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1，小型公司使用什么数据库软件

access txtxlssqliteSQLite 用的比较多，大一点的系统也无妨；移动端的话，用sqlite是最合适的Windows的话，还是用MySQL吧，用SQLServer2008+VS也是很不错的选择。
简单小型的项目可以使用mysql数据库；中型的项目使用sqlserver数据库；大型的用oracle这个讲究安全性，难度系数最高的数据库；
同上其实SQL SERVER也是面向中小型企业的数据库，并且在安全和事务处理上比ACCESS要好得多。ACCESS主要优势就是移动性强，一个mdb文件就保存了所有数据

小型公司使用什么数据库软件

2，目前市场上有哪些主流的数据库软件

sql
sql server只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。windows9x系列产品是偏重于桌面应用，ntserver只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时.oracle 能在所有主流平台上运行（包括windows）。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。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%.可伸缩性,并行性sql serverdb2 并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。oracle平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。 如果windowsnt不能满足需要,用户可以把数据库移到unix中。db2db2具有很好的并行性。db2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境.数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日志。数据库分区有时被称为节点或数据库节点安全性sql server没有获得任何安全证书。oracle server获得最高认证级别的iso标准认证。db2 获得最高认证级别的iso标准认证。性能sql server多用户时性能不佳oracle 性能最高，保持windowsnt下的tpc-d和tpc-c的世界记录。db2 适用于数据仓库和在线事物处理性能较高。客户端支持及应用模式sql serverc/s结构，只支持windows客户，可以用ado,dao,oledb ,odbc连接.oracle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db2 跨平台，多层结构，支持odbc,jdbc等客户操作简便sql server操作简单,但只有图形界面.oracle 较复杂,同时提供gui和命令行，在windowsnt和unix下操作相同db2操作简单,同时提供gui和命令行，在windowsnt和unix下操作相同使用风险sql server完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。oracle长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。db2在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。
SQL Server、ORACLE、SYBASE、INFORMIX和 DB2本人知道的就这么多了。。。其实可以从网上查到的。。。

目前市场上有哪些主流的数据库软件

3，sap bi是什么

商业智能（BI，Business Intelligence）。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。BI的高级应用，会涉及到数据建模(DM-Data Modeling)和数据仓库(BW Business Information Warehouse)，这两方面网上有很多开放的资料。
SAP BI（Business Intelligence）商务智能，是SAP公司的数据仓库解决方案，BI7.0以前的版本称为BW（Business Information Warehouse）业务信息仓库，它将来自源系统的数据（可以是SAP R3，也可以是其它事务处理系统、文本文件、数据库、或其它BW/BI系统），经过抽取、转换、上载至BI数据仓库，以EXCEL、WEB等形式的报表展示给用户。
SAP BI 是SAP的智能商务(Business Intelligence)部分。2007年10月，SAP以68亿美元收购Business Object(BO)后，其BI部分较前有了很大的进步。BI的主要功能是对积累的业务数据的分析挖掘。BI包含以下一些编辑器和平台工具：水晶报表-Crystal Report水晶易表-Crystal Xcelsius报表服务器-Web Intelligence等。BI的高级应用，会涉及到数据建模(DM-Data Modeling)和数据仓库(BW Business Information Warehouse)，这两方面网上有很多开放的资料。
数据仓库是体系结构化环境的核心，是决策支持系统（DSS）处理的基础；它的概念提出者、美国著名信息工程专家 William Inmon 博士在90年代初提出了数据仓库的一个表述。他认为：“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的用来支持管理人员决策的数据集合。”主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。本身相对稳定，是指一旦某个数据进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多的是对信息进行查询操作。依据上面的定义，有人可能会把数据仓库简单地理解为仅仅是一个大型的数据存储机制，是一个静态的概念。实际上，数据仓库更像一个过程，这个过程涉及数据的收集、整理和加工，生成决策所需要的信息，并且最终把这些信息提供给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的正确决策。数据仓库的重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从业务系统中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，供管理人员进行分析使用。因此数据仓库是一个动态的概念，应该称为数据仓库工程（Data Warehousing）。
四个字 数据分析
很多人觉得大企业才会上bi,其实bi也很适合中小企业，主要看你选什么样的功能，什么样的厂商。部署完后会给你们以后企业运营减少很多时间精力投入。具体产品的话推荐用finebi，分析逻辑清晰，界面也很简单明了，字段转义做的很近人意。

sap bi是什么

4，什么是OLAP

OLAP（联机分析处理）。 什么是联机分析处理（OLAP） 联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。 OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TB OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。 “维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。 ·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 ·切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。 ·旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。 ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。 MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成"立方块（Cube）"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。 HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。 还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。 OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。 根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

