商业数据库有哪些

一、商业数据库有哪些

关系型数据库是目前应用最广泛的商业数据库之一，例如Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2、MySQL等。这类数据库将数据存储在不同的表中，并通过这些表之间的关系来管理和维护数据，使得数据的存储和管理更为系统化、规范化。关系型数据库具备事务处理能力及数据安全控制能力。同时它们拥有强大的数据查询和管理功能，能满足企业级数据管理需求。

二、非关系型数据库（NoSQL数据库）

随着大数据时代的到来，非关系型数据库逐渐崭露头角。其主要包括MongoDB、Apache Cassandra、Redis等。这类数据库具有灵活的架构，能够存储大量非结构化的数据，例如文档、键值对等，可以高效地处理大数据的读写需求。这类数据库无需预设表结构或进行模式查询，从而更容易应对大规模互联网业务中的突发问题。同时它们的灵活性高、性能优秀且容错性高，特别适用于互联网时代的实时分析应用。

随着商业智能和数据分析需求的增长，大数据管理平台和仓库如Hadoop和Hadoop生态系统中的工具（如HBase和Hive）等也变得越来越重要。这些工具提供了处理和分析大规模数据集的能力，允许企业存储和分析海量数据并从中获取有价值的信息。它们广泛应用于数据挖掘、实时分析和预测分析等场景。此外，还有一些商业化的数据仓库产品如Snowflake等也提供了强大的数据存储和分析功能。

以上所述的商业数据库类型各具特色，企业可以根据自身的业务需求和数据特性选择合适的数据库产品和技术栈。

二、商业领域数据挖掘是如何诞生的

1、20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。

2、数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代，海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼，过多无用的信息必然会产生信息距离（信息状态转移距离）是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度，简称DIST或DIT）和有用知识的丢失。

3、这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。

4、但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。

5、数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：

6、(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。

7、比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。

8、(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

9、(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。

10、(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。

11、(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。

12、有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。

13、(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。

14、经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。

15、(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。

三、数据库分为哪几种版本

问题一：数据库分为哪几类？按国际上通用的分类方法，数据库分为以下三大类：

1、参考数据库(Reference databases)，是能指引用户到另一信息源获取原文或其他细节的数据库；

2、源数据库(Source databases)，指能憨接提供所需原始资料或具体数据的数据库。；

3、混合型数据库(Mixed databases)，能同时存贮多种类型数据的数据库。

问题二：数据库有哪几种？常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。-oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、客户机/服务器）。-sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。-mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、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。-access 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。-

问题三：请问数据库有哪些种类呢?根据存储模型划分，数据库类型主要可分为:网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。全部罗列出来是没有意义的，数据库太多了，你不说你的工作是涉及哪方面，恐怕很难提供更适合你的数据库。

初级应用一般是ACCESS配合的脚本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL比较复杂点不过功能强大很多配合的脚本和ACCESS的一样MYSQL和PHP的组合是比较完美的如果你需要处理1000W条数据以上级别的数据,那以上的都不合适,一般用的比较多的是ORACLE这个入门难度非常大如果想学的话就先学MICROSOFT SQL吧,这个网上教学比较多，ASP.NET 2.0,应用的是非常广泛的。

问题四：数据库有哪几种 1). Sql Server

问题五：网站数据库可以分为几种？要我来分，我会分为两大类：常规和非常规

常规数据库，是一套完整的，拥有自己的存取机制、SQL语句预处理机制等的一套程序。如唬MS SQL、MYSQL、ORACLE等等。

而非常规数据库，本身并不具备存取机制、SQL预处理机制等，而是通过其它的各种各样的程序来实现存取的一种数据库。如：文本型数据库、ACCESS、EXCEL、XML等等

问题六：数据库有哪几种 1). Sql Server

问题七：数据库有哪几种类型四种

指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的

事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊***数和隶属函数等。

管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。

处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型

是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类

型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的

CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”，以后，根据DBTG报告实现的系统一般称为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL，模式定义语言SDDL，设备介质控制语言DMCL。另外还有数据操纵语言DML。

是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计

算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规龚的一致性维护等。

问题八：数据库有哪几种？常用关系形，SQL Server、 MYSQL、ORACLE、sqlite……………………

问题九：数据库有几大类？三大类型 mysql sqlserver plsql

问题十：Oracle一般有哪些版本，各个版本有什么区别呢？ 1977年，Larry Ellison、Bob Miner和Ed Oates等人组建了Relational软件公司(Relational Software Inc.，RSI)。他们决定使用C语言和SQL界面构建一个关系数据库管理系统(Relational Database Management System，RDBMS)，并很快发布了第一个版本(仅是原型系统)。

1979年，RSI首次向客户发布了产品，即第2版。该版本的RDBMS可以在装有RSX-11操作系统的PDP-11机器上运行，后来又移植到了DEC VAX系统。

1983年，发布的第3个版本中加入了SQL语言，而且性能也有所提升，其他功能也得到增强。与前几个版本不同的是，这个版本是完全用C语言编写的。同年，RSI更名为Oracle Corporation，也就是今天的Oracle公司。

1984年，Oracle的第4版场布。该版本既支持VAX系统，也支持IBM VM操作系统。这也是第一个加入了读一致性(Read-consistency)的版本。

1985年，Oracle的第5版发布。该版本可称作是Oracle发展史上的里程碑，因为它通过SQL*Net引入了客户端/服务器的计算机模式，同时它也是第一个打破640KB内存限制的MS-DOS产品。

1988年，Oracle的第6版发布。该版本除了改进性能、增强序列生成与延迟写入(Deferred Writes)功能以外，还引入了底层锁。除此之外，该版本还加入了PL/SQL和热备份等功能。这时Oracle已经可以在许多平台和操作系统上运行。

1991年，Oracle RDBMS的6.1版在DEC VAX平台中引入了Parallel Server选项，很快该选项也可用于许多其他平台。

1992年，Oracle 7发布。Oracle 7在对内存、CPU和I/O的利用方面作了许多体系结构上的变动，这是一个功能完整的关系数据库管理系统，在易用性方面也作了许多改进，引入了SQL*DBA工具和database角色。

1997年，Oracle 8发布。Oracle 8除了增加许多新特性和管理工具以外，还加入了对象扩展(Object Extension)特性。

2001年，Oracle 9i release 1发布。这是Oracle 9i的第一个发行版，包含RAC(Real Application Cluster)等新功能。

2002年，Oracle 9i release 2发布，它在release 1的基础上增加了集群文件系统(Cluster File System)等特性。

2004年，针对网格计算的Oracle 10g发布。该版本中Oracle的功能、稳定性和性能的实现都达到了一个新的水平。

2007年年7月12日，甲骨文公司推出的最新数据库软件Oracle 11g，Oracle 11g有400多项功能，经过了1500万个小时的测试，开发工作量达到了3.6万人/月。相对过往版本而言，Oracle 11g具有了与众不同的特性。