为什么我的电脑内存没有厂商和名字

下载CPU-Z查看一下，没有内存厂商的信息，一般会是两种情况：

1、使用的内存是新上市的、或者是十分冷门的，这样的话，如果硬件检测软件版本又是比较旧的，就不会检测到厂商的信息；

2、使用的内存是非正规的，被JS倒换了，这样的内存一样无法被检测软件识别到厂商信息

常用：中小型的用access，MSSQL，MySQL，大型的用SysBase，DB2，Oracle

麦杰的实时数据库实时数据库系统介绍

实时数据库系统是数据库理论在新领域的扩展，在电力、化工、钢铁、冶金、造纸、交通控制和证券金融等领域有着非常广阔的应用前景。它可以为企业提供高速、及时的实时数据服务，能够对快速变化的实时数据进行长期高效的历史存储，是工厂控制层（现场总线、DCS、PLC等）与生产管理系统之间连接的桥梁，同时也是流程模拟、先进控制、在线优化、故障诊断等系统的数据平台。

openPlant实时数据库系统采用当今先进的技术和架构，可安全、稳定地实现与现场各控制系统的接口，并能对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储，同时提供方便易用的客户端应用和通用的数据接口（API/DDE/ODBC/JDBC/OPC等），使企业的管理和决策人员能及时、全面的了解当前的生产情况，也可回顾过去的生产情况，及时发现生产中所存在的问题，提高设备利用率，降低生产成本，增强企业的核心竞争力。

实时数据库系统特点

■ 企业级的生产实时数据平台

■ 分布式数据库架构，满足集团级需求

■ 实时访问全厂生产数据

■ 高效的数据压缩和长期历史存储

■ 支持在线计算和统计

■ 专业的图形仿真技术，监视画面与控制系统完全一致

■ 丰富的客户端应用工具

■ 优异的跨平台性能，支持Unix/Linux/Windows等 *** 作系统

■ 开放的数据接口，如API/DDE/ODBC/JDBC/OPC

■ 200,000点上万小时现场稳定运行考验

■ 支持远程访问，随时随地享用生产信息

■ 个性化定制服务，让您从容应对不断变化的用户需求

IBM 的DB2

作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 61则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。

Oracle

Oracle前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的 *** 作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。现在Oracle数据库包含三种：大型数据库（主流是10g/11g）、My Sql数据库、内存数据库。

Informix

Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放 *** 作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

Sybase

Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和“database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer10。Sybase首先提出Client/Server数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。

SQL Server

1987 年，微软和IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 10 版。

PostgreSQL

PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统

mySQL

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。而2009年，SUN又被Oracle收购。对于Mysql的前途，没有任何人抱乐观的态度。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

Access数据库

美国Microsoft公司于1994年推出的微机数据库管理系统。它具有界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活等特点，是典型的新一代桌面数据库管理系统。其主要特点如下：

(1)完善地管理各种数据库对象，具有强大的数据组织、用户管理、安全检查等功能。

(2)强大的数据处理功能，在一个工作组级别的网络环境中，使用Access开发的多用户数据库管理系统具有传统的XBASE(DBASE、FoxBASE的统称)数据库系统所无法实现的客户服务器(Cient/Server)结构和相应的数据库安全机制，Access具备了许多先进的大型数据库管理系统所具备的特征，如事务处理/出错回滚能力等。

(3)可以方便地生成各种数据对象，利用存储的数据建立窗体和报表，可视性好。

(4)作为Office套件的一部分，可以与Office集成，实现无缝连接。

(5)能够利用Web检索和发布数据，实现与Internet的连接。 Access主要适用于中小型应用系统，或作为客户机/服务器系统中的客户端数据库。

SQLite

SQLite是遵守ACID的关联式资料库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是DRichardHipp建立的公有领域项目。不像常见的客户端/服务器结构范例，SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程，而是连接到程序中成为它的一个主要部分。所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用。这在消耗总量、延迟时间和整体简单性上有积极的作用。整个数据库（定义、表、索引和数据本身）都在宿主主机上存储在一个单一的文件中。它的简单的设计是通过在开始一个事务的时候锁定整个数据文件而完成的。

