⑴ 競爭對手產品分析報告應該怎麼寫有格式要求么
依據經驗，做好競爭對手調查項目，需平時做好對行業排名靠前企業動態信息的長期跟蹤積累。
首先, 要明確勾畫出各個跟蹤對象的業務管理模式，並在此基礎上對其動態信息進行有效率歸類管理。
其次，信息收集既要包括典型"硬信息"的收集，還需"軟信息"的收集，在同業競爭中這些"軟信息"與"硬信息"同樣重要，雖然"軟信息"的量可能比"硬信息"少得多。
第三，還需要收集企業行為和市場表現的有關資料。每個公司都有自己的經營特點，並以非常微妙的方式影響著企業的政策形成（從我們調研者的角度看，這些經營特點有時對企業有利，有時則對企業不利，不能一概而論）。
第四，在多數工作中，在收集信息時，需要考慮信息的表現形式和資料分析，如果不能進行分析，一個滿是信息的資料庫也沒有用：原始信息本身是沒有多少價值可言，唯有處理這些原始信息的能力才會產生價值。
第五，競爭對手信息來源有多種途徑，常用的信息渠道包括：政府統計、銀行、投資銀行、專利機構、末端銷售商、供貨商、客戶、公關代理公司、廣告代理公司、研討會、業界專家、專業協會/學會、證券商、行業監察機構/管理機構/執法機構、專業調查公司/機構、企業年報以及企業本身。需要指出的是應慎用行業分析文章、行業年度報告；至於在商業雜志、報紙等媒體上發表的企業公關性文章則往往誇大其辭，目的是提升在企業公眾心目中的企業形象。另外，對於相對不夠成熟的行業來說，統計資料的可靠性較差。所以，需要仔細考察信息的來源，並從中發現事實。
第六，在大量佔有和綜合分析案頭資料數據的基礎上，調查機構才能更好的理解客戶的調查目的、內涵和外延，為實地調查創造良好的條件。
⑵ 撰寫數據分析報告6個步驟
撰寫數據分析報告6個步驟
撰寫數據分析報告6個步驟。在職場上，有的崗位是需要撰寫數據分析報告的，想要寫好數據分析報告就要知道寫它的步驟。接下來就由我帶大家了解下撰寫數據分析報告6個步驟的相關內容。
撰寫數據分析報告6個步驟1
1、明確目標
在「 明確數據分析目標的 3 個步驟 」這篇文章中，我們說過，要正確地定義問題、合理地分解問題、抓住關鍵的問題。
當明確目標之後，我們需要梳理分析思路，搭建分析框架，開始思考以下問題：
採用哪些分析指標？
運用哪些分析思維？
使用哪些分析工具？
明確目標，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，可以為後續的步驟提供清晰的方向。
2、收集數據
收集數據是圍繞數據分析目標，按照分析思路和框架，收集相關數據的過程，為後續的步驟提供素材和依據。
收集的數據包括原始數據和二手數據，其中原始數據包括公司內部的資料庫、調查得到的數據等；二手數據包括統計局發布的數據、公開出版物中的數據等。
收集數據的基本要求是：真實性、及時性、同質性、完整性、經濟性和針對性。
3、處理數據
處理數據，是從大量雜亂無章的原始數據中，抽取對解決問題有價值的數據，並進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性，這是數據分析之前必不可少的階段。
數據的處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合並、數據計算等過程，原始數據一般都需要經過一定的處理，才能用於後續的數據分析工作。
在處理數據的過程中，准確性尤為重要，如果數據本身存在錯誤，那麼即使採用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。
具體處理數據的方法，可以參考以下文章：
4、分析數據
分析數據，是對客觀真實的數據，運用恰當的方法和工具，進行科學有效的分析。
參考文章：
如何用 Python 分析數據？
5、展現數據
通過數據分析，隱藏在數據背後有價值的信息逐漸浮現出現，此時需要通過合適的方式展現出來，讓人一目瞭然，提高信息傳遞的效率。
通常情況下，展現數據的方式通常是用圖表說話，即數據可視化，常用的數據可視化圖表有很多，可以參考：
數據可視化話題集錦
6、結論建議
一份好的數據分析報告，需要有明確的結論建議。
如果換位思考，站在決策者的角度，更想知道的是可行的解決方案。
如果數據分析報告沒有明確的結論建議，那麼也就失去了報告的靈魂。
所以，要想製作出更有價值的數據分析報告，不僅要掌握數據分析的思維和工具，而且還要熟悉業務，這樣才能提出更好的建議。
小結
數據分析報告的製作過程，通常可以分解為明確目標、收集數據、處理數據、分析數據、展現數據、結論建議等 6 個步驟，這是對整個數據分析過程的總結，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，從而降低企業的經營風險，提高企業的核心競爭力。
如果把數據分析報告比作一個產品，製作報告的人就是產品經理，看報告的讀者就是用戶。
作為「產品經理」，同理心很重要，通過自我體驗來理解他人，喬布斯能瞬間把自己變成傻瓜，這是同理心的一種表現。數據分析的思維和工具也很重要，它們是數據分析的基礎。想像力是廣袤的天空，但不是天馬行空，而是基於同理心的推演，運用數據分析的思維和工具，讓推演更加科學有效。
在一份數據分析報告的背後，有許多枯燥的、基礎的准備工作要做，例如數據採集、數據倉庫、數據治理等等。
如果沒有高質量的數據作為堅實的地基，那麼數據分析報告的高樓大廈是不穩固的。 如果沒有明確數據分析的目標，那麼後面的工作可能就是胡拼亂湊，用一堆圖表堆砌的花架子，並不能解決實際的問題。
數據分析報告不要搞形式主義，而要有實質的內容，還要關注細節。
撰寫數據分析報告6個步驟2
數據分析報告範文
項目數據分析報告是通過對項目數據全方位的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。
項目數據分析報告—項目市場化操作的科學依據：
政策背景：隨著我國經濟體制變革的不斷深入發展，中國的決策高層已經完全意識到了項目分析的真正意義，這一佐證就是《國務院關於投資體制改革的決定》的出台。決定明確政府不再承擔對投資項目的審核評估，實行備案制。而投資方和項目方，則對項目的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟的模式來實施項目分析評估。這就正式宣告，中國的項目分析，將徹底進入市場化的運作模式。
時代需求：進入二十一世紀信息化時代，傳統意義上的經濟、管理和投資金融等學科和電子信息技術發生了不可分割的交融。作為先進生產力代表的電子信息技術，成為經濟、管理和投資金融等領域創新變革的支撐和動力。「項目數據分析」以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資金融專業等領域，是信息化時代發展的必然結果。
項目數據分析報告—項目可行性判斷的重要依據
任何欣欣向榮的企業，都是建立在所開發的優質項目基礎上的。但如何才能確定項目的可行和優質呢？發達國家的做法是對項目的最終決策，一切以科學定量分析的項目數據為依據。在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展，加上中國投資分析行業正處於發展的起步階段，投資人、企業管理層都迫切需要一個統一的、規范的標准來衡量投資項目的科學性和可行性，專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們准備投資的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目；越來越多的風險投資機構把項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。
有關數據分析報告的詳細樣本，建議你到一些權威的數據分析機構去找找。。。
很多的，而且有非常多的數據分析模型和分析數據，還有案例
我給你介紹一個國內比較專業的數據分析機構
「開元研究」，希望你去了解一下。
透析審計領域的數據分析報告
一、目標定位
內容往往服務於目標，目標決定內容，因而數據分析報告的目標很大程度上決定其內容，我們應首先明確其目標定位。
