1. 开源的数据库有哪些
四大开源数据库是哪些
开源世界中的那几个免费数据库
发布时间：2011-11-22 09:34:30 来源：CSDN 评论：0 点击：1476 次 【字号：大 中 小】
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开源数据库MysqlMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源...
开源数据库MySQL
MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。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。
盘点：开源社区那些免费的数据库软件
MySQL为多种编程语言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的，使用了多种编译器进行测试，所以，MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库，自然能够支持几乎所有的操作系统，从Unix、Linux到Windows，具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种操作系统。最重要的是，它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
与此同时，MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。
首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。
其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显着的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。
第三是Percona Server，它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。
非关系型数据库NoSQL
从NoSQL的字面上理解，NoSQL就是Not Only SQL，被业界认为是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
盘点：开源社区那些免费的数据库软件
当然，NoSQL也是随着互联网Web2.0网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特......>>
该选择哪个开源数据库
如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库呢？
在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。
MySQL
MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。
MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。
MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与munity。其中有一些是免费下载的，另外一些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。
现在，基于最初的MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael "Monty" Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。
PostgreSQL
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。
PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声明即可。
可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和......>>
该选择哪个开源数据库？哪一个更好
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。Microsoft Access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃，表现为英文“Service Unavailable”。
MS SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Microsoft Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。Microsoft SQL Server还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。
MySql短小精悍，像access一样的文件型数据库，但比access强百倍，是真正多用户多任务的数据库系统，从Linux上移植过来的，安全性非常好，不过大部分操作是在dos下进行，虽然也有第三方开发的图形界面但并不好用。MySQL是跨多平台的数据库管理软件，可运行于LINUX、NT、UNIX等系统，可支持命令和图形化管理，对于一般的数据库足以应付了，占用系统资源较少，速度较快，而且是开源的。
Oracle各方面都比较成熟,但对硬件要求高，用于数据完整性、安全性要求较高的场合，能在所有主流平台上运行，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。平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展服务器的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案，获得最高认证级别的iso标准认证，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，较复杂，同时提供gui和命令行，在windows和unix下操作相同，如果windows不能满足需要,用户可以把数据库移到unix中。其操作和设置比较复杂，适用于有一定操作经验的用户。
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%。
总之，各个主流数据库各有优势与侧重，对于初学者而言，建议从MS SQL Server 着手学习，众所周知，微软的东西么，简单易懂。
该选择哪个开源数据库
如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免
费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库
呢？
在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行
的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。
MySQL
MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括
Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如
WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用
快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了
ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的
