跨平台的单机数据库有哪些

跨平台的单机数据库有以下几种。

1、MySQL：是一种跨平台的开源关系型数据库管理系统RDBMS，由C和C加加开发，支持多种 *** 作系统，包括Windows、Linux、MacOS、Solaris等。

2、MongoDB：是一种跨平台的NoSQL数据库，它采用了文档存储模型，支持多种 *** 作系统，包括Windows、Linux、MacOS等。

Odoo中安装website模块后，登录界面找不到"数据库管理"(Manage Databases)链接，可通过此链接进入数据库管理界面:

>

odoo数据库很久才有反应是因为数据执行量很大，或者网络突然中断造成。

对于数据库来说， “写入”代表已经产生完整的日志。

断电是可以擦除脏数据（未“写入”）， 就是不完整日志。

对日志产生（“写入”）， 实际数据未写完， 数据库会自动重做日志 来保证一致性的

1 更新系统组件

sudo apt-get update

sudo apt-get dist-upgrade

2增加OpenERP用户

（如果之前用apt-get 或者deb方式安装过，先删除这个用户重新再创建下 sudo userdel openerp）

（一样的，如果有 /opt/openerp 这个目录 也先删除掉sudo rm -r /opt/openerp）

sudo adduser --system --home=/opt/openerp --group openerp

openerp用户被加入system组，该用户不能够从终端登录。

需要openerp用户 *** 作时，可以用下面的命令切换 sudo su - openerp -s /bin/bash

完成相关 *** 作后可以用exit退出openerp用户shell

3安装并配置数据库

进入postgres用户shell（postgres是数据库默认的管理员，由安装程序创建）

sudo su - postgres

为OE创建数据库用户，按照提示输入用户密码。

createuser --createdb --username postgres --no-createrole --no-superuser --pwprompt openerp

（要删除以前自动安装残留的postgresql 里面的 openerp用户 用dropuser openerp）

退出postgres用户shell

exit

4安装OE的Python依赖包

sudo apt-get install python-dateutil python-docutils python-feedparser python-gdata \

python-jinja2 python-ldap python-libxslt1 python-lxml python-mako python-mock python-openid \

python-psycopg2 python-psutil python-pybabel python-pychart python-pydot python-pyparsing \

python-reportlab python-simplejson python-tz python-unittest2 python-vatnumber python-vobject \

python-webdav python-werkzeug python-xlwt python-yaml python-zsi python-pyPdf

6月6日起 需要 sudo apt-get install python-requests

以及：sudo apt-get install python-passlib

7月9日起

apt-get install python-decorator

3月20日的版本好像报价单也不能打，

需要装 wkhtmltopdf 0120 ， gistgithubcom/slickplaid/5557321

不过这方法安装好像很费时，等新版本出来再看看，反正正式要用也等正式版吧，或者用2月26日那个版本。

deb安装就搞定，2月26日之后的版本，好像报表这块改动比较多。

源码安装的，也可以下载了2月26日的版本 停掉服务 替换 openerp 目录。

5安装OE服务器

首先下载OE源码包，这里下载OpenERP80最新开发版本

放开目录权限：

sudo chmod -R 777 /opt/openerp

进入目录：

cd /opt/openerp

下载最新的源码包：

wget ightlyopenerpcom/trunk/nightly/src/openerp-80dev-latesttargz

最新的 odoo源码 应该在 codeloadgithubcom/odoo/odoo/zip/master

把源文件解压到openerp用户家目录下:

sudo tar xvf openerp-80dev-latesttargz

odoo 注意文件名变化 用： unzip master 就好了

把文件的所有者改为openerp用户:

sudo chown -R openerp:

这里建议把服务器组件的安装目录修改为server，以便于后续修改时不必修改配置文件。

在当前目录创建目录，给目录最大权限，移动刚才解压的目录到server 目录：

sudo mkdir server

sudo chmod -R 777 server

sudo mv -T openerp-80dev-20140318-000101 server

（注意这里，目录名"openerp-80dev-20140318-000101"会因为你下载的时间不同而有所不同。

也注意odoo 的目录）

注意，比较推荐用git方式下载，

先apt-get install git

然后

git clone githubcom/odoo/odoogit

git pull 进行差异更新

git checkout 80（切换到80版本)

git checkout 70（切换到70版本)

6配置OpenERP服务

复制OE的默认配置文件到/etc/并修改所有者及权限：

sudo cp /opt/openerp/server/install/openerp-serverconf /etc/

sudo chown openerp: /etc/openerp-serverconf

sudo chmod 640 /etc/openerp-serverconf

修改配置文件：

sudo vi /etc/openerp-serverconf

这里需要修改数据库用户的密码，为第四步时设定的密码（这里用password做参考值），并增加日志文件的路径：

[options]

