企业数据上云必有一战，华为云12.12云数据库2折起

每年的Gartner全球数据库魔力象限都会对未来三年的市场进行预测，而2020年的预测相比于2019年的预测出现一个显著的变化，那就是全球75%数据库将被部署或迁移到云平台的时间表提前了一年——从2023年提前到了2022年。进入2020年底，我们将迎来数据库行业的世纪之战，企业数据上云与治理面临着重大抉择：本地数据库与云数据库的PK。特别是受2020全球疫情的影响，越来越多的企业正加速数字化转型，云数据库以及云上数据治理的时代将很快到来。

2020年12月12日双十二之际，华为云打出了云数据库2折起的大幅折扣，包括：MySQL等热门云数据库 2折起、迁移上云再加送6个月；GaussDB系列、数据管理服务DAS企业版等热销产品低至5折；数据加速与治理产品中也有Redis 4折的惊喜优惠。2020年又是华为云推出全场景数据库云服务GaussDB的第一年，而在2020年底打出云数据库2折起的大力度促销，彰显了华为云开打2021企业数据上云之战的决心。

2020年的一场疫情，让很多企业都将数字化转型提速，特别是让本来需要几年才能下的数字化转型决心和决定缩短到几个月；而新基建的推出，更刺激了基于数字技术的融合基础设施的大规模建设。无论是加速的数字化转型、急于上线的各种在线和互联网业务，还是筹建中的融合基础设施新基建，都为CIO们带来了头痛的问题：数据库的选型。

那么CIO怎么解决云数据库的选型难题呢？华为云数据库业务总裁苏光牛认为，CIO选型数据库，最常见的其实没有变化，就是稳定性和性能，以及云技术出现之后的扩展性和灰度等能力。但对于很多企业，特别是有 历史 遗留系统的，都涉及一个古老但无法回避的问题就是：生态。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企业怎么能选择MySQL？反之亦然。或者当熟悉某个数据库的DBA干了几十年，又怎么转向另外一种数据库？

转型是必然的。数字化智能化升级，必然要求数据库跟上，苏光牛认为生态必须是开放的，否则就从一个火坑跳入另外一个火坑。选型之后，CIO都普遍担心，迁移的工作量有多大？CIO都需要有能自动化转换或者评估的工具，能把非确定的工作量转化为确定性的计划。然后就需要考虑迁移是否会中断或者中断多久，业务切换需要多久，对于在线迁移来说还要可控制的切换时间；随之，要考虑数据是否会丢失，因为从一个系统迁移到另一个系统，不可能100%覆盖所有的功能测试，没有覆盖到数据是否就丢失了，当然还要考虑数据安全等问题。

最后，必然要考虑成本以及让数据“活”起来。苏光牛认为，控制成本的最好方式是存储的融合，计算和存储分离的架构；而让数据活起来，就是要让存储的数据在不同系统之间流动起来，通过大的存储资源池解决数据孤岛问题，当然更好的数据迁移工具也能配合解决问题。

2020年11月，在Gartner发布的2020全球云数据库魔力象限中，华为云凭借GaussDB系列产品首次晋级全球顶级云数据库行列。Gartner对华为云的评价是：华为云专注于提供全面的混合堆栈，构建了全面、稳健的产品组合，能够满足跨云和本地环境的全方位数据管理用例，其许多产品与云基础架构紧密集成，以提供增强的性能和可靠性。Gartner还认为，华为在全球电信和网络行业有很强的影响力，很多为管理华为全球行业业务而构建的数据管理能力，面向政企行业普遍可用。

2020年下半年，华为云宣布GaussDB数据库战略升级为华为云数据库全场景服务，以及发布GaussDB云数据库服务GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非关系型数据库则支持MongoDB、Cassandra、时序InfluxDB、KV数据库Redis等，具有多模式数据管理能力。

就GaussDB来说，通过计算和存储分离实现分布式处理，在一套架构下，可以对接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多种开源数据库引擎，实现这些开源数据库的良好商用性能。GaussDB以华为云为底座，保证了良好可扩展性、d性、安全可靠等性能要求，特别是通过底层统一的智能化DFV分布式存储架构，满足企业上云对于云数据库的各种需求。

