① Oracle、DB2、Mysql、SQL Server、Sybase这几款数据的重点应用领域分别是哪些比如电信、互联网、银行等等
这个事情需要展开来看
很多大型企业单位为了满足业务系统的使用需要，使用很强劲的服务器主机，以大型机、小型机为主。这些机器都不使用windows系统，所以SQL Server之类的数据库没办法在这种机器上运行。Oracle、DB2、Sybase之类的是主流，这几个数据库有很强大的技术支持团队，也是受到大企业欢迎的原因。
计算机水平国外还是比较高的，所以外国软件公司开发的针对大企业的软件也都要求在这种数据库上运行。
约定俗成，微软的操作系统和数据库由于不能运行在很强劲的主机上，所以只能给中小企业服务。微软系列的还有access数据库，基本上是为单机服务的。
至于MySQL基本上是为网站服务的，主要特点是免费，应用挺多，但是大企业信息化软件很少用，因为没有对应的业务支持人员，到时候出问题，找不到人，就出大事故了。
反过来再看数据库本身，都有参数说明，你仔细看看就知道了。很多小数据库本身底气就不足，并发数量、最大库文件等等参数标得很低，你说大企业动辄几T几P的数据，敢忘这种数据库上放吗？软件公司敢编写用这种数据库的软件吗？
再说说知名度，企业之间都会互相问，要是一个很小很便宜的数据库大家都用，都用得很好，市场占有率极高。自然口碑就好，大家就都用了。微软的sqlsever就是一个例子。从最开始的6.5基本上不能用到sql2000很成功，得到大量企业的认同，到现在出到2008版本，占有率很高了，就是口碑，可是它在大企业中使用不理想，所以还是占有中小企业。
分析这些数据库，应该多方面来看，不能只看参数，只看技术。你都分析好了，发现某个数据库不像大家说的，你能用，可是市场上找不到对应的软件，也没辙，除非你自己编写。
② 主流关系数据库sql oracle等的应用范围是什么
就我所知在中国一般的烟草、交伏册通、金融、电力、通信等行业软件都是使用的亏厅局Oracle数据库或是Sybase。我没有看见过在行业系统中使用SQL Server数据库的。就是企业级系统中使用的数据库SQL Server所占的比重我想也不会太大（但也不会太小，因为用友是用SQL Server作为数据库的，而用友在中国企业的地位是霸主级的），因为主流的ERP系统用的数据库都不是SQL server 数据库。总之，在我的工作接触中发现在中国除了一些不大的网站，以及用友用SQL Server外，其他地方还真没见过；而Oracle在中国有却很多地方都在用，相信以后会更多。
上面是根据工作环境接触到的信息而感觉的，没有很客观的数据，希望楼主销让只做参考。另外从世界范围看SQL Server应该也占有很大的份额。因为在每个月出的编程语言排行榜（统计世界上这个月开放的项目所用语言的比例排行榜）上T-SQL（SQL Server的编程语言）都很靠前。
③ oracle数据库应用于什么地方
oracle属于关系型海量数培码据库，所以在事务性系统方面应用的较多，在搏中槐OLAP方面，一般很少应用，所以，基友你在网络，查看rdmbs即关系型数据库应用范围，就大概知道了
④ Oracle数据库主要应用在哪些行业
it业，各种行业的应用都需要，比如说财务的软件，基本都是oracle的，这要要求安全的，用的上小机的系统，都会选用oracle数据库
⑤ Oracle数据库的介绍
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。
Oracle数据库最新版本为Oracle Database 12c。Oracle数据库12c 引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c 成为私有云和公有云部署的理想平台。
⑥ oracle数据库的优势有哪些
oracle 优势很多，大部分银行保险电信大部分是用oracle处理的
优势主要 有
1、处理速度快，非常快
2、安全级别高。支持快闪以及完美的恢复，即使硬件坏了 也可以恢复到故障发前的1s
3、几台数据库做集群数据库，可以做到几秒s以内故障转移，而且数据物理完全一致，现在集群一直是最优秀的解决方案，对于银行保险没有其他太多的选项{数据不丢，快速切换，负载均衡}
4、网格控制，以及 数据仓库方面 也非常强大
对了免费 以及 开源的 言论 都是错误的。。。oracle产品及服务都是付费的，而且价格不菲。比其他数据库要贵，物有所值。oracle不是开源的。不过可以在redhat 或者其他开源操作系统上安装。
mysql在sun没被oracle收购是开源的,免费的,之后oracle公司打算 把mysql打造成不开源，收费模式的。
⑦ SQL Server 和 Oracle 以及 MySQL 有哪些区别