構建數據分析報告的目標概念在外延上有所側重，定位於為處於信息時代的審計服務。因此，它需要統一並且服務於審計這個大目標，但也具有自身的特點。根據《審計法》規定，我國國家審計的總目標是監督財政財務收支的真實性、合法性和效益性。在這個大前提下，我們認為構建計算機數據分析報告的總體目標是結合業務審計的具體目標，通過數據分析，實現價值最大化的審計決策，從而支撐制訂的.審計實施方案。這個總體目標總是可以劃分為具體層次上的目標。我們認為，從屬於其總目標，構建數據分析報告的具體目標應可以描述為以下3個方面：
1、進行總體分析。從審計工作需求出發，對被審計對象的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被審計對象財務、業務狀況的總體印象。
2、確定審計重點，合理配置審計資源。在對被審計對象總體掌握的基礎上，根據被審計對象特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定審計的重點，協助審計人員作為正確的審計決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態。
3、總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的審計事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以後審計實踐中的數據分析。
以上3個具體目標的聯系是緊密的，不是孤立的，只有在進行總體分析的基礎上，才能進一步的確定審計重點，並在對重點內容的分析中得出結果，進而實現評價的過程。如果單單實現其中一個目標，最終得出的報告將是不完整的，對制訂審計實施方案也沒有可靠的支撐作用。
二、適用范圍及對象
首先本文所論述的數據，是在信息化環境中審計人員開展審計時需處理的電子數據。為了明確分析對象的范圍，我們制定了對於數據的三個限制條件：
①來源於信息系統中，包括財務、業務、管理等方面；
②能以資料庫中二維表的形式存儲於計算機中；
③有助於審計分析。基於這些限制條件，數據應包括財務數據、業務數據和補充數據（從被審計單位以外的地方採集與數據分析相關的數據）。我們可以根據需要分析其中一種或幾種數據。
其次，數據分析報告所記錄的對象是計算機審計中審前調查階段所作的數據分析的過程及結果。在實際審計工作中，數據分析報告應在計算機審計審前調查階段數據分析完成後撰寫，為制訂審計實施方案提供參考。
三、原則
我們認為，編制數據分析報告總體上應當遵循以下原則：
1、規范性原則。
數據分析報告中所使用的名詞術語一定要規范，標准統一，前後一致，基本上要與前人所提出的相一致，例如對商業銀行的盈利能力進行分析時採用了「稅收比率」這個已存在的指標，就不能自己重命名為「稅收收入比」等其他名稱。
2、重要性原則。
數據分析報告一定要體現審計的重點，例如在真實性、合法性審計中，就應該重點選取真實性、合法性指標，構建相關模型，從數據上進行分析。並且反映在分析結果中對同一類問題的描述中，也要按照問題的重要性來排序。
3、謹慎性原則。
數據分析報告的編制過程一定要謹慎，體現在基礎數據須要真實完整，分析過程須要科學合理全面，分析結果可靠，建議內容實事求是。
4、鼓勵創新原則。
計算機審計技術是在不斷發展進步的，必然有創新的方法或模型從實踐中摸索總結出來，數據分析報告要將這些創新的想法記錄下來，發揚光大。
總之，一份完整的數據分析報告，應當圍繞目標，確定范圍，遵循一定的前提和原則，系統的反映計算機數據分析的全貌，從而推動計算機審計事業的進一步發展。
⑶ 一份難得的資料庫市場分析報告
目錄
- 資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型
- Nosql資料庫的進一步分類
- OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭
- 資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL
- 開源資料庫 vs. 商業資料庫
- 資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商
最近由於時間原因我寫東西少了，在公眾號上也轉載過幾篇搞資料庫朋友的大作。按說我算是外行，沒資格在這個領域品頭論足，而當我看到下面這份報告時立即產生了學習的興趣，同時也想就能看懂的部分寫點心得體會分享給大家。
可能本文比較適合普及性閱讀，讓資料庫領域資深的朋友見笑了：）
資料庫分類維度：關系型/非關系型、交易型/分析型
首先是分類維度，上圖中的縱軸分類為Relational Database（關系型資料庫，RDBMS）和Nonrelational Database （非關系型資料庫，NoSQL），橫軸的分類為Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。
按照習慣我們先看關系型資料庫，左上角的交易型類別中包括大家熟悉的商業資料庫Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括開源領域流行的MySQL（MariaDB是它的一個分支）、PostgreSQL，還有雲上面比較常見的SQL Azure和Amazon Aurora等。
比較有意思的是，SAP HANA正好位於交易型和分析型的中間分界處，不要忘了SAP還收購了Sybase，盡管後者今天不夠風光了，而早年微軟的SQL Server都是來源於Sybase。Sybase的ASE資料庫和分析型Sybase IQ還是存在的。
右上角的分析型產品中包括幾款知名的列式數據倉庫Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），來自互聯網巨頭的Google Big Query和Amazon RedShift。至於Oracle Exadata一體機，它上面運行的也是Oracle資料庫，其最初設計用途是OLAP，而在後來發展中也可以良好兼顧OLTP，算是一個跨界產品吧。
再來看非關系型資料庫，左下角的交易型產品中，有幾個我看著熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型產品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（這2家已並購），Bigtable（來自Google，Hadoop中的HBase是它的開源實現）、Elasticsearch等。
顯然非關系型資料庫的分類要更加復雜，產品在應用中的差異化也比傳統關系型資料庫更大。Willian Blair很負責任地對它們給出了進一步的分類。
NoSQL資料庫的進一步分類
上面這個圖表應該說很清晰了。非關系型資料庫可以分為Document-based Store（基於文檔的存儲）、Key-Value Store（鍵值存儲）、Graph-based（圖資料庫）、Time Series（時序資料庫），以及Wide Cloumn-based Store（寬列式存儲）。
我們再來看下每個細分類別中的產品：
文檔存儲 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等
Key-Value存儲 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等
圖資料庫 ：Neo4j等
時序資料庫 ：InfluxDB等
WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等
多模型資料庫 ：支持上面不只一種類別特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。
OLTP市場規模：關系型資料庫仍占營收大頭