; This is the password that allows database operations:

; admin_passwd = admin

db_host = 127001

db_port = 5432

db_user = openerp

db_password = password

logfile = /var/log/openerp/openerp-serverlog

addons_path = /opt/openerp/server/addons

说明：Odoo8 的 addons 目录变位置了，加一句

使用openerp用户shell登录,验证openerp是否已正确安装：

sudo su - openerp -s /bin/bash

/opt/openerp/server/openerp-server

最后一行显示 openerpserviceserver: >

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够 *** 作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQLServer的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、CrystalReport水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics;我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

>>

问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、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 Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、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。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

问题一：常用的数据库软件有哪些？ SQL Server 是 Microsoft(微软) 的数据产品，它的易用性强！ Oracle 是 Oracle(甲骨文)公司的数据产品！号称世界上最好的数据系统！ DB2 是IBM公司的产品，在全球500强的企业中有80%是用DB2作为数据库平台的

问题二：常用数据库有哪些？他们有什么区别 开源的Mysql顶;PostgreSQL即开放源码的

商业的Oracle/SQL Server/DB2即收费的

问题三：什么是常用的三个数据库？ 目前，数据库管理系统关系型数据库为主导产品的商品化，技术相对成熟。虽然面向对象的数据库管理系统的先进技术，数据库易于开发，维护，但尚未成熟的产品。国际和国内领先的关系数据库管理系统，甲骨文，Sybase，Informix和INGRES。这些产品支持多种平台，如UNIX，VMS，Windows上，而不是同一级别的支持。和成熟的IBM的DB2关系数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机，只支持OS/400 *** 作系统。

？1MySQL

？MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，由MySQL AB公司，发布和支持。 MySQL AB是基于MySQL开发一个商业公司，它是利用与开源值相结合的一个成功的商业模式？和方法论的第二代开源公司。 MySQL是MySQL AB的注册商标。

？MySQL是一个快速，多线程，多用户和健壮的SQL数据库服务器。 MySQL服务器支持关键任务，重负载生产系统的使用，它可以嵌入到一个大配置（大规模部署）软件。

？的MySQL与其他数据库管理系统相比，具有以下优点：

？（1）MySQL是一个关系数据库管理系统。

？（2）MySQL是开源。

？（3）MySQL服务器是一个快速，可靠和易于使用的数据库服务器。

？（4）在MySQL服务器的客户机/服务器或嵌入式系统。

？（5）可以使用MySQL软件。

2SQL Server的吗？

？SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是目前最流行的数据库，用于存储在网络上的数据，它已被广泛用于电子商务，银行，保险，电力和其他数据库相关的产业。

？SQL Server 2005的最新版本，它只能在Windows作业系统的稳定运行是非常重要的数据库。并行实施和共存模型并不成熟，这是很难对付越来越多的用户和数据量是有限的，可扩展性。

？SQL Server提供了网络和电子商务功能，如丰富的XML和Internet标准的支持，轻松且安全地通过Web访问的数据的范围很广，有一个强大，灵活和网络，基于安全和应用管理。此外，由于它的易用性和友好的用户界面，通过广大用户的好评，。

？3Oracle

？提出的数据库，该公司首先想到的，通常是甲骨文（Oracle）。该公司成立于1977年，原是一个专门开发的数据库公司。甲骨文一直在数据库领域的领导者。 1984年，第一个关系数据库转移到一台台式电脑。然后，Oracle5率先推出的分布式数据库，客户机/服务器体系结构的新概念。甲骨文公司的第一行锁定模式和对称多处理计算机的支持最新的Oracle对象技术，成为关系 - 对象数据库系统。目前，甲骨文的产品涵盖了几十个型号的大，中，小型机，Oracle数据库已成为世界上使用最广泛的关系数据。

Oracle数据库产品具有以下优良特性。

？（一）兼容性

？Oracle产品使用标准的SQL，和美国国家标准技术局（NIST）测试后。兼容IBM的SQL / DS，DB2中，安格尔的IDMS / R。

？（2）可移植性

？？甲骨文的产品，可以广泛的硬件和 *** 作系统平台上运行。可以安装在超过70种大不同，VMS系统的DOS，UNIX上，Windows和其他 *** 作系统，小型机;

