国内做大数据解决方案的公司有哪些

随着“大数据时代”的来临，企业越来越重视数据的作用，数据给企业带来的价值也越来越多。本文档将介绍大数据给企业带来的机遇与挑战以及企业的大数据解决方案。

第一步先搞清楚什么是大数据？他不是简单的大量数据或海量数据，而是有着4V特征的数据金矿。他给我们的企业会带来机遇与挑战。

第二步我们根据大数据的特征，分析企业大数据平台要迎接大数据的挑战，应该具备什么样的能力。

第三部分，基于大数据平台要求，我们提出一个企业大数据的技术解决方案，介绍解决方案是如何解决大数据难题。

最后我看一看大数据应用当前存在的问题，未来将会怎样发展。

什么是大数据？

从数据角度看，大数据不是简单的大和多，大数据致电一把柒叁耳零一泗贰五领，而是有着4V的特征。简单说就是体量大、样式多、速度快、价值低。

体量大：最新研究报告，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到352ZB。我们说大数据时，一般企业数据量要达到PB级才能称为大数据。

样式多：除了量大，大数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word,，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。

速度快：这里说的是数据采集的速度，随着电子商务、移动办公、穿戴设备、物联网、智能小区等等的发展，数据产生的速度已经演进到秒级。企业要求能够实时获取数据，实时进行决策。

价值低：指的是价值密度，整个数据的价值是越来越高，但是因为数据量的壮大，数据价值密度也相应降低，无价值数据要占据大部分，企业需要从海量的业务中寻找价值。

从开发人员角度看，大数据和以往的数据库技术、数据仓库技术是不同的，他代表以Hadoop、Spark为首的一系列新技术。

这类技术的显著特点是：分布式、内存计算。

分布式：简单的说，分布式就是将复杂的、费时的任务拆分为多个细小的任务，并行处理。这里的任务就包含了数据采集、数据存储、数据处理。

内存计算：实质上就是CPU直接从内存而非硬盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。内存计算非常适合处理海量的数据，以及需要实时获得结果的数据。比如可以将一个企业近十年几乎所有的财务、营销、市场等各方面的数据一次性地保存在内存里，并在此基础上进行数据的分析。

数据挖掘：大数据的核心实际上还应该包括数据挖掘技术，这是一个和统计学联系紧密的技术，粗略的划分为分类、聚类、预测、关联四大类，可从大量的、不完全的、模糊的数据中利用数学方法，提取出潜在的规律或知识。

大数据平台要求

大数据的能力分为数据采集、数据存储、数据计算或处理、数据挖掘、数据展现五个方面。

数据采集：需要对于海量数据、实时数据的采集能力，这是数据利用的第一步。

数据存储：对应大数据特点，需要大容量、高容错、高效率的存储能力，这是数据利用的基础。

数据计算：需要强大、廉价、快速的数据处理货计算能力，强大对应大数据的量大、类型多，廉价对应大数据的价值密度低，快速对应大数据的速度快，这是大数据能够发展的关键。

数据挖掘：要能够全角度、多方位的立体分析挖掘数据价值，应用好数据挖掘才能将数据转化为价值，这是数据利用的核心。

数据展现：多途径、直观、丰富的数据展现形式是数据的外在形象，这是数据应用的亮点，是能够得到用户认可的窗口。

以上是对于大数据平台需要解决的问题，必须具备的能力，数据提出的要求。

技术解决方案

企业大数据解决方案从数据处理流程上分为数据采集层、数据存储层、数据计算层、数据挖掘层、数据展现层，每一层解决大数据所需的关键难题。其中标黄的部分是传统数据处理技术。

数据采集层：

数据采集技术分为实时采集和定时采集，实时采集采用Oracle GoldenGate等工具，实时增量采集数据，保证数据的及时性；定时采集采用SAP Data Services等工具相结合的方式，定时抽取数据，主要用于大批量、非实时性数据。加入kettle、sqoop等分布式ETL工具，丰富多样化数据抽取服务，同时加入整合实时数据的kafka服务，处理大量实时数据。