上面這個基於IDC數據的交易型資料庫市場份額共有3個分類，其中深藍色部分的關系型資料庫（RDBMS，在這里不統計數據挖掘/分析型資料庫）占據80%以上的市場。
Dynamic Database（DDMS，動態資料庫管理系統，同樣不統計Hadoop）就是我們前面聊的非關系型資料庫。這部分市場顯得小（但發展勢頭看好），我覺得與互聯網等大公司多採用開源+自研，而不買商業產品有關。
而遵循IDC的統計分類，在上圖灰色部分的「非關系型資料庫市場」其實另有定義，參見下面這段文字：
資料庫市場份額：雲服務和新興廠商主導NoSQL
請注意，這里的關系型資料庫統計又包含了分析型產品。Oracle營收份額42%仍居第一，隨後排名依次為微軟、IBM、SAP和Teradata。
代表非關系型資料庫的DDMS分類中（這里同樣加入Hadoop等），雲服務和新興廠商成為了主導，微軟應該是因為雲SQL Server的基礎而小幅領先於AWS，這2家一共占據超過50%的市場，接下來的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起來13%）。
上面是IDC傳統分類中的「非關系型資料庫」，在這里IBM和CA等應該主要是針對大型機的產品，InterSystems有一款在國內醫療HIS系統中應用的Caché資料庫（以前也是運行在Power小機上比較多）。我就知道這些，餘下的就不瞎寫了。
開源資料庫 vs. 商業資料庫
按照流行度來看，開源資料庫從2013年到現在一直呈現增長，已經快要追上商業資料庫了。
商業產品在關系型資料庫的佔比仍然高達60.5%，而上表中從這列往左的分類都是開源占優：
Wide Cloumn：開源佔比81.8%；
時序資料庫：開源佔比80.7%；
文檔存儲：開源佔比80.0%；
Key-Value存儲：開源佔比72.2%；
圖資料庫：開源佔比68.4%；
搜索引擎：開源佔比65.3%
按照開源License的授權模式，上面這個三角形越往下管的越寬松。比如MySQL屬於GPL，在互聯網行業用戶較多；而PostgreSQL屬於BSD授權，國內有不少資料庫公司的產品就是基於Postgre哦。
資料庫三大陣營：傳統廠商和雲服務提供商
前面在討論市場份額時，我提到過交易型資料庫的4個巨頭仍然是Oracle、微軟、IBM和SAP，在這里William Blair將他們歸為第一陣營。
隨著雲平台的不斷興起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）組成了另一個陣營，在國外分析師的眼裡還沒有BAT，就像有的朋友所說，國內互聯網巨頭更多是自身業務導向的，在本土發展公有雲還有些優勢，短時間內將技術輸出到國外的難度應該還比較大。（當然我並不認為國內缺優秀的DBA和研發人才）
第三個陣容就是規模小一些，但比較專注的資料庫玩家。
接下來我再帶大家簡單過一下這前兩個陣容，看看具體的資料庫產品都有哪些。
甲骨文的產品，我相對熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一體機。
IBM DB2也是一個龐大的家族，除了傳統針對小型機、x86（好像用的人不多）、z/OS大型機和for i的版本之外，如今也有了針對雲和數據挖掘的產品。記得抱枕大師對Informix的技術比較推崇，可惜這個產品發展似乎不太理想。
微軟除了看家的SQL Server之外，在Azure雲上還能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB開源資料庫。應該說他們是傳統軟體License+PaaS服務兩條腿走路的。
如今人們一提起SAP的資料庫就想起HANA，之前從Sybase收購來的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎沒有之前發展好了。
在雲服務提供商資料庫的3巨頭中，微軟有SQL Server的先天優勢，甚至把它移植到了Linux擁抱開源平台。關系型資料庫的創新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非關系型特性），至於它們具體好在哪裡我就不裝內行了：）
非關系型資料庫則是Amazon全面開花，這與其雲計算業務發展早並且占據優勢有關。Google當年的三篇經典論文對業界影響深遠，Yahoo基於此開源的Hadoop有一段時間幾乎是大數據的代名詞。HBase和Hive如今已不再是人們討論的熱點，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服務Google自身業務為主，畢竟GCP的規模比AWS要小多了。
最後這張DB-Engines的排行榜，相信許多朋友都不陌生，今年3月已經不是最新的數據，在這里列出只是給大家一個參考。該排行榜幾乎在每次更新時，都會有國內資料庫專家撰寫點評。
以上是我周末的學習筆記，班門弄斧，希望對大家有幫助。
參考資料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》
https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf
擴展閱讀：《 資料庫&存儲：互相最想知道的事 》
尊重知識，轉載時請保留全文。感謝您的閱讀和支持！
⑷ 2019數據架構選型必讀：1月資料庫產品技術解析
本期目錄
DB-Engines資料庫排行榜
新聞快訊
一、RDBMS家族
二、NoSQL家族
三、NewSQL家族
四、時間序列
五、大數據生態圈
六、國產資料庫概覽
七、雲資料庫
八、推出dbaplus Newsletter的想法
九、感謝名單
為方便閱讀、重點呈現，本期Newsletter（2019年1月）將對各個板塊的內容進行精簡。需要閱讀全文的同學可點擊文末 【閱讀原文】 或登錄https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA
DB-Engines資料庫排行榜
以下取自2019年1月的數據，具體信息可以參考http://db-engines.com/en/ranking/，數據僅供參考。
DB-Engines排名的數據依據5個不同的因素：
新聞快訊
1、2018年9月24日，微軟公布了SQL Server2019預覽版，SQL Server 2019將結合Spark創建統一數據平台。
2、2018年10月5日，ElasticSearch在美國紐約證券交易所上市。
3、亞馬遜放棄甲骨文資料庫軟體，導致最大倉庫之一在黃金時段宕機。受此消息影響，亞馬遜盤前股價小幅跳水，跌超2%。
4、2018年10月31日，Percona發布了Percona Server 8.0 RC版本，發布對MongoDB 4.0的支持，發布對XtraBackup測試第二個版本。
5、2018年10月31日，Gartner陸續發布了2018年的資料庫系列報告，包括《資料庫魔力象限》、《資料庫核心能力》以及《資料庫推薦報告》。
今年的總上榜資料庫產品達到了5家，分別來自：阿里雲，華為，巨杉資料庫，騰訊雲，星環 科技 。其中阿里雲和巨杉資料庫已經連續兩年入選。
6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E輪8000萬美元融資。11月15日，Neo4j宣布企業版徹底閉源：
7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033億美元（9000萬歐元）的價格收購了Apache Flink商業公司DataArtisans。
8、2019年1月11日早間消息，亞馬遜宣布推出雲資料庫軟體，亞馬遜和MongoDB將會直接競爭。
RDBMS家族
Oracle 發布18.3版本
2018年7月，Oracle Database 18.3通用版開始提供下載。我們可以將Oracle Database 18c視為採用之前發布模式的Oracle Database 12c第2版的第一個補丁集。未來，客戶將不再需要等待多年才能用上最新版Oracle資料庫，而是每年都可以期待新資料庫特性和增強。Database 19c將於2019年Q1率先在Oracle cloud上發布雲版本。
