电脑培训分享数据库的种类有哪些

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代MySQL10的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。

MySQL

第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。我接触的第一个MySQL版本是MySQL40，到后来的MySQL55更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。MySQL也普及了「可插拔」引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟56后已经成为了官方的默认引擎。大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。

另外值得一提的是MySQL56中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。另外，57(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在56版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。MySQL57MTS支持两种模式，一种是和56一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑57或者MariaDB就好了，而且56、57由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2015年获得图灵奖。后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL57以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。

从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。电脑培训发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本 *** 作;数据表的基本 *** 作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau & Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

常见的关系型数据库管理系统产品有Oracle、SQL Server、Sybase、DB2、Access等。 1Oracle

Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言，支持多种数据类型，提供面向对象存储的数据支持，具有第四代语言开发工具，支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外，它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成，也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。

2SQL Server

SQL即结构化查询语言（Structured Query Language，简称为SQL）。SQL Server最早出现在1988年，当时只能在OS/2 *** 作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000，该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种 *** 作系统之上，是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统，它可以帮助各种规模的企业管理数据。

随着用户群的不断增大，SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQL Server的数据库搜索引擎，可以在绝大多数的 *** 作系统之上运行，并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。

由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的 *** 作，而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制，以及SQL语言，所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。

3Sybase

1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase，能运行于OS/2、Unix、Windows NT等多种平台，它支持标准的关系型数据库语言SQL，使用客户机/服务器模式，采用开放体系结构，能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访 *** 作。技术先进、性能优良，是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Toolset和接口软件Sybase Client/Server Interface组成，还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。

4DB2

DB2是基于SQL的关系型数据库产品。20世纪80年代初期DB2的重点放在大型的主机平台上。到90年代初，DB2发展到中型机、小型机以及微机平台。DB2适用于各种硬件与软件平台。各种平台上的DB2有共同的应用程序接口，运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域，以金融系统的应用最为突出。

5Access

Access是在Windows *** 作系统下工作的关系型数据库管理系统。它采用了Windows程序设计理念，以Windows特有的技术设计查询、用户界面、报表等数据对象，内嵌了VBA（全称为Visual Basic Application）程序设计语言，具有集成的开发环境。Access提供图形化的查询工具和屏幕、报表生成器，用户建立复杂的报表、界面无需编程和了解SQL语言，它会自动生成SQL代码。

Access被集成到Office中，具有Office系列软件的一般特点，如菜单、工具栏等。与其他数据库管理系统软件相比，更加简单易学，一个普通的计算机用户，没有程序语言基础，仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一点是，Access的功能比较强大，足以应付一般的数据管理及处理需要，适用于中小型企业数据管理的需求。当然，在数据定义、数据安全可靠、数据有效控制等方面,它比前面几种数据库产品要逊色不少。

简述系统分析阶段主要工作任务

系统分析的主要内容包括：

数据的收集

数据的分析

系统数据流程图的确定

系统方案的确定等

系统分析阶段是整个MIS建设的关键阶段。

系统分析阶段的主要任务是什么, 简述数据库需求分析阶段的主要任务以及系统分析报告的主要内容

数据库需求分析阶段的主要任务：对现实世界要处理的对象（组织、部门、企业）等进行详细的调查，通过对原系统的了解，手机支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。

系统分析报告的主要内容：1系统概况，系统的目标、范围、背景、历史和现状；2系统的原理和技术，对原系统的改善；3系统总体结构域子系统结构说明；4系统功能说明；5数据处理概要、工程体制和设计阶段划分；6系统方案及技术、经济、功能和 *** 作上的可行性。

系统分析阶段主要使用哪些表达工具

Fourior Transformation(or say Fourior ysis)

Various transformed domain, Laplace and z for instance

表格分配图是系统分析阶段用来描述( )

我刚刚考完试，试题和你的一样，你是不是和我一个学校的啊！

MIS战略规划阶段与系统分析阶段的区别？

MIS战略规划阶段的作用

1、合理分配和利用信息资源（信息、信息技术和人员），以节约信息系统的资源。

2、通过制定规划，找出存在的问题，更正确地识别出为实现企业目标MIS系统必须完成的任务，促进信息系统的应用。

3、指导MIS系统开发，用规划作为将来考核系统开发工作的标准。

我理解MIS战略规划阶段是系统分析阶段发展的目标，MIS战略规划阶段 是“自下而上”的开发策略是从现行系统的业务状况出发，先实现一个个具体的功能，逐步地由低级到高级建立MIS。而系统分析阶段只是对电子系统的信息进行必要的分析没能和企业战略结合

在系统分析阶段，要明确系统的目的和需要，其主要环节有

A决策分析 B信息需求分析 C决策集成

在系统分析阶段怎样对现行管理系统进行分析

1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

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，Natural Language Processing)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也称为计算语言学。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。

大数据的处理

1 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

系统分析阶段为什么要进行业务流程分析

本阶段业务流程分析的目的是：形成合理、科学的业务流程。通过分析现有业务流程的基础上进行业务流程重组（BPR），产生新的更为合理的业务流程。

(1)应用科学的推理步骤，使系统中一切问题的剖析均能符合逻辑原则，顺乎事物发展规律，尽力避免其中的主观臆断性和纯经验性。

(2)借助于数学方法和计算手段，使各种方案的分析比较定量化，以具体的数量概念来显示各方案的差异。

(3)根据系统分析的结论，设计出在一定条件下达到人尽其才、物尽其用的最优系统方案。

系统分析主要步骤：

①对研究的对象和需要解决的问题进行系统的说明，目的在于确定目标和说明该问题的重点和范围；

②收集资料，在系统分析基础上，通过资料分析各种因素之间的相互关系，寻求解决问题的可行方案；

③依系统的性质和要求，建立各种数学模型；

④运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；

⑤确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。一项成功的系统分析需要对各方案进行多次反复循环与比较，方可找到最优方案。

:管理信息系统中,系统分析阶段 系统设计阶段分别主要解决什么问题

系统分析阶段：主要解决的就是管理系统中需要有那些功能，这些功能之间有何种联系，如何来实现这些功能。系统设计阶段：根据分析结果，设计管理系统中的结构图，主要解决的就是你的设计思路。。（如何实现？）

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