主流数据仓库产品
国产数据库竞品分析报告
国产数据库竞品分析报告在当今数字化时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其重要性不言而喻。
随着国内信息技术的迅速发展，国产数据库逐渐崭露头角，在市场上与传统的国际数据库产品展开竞争。
为了更好地了解国产数据库的竞争态势，本文将对几款主流的国产数据库进行详细的竞品分析。
一、竞品选择本次竞品分析选取了以下几款具有代表性的国产数据库：达梦数据库、人大金仓数据库、南大通用数据库。
二、产品概述（一）达梦数据库达梦数据库是一款具有自主知识产权的大型通用关系型数据库，提供了多种数据存储和管理功能，支持多种操作系统和硬件平台。
其特点包括高效的查询处理能力、强大的事务处理机制以及良好的安全性能。
（二）人大金仓数据库人大金仓数据库是一款面向事务处理的关系型数据库，具备高可靠、高性能、高安全等特性。
在数据一致性和稳定性方面表现出色，适用于企业级关键业务应用。
（三）南大通用数据库南大通用数据库是一款专注于数据分析和处理的数据库产品，提供了丰富的数据分析工具和算法，能够满足大规模数据处理和复杂分析的需求。
三、功能对比（一）数据存储和管理在数据存储方面，这几款数据库都支持常见的数据类型，如整数、浮点数、字符串等。
但在存储容量和扩展性上，达梦数据库和南大通用数据库相对更具优势，能够处理大规模的数据存储需求。
（二）查询性能达梦数据库在查询优化方面表现突出，能够快速处理复杂的查询语句。
人大金仓数据库在小数据量的查询中响应速度较快，而南大通用数据库在大数据分析场景下的查询性能较为出色。
（三）事务处理事务处理是数据库的关键功能之一。
达梦数据库和人大金仓数据库都提供了强大的事务隔离级别和并发控制机制，确保数据的一致性和完整性。
南大通用数据库在事务处理方面相对较弱，更侧重于数据分析功能。
（四）安全机制所有三款数据库都具备基本的用户认证和授权功能。
达梦数据库提供了更精细的访问控制策略和数据加密功能，保障数据的安全性。
人大金仓数据库在安全审计方面较为完善，能够对数据库操作进行详细的记录和监控。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型引言概述：数据仓库是企业中用于存储和管理各种类型数据的集中式数据库系统。
数据仓库的设计和构建是基于不同的源数据类型。
本文将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型及其特点。
一、结构化数据1.1 关系型数据库- 关系型数据库是最常见的结构化数据源，采用表格形式存储数据。
- 关系型数据库具有严格的数据模型和数据完整性，支持事务处理和复杂的查询操作。
- 关系型数据库适用于存储和管理结构化数据，如用户信息、订单数据等。
1.2 数据表格- 数据表格是一种结构化数据源，类似于关系型数据库，但不同于关系型数据库的严格数据模型。
- 数据表格通常用于存储大量的结构化数据，如日志文件、电子表格数据等。
- 数据表格的数据可以进行简单的查询和分析，但不支持复杂的关系查询操作。
1.3 XML文件- XML（可扩展标记语言）是一种用于描述和存储数据的标记语言。
- XML文件可以存储结构化数据，并且具有良好的可读性和可扩展性。
- XML文件适用于存储和传输具有复杂结构的数据，如配置文件、文档数据等。
二、半结构化数据2.1 日志文件- 日志文件是一种半结构化数据源，记录了系统、应用程序或网络设备的操作和事件信息。
- 日志文件通常以文本文件的形式存储，具有一定的格式和规则。
- 日志文件可以用于故障排查、性能分析和安全审计等领域。
2.2 JSON文件- JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式。
- JSON文件以文本的形式存储，具有良好的可读性和易于解析的特点。
- JSON文件适用于存储和传输半结构化数据，如API响应、配置文件等。
2.3 NoSQL数据库- NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于存储半结构化数据。
- NoSQL数据库具有灵活的数据模型和高度可扩展性，适用于大规模数据存储和分布式计算。
- NoSQL数据库适用于存储和处理半结构化数据，如社交媒体数据、日志数据等。
三、非结构化数据3.1 文本文件- 文本文件是一种非结构化数据源，存储了人类可读的文本信息。
目前主流数据库的现状和问题
目前主流数据库的现状和问题随着网络信息时代的到来，数据库已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
数据库技术是计算机科学的重要分支，主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。
