1、兼容性：Oracle产品采用标准SQL，并经过美国u构架标准技术所（NIST）测试，与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。
2、可移植性：Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与 *** 作系统平台上。可以安装在多种 大、中、小型机上，可在多种 *** 作系统下工作。
3、可联结性：Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议。
4、高生产率：Oracle产品提供了多种开发工具，能极大地方使用户进行进一步的开发。
5、开放性：Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。
MySQL的优势：
1、性能卓越，服务稳定，很少出现异常宕机；
2、开放源代码无版本制约，自主性及使用成本低；
3、 历史 悠久，社区和用户非常活跃，遇到问题及时寻求帮助；
4、软件体积小，安装使用简单且易于维护，维护成本低；品牌口碑效应；
5、支持多种OS，提供多种API接口，支持多种开发语言，对流行的PHP，Java很好的支持
综上所述，目前两种数据库都很流行, 只不过应用场合不同，会了Oracle学习Mysql会更简单一些, 重庆思庄作为oracle数据库运维公司，依附运维的优势，讲师均是在职工程师，也是oracle金牌讲师，所以思庄是教实用技术的单位，当然我们也是官方授权培训认证的机构，6-12人精品小班授课，能更全方位的进行系统学习，oracle作为全球做大的数据库厂商，学习oracle数据库还是势在必行！
大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，Hadoop技术只能算是以HDFS+YARN作为基础的分布式文件系统，而不是数据库。我们提到的Hadoop的历史可以向前追溯10年，当年谷歌为了在几万台PC服务器上构建超大数据集合并提供极高性能的并发访问能力，从而发明了一种新的技术，而这个技术，也是Hadoop诞生的理论基础。如果我们从Hadoop的诞生背景可以看出，其主要解决的问题是超大规模集群下如何对非结构化数据进行批处理计算。实际上，在Hadoop架构中，一个分布式任务可以是类似传统结构化数据的关联、排序、聚集 *** 作，也可以是针对非结构化数据的用户自定义程序逻辑。
那么Hadoop的发展道路是什么样的呢。最开始的Hadoop以Big、Hive和MapReduce三种开发接口为代表，分别适用于脚本批处理、SQL批处理以及用户自定义逻辑类型的应用。而Spark的发展更是如此，最开始的SparkRDD几乎完全没有SQL能力，还是套用了Hive发展出的Shark才能对SQL有了一部分的支持。但是，随着企业用户对Hadoop的使用越发广泛，SQL已经渐渐成为大数据平台在传统行业的主要访问方式之一。
下面我们就说一说分布式数据库，分布式数据库有着悠久的历史，从以Oracle RAC为代表的联机交易型分布式数据库，到IBM DB2 DPF统计分析性分布式数据库，分布式数据库覆盖了OLTP与OLAP几乎全部的数据应用场景。而大部分分布式数据库功能集中在结构化计算与在线增删改查上。但是，这些传统的分布式数据库以数仓及分析类OLAP系统为主，其局限性在于，其底层的关系型数据库存储结构在效率上并不能满足大量高并发的数据查询以及大数据数据加工和分析的效率要求。因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。同时，分布式数据库在访问模式上也出现了K/V、文档、宽表、图等分支，支持除了SQL查询语言之外的其他访问模式，大大丰富了传统分布式数据库单一的用途。一般来说，多模数据库的主要目的是为了满足具有高性能要求的 *** 作型需求以及目标明确的数据仓库功能，而不是类似大数据深度学习等数据挖掘场景。这就是分布式数据库的实际情况。
我们在这篇文章中给大家介绍了大数据分析以及分布式数据库的相关知识，通过这些内容相信大家已经理解了其中的具体区别了吧，如果这篇文章能够帮助到大家这就是我们最大的心愿。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）