美国国产数据库软件哪个好，国产实时数据库哪些好知名品牌在国内市场占有率前三名的 搜
来源：整理 编辑：黑码技术 2023-09-01 18:52:06
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1，国产实时数据库哪些好知名品牌在国内市场占有率前三名的 搜
你可以试试北京三维力控的实时数据库产品pSpace6.0，目前这款产品成功的应用于多个行业
2，常见的国内外的数据库管理系统有哪些
sql mysql oracle access 是一般的数据库管理软件 不知道你的系统是指什么常见的数据库系统目前主流的有微软的sql server、甲骨文公司的oracle和mysql数据库，这些是网络型数据库，当然还有一些为桌面型的数据库系统如access，visual foxpro等。
3，国产数据库软件有哪些
据我网上找的资料,目前国产数据库主要有3个1、南京大学通用newsql数据库——gbase2、达梦新1代云数据库——dm73、人大金仓分析型数据库kingbasees但个人观点,在国外多个知名商业化数据库oracle,sqlserver,db2等和开源的数据库如mysql,postgresql等眼前,这些基本没有甚么市场解压缩后运行程序开始安装，选择接受协议，点击下一步。选择developer default，点击”next“。查是否满足安装需求。点击“Execute”按钮后，可能会下载一些程序，到时你自己点击安装就行了，直到所有安装完成就OK了。当然你也可以选择不下载这些环境点击”next“直接安装。点击“Execute”按钮后，开始下载安装。等待安装完成。MySQL数据库：http://www.3322.cc/soft/4863.html
4，tableau和OurwayBI这两个数据可视化工具我在纠结该选哪个
这2个都算是目前比较火热的数据可视化工具，tableau是美国风头正劲的数据公司，而finebi的帆软也是国内老牌实力派公司。 就个人使用体验而言，这两者各有优劣，tableau在数据分析方面功能强大，而finebi在数据处理和展示上更方便更好用，就目前国内的环境而言，finebi是比较推荐的，毕竟tableau的本土化体验还不太好。北京永洪科技在大数据、分布式计算、数据分析等领域具备核心竞争力、自主创新并拥有多项发明专利。研发团队推出的商业智能平台z-suite，是由一系列基于mpp架构的商业智能产品组成。z-suite是发现型的商业智能产品，她具备丰富的数据分析能力。当用户访问数据应用的时候，如果看到商业活动的异常或者变化时，除了数据展现，我们更需要的是能够通过即席的、深入的分析以获取现象背后的深层次原因。基于z-suite，用户可以不断地与数据对话（talk），深入分析信息(analyze)，直到得到满意的答案。主要通过以下核心技术来支撑pb级的大数据： 跨粒度计算(in-database computing)z-suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，z-suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(in-database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。 并行计算(mpp computing)z-suite是基于mpp架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。z-suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的pc，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，z-suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对tb/pb级数据分析的秒级响应。 列存储 (column-based)z-suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高i/o 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -1 0倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。 内存计算得益于列存储技术和并行计算技术，z-suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，cpu直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。就个人使用体验而言，这两者各有优劣，tableau在数据分析方面功能强大，而finebi在数据处理和展示上更方便更好用，就目前国内的环境而言，finebi是比较推荐的，毕竟tableau的本土化体验还不太好tableau是国外的，OurwayBI是国内的，为了后期的售后服务得到更好的回应，我会偏向选择国内的，很多人都觉得国内的东西比不上国外的，我个人是很不认同的。我之前是在tableau、OurwayBI、finebi中，三选一。后来我是选了OurwayBI的，还是蛮不错的
5，市面上国内的BI软件和国外的BI软件都有哪些哪些比较好BI选型
BI选型应注意以下几点：1.敏捷：处理速度要快，工作效率才能提升2.轻量：兼容性强，把多余的系统统统抛掉3.学习门槛低：让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员减负4.理解用户需求：必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景5.高可用、高拓展：不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用6.美观：这个不用说，门面问题这里抛砖引玉下~我们观远数据主打的是“轻灵快易”的功能特点，能达到海量数据快速响应，满足企业瞬息万变的业务需求。也不需要太多的技术感知，在业务场景中无缝嵌入，让业务部门能直接自助式分析和决策，使得BI产品的使用门槛得以降低。同时我们比较创新性地将BI与AI结合，使得BI不失应用拓展的深度，用AI预测引擎来填补人工运营的前瞻性与实用性，可使分析和决策上一个量级。bi工具还是国内的比较好，支持国产化自主可控产品，比如亿信ABI可以全方位满足所有的分析场景，平台提供了多种分析手段，在可视化分析方面支持复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等，在自助式分析方面支持敏捷看板、即席报告、幻灯片、移动分析等分析方式。好用便捷的BI产品简要概括应具备以下几点特质：1.敏捷：处理速度要快，工作效率才能提升2.轻量：兼容性强，把多余的系统统统抛掉3.学习门槛低：让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员减负4.理解用户需求：必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景5.高可用、高拓展：不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用6.美观：这个不用说，门面问题这里抛砖引玉下~我们观远数据主打的是“轻灵快易”的功能特点，能达到海量数据快速响应，满足企业瞬息万变的业务需求。也不需要太多的技术感知，在业务场景中无缝嵌入，让业务部门能直接自助式分析和决策，使得BI产品的使用门槛得以降低。同时我们比较创新性地将BI与AI结合，使得BI不失应用拓展的深度，用AI预测引擎来填补人工运营的前瞻性与实用性，可使分析和决策上一个量级。详细内容可以上我们官网了解一下：https://www.guandata.com/其实近年来国内软件不少，像我们公司用的是BDP商业数据平台，用了半年多了，性能比较强大，数据分析也比较简单，可视化效果也不错，我觉得国内的BI会越做越好的，加油。至于怎么选，这是公司层面的事情，我也不太懂。要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品： 数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。 ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。 OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析系统），前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和Redbrick一起。此外，还有一个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。 数据挖掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。 从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，比较完整的BI解决方案不多，只针对于某个环节的产品倒是琳琅满目，且多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。不过最近了解到一个还算比较完整的BI软件，奥威智动的Power-BI，它根据不同业务主题，预设了十多个基于Server Aanlysis Service 的OLAP多维数据集；有成熟的，非常实用的决策分析模型，而不仅仅是报表。 最大的特点就是安装即可使用，无需实施，省去了很多功夫。而且价格相对比较亲民，名气倒不是很响，但在业内口碑还不错，在国内中小企业中已经有一定的市场占有率。 从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。 其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。 然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不一定就是最好的。 其二，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供一份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。 如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这并不客观。对于厂商而言，这就是一笔单子，当然会尽量把自己产品的优势体现出来，而回避自己的弱势。同时对于选型负责人来说，也许其早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，甚至有更进一步的交易。这样的情况，想客观一点不容易。 选型要点 其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道一句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。 首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整，但却很贵。微软的产品便宜些，可如果数据量大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，成本不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐型成本才是难以计算的。提到成本，就不能不提一下BI模型，因为BI产品中模型是最昂贵的一部分，在国内很大一部分企业采用的自主开发的方式，采用这种方式可以避免高额的费用，但却无法学习到国外先进的商业经验。 再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之一，不妨仍然用它。 其次案例比白皮书更重要。如今很多BI厂商可以提供全方位解决方案，提供一站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已经包含了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了，但企业有时由于各方面的原因，决定不使用一家产品时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻找此类信息，会发现说得很美，互相之间会如何完美地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量类似、业务复杂度类似以及相似应用的其他行业案例。
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