数据库的研究始于20世纪60年代中期，从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，目前数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域。
随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷，数据库技术面临着前所未有的挑战。
面对新的数据形式，人们提出了丰富多样的数据模型（层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等），同时也提出了众多新的数据库技术（XML数据管理、数据流管理、Web数据集成、数据挖掘等）。
在Web大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点。
目前Internet是主要的驱动力。
现在，大部分企业感兴趣的是如何与供应商和客户进行更密切的交流，以便提供更好的客户支持。
在这方面的应用从根本上说是跨企业的，需要安全和信息集成的有力工具。
另一个重要应的用领域是自然科学，特别是物理科学、生物科学、保健科学和工程领域，这些领域产生了大量复杂的数据集，需要信息集成机制的支持。
除此之外，它们也需要对数据分析器产生的数据管道进行管理，需要对有序数据进行存储和查询（如时间序列、图像分析、网格计算和地理信息），需要世界范围内数据网格的集成。
此外，还有一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。
数据库的发展趋势主要有以下几点：1．信息集成随着Internet的飞速发展，网络迅速成为一种重要的信息传播和交换的手段，尤其是在Web上，有着极其丰富的数据来源。
信息集成系统的方法可以分为：数据仓库方法和Wrapper/Mediator方法。
在数据仓库方法中，各数据源的数据按照需要的全局模式从各数据源抽取并转换，存储在数据仓库中。
用户的查询就是对数据仓库中的数据进行查询。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
主流主数据管理产品的主数据概念分析
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论 ＞（９ ８中提 出计 算 信息 量 的公 式 ，用热 力学 的 熵表 示信 息 ， １４） 当 “ 不确 定 性 ”最 高时 ，信 息 熵最 大。 “ 息可 视 为 不 确 定性 信 或选 择 的 自由度 的度 量 ” ， “ 息是 不确 定性 的减 少 ”。 信 诺 伯 特 ・ 纳 （ ｏｂ ｒ Ｗ ｉｎ ｒ 维 Ｎ ｒｅｔ ｅ ｅ ），美 国著 名数 学 家 、控 制 论 的创 始 人 ，在 ＜ 制 论 ：动 物 和 机 器 中控 制 和 通 讯 的 问 控 题 ＞ （ ９ ８）一书 中指 出 ： “ 息 就 是信 息 ，既 非物 质 ，也 非 １４ 信 能 量 。 ” ，揭 示 了信 息 与 物质 、能 量 是 客 观 世界 的三 大构 成 要 素 。在 《 人有 人 的 用 处 》 （ ９ ０）中说道 ： “ 息是 人 在 适应 １５ 信 外部 世界 ，控 制外 部 世 界 的过 程 中 同外 部 世界 交 换 的 内容 的名
Ｓ ＹＳ ＰＲＡＣＴＣＥ 系统 实践 ｌ
３ ３
主 流 主数 据 管 理 产 品 的主数 据概 念 分 析
张 扬 （ 中国海洋石 油总公 司 北京
１０ ０ ０ ６ ０）
摘 要 ：信 息是 万物 内在 的特 征属 性 的 内涵本 质 ，数 据 则是按 照 一定 规 则表 示信 息的 外延 载体 。 归纳 主流ＭＤ Ｍ厂 商的主数 据 概 念 ，主 数据 应 是描 述 核 心业 务 实体 信 息及 相 互 关 系的数 据 ，可 以建 立 多个 定义 或视 图， 改 变缓 慢 ，用 于跨 业务 、跨 系统 和跨部 门共享 ，以实现 业务 连贯 性 和数 据的 一致 性 、 完整性 和准 确性 。 关键 词 ：信 息 ；数据 ；主数 据 ；业务 实体 ；主数据 管理 ；元数 据
知名厂商的数据库产品对比
数据仓库产品分析报告目录内容摘要 (2)关键字 (2)正文 (2)一、知名的数据仓库厂商介绍 (2)二、数据仓库产品对比 (2)2．1各数据产品家族对比 (2)2．2各厂商数据仓库产品列表 (3)2．3各产品优点对比 (6)2．4各产品应用提示 (8)三、DB2与Oracle的数据仓库技术对比 (9)3．1前言： (9)3．2技术对比： (10)四．结论： (12)五．参考文献： (12)内容摘要数据仓库的实施是一个相当复杂的过程（包括：数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现及数据仓库的维护和管理）。