核心存储引擎与第三方引擎。
MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。
MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL
AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版
本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与munity。其中有一些是免费下载的，另外一
些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。
现在，基于最初的
MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael
"Monty"
Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的
MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。
PostgreSQL
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。
PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个
不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一......>>
现在的开源图形数据库有哪些
首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。
其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显着的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。
第三是Percona Server，它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。
什么是开源数据库
开源意思是开放源代码，没有加密
开源数据库，说明这个数据库没有加密的，代码就是开放的
数据库作用都是用于动态语言开发的网站
有哪些开源的 POI 数据库
这个多了去了 ,apache 绝对是 开源里面的领头羊 for example: 分类 项目名 说明开发语言 服务器 （共20） Apache HTTP Server全球第一HTTP服务器C/C++ TomcatJava的Web服务器Java James邮件服务器Java SpamAssassin反垃圾邮件C/C++ PerlApache的...
介绍几个比较好的面向对象数据库，最好是开源的。
db4o
Java连接多个数据库有什么开源实现吗
1. 如果是 MySQL 中的多个数据据实例的话，操作数据库时，使用 schema.table 就可以了
2. 如果是 MySQL 数据库和其他数据库同时使用的话，需要在 Spring 中配置多个 datasource，(ITJOB）
该选择哪个开源数据库？哪一个更好
1.MySQL 5
作为当今最流行的开放源码数据库之一，MySQL数据库为用户提供了一个相对简单的 解决方案，适用于广泛的应用程序部署，能够降低用户的TCO。MySQL是一个多线程、结构化查询语言(SQL)数据库服务器。MySQL的执行性能高， 运行速度快，容易使用。
MySQL包括以下几个关键优势：
◆ 可靠的性能和服务MySQL向公众提供所有数据库服务器软件的早期版本，都是利用开放源码进行为期几个月的测试之后才发布作为生产之用。
◆ 易于使用和部署MySQL的结构体系易于定制，运行速度快，其独特的多存储引擎结构为企业客户提供了灵活性， 为数据库管理系统带来紧致性和稳定性，易于部署。
◆ 自由获得源码可以随时访问MySQL源代码，其策略确保了自由性，避免锁定某家公司或平台。
◆ 跨平台支持MySQL可用于20多种不同平台，包括主要的Linux系统、Mac OS X、Unix和Windows
◆ 可信赖的开发力量MySQL拥有大量的用户基础，也拥有高素质、有经验的开发团队。
◆ 满足企业需求MySQL结构体系简单易用，运行速度极快，能够处理企业数据库绝大多数的应用需求。
2008年12月8日,Sun Microsystems公司宣布，正式对外提供MySQL 5.1软件 —— 这是全球最受欢迎的开源数据库MySQL的一个极其重要的新版本。MySQL 5.1 GA版现通过以下三种模式提供，以满足不同用户的各种特殊需求：
◆MySQL munity Server —— Sun的MySQL 数据库的免费开源版。这一GPL许可的全功能软件的目标用户是个人技术用户，他不需要商业支持或是享有优惠的机上服务。
◆MySQL Enterprise Server —— 它作为MySQL Enterprise订购的一部分来提供，它最可靠、最安全，提供的是MySQL数据库的最新版本，其目标用户是有法人的IT用户。该模式的订户每月可收 到快速软件升级服务，每个季度可收到带有最新补丁程序的“服务包” —— 还能访问仅供预览的监测工具，享受全天候7*24的生产技术支持。
◆MySQL Embedded Server —— 这是MySQL软件的商业许可模式，让ISV和OEM将一个高速的、占用空间很小的数据库嵌入或打包到他们自己的产品中，而不需要免费的GPL许可。
2. PostgreSQL
PostgreSQL是一个功能齐全、开放源码的对象一关系性数据库管理系统 (ORDBMS)。目前，PostgreSQL的稳定版本为8.4版，具有丰富的特性和商业级数据库管理系统的特质。这是一次向高质量大型数据库管理系统 方向的飞跃。PostgreSQL是很富特色的开源数据库管理系统，其特性覆盖SQL-2/SQL-92和SQL-3/SQL-99。
◆ 丰富的数据类型PostgreSQL包括了丰富的数据类型支持，其中有些数据类型连商业数据库都不具备，比如IP类型和几何类型等。
◆ 功能全面PostgreSQL是全功能的开源软件数据库，全面支持事务、子查询、多版本并行控制系统和数据完整性检查等特性。
◆ 活跃的开发队伍PostgreSQL拥有一支活跃的开发队伍，在他们的努力下，PostgreSQL的质量日益提高，增强了人们使用PostgreSQL 的信心。
◆ 丰富的接口PostgreSQL支持几乎所有类型的数据库客户端接口。
◆ 支持多种平台PostgreSQL是目前支持平台最多的数据库管理系统之一，所支持的平台多达十几种，包括不同的系统和不同的硬件体系。
◆ 满足商用需求......>>
2. 开源内存数据库有哪些
问题一：内存数据库主流的有哪些，并给出各自特点！ 这里介绍一些大型的市场占有率比较高的内存数据库，也是业界响当当的―SAP HANA、Oracle Exalytics、Orale TimesTen、IBM SolidDB，可以说他们之间没有说是哪个最好，主要还是看使用的场景和具体的需求，各自特点如下：
SAP HANA（High-Performance Analytic Appliance）是 SAP 公司于 2011 年推出的基于 内存计算技术，面向企业分析性应用的产品。左图 的系统架构示意图中可以看出， HANA 产品主要包括内存计算引擎和 HANA 建模工具两部分。它支持从 SAP 商务套件中 同步更新业务数据，或者从 SAP BW（SAP 商务智能产品）和其他第三方数据源中批量导 入数据，在 HANA 中进行运算后，提供给 SAP BI 客户端或者其他第三方展现工具进行分 析和展现。