FoxPro数据库

最初由美国Fox公司1988年推出，1992年Fox公司被Microsoft公司收购后，相继推出了FoxPro25、26和VisualFoxPro等版本，其功能和性能有了较大的提高。 FoxPro25、26分为DOS和Windows两种版本，分别运行于DOS和Windows环境下。FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进，主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件，进一步提高了系统的开发能力。

INFOBANK数据库

INFOBANK数据库，中国资讯行1995年推出，经历17年的发展，已成为全球最大的中文商业信息数据库之一。

INFOBANK采集来自国内1200多家媒体、国外100家媒体的公开信息，同时与国内百余家官方和行业权威机构合作，为广大用户提供丰富的中文商业信息。

INFOBANK由14个子数据库组成，100亿的汉字储量，累计包含专业文献超过600万篇，资讯内容涉及19个大类，197个行业，日增新250万汉字。同时还设有特点栏目，满足用户撰写论文、了解行业信息等多样化需求。

很多国产数据库乘风破浪

我们正处在一个数据库技术大爆炸的时代。

这几年，NoSQL数据库、NewSQL数据库、时序数据库、图数据库、分布式数据库、超融合数据库等专业数据库技术发展势头很猛，国产数据库的表现也相当亮眼。

过去十年，是互联网发展的黄金十年。与此对应的是业务系统访问并发呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展模式难以维护等困境。

眼看着数据库性能瓶颈快要扼住发展的喉咙，摆在这些长久依赖Oracle、IBM等传统数据库的巨头们面前的，只有两条路：要么开启无限加量的PLUS模式，即更换更多更强的服务器、硬盘、内存、CPU等，要么自研能满足业务发展需求的数据库。

开拓者们的眼光一开始就聚焦在更长远的未来，他们发现即便是系统变成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能从源头解决问题。

再看一眼像Oracle、IBM等传统数据库高昂的拓容价格，像阿里这样的富一代也吃不消哇！

那么，自研数据库，走起！

2010年后，云计算和开源社区兴起，国产数据库开始了弯道超车。

2019年被认为是国产数据库的元年。

这一年，众多国产数据库产品闯入了我们的视线，热度不断攀升；这一年，OceanBase登顶TPCC，并于一年后再次刷新自己的记录。

从刀耕火种到摘下Oracle在数据库领域的皇冠，国产数据库经历的是一段不被理解和不被看好的岁月。

在国外数据库先驱长期占据市场优势的情况下，国产数据库要想杀出重围，一是要付出多倍努力，二是要拿出更强的产品才能在客户面前更有底气。

当然，国产数据库发展至今，已然是百花齐放。未来，国产数据库的发展趋势相对也比较明显，即往云原生和分布式发展。

金融级分布式数据库应运而生

数字时代，数据成为各家必争之地。

在金融应用场景下，国内数据库市场于近几年开始发生变化。

随着应用层和业务层的压力加大，金融机构对分布式技术架构转型的需求应运而生。

作为软件系统的三大底层技术（ *** 作系统、中间件、数据库）之一，数据库成为系统往分布式架构转型的枢纽。

不过，在早年国外传统数据库厂商盘根错节的“蚕食”下，这个核心变得又硬又难啃！

面对如今市场的需求变化，传统数据库系统呈现出一个通病：又笨重又贵。

再是，随着诸如2013年“棱镜门”事件的爆发，各界越来越重视数据安全和技术自主可控。

此外，金融机构对快速、灵活、可伸缩性、创新、敏捷等开发能力需求大大提升，出于对长期IT建设的成本考虑，自主可控更是成为他们出于自身长远发展考量的刚需。

数字化时代，金融机构的整体架构正处于往分布式、云原生、微服务等方向发展的关键时刻，数据库的选型便显得至关重要。

根据中国人民银行发布的《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，我国将有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径，确保分布式数据库在金融领域稳妥应用。

目前已有不少业界实践证明了分布式数据库应用于金融场景的可靠性。同时，金融级分布式数据库云化已经在路上。

大数据分析技术生态圈一览

大数据领域让人晕头转向。为了帮助你，我们决定制作这份厂商图标和目录。它并不是全面列出了这个领域的每家厂商，而是深入探讨大数据分析技术领域。我们希望这份资料新颖、实用。

