oracle是什么意思

Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

1、它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。

2、ORACLE通常应用于大型系统的数据库产品。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

3、Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括(数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件)。其实Oracle数据库的概念和其它数据库不一样，这里的数据库是一个 *** 作系统只有一个库。可以看作是Oracle就只有一个大数据库。

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。

ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

特点

1、完整的数据管理功能：[2]

1）数据的大量性

2）数据的保存的持久性

3）数据的共享性

4）数据的可靠性

2、完备关系的产品：

1）信息准则---关系型DBMS的所有信息都应在逻辑上用一种方法，即表中的值显式地表示；

2）保证访问的准则

3）视图更新准则---只要形成视图的表中的数据变化了，相应的视图中的数据同时变化

4）数据物理性和逻辑性独立准则

3、分布式处理功能：

ORACLE数据库自第5版起就提供了分布式处理能力，到第7版就有比较完善的分布式数据库功能了，一个ORACLE分布式数据库由oraclerdbms、sqlNet、SQLCONNECT和其他非ORACLE的关系型产品构成。

4、用ORACLE能轻松的实现数据仓库的 *** 作。

这是一个技术发展的趋势，不在这里讨论。

优点

■ 可用性强

■ 可扩展性强

■ 数据安全性强

■ 稳定性强

首先说下什么融合系统，准确来说应该是融合架构，它更强调各种硬件的组合（

参考资料：

在传统的企业IT采购中，企业需要分散的购买服务器、存储、网络，在进行集成和调优，而今，融合系统将这三大组件工厂集成，形成一种“框架计算机”的模式，或者说是将数据中心压缩到一个“盒子”中。

其次，什么是超融合架构

超融合基础架构（Hyper Converged Infrastructure，或简称“HCI”）是指在同一套单元设备中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括备份软件、快照技术、重复数据删除、在线数据压缩等元素，而多套单元设备可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展（scale-out），形成统一的资源池。

超融合一体机是搭载了超融合软件的一种超融合设备。

可见市面上将存储设备、服务器、网络交换机放在一个机柜里整体交付的融合方案（如：VCE Vblock）则和超融合完全不是一回事，融合架构更多强调软件硬件预先配置和验证好，整体交付。

大数据是个很笼统的说法，大数据涵盖的太广 开发 数据库 统计学 都有涉及，需要掌握和经验没有个10年根本不行！不如先从数据库做好一步一步发展！来的扎实，数据库本身管理数据，先了解了如何管理 再向大数据！

做数据分析，比较好用的软件有哪些？

数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。

简单说：

Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。

hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。

SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。

SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。

MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。

Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。

各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。

比较好的数据分析软件有哪些？

SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过

网站数据分析工具哪个好用些阿？

推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准

学数据分析需要熟悉哪些软件基础

软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定

一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析

再深入一点的用spss、stata、sas

如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas

不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付

常用的数据分析工具有哪些

数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？

那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。

android数据分析工具用什么软件

1 开源大数据生态圈

Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。

开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。

2 商用大数据分析工具

一体机数据库/数据仓库（费用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

数据仓库（费用较高）

Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

数据集市（费用一般）

QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么

除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个

SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。

SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。

SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。

SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。

SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

R 是用于统计分析、绘图的语言和 *** 作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。

R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。

大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？

大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。

推荐Hadoop，适合大数据处理的。

网上学习资料很多，自己搜去！

当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！

加油！

数据分析软件哪个好

最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine

大数据分析一般用什么工具分析

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

HPCC

HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

可以运行数据库的服务器很多，关键是看你的数据库服务应用压力。

IBM，HP，联想均有主流数据库服务器供选购，一般价格便宜的有2,3万，塔式机；贵的好几十万，机架式；看你的实际情况。一般是处理器速度越高，内存越大的越贵。例如：

数据服务器 至强E5630 253G 16G内存 300G硬盘6 32万

应用服务器 X5675M3 306G 8G内存 300G硬盘 23万

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