5，急急急目前使用较普遍的数据库软件有哪些各自有什

流行数据库的比较目前，流行的（通过销售来衡量）强大的主流数据库引擎正在减少。两年前，有六个重要的数据库引擎：Informix，Sybase，微软公司的SQL Server，IBM公司的DB2，Oracle和微软公司的Jet（用于Access）。而今天，只有最后四个成为主要竞争者。在过去的两年中，Informix和Sybase已经逐渐从人们视野中消失。InformixInformix已经逐渐失去了市场份额，并且最终被IBM收购了。一件看起来不太可能的事情是：蓝色巨人并不说服Informix的用户转向DB2，而是采取了其他的策略。所以，我们预测Informix从现在起将会更快地消失。Sybase 和 SQL serverSybase的历史很奇特。它起初销量很好，之后，Sybase与微软形成了伙伴关系，从而使两个公司互相共享源代码。然而这种关系逐渐消失了，并最终以某种难以解决的分歧而结束。Sybase保留了Sybase引擎，而两个公司都用同样的源代码的拷贝向前发展。微软从那以后投入了上百万美元开发SQL Server；公正的说，Sybase的投入相对较少。结果Sybase的产品没有吸引力，它的前途看上去很黯淡。（这个故事的寓意是：如果你与微软打交道，那么请相信，从开始到退出的整个过程中，你将会损失大量的钱）。微软一直使用Sybase的源代码作为SQL Server的基础，在发展到SQL Server6.5版本的过程中，有段并行开发的时期。尽管SQL Server从Sybase的中得到了大量的经验，但是，渐渐地，它不再满足于仅仅继承代码了。当SQL Server7.0发布时，微软宣布已经重写了70%的内部代码，但实际上并非如此：当SQL Server2000发布时，微软承认7.0版本已经100%的进行重写了。表面上，这个“真实情况”是毫无意义的，因为如果6.5版本已经差得需要完全重写，那么微软应该为他们的成果而自豪了。但这忽略了DBA（数据库管理员）的习惯，没人愿意第一次就升级到完全重写过的产品上。结果，6.5版本成了一条狗（如果你仔细听，能听到它的叫声），7.0版本是值得注意的优秀的数据库引擎，而2000版本又在这个基础上进行了改进。DB2IBM的DB2是最早的，而且是保留下来的最好的关系数据库引擎之一。它最初是在大型机上开发的，从那以后逐渐转移到其他的平台上，例如NT和Linux平台上都有不错的版本。DB2甚至能运行在Windows CE上。直到1996年前，它一直被动地增加功能和升级。那时，由Janet Perna领导的IBM的一个分部宣布其产品必须跟随时代的变化，结果DB2 UDB5.0版进行了转换。实际上，它在易用性上战胜了微软。从那以后，它轻松地稳步向前。结果，DB2非常强大而且易于使用。它在出售时是最成熟的孩子。OracleOracle几乎与DB2一样成熟，它作为高端产品有很好的声望：那些富裕的公司是为了想要最好的、最强大的、最可靠的数据库才买了Oracle产品。Oracle产品总是很昂贵，Oracle有资格的DBA也是如此。但是你付了钱，你就在许多方面得到了安全性。这种方式是否适合商业模式还值得揣摩。Acess微软的Jet引擎逐渐占领了Windows平台。然而，Jet的不祥之兆出现了。因为首先，Access允许你创建使用SQL Server引擎的项目文件：MSDE（微软数据库引擎）的一个版本。其次有许多迹象表明，微软想在接下来的几年中把SQL Server嵌入到操作系统中，这将使Jet逐步淘汰。在过去的应用中，我已经大量使用Jet，但我以后将不得不把他们转到MSDE中。综上所述OK，你可以选择一个主流产品或是一般的产品。在你进行最终的决定之前，有七种不同的数据库指标值得你去考虑：性能、可扩展性、可用性、平台、价格、特点最后是生存周期。毫无疑问前面所述的第一条规则在这里起了作用。如果你需要大量的操作和用户，那么你必须在大型数据库引擎上投资。下一个问题是：大型数据库引擎DB2、Oracle、SQL Server这三个中哪一个是最快、可扩展性最好呢？这个问题已经讨论了好多年了，而且不同的公司也花了数百万的投入来证实他们的产品是最快的。性能、可扩展性、可用性测试数据库速度，最好最公正的毫无疑问是事务处理协会（TPC www.tpc.org），目前SQL Server最快，其次是DB2，Oracle排在第三。