为什么Oracle数据库适合大型企业 而SQL Server数据库适合中小企业

我也学了很久了，关于那么多的数据库的区别给你说一下
mssql定位与中型数据库市场！
oracle定位与大型数据库市场！
mssql的数据库脚本是t-sql
oracle的数据库脚本是pl/sql
mssql只能用于windows平台
oracle可以跨多个平台
mssql便宜、易于掌握、相对简单
oracle奇贵且按组件收费、概念多、麻烦
delphi开发当然注重pl/sql的掌握！
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开放性:
SQL Server 只能在windows 上运行，没有丝毫的开放性， *** 作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时
Oracle 能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
DB2 能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%
可伸缩性,并行性
SQL server DB2 并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。
Oracle 平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。 如果windowsNT不能满足需要, 用户可以把数据库移到UNIX中。
DB2 DB2具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境 数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日 志。数据库分区有时被称为节点或数据库节点
安全性
SQL server 没有获得任何安全证书。
Oracle Server 获得最高认证级别的ISO标准认证。
DB2 获得最高认证级别的ISO标准认证。
性能
SQL Server 多用户时性能不佳
Oracle 性能最高， 保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界记录。
DB2 适用于数据仓库和在线事物处理 性能较高。
客户端支持及应用模式
SQL Server C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO,DAO,OLEDB ,ODBC连接
Oracle 多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC, JDBC,OCI等网络客户连接
DB2 跨平台，多层结构，支持ODBC,JDBC等客户
*** 作简便
SQL Server *** 作简单,但只有图形界面
Oracle 较复杂, 同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下 *** 作相同
DB2 *** 作简单,同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下 *** 作相同
使用风险
SQL server 完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。
Oracle 长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。
DB2 在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。 仅供参考
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九大数据仓库方案特点比较
中国电子设备系统工程研究所 王建新 刘东波

01-5-21 下午 04:33:38
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IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。
IBM　IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 50、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
Oracle　Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。
在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。另外，目前的Oracle 8i和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer（或BO）需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express中，系统维护比较困难。值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。
Sybase　Sybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。其中，Warehouse Architect是PowerDesigner中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；数据抽取与转换工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage是Sybase提供的可视化数据迁移工具。
Adaptive Server Enterprise是Sybase企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具（如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等）；数据分析与展现工具包括PowerD

是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；
数据的存储与管理
是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
OLAP服务器
对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。
商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；
元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。 为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。
国外知名的Garnter关于数据集市产品报告中，位于第一象限的敏捷商业智能产品有QlikView, Tableau和SpotView，都是全内存计算的数据集市产品，在大数据方面对传统商业智能产品巨头形成了挑战。国内BI产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有PowerBI, 永洪科技的Z-Suite，SmartBI，FineBI商业智能软件等，其中永洪科技的Z-Data Mart是一款热内存计算的数据集市产品。国内的德昂信息也是一家数据集市产品的系统集成商。 为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息系统（EIS）工具；在线分析（OLAP）工具；数据挖掘工具。

我用的是FineReport，以前遇到过数据库连接失败的情况，后来把防火墙关了就好了，你也可能是防火墙的原因，可以把防火墙关了再试试。
也可能是别的原因。
这里有他们家的帮助文件给你参考：>

数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析 *** 作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

电商早期启动非常容易，入行门槛低。找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端 + 几台服务器 + 一个MySQL，就能开门迎客了。这好比手工作坊时期。

第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。初步进入工业化。

第三个阶段，一般需要 3-5 年左右的时间，随着业务指数级的增长，数据量的会陡增，公司角色也开始多了起来，开始有了 CEO、CMO、CIO，大家需要面临的问题越来越复“上个月的 PV、UV 是多少”，逐渐演化到非常精细化和具体的用户的集群分析，特定用户在某种使用场景中。

那么在这里前一种业务数据库（读写都优化）的是业务性数据库，后一种是分析性数据库，即数据仓库。

最后总结一下：

数据库 比较流行的有：MySQL, Oracle, SqlServer等
数据仓库 比较流行的有：AWS Redshift, Greenplum, Hive等。

Mondrian，是Pentaho的一部分，为一个用Java开发的OLAP服务器，实现了MDX语言、XML解析和JOLAP规范，可以不写SQL就能分析存储于SQL 数据库的庞大数据集，可以封装JDBC数据源并把数据以多维的方式展现出来。
Pentaho,是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
祥见 >