这是一款面向Hadoop的自助服务式、无数据库模式的大数据分析应用软件。

Platfora

这是一款大数据发现和分析平台。

Qlikview

这是一款引导分析平台。

Sisense

这是一款商业智能软件，专门处理复杂数据的商业智能解决方案。

Sqream

这是一款快速、可扩展的大数据分析SQL数据库。

Splunk

这是一款运维智能平台。

Sumologic

这是一项安全的、专门定制的、基于云的机器数据分析服务。

Actian

这是一款大数据分析平台。

亚马逊Redshift

这是一项PB级云端数据仓库服务。

CitusData

可扩展PostgreSQL。

Exasol

这是一种用于分析数据的大规模并行处理(MPP)内存数据库。

惠普Vertica

这是一款SQL on Hadoop大数据分析平台。

Mammothdb

这是一款与SQL兼容的MPP分析数据库。

微软SQL Server

这是一款关系数据库管理系统。

甲骨文Exadata

这是一款计算和存储综合系统，针对甲骨文数据库软件进行了优化。

SAP HANA

这是一款内存计算平台。

Snowflake

这是一款云数据仓库。

Teradata

这是企业级大数据分析和服务。

数据探查

Apache Drill

这是一款无数据库模式的SQL查询引擎，面向Hadoop、NoSQL和云存储。

Cloudera Impala

这是一款开源大规模并行处理SQL查询引擎。

谷歌BigQuery

这是一项全面托管的NoOps数据分析服务。

Presto

这是一款面向大数据的分布式SQL查询引擎。

Spark

这是一款用于处理大数据的快速通用引擎。

平台/基础设施

亚马逊网络服务(AWS)

提供云计算服务

思科云

提供基础设施即服务

Heroku

为云端应用程序提供平台即服务

Infochimps

提供云服务的大数据解决方案

微软Azure

这是一款企业级云计算平台。

Rackspace

托管专业服务和云计算服务

Softlayer(IBM)

提供云基础设施即服务

数据基础设施

Cask

这是一款面向Hadoop解决方案的开源应用程序平台。

Cloudera

提供基于Hadoop的软件、支持和服务。

Hortonworks

管理HDP――这是一款开源企业Apache Hadoop数据平台。

MAPR

这是面向大数据部署环境的Apache Hadoop技术。

垂直领域应用/数据挖掘

Alpine Data Labs

这是一种高级分析平台，可处理Apache Hadoop和大数据。

R

这是一种免费软件环境，可处理统计计算和图形。

Rapidminer

这是一款开源预测分析平台

SAS

这是一款软件套件，可以挖掘、改动、管理和检索来自众多数据源的数据。

提取、转换和加载(ETL)

