㈠ 事務型資料庫與分析型資料庫的特徵及二者區別
事務型資料庫主要是實時的，面向應用的資料庫，響應及時性要求很高，只關注最近一段時間的數據。就是平時搭建的服務都叫事務型資料庫。
分析型資料庫主要是用於在大量數據中分析規律的，一般存儲的數據時間跨度長，數據量大，對實時性要求不高，通過查詢分析規律趨勢，用於產品決策等。
兩者所面向的目標不一樣。
㈡ 數據分析中資料庫管理系統有哪些
1、SYBASE
是一種典型的UNIX或WindowsNT平台上客戶機/伺服器環境下的大型資料庫系統。 Sybase提供了一套應用程序編程介面和庫，可以與非Sybase數據源及伺服器集成，允許在多個資料庫之間復制數據，適於創建多層應用。系統具有完備的觸發器、存儲過程、規則以及完整性定義，支持優化查詢，具有較好的數據安全性。
2、DB2
DB2主要應用於大型應用系統，具有較好的可伸縮性，可支持從大型機到單用戶環境，應用於所有常見的伺服器操作系統平台下。 DB2提供了高層次的數據利用性、完整性、安全性、可恢復性，以及小規模到大規模應用程序的執行能力，具有與平台無關的基本功能和sql命令。
DB2採用了數據分級技術，能夠使大型機數據很方便地下載到LAN資料庫伺服器，使得客戶機/伺服器用戶和基於LAN的應用程序可以訪問大型機數據，並使資料庫本地化及遠程連接透明化。
3、SQL Server
SQL Server 是Microsoft 公司推出的關系型資料庫管理系統。具有使用方便可伸縮性好與相關軟體集成程度高等優點，可跨越從運行Microsoft Windows 98 的膝上型電腦到運行Microsoft Windows 2012 的大型多處理器的伺服器等多種平台使用。
Microsoft SQL Server 是一個全面的資料庫平台，使用集成的商業智能 (BI)工具提供了企業級的數據管理。Microsoft SQL Server 資料庫引擎為關系型數據和結構化數據提供了更安全可靠的存儲功能。
4、Access
Microsoft Office Access是由微軟發布的關系資料庫管理系統。它結合了 MicrosoftJet Database Engine 和 圖形用戶界面兩項特點，是 Microsoft Office 的系統程序之一。
MS ACCESS以它自己的格式將數據存儲在基於Access Jet的資料庫引擎里。它還可以直接導入或者鏈接數據(這些數據存儲在其他應用程序和資料庫)。
5、Visual FoxPro
Visual FoxPro簡稱VFP，是Microsoft公司推出的資料庫開發軟體，用它來開發資料庫，既簡單又方便。Visual FoxPro源於美國Fox Software公司推出的資料庫產品FoxBase，在DOS上運行，與xBase系列相容。FoxPro原來是FoxBase的加強版，最高版本曾出過2.6。
之後，Fox Software被微軟收購，加以發展， 使其可以在 Windows 上運行， 並且更名為 Visual FoxPro。目前最新版為 Visual FoxPro 9.0，而在學校教學和教育部門考證中還依然延用經典版的 Visual FoxPro 6.0。
㈢ 數據分析資料庫有哪些常見類型
1、MySQL資料庫
定位：開源、多平台、關系型資料庫;
目前使用最廣泛、流行度最高的的開源資料庫。
功能：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據，有插件式存儲引擎，支持多種存儲引擎格式。
部署：用編譯安裝的方式，或者二進制包的方式，按照“安裝軟體-創建實例-庫表用戶初始化”，可以很快完成資料庫部署。
使用：使用標準的SQL語句進行資料庫管理，簡單SQL語句的並發和性能較好，對視圖、存儲過程、函數、觸發器等支持的不是太好。
2、SQL Server資料庫
定位：商業、Windows平台、關系型資料庫;
最早接觸、與微軟體系結合緊密的的商業資料庫，屬於“微軟技術體系”。
功能：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，以二維表方式組織數據
部署：在Windows平台，用圖形界面進行軟體安裝;
使用：在Windows平台，使用SQL Server Mangement Studio圖形界面進行安裝。
㈣ 簡述資料庫 數據倉庫 和數據挖掘三者之間的關系
先說說數據倉庫和數據挖掘的關系，再說說資料庫與數據倉庫的關系
數據倉庫與數據挖掘的聯系
(1) 數據倉庫為數據挖掘提供了更好的、更廣泛的數據源。
(2) 數據倉庫為數據挖掘提供了新的支持平台。
(3) 數據倉庫為更好地使用數據挖掘這個工具提供了方便。
(4) 數據挖掘為數據倉庫提供了更好的決策支持。
(5) 數據挖掘對數據倉庫的數據組織提出了更高的要求。
(6) 數據挖掘還為數據倉庫提供了廣泛的技術支持。
數據倉庫與數據挖掘的差別
(1) 數據倉庫是一種數據存儲和數據組織技術, 提供數據源。
(2) 數據挖掘是一種數據分析技術, 可針對數據倉庫中的數據進行分析。
1、資料庫:是一種邏輯概念，用來存放數據的倉庫，通過資料庫軟體來實現。資料庫由很多表組成，表是二維的，一張表裡面有很多欄位。欄位一字排開，對數據就一行一行的寫入表中。資料庫的表，在於能夠用二維表現多維的關系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、數據倉庫：是資料庫概念的升級。從邏輯上理解，資料庫和數據倉庫沒有區別，都是通過資料庫軟體實現存放數據的地方，只不過從數據量來說，數據倉庫要比資料庫更龐大德多。數據倉庫主要用於數據挖掘和數據分析，輔助領導做決策；
區別主要總結為以下幾點：
1.資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2.資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3.資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4.資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5.資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
6.資料庫在訪問數據時要求響應速度快，其響應時間一般在幾秒內，而數據倉庫的響應時間則可長達數幾小時
㈤ 數據分析和資料庫的關系是什麼
可以這么理解，資料庫是用來存儲數據的，數據分析是把存儲好的數據通過一系列的數據分析方法進行處理來得出你想要知道的問題結論。
㈥ 資料庫和內存資料庫有什麼區別
資料庫是數據保存在磁碟中，內存資料庫是數據保存在內存中，這就是它們的主要區別。
㈦ 資料庫和數據倉庫的區別與聯系
資料庫是數據根據需求設計的數據表的集合，而數據倉庫只是儲存數據的平台。數據倉庫可以看成一個儲存數據的倉庫；而資料庫是一個圖書館，儲存的書是各種數據表。
㈧ 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼
1、存放值區別：
資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；
2、數據變化區別：
資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；
3、數據結構區別：
資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；
4、訪問頻率不同：
資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；
5、目標人群區別：
資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；
㈨ 什麼是列式存儲資料庫
列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合與批量數據處理和即席查詢。
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
㈩ odps 和 分析性資料庫的區別
1,oracle支持多種操作系統，sql server只支持windows。
2,oracle給dba更多的靈活性，可以根據實際情況調整參數，使你的應用的性能最佳，因而帶來一個缺點是很難上手；sql server則相反，當然很容易上手。 體系結構 oracle的文件體系結構為： 數