eps数据平台是什么数据库

eps数据平台数据库为：

EPS（EconomyPredictionSystem）数据库是北京福卡斯特信息技术有限公司建立的面向多学科，覆盖多领域的综合性信息服务平台和数据分析平台。EPS数据库涵盖经济、金融、会计、贸易、能源等领域实证与投资研究所需的绝大部分数据，其体系结构、数据质量、技术模式等均达到了先进水平，可为实证研究、学科与实验室建设提供强力支持。

primarykey==主键等价于唯一(UNIQUE)且非空(NOTNULL)。

主关键字(primarykey)是表中的一个或多个字段，它的值用于唯一地标识表中的某一条记录。在两个表的关系中，主关键字用来在一个表中引用来自于另一个表中的特定记录。

主关键字是一种唯一关键字，表定义的一部分。一个表不能有多个主关键字，并且主关键字的列不能包含空值。主关键字是可选的，并且可在CREATETABLE或ALTERTABLE语句中定义。

主键:能够唯一表示数据表中的每个记录的字段或者字段的组合就称为主码(主键)。一个主键是唯一识别一个表的每一记录，但这只是其作用的一部分，主键的主要作用是将记录和存放在其他表中的数据进行关联。

在这一点上，主键是不同表中各记录之间的简单指针。所以，主键的值对用户而言是没有什么意义，并且和它要赋予的值也没有什么特别的联系。

数据库是存放数据的介子，

应用程序主要给用户一个可视的界面以及相关的功能．

二者现在是不可分的．

光有数据库没有应用程序那么用户用起来不方便．

光有应用程序没有数据库，那么开发都要求水平高

数据库系统是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。它通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括 *** 作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。

★数据库系统的个体含义是指一个具体的数据库管理系统软件和用它建立起来的数据库；它的学科含义是指研究、开发、建立、维护和应用数据库系统所涉及的理论、方法、技术所构成的学科。在这一含义下，数据库系统是软件研究领域的一个重要分支，常称为数据库领域。

★数据库研究跨越于计算机应用、系统软件和理论三个领域，其中应用促进新系统的研制开发，新系统带来新的理论研究，而理论研究又对前两个领域起着指导作用。数据库系统的出现是计算机应用的一个里程牌，它使得计算机应用从以科学计算为主转向以数据处理为主，并从而使计算机得以在各行各业乃至家庭普遍使用。在它之前的文件系统虽然也能处理持久数据，但是文件系统不提供对任意部分数据的快速访问，而这对数据量不断增大的应用来说是至关重要的。为了实现对任意部分数据的快速访问，就要研究许多优化技术。这些优化技术往往很复杂，是普通用户难以实现的，所以就由系统软件（数据库管理系统）来完成，而提供给用户的是简单易用的数据库语言。由于对数据库的 *** 作都由数据库管理系统完成，所以数据库就可以独立于具体的应用程序而存在，从而数据库又可以为多个用户所共享。因此，数据的独立性和共享性是数据库系统的重要特征。数据共享节省了大量人力物力，为数据库系统的广泛应用奠定了基础。数据库系统的出现使得普通用户能够方便地将日常数据存入计算机并在需要的时候快速访问它们，从而使计算机走出科研机构进入各行各业、进入家庭。

★数据库系统的特点大致有：

数据的结构化，数据的共享性好，数据的独立性好，数据存储粒度小，数据管理系统，为用户提供了友好的接口。

★数据库系统的核心和基础:

数据库系统的核心和基础是数据模型,现有的数据库系统均是基于某种数据模型的

★数据库系统的核心是数据库管理系统。

数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心。计算机系统计算机系统由计算机硬件和软件两部分组成。硬件包括中央处理机、存储器和外部设备等；软件是计算机的运行程序和相应的文档。计算机系统具有接收和存储信息、按程序快速计算和判断并输出处理结果等功能。硬件是计算机系统的物质基础，没有硬件就不成其为计算机；软件是计算机的语言，没有软件的支持，计算机就无法使用。计算机硬件包括中央处理机、存储器和外部设备。中央处理机是计算机的核心部部件，由运算器的控制器两部分组成，主要功能是解释指令、控制指令执行、控制和管理机器运行状态，以及实时处理中央处理机内部和外部出现和各种应急事件。存储器分为主存储器和辅助存储器。主存储器的主要功能是存储信息和与中央处理机直接交换信息；辅助存储器包括磁盘机、磁带机和光盘机等，通常只与主存储器交换信息。外部设备包括输入和输出设备、转换设备、终端设备等，如键盘、打印机、绘图仪和鼠标器等。软件通常分为两大类：系统软件和应用软件。系统软件最靠近硬件层，是计算机的基础软件，如 *** 作系统、高级语言处理程序等。系统软件是计算机厂家预先设计好的。 *** 作系统主要用于组织管理计算机系统的所有便件和软件资源，使之协调一致、高效地运行；高级语言处理程序包括编译程序和解释程序等。编译程序能将高级语言编写的源程序翻译成计算机执行的目标程序，解释程序是边解释边执行源程序。应用软件处于计算机系统的最外层，是按照某种特定的应用而编写的软件。90年代至21世纪初计算机技术的发展进入以开放系统及计算机风格为突出特征的崭新时代，正在逐步形成包括计算机系统体系结构、网络体系结构和应用体系结构的完整技术体系。各种计算机的结构，如精简指令系统计算机和大规模并行处理计算机的迅速发展，对计算机工业的发展和军事应用都将产生巨大的影响。

数据库系统与一般的计算机系统完全就是两码事啊！

大数据技术层面主要分为这几层

　1 预测分析技术

这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……

2 NoSQL数据库

NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3 搜索和知识发现

支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。

4 大数据流计算引擎

能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。

5 内存数据结构

通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。

6 分布式文件存储

为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7 数据虚拟化

数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和 *** 作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。

8 数据集成

用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9 数据准备

减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。

10 数据质量

使用分布式数据存储和数据库上的并行 *** 作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

1数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策，所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。

2数据分析

其实我们可以这样说，数据分析是对数据的一种 *** 作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘，又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。

而两者的具体区别在于：

（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）

数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。

约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。

结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。

数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。

举个例子说明：你揣着50元去菜市场买菜，对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜，想荤素搭配，你逐一询问价格，不断进行统计分析，能各自买到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心里得出一组信息，这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估，根据自己的偏好，营养价值，科学的搭配，用餐时间计划，最有性价比的组合等等，对这些信息进行价值化分析，最终确定一个购买方案，这就是数据挖掘。

数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地，将数据的有用性发挥到极致。

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