IBM Datastage

使用一种高性能并行框架，整合多个系统上的数据。

Informatica

这是一款企业数据整合和管理软件。

Kettle-Pentaho Data Integration

提供了强大的提取、转换和加载(ETL)功能。

微软SSIS

这是一款用于构建企业级数据整合和数据转换解决方案的平台。

甲骨文Data Integrator

这是一款全面的数据整合平台。

SAP

NetWeaver为整合来自各个数据源的数据提供了灵活方式。

Talend

提供了开源整合软件产品

Cassandra

这是键值数据库和列式数据库的混合解决方案。

CouchBase

这是一款开源分布式NoSQL文档型数据库。

Databricks

这是使用Spark的基于云的大数据处理解决方案。

Datastax

为企业版的Cassandra数据库提供商业支持。

IBM DB2

这是一款可扩展的企业数据库服务器软件。

MemSQL

这是一款分布式内存数据库。

MongoDB

这是一款跨平台的文档型数据库。

MySQL

这是一款流行的开源数据库。

甲骨文

这是一款企业数据库软件套件。

PostgresSQL

这是一款对象关系数据库管理系统。

Riak

这是一款分布式NoSQL数据库。

Splice Machine

这是一款Hadoop关系数据库管理系统。

VoltDB

这是一款内存NewSQL数据库。

Actuate

这是一款嵌入式分析和报表解决方案。

BiBoard

这是一款交互式商业智能仪表板和可视化工具。

ChartIO

这是面向数据库的企业级分析工具。

IBM Cognos

这是一款商业智能和绩效管理软件。

D3JS

这是一种使用HTML、SVG和CSS可视化显示数据的JavaScript库。

Highcharts

这是面向互联网的交互式JavaScirpt图表。

Logi Analytics

这是自助服务式、基于Web的商业智能和分析应用软件。

微软Power BI

这是交互式数据探查、可视化和演示工具。

Microstrategy

这是一款企业商业智能和分析软件。

甲骨文Hyperion

这是企业绩效管理和商业智能系统。

Pentaho

这是大数据整合和分析解决方案。

SAP Business Objects

这是商业智能解决方案。

Tableau

这是专注于商业智能的交互式数据可视化产品系列。

Tibco Jaspersoft

这是商业智能套件。

浪潮的4U机架式服务器水平比较高，采用英特尔至强可扩展计算平台技术，属于高端四路服务器，它的计算能力、扩展能力都比较强，且具备优秀的RAS特性，是内存数据库、ERP、CRM、商业智能分析系统、大型虚拟化应用和数据密集型应用程序的理想选择。

企业应该如何选购服务器呢主要关注以下几方面：

一、服务器配置

服务器的配置，当然越高越好，但考虑到成本问题，中小初创型的企业，在选择服务器的时候，都会本着“不求最好性能，而是应用为先，实用就好”的思路出发。

应用为先，即在选择服务器的时候就要确定好服务器主要是运行什么软件，什么应用以确定好服务器的CPU、内存、硬件等配置大小。

以下为参考：

静态Web服务器，对服务器硬件的要求从高到低：网络系统、内存、磁盘系统、CPU

动态Web服务器，对服务器硬件的要求从高到低：内存、CPU、磁盘子系统和网络系统

终端服务器，对服务器硬件的要求从高到低：CPU、内存、磁盘和网络系统

邮件服务器，对服务器硬件的要求从高到低：内存、磁盘、网络系统、CPU

文件服务器，对服务器硬件的要求从高到低：网络系统、磁盘系统和内存

数据库服务器，分不出哪个优先级，因为它对于服务器各个方面，无论是CPU、内存还是磁盘等都要求都很高。

此外在考虑实用性的同时，也要适当的考虑服务器扩展性，对于很多中小企业来说，业务的发展都是不确定的，有可能在未来一段时间业务增长的比较快，这时原来的服务器无法满足，可能就会被淘汰替换，造成浪费。

二、服务器类型

服务器类型，常见的可分为通用型、人工智能、存储型服务器。

顾名思义，通用型即没有为某种特殊服务专门设计的、可以提供各种服务功能的服务器，企业需要支持的应用如果比较综合，就可以选择这类型的，当前大多数服务器是通用型服务器。

人工智能即专门为人工智能应用服务的服务器，这类型的服务器也可以叫GPU服务器，因为这类型的服务器都会加GPU卡辅助CPU并行计算。常见的应用有：语音识别、图像识别、人脸识别、智能视频分析、医疗影像等。

存储服务器和人工智能服务器绝都是为特定目标而设计，因此配置方式也不同。存储服务器即转为存储设计，一台通用型的服务器通常拥有五块以下的内部磁盘，但一台存储服务器至少会拥有6块内部磁盘，大多时候会达到12块到24块内部磁盘。

三、服务器厂商

对于服务器厂商的选择，尽量选择大品牌，比较有保障。目前全球排在前三的有浪潮、戴尔、惠普，也是销量最多三个品牌，具体可以根据企业情况进行选择。

其中，浪潮ai服务器是全球最大的厂商，在中国市场占有率超50%份额，如果是选择ai服务器，可以考虑选择浪潮服务器。目前十次方是浪潮在深圳唯一分销商，需要的用户可以咨询或者直接到十次方商城查看服务器产品信息。

例如浪潮畅销款NF5280M5服务器，它可以作为通用型服务器使用，也可以支持GPU卡，作为人工智能服务器使用。

企业应该如何选购服务器最重要的是要看企业实际业务情况进行选购，当然如果企业没有相应的技术人员，也可以咨询服务商，叫他们给你对应的方案。

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