Oracle Exalytics 内存分析一体机是面向分析的集成设计系统，可以无限制提供最佳可 视化分析和更智能的分析应用程序。 如图 所示， Oracle Exalytics 内存分析一体机的产品架构包括 3 个部分： 内容分析 硬件、内存分析软件和经过优化的 Oracle 商务智能基础套件（Oracle BI Foundation）。内存分析硬件部分是一台为基于内存计算的商务智能而特别优化的服务器，具有提供 强劲计算能力的 40 核中央处理器，高达 1TB 的内存以及快速的网络. 内存分析软件部分的核心是 Oracle TimesTen 内存数据库。它是为 Exalytics 平台而特 别优化的内存分析数据库，包括了很多 Oracle Exalytics 平台特有的功能。Oracle 商务智能基础套件部分受益于 Oracle Exalytics 内存分析一体机的大容量内存、 处理器、并发处理能力、存储、网络、操作系统、内核和系统配置等，可以提供明显优于传统软件的查询响应性、用户可用性和 TCO。
Oracle 内存数据库TimesTen 是一个基于内存计算的关系数据库， 提供了响应时间极 短且吞吐量极高的应用程序，可满足各行业应用程序的需求。 TimesTen 是一个可嵌入到应用程序中的数据库， 通过消除进程间通信和网络 开销，进一步提高数据库操作的性能。Oracle 内 存 数 据 库 TimesTen 使 用 行 级 锁 定 和 提 交 后 读 取 (mitted-read) 隔离，通过事务日志记录与数据库检查点相结合实现了基于磁盘的持久 性和可恢复性。TimesTen 通常与多用户和多线程应用程序一起部署，应用程序直接通过 JDBC、 ODBC、 Oracle 调用接口、 Pro*C/C++ 和Oracle PL/SQL 编程接口， 使用标准SQL 访问TimesTen 数据库。若运行在不同服务器上的多个应用程序共享一个数据库时，则使 用常规的客户端/服务器访问方式。
IBM solidDB 是一个内存数据库，专为获取极高的速度和可用性而进行优化。如图 所示，IBM solidDB 既可以单独部署作为独立的数据库支持应用程序，也可 以部署为其他关系型数据库的加速缓存以提高应用程序性能。solidDB Universal Cache 功能将这些数据库中存储的性能关键型数据 缓存到solidDB Universal Cache 中，加快领先关系数据库的速度。solidDB Universal Cache 功能使用检查点和事务日志将数据持久保存在 磁盘上......>>
问题二：开源的内存数据库都有哪些 1.最简单的方法：
public static String reverse1(String str)
{
return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{
char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ; 注意这是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}
问题三：开源内存数据库有几种啊？ 常见的有FastDB、SQLite、Berkeley DB、GigaBASE，H2等
问题四：几种常用的开源内存数据库性能比较 本人理解：orcal速度快但是维护不方便吗，费钱。mysql速度可以，维护方便，交orcal来说易上手。db2：大
问题五：开源的内存数据库有哪些支持SQL基准 选择数据库实例―右键属性―选择【内存】选择页―修改内存―确定
问题六：C/C++开发的开源的分布式内存数据库有哪些 1.最简单的方法：
public static String reverse1(String str)
{
return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{
char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ; 注意这是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}
问题七：哪位达人用过关系型的内存数据库而且是开源的 关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 客户端应用程序(Client) 数据库服务器(Server) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来向Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。
问题八：C/C++开发的开源的分布式内存数据库有哪些 1.最简单的方法：public static String reverse1(String str){ return new StringBuffer(str).reverse().toString();}2.最常用的方法：public static String reverse3(String s) { char[] array = s.toCharArray(); String reverse = ; 注意这是空串，不是null for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) reverse += array[i]; return reverse; } 3.常用方法的变形： public static String reverse2(String s){ int length = s.length(); String reverse = ; 注意这是空串，不是null for (int i = 0; i 问题九：要求实时数据需要存储到内存库 有开源内存数据库吗 朋友您好，很高兴为您解答问题
请把问题补充完整
大家才能给你提供完善的建议
相信您在知道这个平台
一定会有满意的收获
真诚希望能够帮助您，如果满意请采纳，祝您好运常伴。
问题十：什么情况下用内存数据库 相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘 *** 问能够极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。内存数据库的最大特点是其主拷贝或工作版本 常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。显然，它要求较大的内存量，但并非任何时刻整个数据库都存放在内存，即内存数据库系统还是要处理I/O。
内存数据库是以牺牲内存资源为代价换取数据处理实时性的，内存数据库和磁盘数据库都是当今信息社会里每个企业所必须的关系型数据库产品，磁盘数据库解决的是大容量存储和数据分析问题，而内存数据库解决的是实时处理和高并发问题。两者的存在是相辅相成的，内存数据库的事务实时处理性能要远强于磁盘数据库。但是相对的，他的数据安全方面还没有达到磁盘数据库比肩的地步。
内存数据库将物理内存作为数据的第一存储介质，而将磁盘作为备份。随着电信业务的发展，系统对实时性的要求和对业务灵活修改的要求非常高，在此种情况下对于内存数据库的需求也越来越高。磁盘数据库的做法是将数据存入内存中进行处理，这种方式的可管理性及数据安全可靠性都没有保障。而内存数据库正是针对这一弱点进行了改进。
实际上，内存数据库并不是一项时髦技术，其出现于上世纪60年代末，但由于市场的需求原因在90年代后期才开始发展。作为新一代数据库，Altibase产品已经走向混合型数据库，其版本Altibase 4.0已经有一套自带的磁盘数据库，用户一旦购买了Altibase的内存数据库，就无须再购买磁盘数据库。它把热数据（经常被使用的、访问比较高的、经常要运算的数据）放在内存数据库里，而把历史性数据放在磁盘数据库里，可为用户进一步减少投资。
对于内存数据库而言，可以将同样数据库的部分内容存放于磁盘上，而另一部分存放于内存中。用户可以选择将数据存储在内存表中以提供即时的数据访问。若访问时间不紧急或数据存于内存中所占空间过大时，用户可将这些数据存入磁盘表中。
比如，在手机用户开始拔打电话时，如果应用基于内存数据库技术的混合数据管理引擎，就通过内存表检索其服务选项并立即验证用户身份，而将通话清单和计费清单归档到磁盘表中。从而，达到了速度与资源使用的平衡。