数据存储层：

数据存储区在传统oracle的基础上，加入分布式文件系统、分布式列式数据库、内存文件系统、内存数据库、全文搜索等模块。其中，分布式文件系统ceph由于拥有数据分布均衡，并行化度高等特性，所以用于存储非结构化数据；分布式文件系统Hdfs由于拥有极佳的扩展性和兼容性，用于存储其他结构化数据；列式存储数据库hbase主要用于存储特定需求的海量数据，以供运算查询等服务。

数据计算层：

计算层采用标准SQL查询、全文搜索、交互分析Spark、实时数据处理Streaming、离线批处理、图计算Graph X等技术，对结构化数据、非结构化数据、实时数据、大批量数据进行数据计算处理。

核心计算方式spark内存计算引擎的优势：

轻量级快速处理。

易于使用，Spark支持多语言。

支持复杂查询。

实时的流处理。

可以与Hadoop和已存Hadoop数据整合。

可以与Hive整合

数据挖掘层：采用Spark_Mllib、R、Mhout等分析工具，依据模型分析引擎创建模型、算法库。由模型算法库对模型进行训练，生成模型实例，最后依据模型实例进行实时决策及离线决策。

数据展现层：提供门户展现、数据图表、电子邮件、办公软件等多种数据分析方式，在展现途径上可支持大屏幕、电脑桌面、移动终端等。

结束语

随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：

第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。

任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都滞后于大数据的发展速度。未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将限制大数据的商业应用。

第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。

大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。

第三、大数据结论的解读和应用。

大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢

而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

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。

国外BI：SAS BI、IBM的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power-BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等等；

国内BI：海致BDP、smartbi、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等。

国内BI比较熟悉的有这3款

1、BDP商业数据平台

1）这两年很热，行业都比较赞赏。BDP旨在帮助企业快速完成多数据整合，建立统一数据口径，支持自助式数据准备（ETL），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察。BDP可以灵活接入与同步多种数据源，包括各类数据库连接、OpenAPI以及各种SaaS平台API，满足企业多种多样的业务场景、亿行数据秒反应，快速实现数据清洗、整合、加载，通过拖拽即可可视化分析，支持近数据地图、漏斗图、旭日图、饼图、柱状图、折线图、词云、雷达等30种图表类型，让数据更加直观、美观。

2）BDP商业数据平台为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据，并可在APP实时查看和分享，全面激活企业内部数据，用数据驱动业绩，适应快速变化的市场。目前他们服务的客户也很多，涵盖互联网、零售快消、物流、O2O、教育SEM等多个行业。

3）跟他们公司的人接触过，服务态度很好，也很专业，价格不贵。

2、FineBI

1）FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展还行。通过傻瓜式 *** 作，用户只需在Dashboard中简单拖拽 *** 作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等 *** 作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。

2）数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。

3、永洪

1）永洪利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪的技术主要分为大数据和可视化两点。在大数据方面，通过列存储、分布式计算、内存计算、分布式通讯等技术，永洪自主研发了高性能的大数据计算引擎，作为分析用的数据集市，可实现百亿级数据在秒级时间内完成计算。

2）在可视化方面，永洪将复杂的多维分析功能隐藏在背后，在前端通过点击和拖拽的简单可视化 *** 作实现各种复杂的分析过程。

3）需要一定的技术门槛，交互比较复杂点

国内大数据主力阵营：

1、阿里巴巴

阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

2、华为华为云服务

整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。

3、百度

百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

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透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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。

致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。

2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM25污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。

