数据库报告有哪些

① 外文数据库有哪几个

外文数据库有很多个，我将分享3个我经常用的外文数据库。

1、Wiley InterScience(英文文献期刊)

Wiley InterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。其中被SCI收录的核心期刊近200种。

② 2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析

本期目录

DB-Engines数据库排行榜

新闻快讯

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、时间序列

五、大数据生态圈

六、国产数据库概览

七、云数据库

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感谢名单

为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA

进行下载。

DB-Engines数据库排行榜

以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考http://db-engines.com/en/ranking/，数据仅供参考。

DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：

新闻快讯

1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。

3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。

5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。

今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。

RDBMS家族

Oracle 发布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。

Oracle Database 18c及19c部分关键功能：

1、性能

2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、数据仓库和大数据

MySQL发布8.0.13版本

1、账户管理

经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。

3、字段默认值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。

4、优化器

1）Skip Scan

非前缀索引也可以用了。

之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查询结果合并。

2）函数索引

之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。

5、SQL语法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能变化

1）设置用户变量，请使用SET语句

如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。

3）新增会话级临时表空间

在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。

4）在线切换Group Replication的状态

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update连表更新，limit语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接报错

MariaDB 10.3更新成功

参考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911

2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL

Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！

有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：

针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。

例：

如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。

参考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388

3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录

窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。

参考：

https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/

Percona Server发布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：

1、安全性和合规性

2、性能和可扩展性

3、可观察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：

RocksDB发布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。

PostgreSQL发布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。

1、PostgreSQL 11的重大增强

2、PostgreSQL 插件动态

1）分布式插件citus发布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。

https://github.com/citusdata/citus

2）地理信息插件postgis发布2.5.1

PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。

http://postgis.net/

3）时序插件timescale发布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。

https://github.com/timescale/timescaledb

4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。

https://github.com/pipelinedb/pipelinedb

3、PostgreSQL衍生开源产品动态

1）agensgraph发布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。

https://github.com/bitnine-oss/agensgraph

2）gpdb发布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显着提升。

https://github.com/greenplum-db/gpdb

3）antdb发布3.2

antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。

https://github.com/ADBSQL/AntDB

4）迁移工具MTK发布52版本

MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。

https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md

DB2发布 11.1.4.4版本

DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：

1、性能

2、高可用

3、管理视图

4、应用开发方面

5、联邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis发布5.0.3版本

MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。

MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。

MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。

本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改进：

NewSQL家族

TiDB 发布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。

TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB发布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。

作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：

CockroachDB发布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：

新增企业级特性：

新增SQL特性：

新增内核特性：

Admin UI增强：

时间序列

本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。

TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。

TimescaleDB架构：

数据自动按时间和空间分片(chunk)

更新亮点：

https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0

大数据生态圈

Hadoop发布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：

Greenplum 发布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。

该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：

国产数据库概览

K-DB发布数据库一体机版

2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：

OceanBase迁移服务发布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。

以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：

SequoiaDB发布3.0.1新版本

1、架构

1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法

计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。

SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意

用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。

2、其他更新信息

1）接口变更：

2）主要特性：

云数据库

本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测

1、News

1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：

2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：

3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：

4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商业化上线

2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。

产品特性：

使用场景：

官网文档：

https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336

3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测

2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。

本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本

12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。

DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。

京东云DRDS产品有以下主要特性

1）自动分库分表

通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。

2）分布式架构

基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。

3）超强性能

具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。

参考链接：

https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds

RadonDB发布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。

我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。

至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：[email protected]

感谢名单

最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。

往期回顾：

↓↓别忘了点这里下载 2019年1月 完整版Newsletter 哦~

③ 谁有数据库的实训报告总结

时间过的真快，转眼间我期望已久的实训周已经结束。经过一周的实训练习，是我受益不少。 在我以前就只知道有电脑这个词，有电脑这个东西，还从未碰过。但是现在经过一周的实训让我学到了许多知识，让我对电脑有了一个初步的认识和了解。例如：WORD EXCEL PPT 等等让我感到了电脑对于我们以后学习和工作的实用和简便。 虽然上周的实训时间非常紧张，但是我们对于这短暂的时间的利用率却很高，所以我感到我上周过的很充实，很快活。 虽然我现在对于电脑了解的不是很多，但是我相信通过以后的努力我会对于电脑的应用不会走在后面的，因为我对于电脑很感兴趣，也非常喜欢电脑。

④ 一份难得的数据库市场分析报告

目录

- 数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

- NoSQL数据库的进一步分类

- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

- 数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

- 开源数据库 vs. 商业数据库

- 数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）

数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database （非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。

再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括着名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。

显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

NoSQL数据库的进一步分类

上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。

我们再来看下每个细分类别中的产品：

文档存储 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存储 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

图数据库 ：Neo4j等

时序数据库 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型数据库 ：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。

Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。

而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：

数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。

开源数据库 vs. 商业数据库

按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：

Wide Cloumn：开源占比81.8%；

时序数据库：开源占比80.7%；

文档存储：开源占比80.0%；

Key-Value存储：开源占比72.2%；

图数据库：开源占比68.4%；

搜索引擎：开源占比65.3%

按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。

随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）

第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。

接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。

甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。

微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。

在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）

非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。

以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。

参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

扩展阅读：《 数据库&存储：互相最想知道的事 》

尊重知识，转载时请保留全文。感谢您的阅读和支持！

⑤ 数据库课程设计报告

我是绑定IP的高校帐号，可以帮你下载相关资料。

文献检索互助知道团队为您服务

⑥ 数据库实验报告

《Visual FoxPro数据库基础教程实践与题解》是《Visual FoxPro数据库基础教程》配套教材。全书包括4部分内容：第1部分为《Visual FoxPro数据库基础教程》的习题与参考答案；第2部分为VisualFoxPro8.0的安装、配置和课程本身的上机实验安排，介绍了指导学生上机实验时常见调试程序的基本操作，并根据教材内容提供了10个配套实验；第3部分为VisualFoxPro8.0数据库实训指导及为初学者提供的3个典型的实践案例；第4部分为6套模拟试题和参考答案，其中包括2套上机操作试题及参考答案。《Visual FoxPro数据库基础教程实践与题解》结构合理、内容新颖、深度适宜、实用性强，不仅可以作为《Visual FoxPro数据库基础教程》的参考书，也可以作为其他Visual FoxPro数据库教材的参考书。
《Visual FoxPro数据库基础教程实践与题解》适合作为高等院校本科、专科学生学习Visual FoxPro数据库课程的参考书，也可作为数据库编程人员和信息管理等相关领域的技术工作者自学与参考用书。

⑦ 高分 数据库课程设计报告

文本编译

一、实验名称 A Text Editor Imlementation

二、实验的目的和要求:

1.采用C++的ASCII码文件和串函数实现;

2.熟练掌握串运算的应用;

3.熟练掌握计算机系统的基本操作方法,了解如何编辑、编译、链接和运行一个C++程序;

4.上机调试程序,掌握查错、排错使程序能正确运行。

三、实验的环境:指硬件和软件环境

1.硬件环境: CPU CENTRINO, HARDISK 30GB, 256DDR

2.软件环环境:windows XP, Microsoft Visual C++ 6.0。

四、算法描述

该程序主要运用了链表与数组来处理字符串的各项操作。如插入，删除，查找，替换，显示等等。对于自定义的文本”str.txt”，其每一行表示一个结点用单链表来实现，可以进行一行的修改，删除，添加等；每一行中的字符可用一够数组来存储，这样可以利用数组的特性方便地进行插入，删除，替换，甚至可以进行排序操作！数组的各项操作比较简单，下面我举一个链表的删除操作：如果要删除链表中的第i个结点，应当先让第i-1个结点的link域指针指向第i+1个结点，通过重新拉链，把第i个结点从链表中分离出来，然后再删除它。

五、源程序清单

#include "stdio.h"

#include "stdlib.h"

#define OK 1

#define ERROR 0

#define OVERFLOW -1

//#define EOF -1

#define STACK_INIT_SIZE 10

#define STACKINCREMENT 1000

#define MAXQSIZE 10

static int i=0;

typedef char ElemType;

typedef struct StackNode//构造栈

{

ElemType *base;

ElemType *top;

int stacksize;

}SqStack;

ElemType InitStack(SqStack *S)//初始化栈

{

S->base=(ElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));

if(!S->base)

{

exit(OVERFLOW);

}

S->top=S->base;

S->stacksize=STACK_INIT_SIZE;

return OK;

}

ElemType StackEmpty(SqStack *S)//判断栈是否为空

{

if(S->top==S->base)

return OK;

else

return ERROR;

}

ElemType Push(SqStack *S,ElemType e)//进栈操作

{

if(S->top-S->base>=S->stacksize)

{

S->base = (ElemType *)realloc(S->base,(S->stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));

if(!S->base)

{

exit(OVERFLOW);

}

S->top = S->base+S->stacksize;

S->stacksize+=STACKINCREMENT;

}

*S->top++=e;

return OK;

}

ElemType Pop(SqStack *S,ElemType *e)//出栈操作

{

if(S->top==S->base)

{

return ERROR;

}

*e=*--S->top;

//printf("%d\n",e);

// return e;

return 0;

}

void ClearStack(SqStack *S)//清空栈

{

S->top=S->base;

}

ElemType LineEdit(SqStack *S )//文本编译

{

char ch, e, a[30];

int i ;

ch = getchar();

while(1)

{

while (ch!='\n')

{

switch(ch)

{

case '#':

Pop(S,&e);

break;

case '@':

ClearStack(S);

break;

default:

Push(S,ch);

break;

}

ch = getchar();

}

i = 0;

while (!StackEmpty(S))

{

Pop(S,&e);

a[i++]=e;

}

for(--i; i>= 0; i--)

{

printf("%c",a[i]);