在数据迁移方面，华为云推出的数据库和应用迁移 UGO，是一款专注于异构数据库对象迁移和应用迁移的专业化工具，而华为云数据复制服务DRS，支持更大数据量、更长时间等多种复杂迁移场景，支持数据库上云和云上业务数据实时回传至云外的混合云架构。UGO+DRS形成了完整的迁移产品形态。

GaussDB是为政企打造的数据库一站式上云解决方案，提供全场景数据管理业务、全开放生态和安全可信，彻底解决政企以及互联网行业在数据库选型方面的痛点，真正做到数据库选型安心、迁移放心、管理省心。

苏光牛表示：“华为将持续战略投入数据库，布局全球7大区域囊括1000+数据库专家与人才。此次战略升级是华为云数据库积极构建高安全、高可靠、高性能的全场景云服务，拥抱开源生态的具体举措，华为云GaussDB数据库会持续打造多元生态服务，全方位满足客户的需求，加速政企客户数字化创新发展。”

正如Gartner所观察到的，如今华为云数据库业务在亚太地区，尤其是中国市场实现规模化部署，其中超过一半的客户来自公共管理、电信、金融保险等行业。华为云数据库，特别是GaussDB能够被广大政企用户认可，这首先来自于经历了华为内部的千锤百炼。从2007年开始，就因为华为的无线、网络、交换机等产品而发展起来了GaussDB，从2009年开始基于存算分离的架构而考虑分布式数据库的设计，2015年起基于广泛认知的生态如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL数据库，逐步推出了分布式的数据库，同时还打造华为自己的openGauss生态。

2020年，华为云数据库品牌更加清晰，GaussDB是华为自有数据库品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等广泛认知的生态，又有自有的生态openGauss，openGauss于2020年6月正式对外开源。苏光牛强调，华为公司将长期投入GaussDB的开发，基于混合云和公有云的方式，联合ISV等伙伴一起，全方位服务好客户。

总结下来，GaussDB有四大特色：第一，开放的生态，拥抱开源生态的同时，打造华为自有生态。华为云认为未来一定是开放的生态，开放的生态才能保护客户投资，避免从一个封闭体系走向另外一个封闭体系。

第二，存算分离的架构，数据库的稳定性是第一位的，特别是交易型数据库，华为云数据库最核心的特色是存储的稳定性。华为云GaussDB基于与企业存储相同的分布式存储架构，经过千行百业的磨炼而不仅仅是单一的某种交易流量，另外各种存储能力如重删、压缩、跨AZ等特性让快速备份恢复、性价比都具备非常好的优势。

第三，安全合规，GaussDB经过了ICSL的安全认证，以及很多白盒的代码层面的认证。特别是随着欧洲GDPR等标准的实施，以及政企对数据安全性要求的增加，华为云GaussDB的代码级、架构级别安全设计，以及多年来在电信级高标准行业的锤炼，经历了很多实际客户的严苛考验，让政企在使用数据库的时候更加放心。

第四，软硬件全栈协同。华为云具备软硬件全栈研发的实力，无论存储底座和RDMA高速网络，还是虚拟化和容器之上的性能调优，以及GuestOS上的协议栈优化，特别是基于云技术之后的全栈优化和云服务能力，更加是华为云的优势。

当然，更为重要的是，云数据库采用云的模式实现了数据库运维管理的集中化，极大简化了数据库的安装、部署、配置、迁移和优化，大幅提升运维管理效率，让政企可以投入更多精力聚焦在核心业务创新上。

总结而言： 企业数据上云和云上数据治理将成为2021年政企数字化转型的重中之重，各大技术厂商都在争夺云数据库市场份额。以华为云全场景数据库GaussDB为代表的新一代云数据库，将满足政企数字化转型的全面需求。特别是以华为云和华为云Stack为底座，GaussDB可以跨公有云以及企业本地部署，其技术符合云及企业本地的要求，同时具有华为云的高性能、高可用、高安全等保证，可以说政企数字化转型的全场景保障！（文/宁川）

数据挖掘、海量存储、数据仓库、智能商务运算、高性能并发管理与控制

主流产品的发展现状

数据库管理系统经历了30多年的发展演变，已经取得了辉煌的成就，发展成了一门内容丰富的学科，形成了总量达数百亿美元的一个软件产业。根据Gartner Dataquest公司的调查，2000年国际数据库市场销售总额达88亿美元，比1999年增长10%。根据CCID的报告，2000年的中国数据库管理系统市场销售总额达248亿元，比1999年增长了417%，占软件市场总销售额的108%。可见，数据库已经发展成为一个规模巨大、增长迅速的市场。