Oracle Database 18c及19c部分關鍵功能：
1、性能
2、多租戶，大量功能增強及改進，大幅節省成本和提高敏捷性
3、高可用
4、數據倉庫和大數據
MySQL發布8.0.13版本
1、賬戶管理
經過配置，修改密碼時，必須帶上原密碼。在之前的版本，用戶登錄之後，就可以修改自己的密碼。這種方式存在一定安全風險。比如用戶登錄上資料庫後，中途離開一段時間，那麼非法用戶可能會修改密碼。由參數password_require_current控制。
2、配置
Innodb表必須有主鍵。在用戶沒有指定主鍵時，系統會生成一個默認的主鍵。但是在主從復制的場景下，默認的主鍵，會對叢庫應用速度帶來致命的影響。如果設置sql_require_primary_key，那麼資料庫會強制用戶在創建表、修改表時，加上主鍵。
3、欄位默認值
BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON欄位可以指定默認值了。
4、優化器
1）Skip Scan
非前綴索引也可以用了。
之前的版本，任何沒有帶上f1欄位的查詢，都沒法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的欄位，讓這個查詢使用到索引。其實現原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查詢結果合並。
2）函數索引
之前版本只能基於某個列或者多個列加索引，但是不允許在上面做計算，如今這個限制消除了。
5、SQL語法
GROUP BY ASC和GROUP BY DESC語法已經被廢棄，要想達到類似的效果，請使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。
6、功能變化
1）設置用戶變數，請使用SET語句
如下類型語句將要被廢棄SELECT @var, @var:=@var+1。
2）新增innodb_fsync_threshold
該變數是控制文件刷新到磁碟的速率，防止磁碟在短時間內飽和。
3）新增會話級臨時表空間
在以往的版本中，當執行SQL時，產生的臨時表都在全局表空間ibtmp1中，及時執行結束，臨時表被釋放，空間不會被回收。新版本中，會為session從臨時表空間池中分配一個臨時表空間，當連接斷開時，臨時表空間的磁碟空間被回收。
4）在線切換Group Replication的狀態
5）新增了group_replication_member_expel_timeout
之前，如果某個節點被懷疑有問題，在5秒檢測期結束之後，那麼就直接被驅逐出這個集群。即使該節點恢復正常時，也不會再被加入集群。那麼，瞬時的故障，會把某些節點驅逐出集群。
group_replication_member_expel_timeout讓管理員能更好的依據自身的場景，做出最合適的配置（建議配置時間小於一個小時）。
MariaDB 10.3版本功能展示
1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT
1）update連表更新，limit語句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;
MySQL 8.0直接報錯
MariaDB 10.3更新成功
2）update連表更新，ORDER BY and LIMIT語句
update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;
MySQL 8.0直接報錯
MariaDB 10.3更新成功
參考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911
2、MariaDB10.3增補AliSQL補丁——安全執行Online DDL
Online DDL從名字上看很容易誤導新手，以為不論什麼情況，修改表結構都不會鎖表，理想很豐滿，現實很骨感，注意這個坑！
有以下兩種情況執行DDL操作會鎖表的，Waiting for table metadata lock（元數據表鎖）：
針對第二種情況，MariaDB10.3增補AliSQL補丁-DDL FAST FAIL，讓其DDL操作快速失敗。
例：
如果線上有某個慢SQL對該表進行操作，可以使用WAIT n（以秒為單位設置等待）或NOWAIT在語句中顯式設置鎖等待超時，在這種情況下，如果無法獲取鎖，語句將立即失敗。 WAIT 0相當於NOWAIT。
參考：
https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388
3、MariaDB Window Functions窗口函數分組取TOP N記錄
窗口函數在MariaDB10.2版本里實現，其簡化了復雜SQL的撰寫，提高了可讀性。
參考：
https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/
Percona Server發布8.0 GA版本
2018年12月21日，Percona發布了Percona Server 8.0 GA版本。
在支持MySQL8.0社區的基礎版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中帶來了許多新功能：
1、安全性和合規性
2、性能和可擴展性
3、可觀察性和可用性
Percona Server for MySQL 8.0中將要被廢用功能：
Percona Server for MySQL 8.0中刪除的功能：
RocksDB發布V5.17.2版本
2018年10月24日，RocksDB發布V5.17.2版本。
RocksDB是Facebook在LevelDB基礎上用C++寫的高效內嵌式K/V存儲引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底層的存儲都是基於RocksDB來構建。
PostgreSQL發布11版本
2018年10月18日，PostgreSQL 11發布。
1、PostgreSQL 11的重大增強
2、PostgreSQL 插件動態
1）分布式插件citus發布 8.1
citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前國內蘇寧、鐵總、探探有較大量使用案例。
https://github.com/citusdata/citus
2）地理信息插件postgis發布2.5.1
PostGIS是專業的時空資料庫插件，在測繪、航天、氣象、地震、國土資源、地圖等時空專業領域應用廣泛。同時在互聯網行業也得到了對GIS有性能、功能深度要求的客戶青睞，比如共享出行、外賣等客戶。
http://postgis.net/
3）時序插件timescale發布1.1.1
timescale是PostgreSQL的一款時序資料庫插件，在IoT行業中有非常好的應用。github star數目前有5000多，是一個非常火爆的插件。
https://github.com/timescale/timescaledb
4）流計算插件 pipelinedb 正式插件化
Pipelinedb是PostgreSQL的一款流計算插件，使用這個創建可以對高速寫入的數據進行實時根據定義的聚合規則進行聚合（支持概率計算），實時根據定義的規則觸發事件（支持事件處理函數的自定義）。可用於IoT，監控，FEED實時計算等場景。
https://github.com/pipelinedb/pipelinedb
3、PostgreSQL衍生開源產品動態
1）agensgraph發布 2.0.0版本
agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的專業圖資料庫，適合圖式關系的管理。