}

printf("\n");

ClearStack(S);

ch = getchar();

}

return 0;

}

int main(void)

{

SqStack S;

InitStack(&S);

LineEdit(&S);

system("pause");

return 0;

}

⑧ ca网络数据库收录的文献内容主要包括哪些方面

ca网络数据库收录的文献内容主要包括：期刊论文、会议论文、图书、学位论文、专利、技术报告。

ca网络数据库收录计算机可读的、有组织的相关文献信息的集合。在文献数据库中，文献信息不是以传统的文字，而是将文字用二进制编码的方式表示。

ca网络数据库收录按一定的数据结构,有组织地存储在计算机中，从而使计算机能够识别和处理。文献数据库是当前通过遍布于全世界的通信网络进行联机情报检索的最早的和主要的处理和检索对象。

ca网络数据库收录分类：

按文献的编辑方法和出版特点可以将文献划分为图书、期刊、报纸以及介于图书与期刊之间的特种文献，主要包括科技报告、政府出版物、会议文献、学位论文、专利文献、技术标准、产品资料及其他零散资料如舆图、图片、乐谱等。

将传统文献数字化成数据库以后，则成为不同类型的数据库，常用的数据库有电子图书数据库、数字化期刊数据库、报刊数据库、会议论文数据库、学位论文数据库、专利数据库、标准数据库、产品数据库、科技报告数据库等。可以按照文献内容或者外部特征某一方面的特点组织成一类文献数据库。

⑨ 金融信用信息基础数据库个人信用报告有哪3个版本

征信分中心查询到的个人信用报告（个人版）是在征信系统内联网端生成的，互联网查询到的个人信用报告（个人版）是通过个人征信系统在互联网存储的信息生成的。两网端查询到的信用报告基本相同，但由于两网数据无法实时交互及保护信息安全的原因，两网查询到的报告还存在少许差异。这些差异主要表现在以下三方面：

第一，出于安全性考虑，互联网端查询的个人信用报告（个人版）中客户的证件号码只展示后4位数字，其余数字用星号屏蔽，征信分中心查询的个人信用报告（个人版）中的客户证件号码全部展示。

第二，互联网端查询的报告中“当年通过互联网查询报告次数”会实时更新，分中心查询的报告中此项会在1天后更新。分中心查询的报告中的查询记录段明细在内联网进行查询后会实时更新，互联网端查询的报告中此段会在1天后更新。

第三，数据报送机构以非报文方式更新身份信息、信贷记录或历史逾期记录时，在分中心查询的信用报告中会展示最新的修改结果，而互联网端查询的报告中会在1天后更新修改结果。
应答时间：2021-06-21，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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⑩ 能进行专利检索的数据库有哪些

一、IncoPat专利数据库
IncoPat科技创新情报平台是第一个将全球顶尖的发明智慧深度整合，并翻译为中文，为中国的项目决策者、研发人员、知识产权管理人员提供科技创新情报的平台。无论您关心最新的技术发展，还是需要规避专利侵权风险，希望掌握竞争对手的研发动态，还是实现知识产权的商业价值，IncoPat都能为您提供及时、全面、准确的情报。
二、佰腾专利数据库
专利检索六种检索方式，让检索更简单、更方便。两个数据库选择，一个平台，同时满足中国、美国、日本、英国、法国、德国、瑞士、俄罗斯、PCT组织和欧洲专利局的所有检索需求。另外，数据库中设计了多种结果处理功能，十分人性化。如：对检索结果的排序功能、对比查看功能、全文阅读功能、专利类型选择功能、法律状态查看、图片显示模式、在线翻译、打包下载、PDF合成下载功能等等。通过检索，有效帮助用户查看世界领先专利技术，了解国外公司就某项技术在中国的专利申请布局及其世界市场策略，为用户自身的创新和发展提供思路、指引方向。
三、无量专利网数据库
巨量的专利文献，包括中国、欧洲、美国、日本、韩国等在内的专利文献主要出版地，并以每月百万份的数量递增。
全世界海量、专业、稀缺的专利文献译文，包含中英、中日、日英、德英等各语种专利文献翻译译文、双语译文文档。
大量各国各语种重要产业，包含分析报告、检索报告、预警报告、评估报告等在内的各种形式专利报告及译文。
海量的专利译文情报为企业专利战略规划、专利技术攻坚、专利权利申请、专利产品保护、专利危机应急提供强大的情报信息支撑。
拓展内容：专利检索的内容：在各专利网络数据库中，可以从申请(专利)号、专利名称、摘要、申请日、公开(公告)日、公开(公告)号、分类号、申请(专利权)人、发明人、专利代理机构、代理人、主权项、优先权等字段入口进行检索，也可在高级检索界面进行多字段的逻辑组配检索。
法律依据：《中华人民共和国专利法》第十二条
任何单位或者个人实施他人专利的，应当与专利权人订立实施许可合同，向专利权人支付专利使用费。被许可人无权允许合同规定以外的任何单位或者个人实施该专利。