？（3）协会

甲骨文与各种通信网络连接，支持各种协议（TCP / IP协议说，DECnet，LU62工作等）。？

？（4）高生产率

？Oracle提供了多种开发>>

问题四：现在一般常用的数据库有哪几种啊 ？ MSSQL和MySQL两种 sqlserver即是常说的MSSQL, 是微软公司的产品,而MySQL不是,MySQL是一家叫MySQL AB的公司的开源产品,它是免费的,而且可以跨平台使用 MSSQL比较昂贵,一般只在Windows下使用

问题五：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题六：常见的数据库文件格式有哪些？ dbf dbase文件，一种由ashton-tate创建的格式，可以被act！、lipper、foxpro、arago、wordtech、xbase和类似数据库或与数据库有关产品识别，可用数据文件（能被excel 97打开），oracle 81x表格空间文件；dba是access文件；nsf lotus notes数据库；mdf和ldf是sql server文件；2另外你还有不少是软件开发者自己定义的数据库文件，大多采用dat,或者把dba转换为dat，由程序文件名转换处理。3odb++是一种可扩展的ascii格式，它可在单个数据库中保存pcb制造和装配所必需的全部工程数据。是能把多种数据格式数据库连接起来的桥梁，是一种双向格式，允许数据上行和下传。

问题七：常见的数据库应用系统有哪些？ 现在极大多的企业级软件都是基于数据库的。

比如：

ERP： 企业资源管理计划

CRM： 客户关系管理

OA： 办公自动化。

12306铁道部的网上订票系统。

。。。

问题八：常用的数据库软件有哪些 1）MYSQL：

MySQL是由MySQL AB开发、发布和支持，是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器，是目前最受欢迎的开源SQL数据库管理系统。MySQL

AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL

AB的注册商标。MySQLMySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass-

deployed)的软件中去。

2）ACCESS：

ACCESS是系统自带的一种关系式数据库，与空间共存不需要单独开设。关系式数据库由一系列表组成，表又由一系列行和列组成，每一行是一个记录，每一列是一个字段，每个字段有一个字段名，字段名在一个表中不能重复。Access数据库以文件形式保存，文件的扩展名是MDB，作为开发网站常用的数据库，Access数据库一般搭配ASP程序使用。当数据库过大的时候可以转换为MSSQL数据库使用，二者可以进行转换。

3）MSSQL：

SQL Server也是微软公司出品的，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统，用于建立、使用和维护数据库。

MSSQL特点：数据承载量比较大，存储数据速度快，稳定性强，适用于中小型企业开发网站和办公系统常用的数据库。

4）Oracle：

Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州 Redwood

shore。Oracle的软件可运行在PC、工作站、小型机、主机、大规模的并行计算机，以及PDA等各种计算设备上，随着越来越多的企业将自己转向电子商务，Oracle的具有强大的电子商务能力的解决方案，为企业提供高效率的扩展市场的手段，并提高工作效率和吸引更多的客户。Oracle提供的完整的电子商务产品和服务包括：用于建立和交付基于Web的Internet平台；

综合、全面的具有Internet能力的商业应用；强大的专业服务，帮助用户实施电子商务战略，以及设计、定制和实施各种电子商务解决方案。

问题九：常见的数据库管理系统有哪些？它们各自有什么特点？ 1 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。2 OracleOracle 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。3 InformixInformix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。4 SybaseSybase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。5 SQL Server1987 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。6 PostgreSQLPostgreSQL 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7mySQLmySQL是一个小型关系型>>

问题十：常用的数据库安全技术有哪些 数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。

安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。 系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。 数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括 *** 作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。

实现数据库安全性控制的常用方法和技术有：

(1)用户标识和鉴别：该方法由系统提供一定的方式让用户标识自己咱勺名字或身份。每次用户要求进入系统时，由系统进行核对，通过鉴定后才提供系统的使用权。

(2)存取控制：通过用户权限定义和合法权检查确保只有合法权限的用户访问数据库，所有未被授权的人员无法存取数据。例如C2级中的自主存取控制(I)AC)，Bl级中的强制存取控制(M．AC)。

(3)视图机制：为不同的用户定义视图，通过视图机制把要保密的数据对无权存取的用户隐藏起来，从而自动地对数据提供一定程度的安全保护。

(4)审计：建立审计日志，把用户对数据库的所有 *** 作自动记录下来放人审计日志中，DBA可以利用审计跟踪的信息，重现导致数据库现有状况的一系列事件，找出非法存取数据的人、时间和内容等。

(5)数据加密：对存储和传输的数据进行加密处理，从而使得不知道解密算法的人无法获知数据的内容。

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