内存数据库的技术，一个很重要的特点，是可以对内存中的数据实现全事务处理，这是仅仅把数据以数组等形式放在内存中完全不同的。并且，内存数据库是与应用无关的，显然这种体系结构具有其合理性。内存引擎可以实现查询与存档功能使用的是完全相同的数据库，同时内存表与磁盘表也使用的是完全相同的存取方法。存储的选择，对于应用开发者而言是完全透明的。
对于内存数据库而言，实现了数据在内存中的管理，而不仅仅是作为数据库的缓存。不像其它将磁盘数据块缓存到主存中的数据库，内存数据库的内存引擎使用了为随机访问内存而特别设计的数据结构和算法，这种设计使其避免了因使用排序命令而经常破坏缓存数据库性能的问题。通过内存数据库，减少了磁盘I/O，能够达到了以磁盘I/O 为主的传统数据库无法与其相比拟的处理速度。
因此，内存数据库技术的应用，可以大大提高数据库的速度，这对于需要高速反应的数据库应用，如电信、金融等提供了有力支撑。
由于把大多数数据都放在内存中进行操作，使得内存数据库有着比磁盘数据库高得多的性能表现，这一......>>
3. 2019数据架构选型必读：1月数据库产品技术解析
本期目录
DB-Engines数据库排行榜
新闻快讯
一、RDBMS家族
二、NoSQL家族
三、NewSQL家族
四、时间序列
五、大数据生态圈
六、国产数据库概览
七、云数据库
八、推出dbaplus Newsletter的想法
九、感谢名单
为方便阅读、重点呈现，本期Newsletter（2019年1月）将对各个板块的内容进行精简。需要阅读全文的同学可点击文末 【阅读原文】 或登录https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA
DB-Engines数据库排行榜
以下取自2019年1月的数据，具体信息可以参考http://db-engines.com/en/ranking/，数据仅供参考。
DB-Engines排名的数据依据5个不同的因素：
新闻快讯
1、2018年9月24日，微软公布了SQL Server2019预览版，SQL Server 2019将结合Spark创建统一数据平台。
2、2018年10月5日，ElasticSearch在美国纽约证券交易所上市。
3、亚马逊放弃甲骨文数据库软件，导致最大仓库之一在黄金时段宕机。受此消息影响，亚马逊盘前股价小幅跳水，跌超2%。
4、2018年10月31日，Percona发布了Percona Server 8.0 RC版本，发布对MongoDB 4.0的支持，发布对XtraBackup测试第二个版本。
5、2018年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。
今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。其中阿里云和巨杉数据库已经连续两年入选。
6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E轮8000万美元融资。11月15日，Neo4j宣布企业版彻底闭源：
7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033亿美元（9000万欧元）的价格收购了Apache Flink商业公司DataArtisans。
8、2019年1月11日早间消息，亚马逊宣布推出云数据库软件，亚马逊和MongoDB将会直接竞争。
RDBMS家族
Oracle 发布18.3版本
2018年7月，Oracle Database 18.3通用版开始提供下载。我们可以将Oracle Database 18c视为采用之前发布模式的Oracle Database 12c第2版的第一个补丁集。未来，客户将不再需要等待多年才能用上最新版Oracle数据库，而是每年都可以期待新数据库特性和增强。Database 19c将于2019年Q1率先在Oracle cloud上发布云版本。
Oracle Database 18c及19c部分关键功能：
1、性能
2、多租户，大量功能增强及改进，大幅节省成本和提高敏捷性
3、高可用
4、数据仓库和大数据
MySQL发布8.0.13版本
1、账户管理
经过配置，修改密码时，必须带上原密码。在之前的版本，用户登录之后，就可以修改自己的密码。这种方式存在一定安全风险。比如用户登录上数据库后，中途离开一段时间，那么非法用户可能会修改密码。由参数password_require_current控制。
2、配置
Innodb表必须有主键。在用户没有指定主键时，系统会生成一个默认的主键。但是在主从复制的场景下，默认的主键，会对丛库应用速度带来致命的影响。如果设置sql_require_primary_key，那么数据库会强制用户在创建表、修改表时，加上主键。
3、字段默认值
BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON字段可以指定默认值了。
4、优化器
1）Skip Scan
非前缀索引也可以用了。
之前的版本，任何没有带上f1字段的查询，都没法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的字段，让这个查询使用到索引。其实现原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查询结果合并。
2）函数索引
之前版本只能基于某个列或者多个列加索引，但是不允许在上面做计算，如今这个限制消除了。
5、SQL语法
GROUP BY ASC和GROUP BY DESC语法已经被废弃，要想达到类似的效果，请使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。
6、功能变化
1）设置用户变量，请使用SET语句
如下类型语句将要被废弃SELECT @var, @var:=@var+1。
2）新增innodb_fsync_threshold
该变量是控制文件刷新到磁盘的速率，防止磁盘在短时间内饱和。
3）新增会话级临时表空间
在以往的版本中，当执行SQL时，产生的临时表都在全局表空间ibtmp1中，及时执行结束，临时表被释放，空间不会被回收。新版本中，会为session从临时表空间池中分配一个临时表空间，当连接断开时，临时表空间的磁盘空间被回收。
4）在线切换Group Replication的状态
5）新增了group_replication_member_expel_timeout
之前，如果某个节点被怀疑有问题，在5秒检测期结束之后，那么就直接被驱逐出这个集群。即使该节点恢复正常时，也不会再被加入集群。那么，瞬时的故障，会把某些节点驱逐出集群。
group_replication_member_expel_timeout让管理员能更好的依据自身的场景，做出最合适的配置（建议配置时间小于一个小时）。
MariaDB 10.3版本功能展示
1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT
1）update连表更新，limit语句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;
MySQL 8.0直接报错
MariaDB 10.3更新成功
2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;
MySQL 8.0直接报错
MariaDB 10.3更新成功
参考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911
2、MariaDB10.3增补AliSQL补丁——安全执行Online DDL
Online DDL从名字上看很容易误导新手，以为不论什么情况，修改表结构都不会锁表，理想很丰满，现实很骨感，注意这个坑！
有以下两种情况执行DDL操作会锁表的，Waiting for table metadata lock（元数据表锁）：