https://github.com/bitnine-oss/agensgraph
2）gpdb發布5.15
gpdb是兼容PostgreSQL的mpp資料庫，適合OLAP場景。近兩年，gpdb一直在追趕PostgreSQL的社區版本，預計很快會追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也會得到顯著提升。
https://github.com/greenplum-db/gpdb
3）antdb發布3.2
antdb是以Postgres-XC為基礎開發的一款PostgreSQL sharding資料庫，亞信主導開發，開源，目前主要服務於亞信自有客戶。
https://github.com/ADBSQL/AntDB
4）遷移工具MTK發布52版本
MTK是EDB提供的可以將Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase資料庫遷移到PostgreSQL, PPAS的產品，遷移速度可以達到100萬行/s以上。
https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md
DB2發布 11.1.4.4版本
DB2最新發布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下幾方面的改動及增強：
1、性能
2、高可用
3、管理視圖
4、應用開發方面
5、聯邦功能
6、pureScale
NoSQL家族
Redis發布5.0.3版本
MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch
2018年11月21日，MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力開發人員提升工作效率。
MongoDB 公司日前發布了多項新產品功能，旨在更好地幫助開發人員在世界各地管理數據。通過利用存儲在移動設備和後台資料庫的數據之間的實時、自動的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力開發人員構建更快捷、反應更迅速的應用程序。此前，這只能通過在移動應用內部安裝一個可供選擇或限定功能的資料庫來實現。
MongoDB Mobile在為客戶提供隨處運行的自由度方面更進了一步。用戶在iOS和安卓終端設備上可擁有MongoDB所有功能，將網路邊界擴展到其物聯網資產范疇。應用系統還可以使用MongoDB Stitch的軟體開發包訪問移動客戶端或後台數據，幫助開發人員通過他們希望的任意方式查詢移動終端數據和物聯網數據，包括本地讀寫、本地JSON存儲、索引和聚合。通過Stitch移動同步功能(現可提供beta版)，用戶可以自動對保存在本地的數據以及後台資料庫的數據進行同步。
本期新秀：Cassandra發布3.11.3版本
2018年8月11日，Cassandra發布正式版3.11.3。
Apache Cassandra是一款開源分布式NoSQL資料庫系統，使用了基於Google BigTable的數據模型，與面向行(row)的傳統關系型資料庫或鍵值存儲key-value資料庫不同，Cassandra使用的是寬列存儲模型(Wide Column Stores)。與BigTable和其模仿者HBase不同，數據並不存儲在分布式文件系統如GFS或HDFS中，而是直接存於本地。
Cassandra的系統架構與Amazon DynamoDB類似，是基於一致性哈希的完全P2P架構，每行數據通過哈希來決定應該存在哪個或哪些節點中。集群沒有master的概念，所有節點都是同樣的角色，徹底避免了整個系統的單點問題導致的不穩定性，集群間的狀態同步通過Gossip協議來進行P2P的通信。
3.11.3版本的一些bug fix和改進：
NewSQL家族
TiDB 發布2.1.2版本
2018 年 12 月 22 日，TiDB 發布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相應發布 2.1.2 版本。該版本在 2.1.1 版的基礎上，對系統兼容性、穩定性做出了改進。
TiDB 是一款定位於在線事務處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型資料庫產品。除了底層的 RocksDB 存儲引擎之外，分布式SQL層、分布式KV存儲引擎（TiKV）完全自主設計和研發。
TiDB 完全開源，兼容MySQL協議和語法，可以簡單理解為一個可以無限水平擴展的MySQL，並且提供分布式事務、跨節點 JOIN、吞吐和存儲容量水平擴展、故障自恢復、高可用等優異的特性；對業務沒有任何侵入性，簡化開發，利於維護和平滑遷移。
TiDB：
PD：
TiKV：
Tools：
1）TiDB-Lightning
2）TiDB-Binlog
EsgynDB發布R2.5版本
2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式發布。
作為企業級產品，EsgynDB 2.5向前邁進了一大步，它擁有以下功能和改進：
CockroachDB發布2.1版本
2018年10月30日，CockroachDB正式發布2.1版本，其新增特性如下：
新增企業級特性：
新增SQL特性：
新增內核特性：
Admin UI增強：
時間序列
本期新秀：TimescaleDB發布1.0版本
10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示該版本已可用於生產環境，支持完整SQL和擴展。
TimescaleDB是基於PostgreSQL資料庫開發的一款時序資料庫，以插件化的形式打包提供，隨著PostgreSQL的版本升級而升級，不會因為另立分支帶來麻煩。
TimescaleDB架構：
數據自動按時間和空間分片(chunk)
更新亮點：
https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0
大數據生態圈
Hadoop發布2.9.2版本
2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上發布了新的2.9.2版本，該版本進行了204個大大小小的變更，主要變更如下：
Greenplum 發布5.15版本
Greenplum最新的5.15版本中發布了流式數據載入工具。
該版本中的Greenplum Streem Server組件已經集成了Kafka流式載入功能，並通過了Confluent官方的集成認證，其支持的主要功能如下：
國產資料庫概覽
K-DB發布資料庫一體機版
2018年11月7日，K-DB發布了資料庫一體機版。該版本更新情況如下：
OceanBase遷移服務發布1.0版本
1月4日，OceanBase 正式發布OMS遷移服務1.0版本。
以下內容包含 OceanBase 遷移服務的重要特性和功能：
SequoiaDB發布3.0.1新版本
1、架構
1）完整計算存儲分離架構，兼容MySQL協議、語法
計算存儲分離體系以松耦合的方式將計算與存儲層分別部署，通過標准介面或插件對各個模塊和組件進行無縫替換，在計算層與存儲層均可實現自由的彈性伸縮。
SequoiaDB巨杉資料庫「計算-存儲分離」架構詳細示意
用戶可以根據自身業務特徵選擇面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向統計分析的執行引擎（例如SparkSQL）。眾所周知，使用不同的SQL優化與執行方式，資料庫的訪問性能可能會存在上千上萬倍的差距。計算存儲分離的核心思想便是在數據存儲層面進行一體化存儲，在計算層面則利用每種執行引擎的特點針對不同業務場景進行選擇和優化，用戶可以在存儲層進行邏輯與物理的隔離，將面向高頻交易的前端業務與面向高吞吐量的統計分析使用不同的硬體進行存儲，確保在多類型數據訪問時互不幹擾，以真正達到生產環境可用的多租戶與HTAP能力。