而可扩展性上，IBM的DB2可以运行在每个平台上，从Windows CE到大型机，可以肯定的说，它是可扩展性最强的，但是我在这提出一种偏激的观点，尽管这些指标参数非常流行，但这个问题变得越来越没有意义。在过去的这些年所获得的性能上的改进说明，前三个公司的中任何一个都有足够的能力来提供比大多数应用程序所需要的更好的速度、可扩展性以及性能。例如，微软在过去的几年中接受关于可扩展性方面的很多批评，它最近已经产生了1TB数据作为源数据的OLAP立方体。对大多数人来说，这已经足够了。因此，尽管在过去，这三项数据库指标发挥了巨大的作用，但是在今天，当最便宜的、速度更快的处理器出现时，评价数据库时有必要选择其他的一些标准。在大型的数据库产品中，IBM毫无疑问占领了大型机的市场，而且目前还没有竞争对手。有人预测大型机市场要减弱，但是目前还没有：IBM似乎目前仍是难以攻破的，而且IBM认为这个市场正显示了增长的势头。Unix市场正在增加，这个平台当然也包括Linux。对于微软而言这是个从未涉足的领域：这总是很顽固，从不为其它操作系统进行开发、（没人为EPOC提到AutoRoute）。Oracle和IBM都提供了在UNIX和 LINUX上很好的产品与小型的数据库引擎如Prervasive和MySq1进行竞争。Oracle这种在平台上的历史优势在面临着不同资源的激烈竞争下已经开始动摇了。WinNT和Win2000市场也是众多的数据库厂商所争夺的领域。谁将占领这个领域呢？当然是微软。虽然没有提供跨平台的驱动使它不能进入Unix平台，但同时好处是数据库引擎与它所运行的环境紧紧地绑定在一起。另一方面。没有公司会去大型机市场上冒险来与IBM竞争，他们只有去NT市场上抢夺份额。因此差不多所有的数据库引擎都有个Windows版本。我们将会看到这个领域的更加激烈残酷地竞争。价格价格是另一个需要考虑的地方，也是一个复杂的因素。价格不仅仅是指产品的购买价格，还包括产品维护、个人许可、额外工具，开发成本以及技术支持等费用。在头三名的公司里的有很大的不同，而且每家公司都以无可争议的理由来证实他们是最便宜的。有什么新的观点吗？在这里进行任何评价都是危险的，但还是值得找出产品的来源。微软累积的很高，卖的很便宜，但是你要知道，数据库比字处理需要更多的技术支持。Oracle和IBM来自于高端产品，必须意识到价格是倾斜的。我的理解是微软价格调整的较好而且价格比较划算。IBM也很快的调整价格而且已经降低了。Oracle似乎在从最初高成本和昂贵维护费用的商业模式转型过程中存在更多的问题。特征所有的引擎都有许多新增的额外部件，但他们之中集成绑定最好的是SQL Server。打开其套件，在数据库引擎的基础上，有所有你需要的工具，可以用它们来构造和运行数据仓库，完成OLAP立方体。在套件的底部是一个完整的数据挖掘工具集。如果你想对数据处理中那些激动人心的领域作一些快速的原型，即使你在一个Oracle公司，你也能买一个SQL Server的拷贝装配它零散的套件。生存周期（共三种）我们都希望能够预见未来，当选择一个数据库引擎时，一些小技巧将非常有用。关于以后可能继续发展的四个主要的数据库引擎，下面是我自己的想法和观点。DB2将继续占领大型机市场，除了特别大的需求外，它的速度已经足够快，扩展性和可靠性也很高，它比其他产品便宜并且有额外的很好用的工具集，从而节省了DBA的工作。Jet将消失并且被SQL Server代替。Oracle：我认为由于它主要用于UNIX平台，在高端和低端市场都在被其它产品所挤压，所以今后几年它将失去市场份额，从长期来看我认为它将减弱。结论如果你正在选择或帮助别人选择一个数据库系统，我的建设是如果你已经从经验中得到好处，你就继续按你的经验选择。其次，选择时要与所操作的平台结合起来考虑，在PC平台，最好放弃Jet而选择MSDE。关于大的项目又如何选择呢？在大型机上，坚持使用IBM的DB2。对于NT，SQL Server是不错的选择。这几年来，Unix平台上通常选择Oracle，我建议可以仔细的考虑一下DB2，你可能在性能和可用性方面大为惊叹。对于NT和UNIX上更小的项目，考虑一下小型的数据库。其中，Firebird可能仍需进一步的探讨。

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