以完成這些工作，只不過這兩個工具合並起來用，應該是一個大型數據倉庫項目的非常好的方式。