2、其他更新信息
1）介面變更：
2）主要特性：
雲資料庫
本期新秀：騰訊發布資料庫CynosDB，開啟公測
1、News
1）騰訊雲資料庫MySQL2018年重大更新：
2）騰訊雲資料庫MongoDB2018年重大更新：
3）騰訊雲資料庫Redis/CKV+2018年重大更新：
4）騰訊雲資料庫CTSDB2018年重大更新：
2、Redis 4.0集群版商業化上線
2018年10月，騰訊雲資料庫Redis 4.0集群版完成邀測、公測、商業化三個迭代，在廣州、上海、北京正式全量商業化上線。
產品特性：
使用場景：
官網文檔：
https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336
3、騰訊自研資料庫CynosDB發布，開啟公測
2018年11月22日，騰訊雲召開新一代自研資料庫CynosDB發布會，業界第一款全面兼容市面上兩大最主流的開源資料庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業級分布式雲資料庫。
本期新秀：京東雲DRDS發布1.0版本
12月24日，京東雲分布式關系型資料庫DRDS正式發布1.0版本。
DRDS是京東雲精心自研的資料庫中間件產品，獲得了2018年 」可信雲技術創新獎」。DRDS可實現海量數據下的自動分庫分表，具有高性能，分布式，彈性升級，兼容MySQL等優點，適用於高並發、大規模數據的在線交易， 歷史 數據查詢，自動數據分片等業務場景，歷經多次618，雙十一的考驗，已經在京東集團內大規模使用。
京東雲DRDS產品有以下主要特性
1）自動分庫分表
通過簡單的定義即可自動實現分庫分表，將數據實際存放在多個MySQL實例的資料庫中，但呈現給應用程序的依舊是一張表，對業務透明，應用程序幾乎無需改動，實現了對資料庫存儲和處理能力的水平擴展。
2）分布式架構
基於分布式架構的集群方案，多個對等節點同時對外提供服務，不但可有效規避服務的單點故障，而且更加容易擴展。
3）超強性能
具有極高的處理能力，雙節點即可支持數萬QPS，滿足用戶超大規模處理能力的需求。
4）兼容MySQL
兼容絕大部分MySQL語法，包括MySQL語法、數據類型、索引、常用函數、排序、關聯等DDL，DML語句，使用成本低。
參考鏈接：
https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds
RadonDB發布1.0.3版本
2018年12月26日，MyNewSQL領域的RadonDB雲資料庫發布1.0.3版本。
推出dbaplus Newsletter的想法
dbaplus Newsletter旨在向廣大技術愛好者提供資料庫行業的最新技術發展趨勢，為社區的技術發展提供一個統一的發聲平台。為此，我們策劃了RDBMS、NoSQL、NewSQL、時間序列、大數據生態圈、國產資料庫、雲資料庫等幾個版塊。
我們不以商業宣傳為目的，不接受任何商業廣告宣傳，嚴格審查信息源的可信度和准確性，力爭為大家提供一個純凈的技術學習環境，歡迎大家監督指正。
至於Newsletter發布的周期，目前計劃是每三個月左右會做一次跟進， 下期計劃時間是2019年4月14日~4月25日， 如果有相關的信息提供請發送至郵箱：[email protected]
感謝名單
最後要感謝那些提供寶貴信息和建議的專家朋友，排名不分先後。
往期回顧：
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⑸ 現在市面上資料庫安全評估產品都提供哪些評估報告
我了解到的資料庫安全評估產品都會提供文檔、表格、圖表等多種方式的評估報告，其中報告包括：統計報告、詳細報告、漏洞報告等，詳細報告提供了漏洞的來源、漏洞的風險級別、漏洞類型、漏洞描述等多項內容，這樣可以使用戶對其資料庫安全狀況一目瞭然。安華金和資料庫安全評估系統以上報告都支持還可以將報告導出便於供列印和存檔。
另外安華金和的評估系統會針對評估報告進行分析，從而提出合理的修復解決方案，使資料庫系統變得更加安全可靠。
⑹ 資料庫的發展趨勢和發展前景
數據挖掘、海量存儲、數據倉庫、智能商務運算、高性能並發管理與控制
主流產品的發展現狀
資料庫管理系統經歷了30多年的發展演變，已經取得了輝煌的成就，發展成了一門內容豐富的學科，形成了總量達數百億美元的一個軟體產業。根據Gartner Dataquest公司的調查，2000年國際資料庫市場銷售總額達88億美元，比1999年增長10%。根據CCID的報告，2000年的中國資料庫管理系統市場銷售總額達24.8億元，比1999年增長了41.7%，占軟體市場總銷售額的10.8%。可見，資料庫已經發展成為一個規模巨大、增長迅速的市場。
目前，市場上具有代表性的資料庫產品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微軟的SQL Server等。在一定意義上，這些產品的特徵反映了當前資料庫產業界的最高水平和發展趨勢。因此，分析這些主流產品的發展現狀，是我們了解資料庫技術發展的一個重要方面。
關系資料庫技術仍然是主流
關系資料庫技術出現在20世紀70年代、經過80年代的發展到90年代已經比較成熟，在90年代初期曾一度受到面向對象資料庫的巨大挑戰，但是市場最後還是選擇了關系資料庫。無論是Oracle公司的Oracle 9i、IBM公司的DB2、還是微軟的SQL Server等都是關系型資料庫。Gartner Dataquest的報告顯示關系資料庫管理系統(RDBMS)的市場份額最大， 2000年RDBMS的市場份額占整個資料庫市場的80%，這個比例比1999年增長了15%。這組數據充分說明RDBMS仍然是當今最為流行的資料庫軟體。當前，由於互聯網應用的興起，XML格式的數據的大量出現，學術界有一部分學者認為下一代資料庫將是支持XML模型的新型的資料庫。作者對此持否定態度，認為關系技術仍然是主流，無論是多媒體內容管理、XML數據支持、還是復雜對象支持等都將是在關系系統內核技術基礎上的擴展。
產品形成系列化
一方面，Web和數據倉庫等應用的興起，數據的絕對量在以驚人的速度迅速膨脹；另一方面，移動和嵌入式應用快速增長。針對市場的不同需求，資料庫正在朝系列化方向發展。例如IBM公司的DB2通用資料庫產品包括了從高端的企業級並行資料庫伺服器，到移動端產品DB2 Everywhere的一整套系列。從支持平台看，今天的DB2已經不再是大型機上的專有產品，它支持目前主流的各種平台，包括Linux和Windows NT。此外，它還有各種中間件產品，如DB2 Connect、DB2 Datajointer、DB2 Replication等，構成了一個龐大的資料庫家族。
支持各種互聯網應用
資料庫管理系統是網路經濟的重要基礎設施之一。支持Internet（甚至於Mobile Internet）資料庫應用已經成為資料庫系統的重要方面。例如，Oracle公司從8版起全面支持互聯網應用，是互聯網資料庫的代表。微軟公司更是將SQL Server作為其整個.NET計劃中的一個重要的成分。對於互聯網應用，由於用戶數量是無法事先預測的，這就要求資料庫相比以前擁有能處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，也就是要擁有良好的可伸縮性及高可用性。此外，互聯網提供大量以XML格式數據為特徵的半結構化數據，支持這種類型的數據的存儲、共享、管理、檢索等也是各資料庫廠商的發展方向。
向智能化集成化方向擴展