并且每个行业都有自己的运行特点，都有自己特定的业务范围，都有自己特定的历史数据，所以企业在制定实施数据仓库解决方案时，不能盲目的选择产品供应商。
在建立数据仓库时，必须紧密结合本行业的特点和本企业的业务发展需求，参考产品提供商的技术特点和他们的成功案例，认真比较后再做出恰当的选择。
在这里主要给出了一些知名厂家的数据仓库产品。
通过对这些厂家的数据仓库产品的对比分析，找出适合我们应用的产品，对今后的学习和项目实践有着深刻的意义。
本文首先对大部分数据仓库产品进行套件和基本功能的介绍，然后根据数据仓库的任务、特点和应该具备的关键能力，重点对其中的两个产品Orcale和DB2的数据仓库技术在索引能力、数据分区、仓库管理器方面研究。
关键字数据仓库，Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA，DB2，索引能力、数据分区、仓库管理器正文一、知名的数据仓库厂商介绍Business Objects, Oracle, IBM, Sybase, Informix, NCR, Microsoft, SAS, CA 二、数据仓库产品对比2．1各数据产品家族对比前言：数据仓库产品大体上可以分为三类：1．单点产品：所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。
海波龙Hyperion,Cognos TM1,SAP BPC的区别和发展历史
就像加密货币需要采用区块链技术，工业机器人需要掌握伺服控制技术一样，采用多维数据仓库技术开发计划预算等EPM软件是行业共识。中国的软件厂商由于普遍不掌握多维数据仓库的核心技术和应用技术，无法开发真正的计划预算软件，大部分都是在ERP架构上搞“过程管控”型的“管理会计模块”。这种没有Knowhow的土法炼钢，只会造成企业信息化建设的浪费。不过国内多维数据仓库领域的核心技术并非一片空白，由原HyperionSolutions研发团队归国创建的北京智达方通科技有限公司，是国内唯一拥有多维数据仓库核心技术和商用产品的软件公司，智达方通的产品包括多维数据仓库，全面预算，商业智能，执行控制，应用门户，公共服务，移动平台，Excel插件等整套EPM产品，也是全球唯一一家实现计划预算编制，分析，执行控制，工作流引擎业务贯通，数据融合一体的厂商，更好的本土化支持，和可与国外同行PK的技术，提供了更适合国内企业的数据仓库和全面预算管理产品和体验。
1992年，美国西部加利福尼亚州硅谷的软件公司ArborSoftware发布了第一版数据仓库软件产品-Essbase，这个产品在随后的多年里一直是多维数据仓库全球销量冠军。1998年，HyperionSoftware与Arbor合并，并改名为HyperionSolutions，总部设在Arbor硅谷总部。
海波龙Hyperion，CognosTM1，SAPBPC的区别和发展历史
海波龙Hyperion，Cognos TM1和SAP BPC都是国际主流的基于多维数据仓库的全面预算软件。在市场占有率上，海波龙和Cognos TM1最高，而SAP BPC由于技术积淀历史短，市场占有率相对较低。
数据湖与数据仓库的对比及数据湖主流开源框架
数据湖与数据仓库的对比及数据湖主流开
源框架
数据湖与数据仓库的区别在于数据仓库提供结构化的可报告数据模型，而数据湖存储非结构化的原始数据。
数据仓库需要进行处理，决定哪些数据存入其中，这被称为“写时模式”，而数据湖可以即时开始收集数据，并确定其将来的用途。
商业分析员和商业用户通常使用数据仓库，而数据湖则更多用于数据科学家和分析师。
数据湖和数据仓库使用的存储硬件通常也不相同，数据仓库的存储硬件较为昂贵，而数据湖的存储硬件相对便宜。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi。
Delta Lake由Databricks推出，是一个开源的存储层，用以将ACID事务引入ApacheSpark和
大数据工作负载中。
DeltaLake拥有模式约束来防止低质量的
数据流入，并且在存储层上也具有良好的抽象性，允许同时存在多个不同的存储层。
数据仓库的工具
数据仓库的工具数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。
为了有效地构建和维护数据仓库，许多工具和技术已被开发出来。
这些工具可以帮助企业在提供高性能数据存储和处理能力的同时，实现对数据的高效管理和分析。
下面是一些常用的数据仓库工具的简介：1. ETL工具：ETL（抽取、转换和加载）工具用于从各种数据源抽取数据并将其加载到数据仓库中。