针对第二种情况，MariaDB10.3增补AliSQL补丁-DDL FAST FAIL，让其DDL操作快速失败。
例：
如果线上有某个慢SQL对该表进行操作，可以使用WAIT n（以秒为单位设置等待）或NOWAIT在语句中显式设置锁等待超时，在这种情况下，如果无法获取锁，语句将立即失败。 WAIT 0相当于NOWAIT。
参考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388
3、MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录
窗口函数在MariaDB10.2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。
参考：
https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/
Percona Server发布8.0 GA版本
2018年12月21日，Percona发布了Percona Server 8.0 GA版本。
在支持MySQL8.0社区的基础版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中带来了许多新功能：
1、安全性和合规性
2、性能和可扩展性
3、可观察性和可用性
Percona Server for MySQL 8.0中将要被废用功能：
Percona Server for MySQL 8.0中删除的功能：
RocksDB发布V5.17.2版本
2018年10月24日，RocksDB发布V5.17.2版本。
RocksDB是Facebook在LevelDB基础上用C++写的高效内嵌式K/V存储引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底层的存储都是基于RocksDB来构建。
PostgreSQL发布11版本
2018年10月18日，PostgreSQL 11发布。
1、PostgreSQL 11的重大增强
2、PostgreSQL 插件动态
1）分布式插件citus发布 8.1
citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前国内苏宁、铁总、探探有较大量使用案例。
https://github.com/citusdata/citus
2）地理信息插件postgis发布2.5.1
PostGIS是专业的时空数据库插件，在测绘、航天、气象、地震、国土资源、地图等时空专业领域应用广泛。同时在互联网行业也得到了对GIS有性能、功能深度要求的客户青睐，比如共享出行、外卖等客户。
http://postgis.net/
3）时序插件timescale发布1.1.1
timescale是PostgreSQL的一款时序数据库插件，在IoT行业中有非常好的应用。github star数目前有5000多，是一个非常火爆的插件。
https://github.com/timescale/timescaledb
4）流计算插件 pipelinedb 正式插件化
Pipelinedb是PostgreSQL的一款流计算插件，使用这个创建可以对高速写入的数据进行实时根据定义的聚合规则进行聚合（支持概率计算），实时根据定义的规则触发事件（支持事件处理函数的自定义）。可用于IoT，监控，FEED实时计算等场景。
https://github.com/pipelinedb/pipelinedb
3、PostgreSQL衍生开源产品动态
1）agensgraph发布 2.0.0版本
agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的专业图数据库，适合图式关系的管理。
https://github.com/bitnine-oss/agensgraph
2）gpdb发布5.15
gpdb是兼容PostgreSQL的mpp数据库，适合OLAP场景。近两年，gpdb一直在追赶PostgreSQL的社区版本，预计很快会追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也会得到显着提升。
https://github.com/greenplum-db/gpdb
3）antdb发布3.2
antdb是以Postgres-XC为基础开发的一款PostgreSQL sharding数据库，亚信主导开发，开源，目前主要服务于亚信自有客户。
https://github.com/ADBSQL/AntDB
4）迁移工具MTK发布52版本
MTK是EDB提供的可以将Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase数据库迁移到PostgreSQL, PPAS的产品，迁移速度可以达到100万行/s以上。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md
DB2发布 11.1.4.4版本
DB2最新发布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下几方面的改动及增强：
1、性能
2、高可用
3、管理视图
4、应用开发方面
5、联邦功能
6、pureScale
NoSQL家族
Redis发布5.0.3版本
MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch
2018年11月21日，MongoDB升级更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力开发人员提升工作效率。
MongoDB 公司日前发布了多项新产品功能，旨在更好地帮助开发人员在世界各地管理数据。通过利用存储在移动设备和后台数据库的数据之间的实时、自动的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力开发人员构建更快捷、反应更迅速的应用程序。此前，这只能通过在移动应用内部安装一个可供选择或限定功能的数据库来实现。
MongoDB Mobile在为客户提供随处运行的自由度方面更进了一步。用户在iOS和安卓终端设备上可拥有MongoDB所有功能，将网络边界扩展到其物联网资产范畴。应用系统还可以使用MongoDB Stitch的软件开发包访问移动客户端或后台数据，帮助开发人员通过他们希望的任意方式查询移动终端数据和物联网数据，包括本地读写、本地JSON存储、索引和聚合。通过Stitch移动同步功能(现可提供beta版)，用户可以自动对保存在本地的数据以及后台数据库的数据进行同步。
本期新秀：Cassandra发布3.11.3版本
2018年8月11日，Cassandra发布正式版3.11.3。
Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。
Cassandra的系统架构与Amazon DynamoDB类似，是基于一致性哈希的完全P2P架构，每行数据通过哈希来决定应该存在哪个或哪些节点中。集群没有master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了整个系统的单点问题导致的不稳定性，集群间的状态同步通过Gossip协议来进行P2P的通信。
3.11.3版本的一些bug fix和改进：
NewSQL家族
TiDB 发布2.1.2版本
2018 年 12 月 22 日，TiDB 发布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相应发布 2.1.2 版本。该版本在 2.1.1 版的基础上，对系统兼容性、稳定性做出了改进。
TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品。除了底层的 RocksDB 存储引擎之外，分布式SQL层、分布式KV存储引擎（TiKV）完全自主设计和研发。