目前，市场上具有代表性的数据库产品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微软的SQL Server等。在一定意义上，这些产品的特征反映了当前数据库产业界的最高水平和发展趋势。因此，分析这些主流产品的发展现状，是我们了解数据库技术发展的一个重要方面。

关系数据库技术仍然是主流

关系数据库技术出现在20世纪70年代、经过80年代的发展到90年代已经比较成熟，在90年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战，但是市场最后还是选择了关系数据库。无论是Oracle公司的Oracle 9i、IBM公司的DB2、还是微软的SQL Server等都是关系型数据库。Gartner Dataquest的报告显示关系数据库管理系统(RDBMS)的市场份额最大， 2000年RDBMS的市场份额占整个数据库市场的80%，这个比例比1999年增长了15%。这组数据充分说明RDBMS仍然是当今最为流行的数据库软件。当前，由于互联网应用的兴起，XML格式的数据的大量出现，学术界有一部分学者认为下一代数据库将是支持XML模型的新型的数据库。作者对此持否定态度，认为关系技术仍然是主流，无论是多媒体内容管理、XML数据支持、还是复杂对象支持等都将是在关系系统内核技术基础上的扩展。

产品形成系列化

一方面，Web和数据仓库等应用的兴起，数据的绝对量在以惊人的速度迅速膨胀；另一方面，移动和嵌入式应用快速增长。针对市场的不同需求，数据库正在朝系列化方向发展。例如IBM公司的DB2通用数据库产品包括了从高端的企业级并行数据库服务器，到移动端产品DB2 Everywhere的一整套系列。从支持平台看，今天的DB2已经不再是大型机上的专有产品，它支持目前主流的各种平台，包括Linux和Windows NT。此外，它还有各种中间件产品，如DB2 Connect、DB2 Datajointer、DB2 Replication等，构成了一个庞大的数据库家族。

支持各种互联网应用

数据库管理系统是网络经济的重要基础设施之一。支持Internet（甚至于Mobile Internet）数据库应用已经成为数据库系统的重要方面。例如，Oracle公司从8版起全面支持互联网应用，是互联网数据库的代表。微软公司更是将SQL Server作为其整个NET计划中的一个重要的成分。对于互联网应用，由于用户数量是无法事先预测的，这就要求数据库相比以前拥有能处理更大量的数据以及为更多的用户提供服务的能力，也就是要拥有良好的可伸缩性及高可用性。此外，互联网提供大量以XML格式数据为特征的半结构化数据，支持这种类型的数据的存储、共享、管理、检索等也是各数据库厂商的发展方向。

向智能化集成化方向扩展

数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理（OLAP）、数据仓库（Data Warehousing）和数据挖掘(Data Mining)等技术的出现，促使数据库向智能化方向发展。同时企业应用越来越复杂，会涉及到应用服务器、Web服务器、其它数据库、旧系统中的应用以及第三方软件等，数据库产品与这些软件是否具有良好集成性往往关系到整个系统的性能。Oracle公司的Oracle 9i 产品包括了OLAP、数据挖掘、ETL工具等一套完整的BI（商业智能）支持平台，中间件产品与其核心数据库具有紧密集成的特性，Oracle Application Server 增加的一项关键功能是高速缓存特性，该特性可以将数据从数据库卸载到应用服务器，加速 Web用户对数据的访问速度。IBM 公司也把BI套件作为其数据库的一个重点来发展。微软认为商务智能将是其下一代主要的利润点。

数据库技术的发展趋势

数据、计算机硬件和数据库应用，这三者推动着数据库技术与系统的发展。数据库要管理的数据的复杂度和数据量都在迅速增长；计算机硬件平台的发展仍然实践着摩尔定律；数据库应用迅速向深度、广度扩展。尤其是互联网的出现，极大地改变了数据库的应用环境，向数据库领域提出了前所未有的技术挑战。这些因素的变化推动着数据库技术的进步,出现了一批新的数据库技术，如Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等。限于篇幅，本文不可能逐一去展开来阐述这些方面的变化，只是从这些变化中归纳出数据库技术发展呈现出的突出特点。