这些工具不仅可以确保数据的有效传输和处理，还可以进行数据清洗、转换和整合，以使其符合数据仓库的要求。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage和Microsoft SSIS（SQL Server Integration Services）等。
2. 数据仓库管理工具：数据仓库管理工具用于管理数据仓库的各种操作和维护任务。
它们可以提供数据仓库的配置、监控、备份和恢复等功能。
这些工具还可以帮助管理员监控数据仓库的性能，并提供报告和分析功能。
常见的数据仓库管理工具包括Teradata Viewpoint、Oracle Enterprise Manager和Microsoft SQL Server Management Studio等。
3. 数据挖掘工具：数据挖掘工具用于从数据仓库中发现隐藏的模式和信息。
它们使用各种算法和技术来分析大量的数据，以提取有用的信息和洞察。
数据挖掘工具可以帮助企业预测趋势、识别关联性和制定智能决策。
常见的数据挖掘工具包括IBM SPSS Modeler、SAS Enterprise Miner和RapidMiner等。
4. 可视化工具：可视化工具用于将数据仓库中的数据转化为易于理解和解释的图形和图表。
这些工具帮助用户直观地理解数据关系、趋势和模式，并提供交互式的数据探索和筛选功能。
常见的可视化工具包括Tableau、QlikView和Power BI等。
5. 查询和报告工具：查询和报告工具用于从数据仓库中提取数据并生成定制的报告和查询结果。
数据仓库的十大用途有哪些
数据仓库的十大用途有哪些数据仓库是一种设计和管理大量数据的技术和架构，它允许组织将分散在不同系统中的数据整合起来，以支持决策分析和业务智能。
下面是数据仓库的十大用途：1. 数据整合：数据仓库可以集成来自不同业务系统和数据源的数据，将其整合到一个统一的数据模型中。
这样可以消除数据冗余和矛盾，并确保数据的一致性和准确性。
2. 数据备份和恢复：数据仓库可以作为主要业务系统的备份，保证在系统发生故障或数据丢失时可以迅速恢复。
3. 决策支持：数据仓库可以提供对历史和当前数据的全面视图，为管理层提供决策支持，并支持基于数据的分析和预测。
4. 报表和分析：数据仓库可以提供丰富的报表和分析功能，帮助业务用户快速生成各种类型的报表和分析结果，支持业务决策和运营优化。
5. 业务智能：数据仓库可以为企业提供业务智能，通过分析海量数据，发现隐藏的业务规律和趋势，提供业务增长和改进的建议。
6. 客户关系管理：数据仓库可以整合客户相关的数据，包括购买历史、行为特征等，通过分析这些数据，帮助企业实现精准营销和客户关系管理。
7. 风险管理：数据仓库可以整合和分析各种风险相关的数据，包括市场风险、信用风险等，帮助企业评估和控制风险，并提出相应的对策和预警。
8. 供应链管理：数据仓库可以整合供应链的各个环节的数据，包括采购、生产、配送等，通过分析和预测供应链数据，帮助企业优化供应链的效率和成本。
9. 业绩评估：数据仓库可以整合和分析企业的各项业务指标，包括销售额、利润率、市场份额等，帮助企业评估自身的业绩和竞争力，并进行战略调整。
10. 知识发现：数据仓库可以整合和分析企业的各种知识和经验，包括专家知识、历史数据等，通过挖掘这些知识，帮助企业发现新的机会和解决方案。
综上所述，数据仓库在企业中具有多种用途，包括数据整合、决策支持、报表和分析、业务智能、客户关系管理、风险管理、供应链管理、业绩评估和知识发现等。
通过合理利用数据仓库，企业可以提高决策质量、降低风险、提高运营效率，并在竞争激烈的市场中获得竞争优势。
大数据的存储技术
大数据的存储技术大数据存储技术是指用于存储和管理大数据的各种技术和方法。
随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展，大数据的规模和复杂度越来越大，传统的存储技术已经无法满足大数据的存储需求。
因此，大数据存储技术变得越来越重要。
本文将介绍大数据存储技术的相关概念、特点和技术，以及目前主流的大数据存储技术，包括分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库等。
同时，我们还将讨论大数据存储技术的应用场景和未来发展趋势。
一、大数据存储技术的相关概念和特点1.1大数据存储技术的概念大数据存储技术是指用于存储和管理大数据的各种技术和方法。
大数据存储技术与传统的数据存储技术相比，具有以下特点：1)大规模：大数据存储技术需要能够存储和处理非常庞大的数据量，通常是TB、PB甚至EB级别的数据。
2)高可扩展性：大数据存储技术需要具有良好的可扩展性，能够在不影响性能的情况下动态地扩展存储容量。
3)高性能：大数据存储技术需要具有高性能，能够快速地读写大规模的数据。
同时，还需要能够支持并发访问和复杂的数据分析操作。
4)多样性：大数据存储技术需要能够存储和管理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