3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

扩展资料：

大数据发展的一些趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

参考资料来源：百度百科-大数据

参考资料来源：上海市大数据股份有限公司官网-公司简介

参考资料来源：辉略(上海)大数据科技有限公司-关于我们

一、DM

软件名称：达梦数据库（DM）。

开发商：武汉华工达梦数据库有限公司。

软件描述：

达梦数据库具有如下技术特色：支持多个平台之间的互联互访、高效的并发控制机制、有效的查询优化策略、灵活的系统配置、支持各种故障恢复并提供多种备份和还原方式。

具有高可靠性、支持多种多媒体数据类型、提供全文检索功能、各种管理工具简单易用、各种客户端编程接口都符合国际通用标准、用户文档齐全。

二、OpenBASE

软件名称：OpenBASE。

开发商：东软集团有限公司。

软件描述：

主要包括OpenBASE多媒体数据库管理系统、OpenBASEWeb应用服务器、OpenBASEMini嵌入式数据库管理系统、OpenBASESecure安全数据库系统等产品。

所有的这些产品涵盖了企业应用、Internet/Intranet、移动计算等不同的应用领域，具有不同的应用模式。

形成了OpenBASE面向各种应用的全面的解决方案。多媒体数据库管理系统OpenBASE是OpenBASE产品系列的核心和基础，其它的产品都是在其基础上，根据各自应用领域的不同特点发展、演变而成的。

三、OSCAR

软件名称：神舟OSCAR数据库系统。

开发商：北京神舟航天软件技术有限公司。

软件描述：

神舟OSCAR数据库系统基于Client/Server架构实现，服务器具有通常数据库管理系统的一切常见功能，此外还包括一些有助于提高系统对工程数据支持的特别功能，而客户端则在提供了各种通用的应用开发接口的基础上，还具有丰富的连接、 *** 作和配置服务器端的能力。

提供与Oracle、SQLServer、DB2等主要大型商用数据库管理系统以及TXT、ODBC等标准格式之间的数据迁移工具。

四、KingbaseES

软件名称：金仓数据库管理系统KingbaseES。

开发商：北京人大金仓信息技术有限公司。

软件描述：

交互式工具ISQL；图形化的数据转换工具；多种方式的数据备份与恢复；提供作业调度工具；方便的用户管理；支持事务处理；支持各种数据类型；提供各种 *** 作函数；提供完整性约束；支持视图；支持存储过程/函数；支持触发器。

五、iBASE

软件名称：iBASE。

开发商：北京国信贝斯软件有限公司。

软件描述：

包括五个部分：iBASEReliaxServer全文检索服务器。

iBASEWeb网上资源管理与发布系统。

iBASEIndexSystem文文件管理与发布系统。

iBASEWebrobot网络资源采编发系统。

iBASEDMC数据库管理中心。

扩展资料：

国产最新商业数据库系统：

一、阿里的数据库系统

软件名称：OceanBase&PolarDB

官方称为“完全自主研发的金融级分布式关系数据库”。下面是其官网的介绍：OceanBase对传统的关系数据库进行了开创性的革新。

在普通硬件上实现金融级高可用，在金融行业首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准，同时具备在线水平扩展能力，创造了4200万次/秒处理峰值的纪录（注：当时TPS官宣为256w）。

现在OceanBase的版本已经2x了，OceanBaseTPC-C的评测刷遍了朋友圈，TPS达到了100w(6088wtpmc)，榜单第一。

二、腾讯的数据库系统

软件名称：TDSQL

其官网简介：分布式数据库（TencentDistributedSQL，TDSQL）是腾讯打造的一款分布式数据库产品，具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性。

同时提供智能DBA、自动化运营、监控告警等配套设施，为用户提供完整的分布式数据库解决方案。

目前TDSQL已经为超过500的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网、政务等领域。TDSQL亦凭借其高质量的产品及服务，获得了多项国际和国家认证，得到了客户及行业的一致认可。

三、华为的数据库系统

软件名称：GaussDB

全球首款AI-Native数据库，内部有100、200、300多个版本，应该是基于PostgreSQL开发的。在国内，可能除了阿里，就到华为的团队了（高斯实验室）。和不少高校建立了合作。

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