資料庫技術的廣泛使用為企業和組織收集並積累了大量的數據。數據豐富知識貧乏的現實直接導致了聯機分析處理（OLAP）、數據倉庫（Data Warehousing）和數據挖掘(Data Mining)等技術的出現，促使資料庫向智能化方向發展。同時企業應用越來越復雜，會涉及到應用伺服器、Web伺服器、其它資料庫、舊系統中的應用以及第三方軟體等，資料庫產品與這些軟體是否具有良好集成性往往關繫到整個系統的性能。Oracle公司的Oracle 9i 產品包括了OLAP、數據挖掘、ETL工具等一套完整的BI（商業智能）支持平台，中間件產品與其核心資料庫具有緊密集成的特性，Oracle Application Server 增加的一項關鍵功能是高速緩存特性，該特性可以將數據從資料庫卸載到應用伺服器，加速 Web用戶對數據的訪問速度。IBM 公司也把BI套件作為其資料庫的一個重點來發展。微軟認為商務智能將是其下一代主要的利潤點。
資料庫技術的發展趨勢
數據、計算機硬體和資料庫應用，這三者推動著資料庫技術與系統的發展。資料庫要管理的數據的復雜度和數據量都在迅速增長；計算機硬體平台的發展仍然實踐著摩爾定律；資料庫應用迅速向深度、廣度擴展。尤其是互聯網的出現，極大地改變了資料庫的應用環境，向資料庫領域提出了前所未有的技術挑戰。這些因素的變化推動著資料庫技術的進步,出現了一批新的資料庫技術，如Web資料庫技術、並行資料庫技術、數據倉庫與聯機分析技術、數據挖掘與商務智能技術、內容管理技術、海量數據管理技術等。限於篇幅，本文不可能逐一去展開來闡述這些方面的變化，只是從這些變化中歸納出資料庫技術發展呈現出的突出特點。
「四高」 即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸縮性和高安全性。資料庫是企業信息系統的核心和基礎，其可靠性和性能是企業領導人非常關心的問題。因為，一旦宕機會給企業造成巨大的經濟損失，甚至會引起法律的糾紛。最典型的例子就是證券交易系統，如果在一個行情來臨的時候，由於交易量的猛增，造成資料庫系統的處理能力不足，導致資料庫系統崩潰，將會給證券公司和股民造成巨大的損失。在我國計算機應用的早期，由於計算機系統還不是企業運營必要的成分，人們對資料庫的重要性認識不足，而且為了經費上的節約常常採用一些低層次的數據管理軟體，如dBASE等，或者盜版的軟體。但是，隨著信息化進程的深化，計算機系統越來越成為企業運營的不可缺少的部分，這時，資料庫系統的穩定和高效是必要的條件。在互聯網環境下還要考慮支持幾千或上萬個用戶同時存取和7x24小時不間斷運行的要求，提供聯機數據備份、容錯、容災以及信息安全措施等。
事實上，資料庫系統的穩定和高效也是技術上長久不衰的追求。此外，從企業信息系統發展的角度上看，一個系統的可擴展能力也是非常重要的。由於業務的擴大，原來的系統規模和能力已經不再適應新的要求的時候，不是重新更換更高檔次的機器，而是在原有的基礎上增加新的設備，如處理器、存儲器等，從而達到分散負載的目的。數據的安全性是另一個重要的課題，普通的基於授權的機制已經不能滿足許多應用的要求，新的基於角色的授權機制以及一些安全功能要素，如存儲隱通道分析、標記、加密、推理控制等，在一些應用中成為切切實實的需要。
「互聯」 指資料庫系統要支持互聯網環境下的應用, 要支持信息系統間「互聯互訪」，要實現不同資料庫間的數據交換和共享，要處理以XML類型的數據為代表的網上數據，甚至要考慮無線通訊發展帶來的革命性的變化。與傳統的資料庫相比，互聯網環境下的資料庫系統要具備處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，要提供對長事務的有效支持，要提供對XML類型數據的快速存取的有效支持。
「協同」 面向行業應用領域要求，在DBMS核心基礎上，開發豐富的資料庫套件及應用構件，通過與製造業信息化、電子政務等領域應用套件捆綁，形成以DBMS為核心的面向行業的應用軟體產品家族。滿足應用需求，協同發展資料庫套件與應用構件，已成為當今資料庫技術與產品發展的新趨勢。規劃中的Oracle 11i的主要擴展方面據稱主要也是各種面向應用套件的支持。
⑺ 資料庫設計報告書
加油！
⑻ IQVIA資料庫的價格多少錢一年 怎麼收費的
IQVIA資料庫的價格以前在一百多萬的樣子按使用功能模塊收費收費不同，具體可以咨詢其客服。
說到關於IQVIA資料庫的價格問題，說個有趣現象，國內奶粉單價太低賣不掉，價格提高銷售量反而蹭蹭往上漲。這說明產品價格並不是衡量產品價值的唯一標准。往往在產品價格與產品價值之間，人們更多在意的是產品所能帶給他們的價值，其次才是產品價格。
拿IQVIA資料庫來說，其價格假設每年使用費為200萬，並不能代表其IQVIA資料庫的價值就是200萬，而判定一個醫葯資料庫的價值往往取決於它能給使用者帶來什麼。
一款高價值的醫葯資料庫不僅能夠幫助葯企更全面調研市場數據信息助力戰略決策；還能幫助醫葯相關工作者更高效的工作減少不必要的資源浪費。相反一款低價值的醫葯資料庫不僅不能創造價值還會給葯企造成不可逆的損失，如數據不全面、不精確、更新慢導致錯誤判斷市場形勢而做出錯誤決策。
而判斷一款資料庫是否是高價值醫葯資料庫的核心是體現在產品功能層面、數據層面、應用場景、增值服務等多個維度。
下面筆者今天就IQVIA（原IMS）資料庫的產品構成、數據、應用場景、更新、優缺點、價格、增值服務、社會評價等多個層面進行多維度分析幫助大家對其有一個新的認識。
為了方便大家更直觀地了解IQVIA（原IMS）葯品資料庫，筆者引入一個目前國內客戶覆蓋最廣的葯品資料庫pharnexcloud作為對比。
1.產品構成
IQVIA（原IMS）葯品資料庫：由商務咨詢、葯物研究於開發、綜合服務三大版塊構成。
葯融雲醫葯資料庫(pharnexcloud)：葯物研發庫群、上市葯品庫群、葯品銷售庫群、市場信息庫群、一致性評價庫群、原料葯庫群、醫療器械庫群、生產檢驗庫群、合理用葯庫群、醫葯文獻等十個版塊構成。
2.數據源
兩者在數據源收集上都涉及數千個數據來源，包含不限於（①醫葯情報：實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻等。②醫葯資料庫：異構資源平台、基於雲計算、雲存儲的醫葯大數據處理平台等。③醫葯官方數據：全球各國或地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、新聞資訊、投資者壓降，公司年度報告、醫療衛生機構官網、葯企官網、醫學雜志、其它官方資源等。）
3.數據展示結果
我們將IQVIA資料庫在國內最拿得出手的數據(中國醫院葯品統計報告CHPA)與pharnexcloud的(全國醫院銷售數據)一個直觀的對比
IQVIA資料庫(中國醫院葯品統計報告)，基於9454家醫院總體(≥100張床位)進行樣本設計，樣本覆蓋255個城市。樣本醫院只有1000家左右，能推算的總量約8000家。
筆者寫上萬萬千，最主要還是自身帶著對醫葯資料庫的需求點，親身試用對比產品才能做出最優決策。
⑼ 試比較萬方、中國知網、維普三個文獻資料庫的異同、優缺點。
萬方資料庫、維普資訊網、中國知網的區別
簡單比較：
1、從收錄情況來看，維普收錄最久，萬方收錄時間最短，但是現刊萬方收錄最好，維普最近兩年的很多期刊都沒有了，特別是醫學類的。
2、文檔的清晰度：萬方最高，維普最差。
3、使用方便性：知網和萬方差不多，維普最差。
4、其它：萬方的期刊瀏覽功能做的很好。
更加深入比較：
中國知識資源總庫（CNKI）《中國知識資源總庫》是由清華大學主辦、中國學術期刊（光碟版）電子雜志社出版、清華同方知網（北京）技術有限公司發行、數百位科學家、院士、學者參與建設，精心打造的大型知識服務平台和數字化學習系統。目前，《總庫》囊括了自然科學、人文社會科學及工程技術各領域知識，擁有期刊、報紙、博碩士培養單位的博士和優秀碩士學位論文、全國重要會議論文、中小學多媒體教輔以及1000多個加盟資料庫。全文採用CAJ和PDF格式，必須下載專門的CAJ和PDF瀏覽器才可閱讀。
中國知識資源總庫的重點資料庫有：
《中國期刊全文資料庫（CJFD）》截至2007年3月共收錄了國內8127種期刊，全文文獻總量已達2272萬多篇，收錄起始時間一般為1994年，個別追溯到1979年或創刊年，按學科分126個專題，內容每日累增。產品形式有網路形式、光碟形式、《中國期刊專題全文資料庫光碟版》。
《中國優秀博碩士學位論文全文資料庫（CDMD）》收錄2000年至今300多個博碩士培養單位的學位論文，內容每日累增。