“四高” 即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸缩性和高安全性。数据库是企业信息系统的核心和基础，其可靠性和性能是企业***非常关心的问题。因为，一旦宕机会给企业造成巨大的经济损失，甚至会引起法律的纠纷。最典型的例子就是证券交易系统，如果在一个行情来临的时候，由于交易量的猛增，造成数据库系统的处理能力不足，导致数据库系统崩溃，将会给证券公司和股民造成巨大的损失。在我国计算机应用的早期，由于计算机系统还不是企业运营必要的成分，人们对数据库的重要性认识不足，而且为了经费上的节约常常采用一些低层次的数据管理软件，如dBASE等，或者盗版的软件。但是，随着信息化进程的深化，计算机系统越来越成为企业运营的不可缺少的部分，这时，数据库系统的稳定和高效是必要的条件。在互联网环境下还要考虑支持几千或上万个用户同时存取和7x24小时不间断运行的要求，提供联机数据备份、容错、容灾以及信息安全措施等。

事实上，数据库系统的稳定和高效也是技术上长久不衰的追求。此外，从企业信息系统发展的角度上看，一个系统的可扩展能力也是非常重要的。由于业务的扩大，原来的系统规模和能力已经不再适应新的要求的时候，不是重新更换更高档次的机器，而是在原有的基础上增加新的设备，如处理器、存储器等，从而达到分散负载的目的。数据的安全性是另一个重要的课题，普通的基于授权的机制已经不能满足许多应用的要求，新的基于角色的授权机制以及一些安全功能要素，如存储隐通道分析、标记、加密、推理控制等，在一些应用中成为切切实实的需要。

“互联” 指数据库系统要支持互联网环境下的应用, 要支持信息系统间“互联互访”，要实现不同数据库间的数据交换和共享，要处理以XML类型的数据为代表的网上数据，甚至要考虑无线通讯发展带来的革命性的变化。与传统的数据库相比，互联网环境下的数据库系统要具备处理更大量的数据以及为更多的用户提供服务的能力，要提供对长事务的有效支持，要提供对XML类型数据的快速存取的有效支持。

“协同” 面向行业应用领域要求，在DBMS核心基础上，开发丰富的数据库套件及应用构件，通过与制造业信息化、电子政务等领域应用套件捆绑，形成以DBMS为核心的面向行业的应用软件产品家族。满足应用需求，协同发展数据库套件与应用构件，已成为当今数据库技术与产品发展的新趋势。规划中的Oracle 11i的主要扩展方面据称主要也是各种面向应用套件的支持。

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1 介绍

数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要，基于数据库系统技术发展而来，并逐步独立的一系列新的应用技术。数据仓库系统可以看作是基于数学及统计学严谨逻辑思维的并达成“科学的判断、有效的行为”的一个工具，也是一种达成“数据整合、知识管理”的有效手段。随着数据仓库技术应用的不断深入，越来越多的企业开始使用数据仓库技术建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。

目前主要的数据仓库产品供应商包括Oracle、IBM、Microsoft、SAS、Teradata、Sybase、Business Objects(已被SAP收购)等。Oracle公司的数据仓库解决方案包含了业界领先的数据库平台、开发工具和应用系统，能够提供一系列的数据仓库工具集和服务，具有多用户数据仓库管理能力，多种分区方式，较强的与OLAP工具的交互能力，及快速和便捷的数据移动机制等特性;IBM公司的数据仓库产品称为DB2 Data Warehouse Edition，它结合了DB2数据服务器的长处和IBM的商业智能基础设施，集成了用于仓库管理、数据转换、数据挖掘以及OLAP分析和报告的核心组件，提供了一套基于可视数据仓库的商业智能解决方案;微软的SQL Server提供了三大服务和一个工具来实现数据仓库系统的整合，为用户提供了可用于构建典型和创新的分析应用程序所需的各种特性、工具和功能，可以实现建模、ETL、建立查询分析或图表、定制KPI、建立报表和构造数据挖掘应用及发布等功能;SAS公司的数据仓库解决方案是一个由30多个专用模块构成的架构体系，适应于对企业级的数据进行重新整合，支持多维、快速查询，提供服务于OLAP *** 作和决策支持的数据采集、管理、处理和展现功能;Teradata公司提出了可扩展数据仓库基本架构，包括数据装载、数据管理和信息访问几个部分，是高端数据仓库市场最有力竞争者，主要运行在基于Unix *** 作系统平台的NCR硬件设备上;Sybase提供了称为Warehouse Studio的一整套覆盖整个数据仓库建立周期的产品包，包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品;Business Objects是集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统，具有较好的查询和报表功能，提供多维分析技术，支持多种数据库，同时它还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。