1.2大数据存储技术的特点大数据存储技术具有以下特点：1)分布式存储：大数据存储技术通常基于分布式存储架构，能够将数据存储在多台独立的服务器上，并实现数据的分布式访问和处理。
2)高可靠性：大数据存储技术需要具有高可靠性，能够在硬件故障或其他问题出现时保证数据的安全性和完整性。
3)高性能：大数据存储技术需要具有高性能，能够快速地读写大规模的数据，并支持复杂的数据处理和分析操作。
4)低成本：大数据存储技术通常以低成本的硬件和开源软件为基础，能够降低存储成本并提高存储效率。
以上是大数据存储技术的相关概念和特点，接下来我们将介绍目前主流的大数据存储技术。
二、主流的大数据存储技术大数据存储技术包括分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库等多种技术和方法，下面我们将介绍这些主流的大数据存储技术。
国产数据库调研
四款数据库的简介人大金仓:Kingbase 包含多款子产品，按应用场景细分为事务型数据库系统 KES、分析性数据库系统KADB、面向 HTAP 场景的 KSone、大数据平台 KDP、以及图像视频数据库KDVDB。
其产品客户主要是政府、教育、国防、电力、金融等政企单位。
武汉达梦:达梦数据库产品经过多年发展目前最新版本为 DM8，其分布式、多架构并存特性使得其能有效处理大数据下的 HTAP 应用场景。
其产品在诸多行业都有应用，在金融行业大多数应用于数据查询系统，仅湖北银行将其应用于核心业务系统。
华为GaussDB:华为2011年成立了高斯实验室并着手 Gauss DB 的研发，经过多年的产品打磨。
其分布式数据库产品有 Gauss100、Gauss200 和 Gauss300，分别对应事务型、分析型和混合型场景。
其中前两款产品在招行和工行已经得到大规模运用，运用场景遍布数据仓库到核心应用类系统。
中兴GoldenDB:中兴GoldenDB。
目前，已在多家银行的业务系统中有所应用。
中信银行将其应用在信用卡业务上，并在近期所有传统核心业务迁移至该数据库上。
这意味着GoldenDB 具有较可靠度混合应用能力。
Oracle和这几款数据库的最大的区别就是，oracle是传统的数据库，其他都是分布式数据库，传统数据库的扩展性没有分布式数据库的优。
Oracle数据库的扩展是瓶颈，访问瓶颈都在数据库上，实例可以扩展，但是多实例对应一个数据库。
分布式数据库原则上可以无限扩展。
并行是在各个服务器之间的并行，而oracle的并行是多进程。
四款数据库和oracle的对比1.人大金仓kingbase数据库和Oracle数据库对比（人大金仓有专门的迁移工具，可2.达梦数据库和oracle数据库的对比。
3.GaussDB和oracle的区别华为非合作伙伴，非客户，下载不了文档，以下对比查看网络后自己整理，可能不太准4.GoldenDB和oracle的区别没有帮助文档，信息来自网络•管理节点管理节点包含四个主要的功能模块：1.MetaDataServer主要功能是管理分布式数据库的元数据信息，对外提供操作接口；持久化数据以及进行相应的任务管理工作。
主流数据库产品回顾与展望
询 及 运 算 的 性 能 。 在 此 基 础 之 上 ，Ｈ Ｐ ＯｒｃｅＤ ｔｂ ｓ ｃ ｉｅ 合 了存 储 ａ ｌ ａａ ａ ｅ Ｍａ ｈｎ 整 服 务 器 ， 引 入 了 数 据 库 服 务 器 ， 通 过 Ｉｆ ｉａ ｄ网 络 构 建 了 一 台全 方 位 的 、 ｎ ｎＢ ｎ ｉ 高 性 能数 据 库 服务 器 。
务 器 层 进 行 了 进 一 步 的 优 化 。 另 一 方
产 品，继续加强 和完善 了ＸＭＬ 管理技
术 ， 同 时 通 过 引入 新 的 压 缩 技 术 解 决
ＸＭＬ 带来 的存储压 力等 问题 。除 此之
Ｏｒｃ ａｌ 次 发力，在２０ ｅ再 ０ ８年 １ 以 月
８ 美 元 收 购 了 Ｂ Ａ，在 业 界 引起 了 ５亿 Ｅ
支 持 ；２ ０ 年 又 推 出 了 Ｄ ２Ｖｐ ｒ ０８ Ｂ ｉｅ ２
而立之后一Ｏ ａ Ｉ ｒｃ 正当年 ｅ
２０ ０ ７年 是 甲 骨 文 公 司 创 立 的 第 三十 个年 头。在而 立之后 的２ ０ 年 ， ０８
能。而 现在 ，Ｏｒｃｅ 对数 据库 的优 ａ ｌ将 化 引入到后 端，从存储 层和数 据库服
危机， 让人难 以忘怀。 在期待新一年时，
让 我 们 一 起 回顾 一 下 ２ ０ 数 据 库 市 ０ ８年
竞争对 手，这说 明除了传统 关系数据
库 市 场 之 外 ，Ｏｒｃ 开 始 加 强 其 他 领 ａｌ ｅ
格 局。而在 数据 库领域 ，２ ０ ０ ８年 ９ 月 在 旧金 山 举 行 的 Ｏｒｃ ｅ ｒ ａ ｌ Ｏｐ ｎＷｏｌ ｅ ｄ
概述四种主流的大数据技术(二)2024
概述四种主流的大数据技术（二）引言概述：大数据技术正在成为当今互联网时代必不可少的工具。