《中國重要報紙全文資料庫（CCND）》收錄2000年至今1000多種重要報紙，內容每日累增。
《中國重要會議論文集全文資料庫》（CPCD）收錄2000年至今400家學術團體的會議論文，內容每日累增。
《中國企業知識倉庫（CEKD）》收錄國內5400餘種核心與專業特色期刊、博碩論文、報紙、行業標准、法律法規、行業經濟數據統計、行業深度研究報告、技術發展動態、國外經濟發展動態等信息，涵蓋企業技術創新、經營決策、企業管理、WTO、行業動態等專業資料信息。
《中國圖書全文資料庫》《中國年鑒資料庫》《各行業網路資料庫》《聲像資料資料庫 》《《保持共產黨員先進性教育》專題資料庫》等。
以中國期刊全文資料庫為例講解CNKI的檢索方式。中國期刊全文資料庫有分類檢索、初級檢索、高級檢索和專業檢索四種方式。在每種方式的檢索結果（包括二次檢索的檢索結果）里都可以進行二次檢索，可以無數次的進行，逐步縮小檢索范圍，直至檢索結果為零。
重慶維普資訊有限公司是科學技術部西南信息中心下屬的一家大型的專業化數據公司,是中文期刊資料庫建設事業的奠基人。自1989年以來,一直致力於期刊等信息資源的深層次開發和推廣應用,集數據採集、數據加工、光碟製作發行和網上信息服務於一體；收錄有中文期刊8000種,中文報紙1000種,外文期刊4000種,擁有固定客戶2000餘家。目前已成為推動我國數字圖書館建設的堅強支柱之一。
在以上的資料庫中，最為常用也最受大家歡迎的是《中文科技期刊資料庫》。它源於重慶維普資訊有限公司1989年創建的《中文科技期刊篇名資料庫》，其全文和題錄文摘版一一對應，經過16年的推廣使用和完善，全面解決了文摘版收錄量巨大但索取原文繁瑣的問題。全文版的推出受到國內廣泛贊譽，同時成為國內各省市高校文獻保障系統的重要組成部分。《中文科技期刊資料庫》還是目前世界最大的連續動態更新的中文期刊全文資料庫，積累全文文獻728多萬篇，分七大專輯:自然科學專輯、農業科學專輯、醫葯衛生專輯、教育科學專輯、經濟管理專輯、圖書情報專輯、工程技術專輯 。
萬方資料庫簡介
知識來源：萬方數據股份有限公司是國內第一家以信息服務為核心的股份制高新技術企業，作為國內第一批開展互聯網服務的企業之一，萬方數據堅持以信息資源建設為核心，努力發展成為中國第一的信息服務提供商，開發獨具特色的信息處理方案和信息增值產品，為用戶提供從數據、信息到知識的全面解決方案，服務於國民經濟信息化建設，推動中國全民信息素質的成長。
覆蓋范圍：自然科學、數理化、天文、地球、生物、醫葯、衛生、工業技術、航空、環境、社會科學、人文地理等各學科領域。
收錄年限：《中國會議論文全文資料庫》主要收錄1998年以來國家級學會、協會、研究會組織召開的全國性學術會議論文。
⑽ 資料庫系統設計報告
看你具體寫是什麼系統？下面是以前我們做的
網路書店系統
需求分析報告書
1、需求分析
1.1、項目背景
當今Internet上隨處可見網路購物等網站，消費者足不出戶就可購買到需要的商品。此類網站不僅方便了消費者，更讓擁有電子商務網站的企業能及時向廣大客戶推銷產品、構建企業形象、贏得利潤。電子商務系統與傳統的面對面的營銷方式相比，具有不可比擬的優勢，如銷售成本與物流大大降低、信息傳輸及時等。某書店近年來業務不斷拓展，為適應電子商務發展的要求，決定建設一個網路書店系統。
1.1.1、項目開發目的
本系統實現在網上銷售圖書，讓客戶（用戶）在不同區域利用網路在最短的時間內安全、方便、快捷的買到自己所需要的圖書，預期達到的目標是網路客戶，實現贏利的目的！
1.1.2、項目開發小組成員名單
名單一，主要任務是
名單二，主要任務是
名單三，主要任務是
1.2任務概述
本系統能夠實現圖書瀏覽和查詢功能、圖書交易功能、圖書信息和庫存的管理功能、客戶管理功能。
本系統最終目標：需要完成如下圖1的功能。
圖1
2、系統設計
2.1系統總體設計
2.1.1運行環境
硬體環境
伺服器端：
客戶機端：
軟體環境
伺服器：IIS+PHP
資料庫：Microsoft SQL Server2005
開發語言：PHP
開發工具：Dreamweaver,JBuilder, eclipse
伺服器操作系統：Windows Server 2003
2.1.2系統功能描述
本系統主要基於PHP開發系統，從用戶注冊，登陸，查詢到購買圖書，實行一體化購物模式，方便用戶，對於管理員，對用戶信息修改，圖書資料庫的更新，定單的處理，實行一體化管理模式，使網站各模塊的更新的以更簡便，降低企業的成本，實現雙贏的目的！
2.1.3模塊結構
圖（4-1）
2.2模塊設計
2.2.1用戶（管理員）登陸、注冊模塊
本系統採用用戶名和密碼相結合的驗證方式，以用戶登陸後直接進入前台操作界面（即用戶專用界面）；當驗證登陸管理員頁面操作時，則進入後台管理員專用頁面，會對顧客信息保密的機制。要實現該模塊功能，先要建立一個用戶注冊信息表，其包括以下欄位：
用戶帳號、密碼、確認密碼、姓名、性別、電話號碼、住址、郵編
要實現功能，先建立PHP動態網頁，插入相應欄位，在建立另外一個PHP動態頁面，接受前一個PHP頁面的信息，當用戶的信息輸入信息錯誤時，則返回第一個注冊頁面，重新填入信息，待正確填寫信息正確時，系統會自動彈出提示成功頁面。
用戶注冊流程圖：
圖（4-2）
2.2.2圖書查詢模塊
主要是對不同種類的書信息分類的瀏覽可以對站內所售圖書查詢，查詢可以通過書類名，出版時間，書名等內容進行精確查詢。為此，要建立書籍管理系統，其包括以下欄位：
書籍編號、書名、作者、價格、
用戶登陸後所查詢到的圖書可以直接放入購物車，未登陸系統的用戶只可以查詢圖書，如果要放入購物車，則顯示登陸頁面，如果未注冊的用戶則顯示注冊頁面。
查詢圖書流程圖：
圖（4-3）
2.2.3管理員模塊
管理員模塊的功能：添加圖書、刪除圖書、管理用戶信息、管理留言、管理用戶訂單表。
圖（4-4）
2.2.4購物車的實現
對於購物車，實現功能有：顯示圖書內容，添加圖書，刪除已買圖書，更改圖書購買數量，提交購物車中的圖書，清空購物車等
2.2.5留言版
用戶可以在留言版中發表圖書留言和提出本網站意見。
2.3 資料庫設計
2.3.1 資料庫結構
圖（4-5）
用戶表customer設計
欄位 欄位名 類型 長度 說明
1 userid varchar 12 用戶賬號
2 pwd varchar 15 密碼
3 pheckpwd varchar 18 確認密碼
4 name varchar 20 姓名
5 sex varchar 2 性別
6 address varchar 50 住址
7 post varchar 8 郵編
8 email varchar 20 電郵
9 tel varchar 15 電話
書籍表book表設計
欄位 欄位名 類型 長度 說明
1 bookid varchar 30 書名編號
2 bname varchar 25 書籍名稱
3 author varchar 30 作者
4 price varchar 20 價格
5 number varchar 10 數量
6 img varchar 50 圖片
銷售信息表sales
欄位 欄位名 類型 長度 說明
1 userid varchar 20 用戶賬號
2 Bname varchar 40 書籍名稱
3 date varchar 20 日期
5 number varchar 10 數量
訂單信息表order
欄位 欄位名 類型 長度 說明
1 onumber varchar 20 訂單編號
2 Userid varchar 20 用戶賬號
3 bnumber varchar 20 書籍編號
4 bname varchar 40 書籍名字
5 number varchar 10 數量
6 money varchar 20 金額
管理員表admin
欄位 欄位名 類型 寬度 說明
1 guanid varchar 20 管理員賬號
2 pwd varchar 20 密碼
留言信息表
欄位 欄位名 類型 寬度 說明
1 userid varchar 30 用戶名
2 massage varchar 20 留言信息