TiDB 完全开源，兼容MySQL协议和语法，可以简单理解为一个可以无限水平扩展的MySQL，并且提供分布式事务、跨节点 JOIN、吞吐和存储容量水平扩展、故障自恢复、高可用等优异的特性；对业务没有任何侵入性，简化开发，利于维护和平滑迁移。
TiDB：
PD：
TiKV：
Tools：
1）TiDB-Lightning
2）TiDB-Binlog
EsgynDB发布R2.5版本
2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式发布。
作为企业级产品，EsgynDB 2.5向前迈进了一大步，它拥有以下功能和改进：
CockroachDB发布2.1版本
2018年10月30日，CockroachDB正式发布2.1版本，其新增特性如下：
新增企业级特性：
新增SQL特性：
新增内核特性：
Admin UI增强：
时间序列
本期新秀：TimescaleDB发布1.0版本
10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示该版本已可用于生产环境，支持完整SQL和扩展。
TimescaleDB是基于PostgreSQL数据库开发的一款时序数据库，以插件化的形式打包提供，随着PostgreSQL的版本升级而升级，不会因为另立分支带来麻烦。
TimescaleDB架构：
数据自动按时间和空间分片(chunk)
更新亮点：
https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0
大数据生态圈
Hadoop发布2.9.2版本
2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上发布了新的2.9.2版本，该版本进行了204个大大小小的变更，主要变更如下：
Greenplum 发布5.15版本
Greenplum最新的5.15版本中发布了流式数据加载工具。
该版本中的Greenplum Streem Server组件已经集成了Kafka流式加载功能，并通过了Confluent官方的集成认证，其支持的主要功能如下：
国产数据库概览
K-DB发布数据库一体机版
2018年11月7日，K-DB发布了数据库一体机版。该版本更新情况如下：
OceanBase迁移服务发布1.0版本
1月4日，OceanBase 正式发布OMS迁移服务1.0版本。
以下内容包含 OceanBase 迁移服务的重要特性和功能：
SequoiaDB发布3.0.1新版本
1、架构
1）完整计算存储分离架构，兼容MySQL协议、语法
计算存储分离体系以松耦合的方式将计算与存储层分别部署，通过标准接口或插件对各个模块和组件进行无缝替换，在计算层与存储层均可实现自由的弹性伸缩。
SequoiaDB巨杉数据库“计算-存储分离”架构详细示意
用户可以根据自身业务特征选择面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向统计分析的执行引擎（例如SparkSQL）。众所周知，使用不同的SQL优化与执行方式，数据库的访问性能可能会存在上千上万倍的差距。计算存储分离的核心思想便是在数据存储层面进行一体化存储，在计算层面则利用每种执行引擎的特点针对不同业务场景进行选择和优化，用户可以在存储层进行逻辑与物理的隔离，将面向高频交易的前端业务与面向高吞吐量的统计分析使用不同的硬件进行存储，确保在多类型数据访问时互不干扰，以真正达到生产环境可用的多租户与HTAP能力。
2、其他更新信息
1）接口变更：
2）主要特性：
云数据库
本期新秀：腾讯发布数据库CynosDB，开启公测
1、News
1）腾讯云数据库MySQL2018年重大更新：
2）腾讯云数据库MongoDB2018年重大更新：
3）腾讯云数据库Redis/CKV+2018年重大更新：
4）腾讯云数据库CTSDB2018年重大更新：
2、Redis 4.0集群版商业化上线
2018年10月，腾讯云数据库Redis 4.0集群版完成邀测、公测、商业化三个迭代，在广州、上海、北京正式全量商业化上线。
产品特性：
使用场景：
官网文档：
https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336
3、腾讯自研数据库CynosDB发布，开启公测
2018年11月22日，腾讯云召开新一代自研数据库CynosDB发布会，业界第一款全面兼容市面上两大最主流的开源数据库MySQL和PostgreSQL的高性能企业级分布式云数据库。
本期新秀：京东云DRDS发布1.0版本
12月24日，京东云分布式关系型数据库DRDS正式发布1.0版本。
DRDS是京东云精心自研的数据库中间件产品，获得了2018年 ”可信云技术创新奖”。DRDS可实现海量数据下的自动分库分表，具有高性能，分布式，弹性升级，兼容MySQL等优点，适用于高并发、大规模数据的在线交易， 历史 数据查询，自动数据分片等业务场景，历经多次618，双十一的考验，已经在京东集团内大规模使用。
京东云DRDS产品有以下主要特性
1）自动分库分表
通过简单的定义即可自动实现分库分表，将数据实际存放在多个MySQL实例的数据库中，但呈现给应用程序的依旧是一张表，对业务透明，应用程序几乎无需改动，实现了对数据库存储和处理能力的水平扩展。
2）分布式架构
基于分布式架构的集群方案，多个对等节点同时对外提供服务，不但可有效规避服务的单点故障，而且更加容易扩展。
3）超强性能
具有极高的处理能力，双节点即可支持数万QPS，满足用户超大规模处理能力的需求。
4）兼容MySQL
兼容绝大部分MySQL语法，包括MySQL语法、数据类型、索引、常用函数、排序、关联等DDL，DML语句，使用成本低。
参考链接：
https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds
RadonDB发布1.0.3版本
2018年12月26日，MyNewSQL领域的RadonDB云数据库发布1.0.3版本。
推出dbaplus Newsletter的想法
dbaplus Newsletter旨在向广大技术爱好者提供数据库行业的最新技术发展趋势，为社区的技术发展提供一个统一的发声平台。为此，我们策划了RDBMS、NoSQL、NewSQL、时间序列、大数据生态圈、国产数据库、云数据库等几个版块。
我们不以商业宣传为目的，不接受任何商业广告宣传，严格审查信息源的可信度和准确性，力争为大家提供一个纯净的技术学习环境，欢迎大家监督指正。
至于Newsletter发布的周期，目前计划是每三个月左右会做一次跟进， 下期计划时间是2019年4月14日~4月25日， 如果有相关的信息提供请发送至邮箱：[email protected]
感谢名单
最后要感谢那些提供宝贵信息和建议的专家朋友，排名不分先后。
往期回顾：
↓↓别忘了点这里下载 2019年1月 完整版Newsletter 哦~
4. 怎么找电子版七上历史大数据
怎么找电子版七上历史大数据
资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。
一、搜索引擎（重点掌握）
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
由于每个搜索引擎都有一定的局限性，可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。
大家对国内的引擎基本都很熟悉，尤其是网络和google，需要搜索同一主题的资料，不同的人所搜出来的结果可能就天差地别了，主要原因在于如下两点：
1、搜索关键字的选择
举例说明，假如我们要搜索大数据行业发展相关资料，如果我们就在网络上搜索“大数据”，结果非常多，无法进行筛选，可以对关键词进一步界定，如“大数据行业”、“大数据市场规模”、“中国大数据产业”、“大数据技术”、“大数据企业”等等，需要不停地变换搜索关键词，直到查到满意的搜索结果，在查找的过程中可以根据查找结果内容再进行对关键词进行修正，修正有些名称专业表达方式，因为最开始搜索我们表达的不一定准确。