根据IDC发布的2006年数据仓库市场分析报告，上述公司占据了全球近90%的市场份额，提供的数据仓库产品的功能特性已经成为市场的主流。这些公司在推出各自的数据仓库产品的同时也提供了相应的数据仓库解决方案。本文后续内容将针对这些数据仓库产品和解决方案的主要支撑技术进行比较，并结合IDC和ChinaBI相关报告给出相应的市场情况分析。

2 支撑技术

在数据仓库系列技术中，主要的支撑技术包括数据库技术、ETL技术、OLAP技术、报表技术、数据挖掘技术。

21 数据库技术

数据库技术是支撑数据仓库技术的基础技术。尽管在数据仓库技术存储模型方面，基于数据库技术而发展的关系模式的理念已经被颠覆，取而代之是各种各样的数据仓库数据模型，如星型模型，雪花模型等。然而，在已有的数据仓库实践中，关系数据库仍然是实质的数据库存储工具，只是将数据库表改称为了事实表和维表，将属性域之间的关系重新定义为维度，量度，层次，粒度等。

成熟的数据仓库后台数据库包括Oracle、DB2、SQL Server、Teradata和Sybase IQ。在查询效率方面，Sybase IQ由于采用了列存储技术，查询效率比较高;在兼容性方面，Teradata从软件到硬件都必须是专用的，因而兼容性最差;在管理平台和海量数据管理方面，Oracle、DB2和SQL Server都提供了一系列完整的工具，相对于其它产品有着明显的优势;在磁盘空间利用方面，Sybase IQ的压缩比是所有数据库中最好的，而Teradata最为浪费。

另外，SAS公司和BO公司也拥有自己的数据管理能力，但对于大型数据仓库的数据管理，仍然需要使用上述数据库产品，SAS和BO都提供了与这些数据库进行连接的专门接口。

22 ETL技术

数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合，ETL作为数据仓库的核心，负责将分布的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。ETL能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。要实现数据仓库中数据的自动更新运转，ETL技术是必不可少的关键技术之一。

主流数据仓库产品供应商都拥有各自的ETL能力。IBM的ETL工具称为IBM WebSphere DataStage，它为整个ETL过程提供了一个图形化的开发环境，支持对多种 *** 作数据源的数据抽取、转换和维护，并将其输入数据集或数据仓库;Teradata的ETL工具称为ETL Automation，它利用Teradata数据库本身的并行处理能力，通过SQL语句实现数据的转换，提供对ETL流程的支持，包括前后依赖、执行和监控等;SAS的ETL工具称为ETL Studio，提供管理ETL流程和建立数据仓库、数据集市和OLAP结构的单控制点。其他几家公司则将其工具融合在大的数据仓库组件中，如Oracle的Oracle Warehouse Builder (OWB)、SQL Server的Integration Services、Sybase的Data Integration Suite、BO的可扩展数据整合平台Data Integrator。

上述各公司提供的ETL相关工具功能相近，在易用性、效率、价格等方面各有千秋，但就工具的二次开发、集成和开放性而言，与专业的数据集成平台，如Informatica公司的PowerCenter，相比还是存在一定的差距。

23 OLAP技术

联机分析处理(OLAP)是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获得高度归纳的分析结果。联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求，由此出现了多维数据库和多维分析的概念。

目前主流的OLAP产品有Oracle Express/Discoverer、SQL Server Analysis Services、DB2 OLAP Server、SAS OLAP Server等，这些产品都可以生成多维数据立方体，提供多维数据的快速分析，支持所有主流关系型数据库如DB2，Oracle，SQL Server，Sybase等，同时可读取关系数据库中细节数据，实现混合在线分析(HOLAP)或关系型在线分析(ROLAP)。并且，各厂商的OLAP Sever对自己的数据库产品的支持均好于其它数据库，各自的分析工具也都基于开放的OLE DB标准，可以访问支持OLE DB标准的数据立方体。