在前一篇文章中，我们已经介绍了两种主流的大数据技术，本文将继续深入探讨另外两种主流的大数据技术，包括分布式系统、数据仓库、流式计算和机器学习。
正文内容：1. 分布式系统- 分布式文件系统：将数据分散存储在多台服务器上，提高数据读写速度和可靠性。
- 分布式计算框架：将任务分解成多个子任务，在不同的计算节点上并行执行，提高计算效率。
- 分布式数据库：将数据分布存储在多个节点上，实现数据的分布式管理和查询。
2. 数据仓库- 数据抽取和转换：从各种数据源中抽取数据，并进行格式转换和清洗。
- 数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库中，以供分析使用。
- 数据建模：对数据进行建模，包括维度建模和事实建模，以便进行复杂的分析和查询。
- 数据查询和分析：通过多维分析、数据挖掘和数据可视化等技术，对数据仓库中的数据进行查询和分析。
3. 流式计算- 流数据处理：对实时生成的数据流进行处理和分析，提供实时的决策支持和监控功能。
- 流数据存储：将实时生成的数据流存储到持久化存储介质中，以供后续分析和回溯查询。
- 流数据分析：通过流数据处理引擎，对实时流数据进行实时的计算和分析，提供即时的数据反馈。
4. 机器学习- 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和特征选择等处理，以减少噪声和提高模型的准确性。
- 模型训练：使用机器学习算法和训练数据集，对模型进行训练。
- 模型评估：通过交叉验证和评估指标，评估模型的性能和泛化能力。
- 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据集，进行预测和分类等任务。
总结：本文对四种主流的大数据技术进行了概述。
分布式系统可以提高数据的存储和计算效率，数据仓库可以实现复杂的数据查询和分析，流式计算可以提供实时的数据处理和分析功能，机器学习可以进行自动化的数据分析和预测。
这些技术的应用为大数据时代的数据管理和分析提供了有效的工具和方法。
常见主流数据库对比
• 4、 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。
• 5、 客户端支持及应用模式 • SQL Server • C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO,DAO,OLEDB,ODBC连
5.SQL Server
• Microsoft SQL Server是微软公司开发的大型关系型数据库系统。SQL Server的功能比
较全面，效率高，可以作为中型企业或单位的数据库平台。SQL Server可以与 Windows操作系统紧密集成，不论是应用程序开发速度还是系统事务处理运行速度， 都能得到较大的提升。对于在Windows平台上开发的各种企业级信息管理系统来说， 不论是C/S（客户机/服务器）架构还是B/S（浏览器/服务器）架构，SQL Server都是 一个很好的选择。SQL Server的缺点是只能在Windows系统下运行。
• Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和“database” 相结合的含义。
Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品） 的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase 首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。
SQL server 2014功能
• In-memory性能 • 经检验的可预测性能 • 高可用性和灾难恢复 • 跨计算、网络和存储的企业级可扩展性 • 安全性和合规性 • 从本地到云均提供一致的数据平台 • 企业商业智能 • 利用熟悉的Excel和Office 365以及移动设备访问更快地获得洞察力 • 可扩展的数据仓库 • 数据质量和集成服务 • 易用的管理工具 • 可靠的开发工具
主流数据同步ETL工具的比较
视图增量交换整合任务（增量触发方式可 需另购ODI产品；不支持二进制 步任务；不支持二进制文件的
选：CDC触发、标识位、时间戳、触发器 文件的复制同步任务，不支持 复制同步任务场景; 不支持
、全量比对)；6. 自定义SQL-EL任务; 7. 文 数据文件加载数据库/仓库的任 WS/REST服务对接; 没有数据比
件交换任务；8. 数据文件加载任务; 9. 务场景；不支持WS/REST服务 对的任务功能
WS/REST服务对接任务
对接;没有数据比对的功能