2、搜索技巧
主要是针对网络、google等搜索引擎一些高级搜索技巧。常用技巧主要有如下几个方面：
（1）文件类型搜索：使用filetype，如在网络或google中键入“filetype:pdf 大数据”搜索出有关大数据内容pdf内容，而且这些文档基本都是可直接下载。还可以变换为其他的如“filetype:doc”、“filetype:ppt”、“filetype:xls”等等，注意其中的冒号为英文的冒号，一定要变换为英文冒号。
（2）定位于哪个网站上搜索：使用site，如在网络或google中键入“大数据空格site:sina.com”,则在http://sina.com搜索有关大数据的一些资料信息，这个特别适用针对某些信息可能在哪些网站上出现的一个快速搜索方法，注意冒号也是英文的，网站名称也不用加www。
（3）精确匹配搜索：使用“”，如在网络中键入“大数据行业”，表示搜索“大数据行业”五个必须联在一起的，如果不加“”，搜到的为大数据及行业两个词并列显示结果，没有这么精确匹配。
（4）限制性的网页搜索：使用intitle,如在网络键入“intitie:大数据”，限定于搜索标题中含有“大数据”网页，如果输入“intitie:大数据市场规模”限定于搜索标题中含有“大数据”和“市场规模”的网页。
3、搜索引擎推荐
1）http://scholar.google.com/ 虽然还是Beta版，但个人已觉得现在已经是很好很强大了，Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列，在中国搜索出来的，前几页可能大部分为中文的一些期刊的文章。
2）http://www.scirus.com Scirus 是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科 范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法 学，生命科学，材料科学，数学，医学，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。
3）http://www.base-search.net/ BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源（超过200 万个文档）的数据。
4）http://www.vascoda.de/ Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。
5）http://www.goole.com/ 与google比较了一下发现，能搜索到一些google搜索不到的好东东 。它界面简洁，功能强大，速度快，YAHOO、网易都采用了它的搜索技术。各位可以一试。
6）http://www.a9.com Google在同一水平的搜索引擎。是Amazon.com推出的，Webresult部分是基于Google的，所以保证和Google在同一水平，另外增加了Amazon的在书本内搜索的功能和个性化功能：主要是可以记录你的搜索历史。现在还是Beta，不过试用后感觉很好，向大家推荐一试 ，不过缺憾是现在书本内搜索没有中文内容。
7）http://www.ixquick.com 严格意义上讲不是搜索引擎，是连接搜索引擎和网络用户的信息立交桥。新一代的搜索引擎应运而生，Ixquick meta－search正是目前最具光芒的新星。但是对于大多数国内用户来说，Ixquick还很陌生。Ixquick众多独特的功能我不一一介绍了，只介绍我们最关心的，搜索数据库密码。使用方法：先进入Ixquick，以“Proquest”数据库为例。填入Proquest Username Password History Online后点击search，看看出来的结果，第一页中第6个，proquest的username和password赫然在目，别急，再看第4个结 果“HB Thompson Subscription Online Databases”，即http://homework.syosset.k12.ny.us/onlinedbs/HBTDatabases/，进入 后发现这是一个密码页，选择Magazines& Journals栏，就有 EBSCO、Electric Library Elementary、Electric LibraryElementary、ProQuest Platinum (in school)、ProQuest Platinum(remote)等众多数据库的密码，都有uesrname和password，随便试一下EBSCO，OK，成功登陆。
8）http://vivisimo.com/ cmu的作品，对搜索的内容进行分类，这样可以有效地做出选择，比较有特色。可实现分类检索，检索速度也很好，如EBSCO 密码几分钟就可找一大堆 .http://search.epnet.com/，User ID:mountain，Password: ridge，这个密码可以试试。
9）http://www.findarticles.com/ 一个检索免费paper的好工具。进入网页以后，可以看到他有三个功能，driectory web article，其中article对我们很有帮助，你可以尝试输入你要找的文章，会有很多发现的！
10）http://www.chmoogle.com 现点击后或跳转到http://www.emolecules.com ，在此搜索引擎里可以搜索到超过千万种化学品信息或相应的供应商，与Chemblink有点相似，但提供的化学品理化信息没有Chemblink详细，与其不同的是该搜索引擎可提供化学品结构式搜索（主页上有在线绘制化学结构式的搜索框）。
11）http://www.ojose.com/ OJOSE (Online JournalSearch Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。
12）http://citeseer.ist.psu.e/ 一个关于计算机和信息科学的搜索引擎。
13）http://hpsearch.uni-trier.de/ 专家个人主页搜索引擎。
14）www.aol.com 里面的搜索引擎功能由google提供，搜索结果与google一样，如果google无法登陆，可以用这个网站代替。
二、数据库
数据库是研究人员重要的数据来源之一，目前券商、基金研究研究机构都购买有商业数据库，目前研究用的数据库主要分为两大类，一是商业数据库，二是学术数据库。
1、商业数据库
商业数据库大多为金融投资所用，主要分为国内与国外数据库两大类。1）国内商业数据库国内数据库主要有如万德、恒生聚源、锐思数据库、CSMAR数据库、巨潮数据库等。目前万德数据库主要定位于国内高端客户，市场占有率较高，80%左右，当然其售价较高。恒生聚源也定位为机构客户，性价比较高，售价要比万德便宜的多。CSMAR数据库定位于学术与高校，其中金融数据比较全，强大。锐思数据库定位于学术，质量一般。巨潮数据库为深交所旗下数据库，有一定的特殊优势。
2）国外商业数据库
国外数据库主要有彭博、路透社、CEIC、OECD、Haver Database、Thomson Financial One Banker等，国外数据库中彭博是比较全也大的，在国内销售也较好，但是售价奇贵。一般不做国际市场研究，大多用不到国外数据库，毕竟国外数据库公司对国内的行业数据及公司数据不如本土数据库公司的做得好。
2、学术数据库
学术数据库基本为高校、研究机构所用，也分为国内与国外两大类，学术数据库中一些学术论文、行业数据、统计年鉴还是有用的，缺点就是其中有些数据的相对较旧，无法做到实时更新。
1）国内学术数据库
中国知网：国内最大学术数据库，包括期刊、学位论文、统计年鉴等。