BO公司和Sybase公司则分别提供了各自的OLAP分析工具OLAP Intelligence和Power Dimension，支持标准OLAP API，如OLEDB for OLAP，能够对Microsoft、IBM等OLAP数据进行划分、钻取等处理，兼容第三方报表和展现工具。Teradata尽管不提供独立的OLAP工具，但提供了相关技术，用于提升运行于Teradata数据库上的OLAP应用系统的性能。

24 报表技术

报表技术主要是将集成在数据模型里的数据，按照复杂的格式、指定行列统计项，计算形成的特殊表格。一般的简单报表可以使用通用的前台展现技术实现，而复杂的报表则需要使用特定的报表技术。主流的报表技术都可以灵活的制定各种报表模版库和指标库，并根据每个区块或单元格的需要引用指标，实现一系列复杂的符合要求的报表的自动生成。

主流数据仓库厂商的报表工具中较为有影响包括IBM的Cognos ReportNet、BO的Crystal Reports、Oracle的Oracle Reports。IBM通过收购Cognos公司获得了完整的报表产品Cognos ReportNet，覆盖了各种报表需求，包括管理报表、商业报表、账单和发票等;BO公司提供了一个完整的企业报表解决方案Crystal Reports Server，支持通过Web快速便捷的创建、管理和交付报表;Oracle Reports工具提供了自由的数据格式方式，可以自动生成个性化字母或矩阵风格的布局，包括动态、数据驱动的图表;SQL Server的报表功能包含在Reporting Services (SSRS)中，包括处理组件、一整套可用于创建和管理报表的工具、在自定义应用程序中集成和扩展数据和报表处理的API。与上述产品相比，Sybase的InfoMaker、Teradata的BTEQ和SAS的Report Studio等报表产品在功能、性能、二次开发等方面都还存在着一定的差距。

总的来说，这些产品在大部分通用软件领域相对国产软件都要优秀，但在有中国特色的报表领域内却是例外，在处理能力存在一定的不适应性。另外这些产品的数学模型都是基于SQL/OLAP理论设计的，在技术上也不能满足国内复杂报表的制作需求。

25 数据挖掘技术

当数据积累到一定数量时，某些潜在联系、分类、推导结果和待发现价值隐藏在其中，可以使用数据发掘工具帮助发现这些有价值的数据。数据挖掘就是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。通过数据挖掘能找出数据库中隐藏的信息，实现用模型来拟合数据、探索型数据分析，数据驱动型的发现，演绎型学习等功能。

目前，IBM公司的IBM Intelligent Miner支持典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘 *** 作;Oracle公司提供的数据挖掘平台称为Oracle Data Miner，它提供了的一个图形用户界面，通过简单易用的向导来指导完成数据准备、数据挖掘、模型评估和模型评价过程，根据需要自动生成将数据挖掘步骤转换成一个集成的数据挖掘/BI应用程序所需的代码;SAS公司的SAS Enterprise Miner将数据挖掘过程简单流程化，支持关联、聚类、决策树、神经元网络和经典的统计回归技术;Teradata公司的挖掘工具称为Teradata Warehouse Miner，它通过将数据挖掘技术整合到数据仓库来简化数据挖掘流程，该工具还可实现将多家厂商的数据挖掘技术嵌入Teradata企业级数据仓库环境中运行;Microsoft数据挖掘平台不同于传统数据挖掘应用程序，它支持组织中数据的整个开发生命周期，允许第三方添加自定义算法以支持特定的挖掘需求，支持实时根据挖掘的数据集进行数据验证。对比于上述公司，Sybase和BO公司并没有推出专门的数据挖掘平台或工具。

和前几项支撑技术相比，数据挖掘技术的专业性更强，与应用领域的特殊背景结合得更加紧密。上述产品除了在性能、通用性、数据展示、二次开发上有一定差异外，没有一个能够占据绝对技术和市场优势，反而是一些专门领域内的专业挖掘工具更具竞争性，如Fair Isaac公司占据了全球xyk积分市场近7成的份额。