支持批处理的任务 (ETL)，不支持日志模式 的CDC增量复制同步任 务；不支持二进制文件 的复制同步任务场景; 不 支持WS/REST服务对接; 没有数据比对的任务功 能
设 计 及 架 构
使用方式
完全web图形化界面“点击式”任务设计和 监控管理，简单易用，不需要额外的开发 没有图形化的界面，操作皆为 和生产发布；无需在源库端或目标库端部 命令行方式，可配置能力差。 署代理程序，对源库性能影响几乎为零； 界面配置管理工具需单独购买 高级版支持多租户SaaS服务平台的使用方 。 式
自动断点续 传
所有任务类型均支持断点续传；且集群版 中任务转移后，任务在新节点会自动从断 点续传
支持
不支持
不支持
不支持，依赖ETL设计的合 理性（例如T-1），指定续 读某个时间点的数据，非自 动
功
能
图形界面化、自动化的schema mapping
异构转换映 和智能化的异构数据类型匹配；支持
射
schema级、表级、字段级的映射和记录
支持：1.全量任务；2.实时增量任务(日志 只支持CDC增量(日志模式)的复
CDC)；3. 全量+增量任务(源库不停服模 制同步任务，不支持全量任 支持批处理的任务(ETL)，不支
数据仓库架构及各组件方案选型
底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端 工具将数据清理、转换并加载到该层。 中间层：数据仓库中的中间层是使用 ROLAP 或 MOLAP 模型实现的 OLAP 服务器。 对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库 之间的中介。 顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者 API，通常的 应用包括数据查询、报表制作、BI 数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开 发。 从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图 了。
传统上数据仓库的存储从 100GB 起，直连可能会导致数据查询处理速度慢， 因为要直接从数据仓库查询准确的数据，或者是准确的输入，过程中要过滤掉 很多非必要数据，这对数据库以及前端 BI 工具的性能要求相当高，基本性能 不会太高。
另外，在处理复杂维度分析时性能也受限，由于其缓慢性和不可预测性，很少 应用在大型数据平台。要执行高级数据查询，数据仓库应该在低级实例下被扩 展从而简化数据查询。
数据仓库架构及各组件方案选型
企业数据仓库架构
关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成 工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给 终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方式扩展数据仓库的能力， 我们讲集中讨论最本质的问题，在不考虑过多技术细节的情况下，整个层次架 构可以被划分为 4 层：
• 原始数据层（数据源） • 数据仓库架构形态 • 数据的采集、收集、清洗和转换 • 应用分析层
单层架构（直连）
大多数情况下，数据仓库是一个关系型数据库，包含了允许多维数据的模块， 或者分为多个易于访问的多主题信息域，最简单的数据仓库只有一层架构。
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主流数据仓库产品
IBM InfoSphere Warehouse 9.7
IBM InfoSphere Warehouse是IBM的综合数据仓库平台, InfoSphere Warehouse 9.7的创新功能包括: 能够缩短数据仓库的实施时间,提升安全性、可用性以及可扩展性,并让实施业务分析(Business Analytics)变得更简单。
此外,这些创新功能还能帮助企业建立绿色的以及基于云计算的符合成本效
益和能源效益的平台。
InfoSphere Warehouse 9.7的新特性包括: 节约成本; 优化行业XML标准数据的使用; 深入的分析能力,其中包括数据挖掘导航、数据准备以及通过解决方案模版实现“信息即服务”、增强安全特性的多维分析能够直接分析DB2数据库中的数据; 更高的数据可用性,其中包括将数据迁移至新的
表格时不丧失可用性、提升了在线的可扩展性、更强的BI
特性、通过图形用户界面更简便地进行工作负荷管理。
此外,2009年7月28日,IBM还发布了智慧的分析系统,其中包括商业智能报表、分析、仪表盘、记分卡、数据挖掘、文本分析、数据仓库管理、存储和服务平台等。
智慧的分析系统可以在12天以内交付并提供基于行业的分析能力,帮助用户以比平时快3倍的速度进行决策,但同时只需要往常