万方数据：仅次于中国知网，包括期刊、学位论文等。
人大复印资料：期刊、论文等。
维普：期刊、论文等。
中经网：有较多行业研究报告，宏观数据较全。
国研网：数据较为权威，有些报告可以一看。
上海公共研发平台：可以注册，人工审核，内包含较多数据库。
2）国外学术数据库
EBSCO：较全的一个数据库，内包含较多的商业数据，好用
Elsevier：学术文章全，更新速度快。
以上大致介绍了国内的商业及学术数据库，但这些数据库都是通过收费或学校账号才能使用，对于平时临时研究用的一些人，没有必要去购买，下面介绍一些免费可用的数据库。
3）免费可用的数据库
数据汇：http://www.shujuhui.com/database/ 国内的宏观数据，国外的也有一部分，可以导出来，免费好用。
数据圈：http://www.shujuquan.com.cn/ 免费共享平台，行业研究报告，统计年鉴等
5. PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些
1），PostgreSQL是通用型数据库。
PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。
4），冷热分离
针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。
5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。
OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件
流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写
时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引
空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。
搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL
6. 数据挖掘什么软件简单
数据挖掘用什么软件
1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具；
2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件，但用起来并不方便，界面也简单了点；
3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件；4.RapidMiner现在流行的势头在上升，但它的操作方式和商用软件差别较大，不支持分析流程图的方式，当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了；
5.KNIME和Orange看起来都不错，Orange界面看上去很清爽，但我发现它不支持中 文。推荐KNIME，同时安装Weka和R扩展包。
对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同（Java、R、C++、Python等）来选择相应的软件。
求推荐简单好用的数据挖掘软件 10分
那肯定是SPSS啊，网上自学教程也一堆，如果你不追求特别专业的，只是想数据可视化的基础上有意思数据挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它还支持自然语言呢
常用的数据挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是优秀的挖掘工具，可以依据自己的需要选择。
常用数据挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等
当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
4、Orange
Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。
此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。
5、KNIME
数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。
KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
6、R-Programming
如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。
R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收......
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
目前业界常用的数据挖掘分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？
那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。
哪个软件建立数据库比较简单好用
随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏 *** 、国企。
实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库 可以打 前面是 一三六 中间是 六一二零 末尾是 四一四七
北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）
实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？
1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。
2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。
3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。 提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。
4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。
【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统主要技术指标:
支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型
标签容量：200,000 Tag
数据容量：TB级
客户端并发用户数：500 个
生产过程数据采集时间响应速度：<500 毫秒
时间戳分辨率：毫秒
存储速度：>100,000 输入值/秒存档数据回取事务吞吐量：>2,000,000 输出值/秒
实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统特性——高可用性:
1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间.
2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。
3、Creat RUN ......
数据挖掘工具一般都有哪些
数据挖掘工具有国外的Qlik，国内的有永洪，收费是肯定的，你可以先去找些可以免费试用的挖掘工具，国内的ETHINK平台好像可以
数据挖掘工具有哪些？
SQL Server是数据库，但内建数据挖掘功能，若提到工具的话，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...