开源软件,英文表示是open source software,简称为OSS,直接的字面意思是公开源代码的软件软件既然连源代码都公开,因此开源软件具备可以免费使用和公布源代码的主要特征
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如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是:哪一个才是最好的开源数据库,MySQL还是PostgreSQL呢?该选择哪一个开源数据库呢?
在选择数据库时,你所做的是个长期的决策,因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。
MySQL
MySQL相对来说比较年轻,首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP(用于Web开发的软件包,包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python)中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL,包括那些知名的应用,如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一开始,MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端,使用快速的索引序列访问方法(ISAM),不支持ACID。经过早期快速的发展之后,MySQL开始支持更多的存储引擎,并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎,提供了临时表的功能(使用MEMORY存储引擎),通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库,此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。
MySQL的文档非常丰富,有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档,还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。
MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL AB开发的,然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司,Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版本:Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与Community。其中有一些是免费下载的,另外一些则是收费的。其核心代码基于GPL许可,对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。
现在,基于最初的MySQL代码还有更多的数据库可供选择,因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael "Monty" Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司,于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB,它是免费的,基于GPL许可。知名的MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写,特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。
PostgreSQL
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美,而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史,最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的,作为Ingres数据库的后继。
PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目,由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本,而不像MySQL那样提供了多个不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可,组织可以使用、复制、修改和重新分发代码,只需要提供一个版权声明即可。
可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名,支持高事务、任务关键型应用。PostgreSQL的文档非常精良,提供了大量免费的在线手册,还针对旧版本提供了归档的参考手册。PostgreSQL的社区支持是非常棒的,还有来自于独立厂商的商业支持。
数据一致性与完整性也是PostgreSQL的高优先级特性。PostgreSQL是完全支持ACID特性的,它对于数据库访问提供了强大的安全性保证,充分利用了企业安全工具,如Kerberos与OpenSSL等。你可以定义自己的检查,根据自己的业务规则确保数据质量。在众多的管理特性中,point-in-time recovery(PITR)是非常棒的特性,这是个灵活的高可用特性,提供了诸如针对失败恢复创建热备份以及快照与恢复的能力。但这并不是PostgreSQL的全部,项目还提供了几个方法来管理PostgreSQL以实现高可用、负载均衡与复制等,这样你就可以使用适合自己特定需求的功能了。
大数据研究的出现,为企业、研究机构、政府决策提供了新的行之有效思路和手段,想要做好大数据的管理和分析,一些大数据开发工具 的使用是必不可少的,以下是大数据开发过程中常用的工具:
1 Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2 Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
3 Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,,这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外,JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
4 Keen IO
Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码, 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。
5 Mortar Data
Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台,它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道(Pipeline)。
6 Placed Analytics
利用脚本语言以及API, PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括, 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商, 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。
7 Ingres Corp
它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache,Cloudera,Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
8 Talend Open Studio
Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下,集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
9 Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
10 Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,有很多内置模块,可以把它们拖放到一个上, 然后将它们连接起来。
工具的熟练使用可以起到事半功倍的效果,以上仅仅是一些数据开发过程中常用的工具,对于大数据开发人员来说是需要熟练掌握的,当然,大数据开发 过程中也会需要借助一些其他的工具,这就需要大数据开发人员 具有发现和解决问题的能力,以及养成善于积累的习惯!
数据挖掘,又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤,是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征,欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中,沙河电脑培训整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。
1、Weka
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、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。
3、Orange
Orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、Knime
KNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。
5、jHepWork
jHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、ApacheMahout
ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在Apache在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。Mahout包含许多实现,包括集群、分类、CP和进化程序。此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中。
7、ELKI
ELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。
常用的mysql客户端工具,这个就非常多了,既有开源免费的,也有商业收费的,下面我简单介绍几个,感兴趣的朋友可以尝试一下:
01、HeidiSQL
这是一个非常轻便灵活的mysql客户端工具,完全免费,采用delphi开发而成,目前主要应用于windows平台,界面简洁、清爽,支持常见的mssql、mariadb等主流数据库,可同时建立多个数据库连接,建库建表、数据备份恢复等功能非常不错,如果你缺少一个轻便灵活的mysql管理工具,可以使用一下heidisql,整体效果非常不错:
02、Navicat
这也是一个非常不错的mysql管理工具,相信许多朋友都在使用,界面简洁、功能强大,当然,原则上不免费,自带gui设计界面,可以直接建库建表,设置主外键、索引等,支持数据库建模,sql脚本导入导出等也非常方便,如果你需要一个简单易用的mysql客户端工具,可以使用一下navicat,非常不错:
03、DBeaver
这是一个完全免费、开源的通用数据库管理工具,基于java开发而来,因此适合跨平台使用,支持oracle、db2、mysql等主流数据,可轻松查看并编辑索引、视图、触发器和存储过程,数据备份恢复、导入导出等功能也非常不错,如果你需要一个跨平台、功能强大的通用数据管理软件,可以使用一下dbeaver,整体功能非常不错:
04、DataGrip
这是jetbrains公司专门为日常数据库管理而设计的一个通用软件,和idea、pycharm等一样,datagrip简单易用、功能强大,支持跨平台,但原则上不免费,常见的mysql、db2、postgresql等主流数据库,这个软件都能很好兼容,集成了数据查询、版本控制、智能补全等多种功能,日常使用来说,也非常不错:
05、Workbench
这是mysql官方自带的一个客户端工具,相信许多朋友都接触过,专门为mysql量身定制,免费、跨平台,可以直接到官网上下载,支持数据库迁移、数据备份恢复、数据库建模(ER图、前向反向工程)等多种功能,建库建表、设计编辑等非常容易,对于日常使用来说,也是一个非常不错的选择:
目前,就分享这5个不错的mysql客户端工具吧,日常使用来说,选择一两个适合自己的就行,没必要全部掌握,当然,sqlyog等软件也非常不错,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。
MySQL Workbench同时有开源和商业化两个版本,MySQL Workbench 是可视化数据库设计软件,为数据库管理员和开发人员提供了一整套可视化的数据库 *** 作环境,主要功能有数据库设计与模型建立、SQL 开发(取代 MySQL Query Browser)、数据库管理(取代 MySQL Administrator)如果是自学的话那可以去北鲲云超算平台试试,对于这种开源的软件来说在北鲲云超算也比较方便,不用考虑lisence的问题,直接用就可以了。机时费跟超算中心的差不多,也比较划算。
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