关于“大型数据库”，并没有严格的界定，有说以数据量为准，有说以恢复时间为准。如果综合数据库应用场景来说，大型数据库应用有以下特点：海量数据、高吞吐量；复杂逻辑、高计算量，以及高可用性。从这点上来说，Oracle，DB2就是比较典型的大型数据库，Sybase SQL Server也算是吧。下面分别说明之前三种数据库的应用场景。
Oracle。Oracle的应用，主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务；零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。此外，高新制造业如芯片厂也基本都离不开Oracle；电商也有很多使用者，如京东（正在投奔Oracle）、阿里巴巴（计划去Oracle化）。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持，在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多。一个典型场景是这样的：
某电信公司（非国内）下属某分公司的数据中心，有4台Oracle Sun的大型服务器用来安装Solaris操作系统和Oracle并提供计算服务，3台Sun Storage磁盘阵列来提供Oracle数据存储，12台IBM小型机，一台Oracle Exadata服务器，一台500T的磁带机用来存储历史数据，San连接内网，使用Tuxedo中间件来保证扩展性和无损迁移。建立支持高并发的Oracle数据库，通过OLTP系统用来对海量数据实时处理、操作，建立高运算量的Oracle数据仓库，用OLAP系统用来分析营收数据及提供自动报表。总预算约750万美金。
MySQL。MySQL基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差，同时价格便宜，安装使用简便快捷，深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性，针对一些对数据库有特别要求的应用，可以通过修改代码来实现定向优化，例如SNS、LBS等互联网业务。一个典型的应用场景是：
某互联网公司，成立之初，仅有PC数台，通过LAMP架构迅速搭起网站框架。随着业务扩张、市场扩大，迅速发展成为6台Dell小型机的中型网站。现在花了三年，终于成为垂直领域的最大网站，计划中的数据中心，拥有Dell机架式服务器40台，总预算20万美金。
MS SQL Server。windows生态系统的产品，好处坏处都很分明。好处就是，高度集成化，微软也提供了整套的软件方案，基本上一套win系统歼肢装下来就齐活了。因此，不那么缺钱，但很缺IT人才的中小企业，会偏爱 MS SQL Server 。例如，自建ERP系统、商业智能、垂直领域零售商、餐饮、事业单位等等。
1996年，Bill Gates亲自出手，从Borland挖来了大牛Anders，搞定了C#语言。微软02年搞定了http://ASP.NET。成熟的.NET、Silverlight技术，为 MS SQL Server赢得了部分互联网市场，其中就有曾经的全球最大社交网站MySpace，其发展历程很有代表性，可作为一个比较特别的例子。其巅峰时有超过1.5亿的注册用户及每月400亿的访问量。应该算是MS SQL Server支撑的最大的数据应用了。
架构。其实要说执行的区别，主要还是架构的区别。正是架构导致了相同SQL在执行过程中的解释、优化、效率的差异。这里只做粗略说明，就不细说了：
Oracle： 数据文件包括：控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件。这是根据文件功能行进行划分，并且所有文件都是二进制编码后的文件，对数据库算法效率有极大的提高。由于Oracle文件管理的统一性，就可以对SQL执行过程中的解析和优化，指定统一的标准：
RBO（基于规则的优化器）、CBO（基于成本的优化器）
通过优化器的选择，以及无敌的HINT规则，给与氏山世了SQL优化极大的自由，对CPU、内存、IO资源进行方方面面的优化。
MySQL：最大的一个特色，就是自由选择存储引擎。每个表都是一个文件，都可以选择合适的存储引擎。常见的引唯改擎有 InnoDB、 MyISAM、 NDBCluster等。但由于这种开放插件式的存储引擎，比如要求数据库与引擎之间的松耦合关系。从而导致文件的一致性大大降低。在SQL执行优化方面，也就有着一些不可避免的瓶颈。在多表关联、子查询优化、统计函数等方面是软肋，而且只支持极简单的HINT。
SQL Server ：数据架构基本是纵向划分，分为：Protocol Layer（协议层）， Relational Engine（关系引擎）， Storage Engine（存储引擎）， SQLOS。SQL执行过程就是逐层解析的过程，其中Relational Engine中的优化器，是基于成本的（CBO），其工作过程跟Oracle是非常相似的。在成本之上也是支持很丰富的HINT，包括：连接提示、查询提示、表提示。