3 市场分析

国际权威市场分析机构IDC将数据仓库平台工具市场细分为数据仓库生成(Data Warehouse Generation)工具市场和数据仓库管理(Data Warehouse Management)工具市场两个部分，前者涵盖数据仓库的设计和ETL过程的各种工具，后者指数据仓库后台数据库的管理工具，如DBMS。根据IDC发布的《全球数据仓库平台工具2006年度供应商市场份额》分析报告，2006年该市场增长率为125%，规模达到57亿美元，其中数据仓库生成工具和数据仓库管理工具两个市场的比重分别为233%和767%，相对于数据仓库管理工具市场，数据仓库生成工具市场的增长进一步放缓。可以预见，整个数据仓库市场将进一步向拥有强大后台数据库系统的传统厂商倾斜。从供应商看，Oracle公司继续占据数据仓库管理领域的领先供应商地位，并且与其主要竞争者IBM之间的这种领先优势正逐渐扩大。Microsoft紧追IBM之后，与其之间的差距则在逐渐缩小。

在国内，商业智能已经成为企业信息化中最重要的组成部分，而数据仓库相关技术在其中扮演着无可替代的重要角色。据ChinaBI统计，2007年中国大陆地区的BI市场份额约为20亿元人民币，同比2006年增长35%，其中BI产品许可证约为9亿元人民币，BI系统集成约为11亿元人民币。现有BI厂商包括产品提供商、集成商、分销商、服务商等有近500家，在未来几年内商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速。从国内数据仓库实践看，根据ChinaBI评选的2007年中国十大数据仓库的初步结果，传统数据库厂商占据7个，分别是IBM 3个、Oracle 3个、SQL Server 1个，其余3个属于NCR/Teradata公司;从数据仓库规模来看，传统数据库厂商更占有巨大优势，总数据量为5363T，Teradata则为54T。涉及的行业包括通信、邮政、税务、证券和保险等。

在数据仓库市场快速发展的同时，市场竞争也日趋激烈，其中尤其以Oracle收购Hyperion、SAP收购BO、IBM收购Cognos具有代表意义。截至2007年底，混乱的市场已经基本明朗化，三个层次逐渐浮现出来。Oracle，IBM，Microsoft和SAP位居第一层次，能够提供全面的解决方案;第二层次是NCR Teradata和SAS等产品相对独立的供应商，可以提供解决方案中的部分应用;第三层次是只专注于单一领域的专业厂商，但其在并购的硝烟中日趋难以存活。

ACCESS作为桌面数据库一般不会拿来跟MS SQL那些放一起比。

你可以google database market share 因有的是按收入，有的是按部署量，有的是按出货量，会有比较大的差别，所以比较难确认。我是这么认为的

OCP的意思是过流保护，也就是说你的充电器过流保护了。比喻说，你车充只支持5V，1A的充电，可是你被充电的设备却是5V，2A，这时一般充电器会过流保护，保护充电器不被超负荷使用。

1、充电时电压不稳

手机开机冲电时一般会开启冲电监控、检测程序，如果程序检测到车载冲电电压不稳，就会禁止冲电。

2、车载充电器参数不满足充电要求

车载充电器的输出电压、电流如果支持自己的数码产品，例如输出电流为1A的车充给平板电脑充电的话，是冲不进去电的，因为平板电脑需要2A的电流，这个是因为电流不够而导致的，需要更换大功率的车载充电器。

3、车载充电器的触点接触不良

有些车载充电器的触点设计不合理，在行车过程中会出现接触不良的现象，而导致充不进去电的问题。

科蓝软件和宇信科技都是国内知名的软件公司，都提供数据库相关的产品和服务。但是哪个数据库更优秀，取决于使用它的实际需求和应用场景。

科蓝软件的产品包括云计算、大数据和数据库等，其主打数据库产品是超级数据库，该数据库是高性能、可扩展、高可靠性的关系型数据库，被广泛应用在金融、电信、运营商、能源等领域。其具有在高并发并行读写场景下表现优异的特点。此外，它还有高级的安全性、可靠性和易运维性等特性，而且其支持 SQL92 标准和 Oracle PL/SQL 标准的语法和函数。

宇信科技的数据库产品包括服务器数据库、容器化数据库和云上数据库等，主打数据库产品是速达数据库。该数据库具有高性能、高可靠性的特性，支持海量数据存储和在线扩容，同时还提供多样化的业务数据处理服务。此外，它还具有多层次的安全机制和优质的售后服务支持，可以满足企业大规模的数据处理需求。

因此，需要根据不同的应用环境和具体的功能需求来选择合适的数据库产品。在选择时应该考虑因素包括：性能、可靠性、安全性、易用性、生态支持等。建议进行比较试用后再进行决策。

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