50%的存储资源,从而节约了房屋面积和能源; 同时,还能揭示及洞察隐藏在海量数据中的关系―不仅仅是结构化的信息,还包括各种非结构化信息,如影片、邮件、网站、播客、博客、Wiki和归档的数据等。
Microsoft SQL Server Fast Track
作为一套新型数据仓库参考体系结构,SQL Server Fast Track能够帮助企业消除在创建数据仓库时经常遇到的各种障碍。
利用SQL Server Fast Track数据仓库,微软为客户提供了参考设置选项和技术指南,用于创建适用于用户独特需求与预算要求的企业级数据仓库解决方案。
微软独特的提交模式为用户提供了更大的灵活性和选择空间,允许用户选择适用于现有基础设施环境的行业标准硬件。
新配置利用对称多处理架构,在标准平台上创建企业数据仓库,还提供了更大的容量以及更低的价格,且产品性能相当于同类的“开箱即用”系统。
SQL Server Fast Track数据仓库旨在提高产品的性能与线性可升级性,同时将设置需求降至最低,从而帮助IT部门节约时间与资金。
通过均衡配置,新型参考体系结构对所有硬件部件进行优化,实现每中央处理单元核心每秒200 MB的处理性能。
对于微软的用户而言,SQL Server Fast Track数据仓库是
微软继企业商业智能与数据仓库之后,在技术发展历史上的另一块重要里程碑。
更新至SQL Server 2008新型参考体系结构后,SQL Server Fast Track数据仓库能够帮助客户实现至“Madison”项目的无缝跨越。
Madison项目拥有可升级性和商业智能功能,能够将SQL Server 2008与收购自DATAllegro 公司的大规模平行处理技术相集成,帮助企业将数据仓库设置为数百TB级。
Sybase IQ
Sybase IQ是基于列的分析服务器,其能够基于企业的全部信息,按照任意条件,面向所有用户,提供更快速和更准确的分析。
凭借基于列的核心架构和创新功能,Sybase IQ从多个层面提供了灵活性和可扩展性,能够为更大的数据集、更为复杂的分析任务以及快速增长的BI用户群,提供查询性能。
并且,它所需要的环境是企业能够负担的、环保的,在实现阶段和整个信息生命周期中都是可管理的。
Sybase IQ具有以下几大特性:
灵活性: 计算能力和存储容量独立扩展能力; 运行过程中修改模式,不会阻塞查询,无需停机; 无需物化视图; 对于预聚合,支持预计算的连接索引; 管理结构化和非结构化数据; 通过认证,能与可视化和数据集成工具协同工作。
速度: 多种类型的位图索引; 基于成本的查询优化器;
基于列的体系结构; 多列索引的使用; 增加了内存压缩查询处理; 增强的断词(Tokenization)技术,提供更快速的查询。
可用性: 增强的大表加载; 直接从客户端加载; 多节点加载; 专利的数据压缩技术; 高可用性/灾难恢复。
安全性: 口令认证/数据不落地的加密传输; 对静态数据(data-at-rest)进行数据库和列加密; 支持Unix上的FIPS; 支持Kerberos; 用户可设置密码支持IPv6。
可管理性: 索引向导工具指导选择最高性能的索引; 用于诊断的、基于XML和GUI的查询计划生成器; 用于数据库管理的、基于GUI的多功能管理控制台; 增强的资源和工具管理。
Teradata Active Enterprise Data Warehouse
Teradata动态企业级数据仓库平台(Active Enterprise Data Warehouse)采用Teradata海量并行处理技术,是一种经过优化、可同步执行多种流程的系统,其性能及可扩展性令企业能够对详细的运营数据进行更深入和透彻的分析。
动态数据仓库将传统数据仓库功能扩展到了动态企业智能这一更为成熟、覆盖面更广的数据环境。
动态企业智能侧重数据仓库在业务运营层面的应用,通过数据库平台在实时操作环境的支持下,实现快速战略决策。
Teradata动态数据仓库有两大特点。
一是动态访问,一线
用户可以动态、或者说实时地访问所需信息。
传统数据仓库用户只针对高端管理层,一个银行一般只有几十个到几百个用户可以访问,成千上万的客户经理和客户代表如果要实现同时访问,对传统数据仓库来讲是一个很大的压力,而动态数据仓库采取相同的技术架构和不同的技术手段实现了大规模的动态访问。
二是动态数据加载,传统数据仓库的数据加载与动态数据仓库的数据加载所需的技术设施几乎相同。
不同的是传统的数据加载不是实时和连续的,只能是以批量的形式加载,而动态数据仓库的数据加载则能连续加载并实现一分钟或者几秒钟间隔的近实时加载。
此外,Teradata动态企业级数据仓库具有创新的Teradata 虚拟存储(Virtual Storage)功能,这提高了数据加载到数据仓库的速度。
Teradata动态数据仓库增添了75种新的动态数据仓库功能,与上一代数据仓库相比,其性能全面提升30%。