1. 数据库与数据仓库的区别
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。
拓展资料：
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
2. mt5交易平台是做什么的
MT5是MetaTrade 5的英文缩写。它是由MetaQuotes platform(迈达克)公司编写的一款金融交易软件，旨在向金融中介机构对他们的客户提供在外汇、差价合约、股票和期货等金融产品交易的交易平台。
包括各种交易执行功能、无限量图表、大量技术指标和曲线、自定义指标及脚本，并且MT5平台提供内置的自动交易市场、自由职业者的策略开发人员数据库、复制交易和虚拟主机(Forex VPS)服务。
(2)数据库交易平台扩展阅读：
多资产交易平台MT5在迅猛发展，本次更新也是应众多交易者的要求，为了进一步改进产品，为平台新增了许多新的工具和服务。此外，迈达克还特别强调，而这种功能性的革新今后将永远不会出现在MT4平台。此外，这只是迈达克大规模新动作的第一步，旨在为交易者扩展MT5的功能。
MT5平台新版本具有创建合成金融工具的功能。这一特性的激活需要为基于一个或多个可用工具的计算报价设置公式。平台将生成它的分钟报价。所有后续报价都将实时自动构建。
3. OptionsiTrading-MT5是什么平台
MT5是MetaTrade 5的英文缩写。它是由MetaQuotes platform(迈达克)公司编写的一款金融交易软件，旨在向金融中介机构对他们的客户提供在外汇、差价合约、股票和期货等金融产品交易的交易平台。
包括各种交易执行功能、无限量图表、大量技术指标和曲线、自定义指标及脚本，并且MT5平台提供内置的自动交易市场、自由职业者的策略开发人员数据库、复制交易和虚拟主机(Forex VPS)服务。
(3)数据库交易平台扩展阅读：
多资产交易平台MT5在迅猛发展，本次更新也是应众多交易者的要求，为了进一步改进产品，为平台新增了许多新的工具和服务。此外，迈达克还特别强调，而这种功能性的革新今后将永远不会出现在MT4平台。此外，这只是迈达克大规模新动作的第一步，旨在为交易者扩展MT5的功能。
MT5平台新版本具有创建合成金融工具的功能。这一特性的激活需要为基于一个或多个可用工具的计算报价设置公式。平台将生成它的分钟报价。所有后续报价都将实时自动构建。
参考资料来源：
网络-MT5平台
4. 国内最顶级的十大古董电商交易平台都有哪些
古玩电商平台前十强
文章来源：中国艺术品信息报电子版2020年6月第3版
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5. 国内量化交易平台的数据库谁最棒
米筐 和 聚宽 支 持股票和金融期货 数据 。 优矿平台 提 供股 票 ，基金 ， 衍 生 品 等数据 ， 比 较 全 面 ， 但 很 多数据 库 都 是 付费 的 ， 免 费 数据 就 比较少 了 。当 然 ，米筐 最近 也是 新 增 了 数据库 。 数据质 量 米 筐和 优矿 的 比 较棒 。
6. IFC交易平台大数据库的数据支持从何而来
区块链技术去中心化的公开性、安全性和唯一性，确保了区块链上的交易的所有节点都会保存一份完整的数据。而这些数据能够被完全支配，公开性保证了所有的参与都是完整的。简而言之，就是区块链技术成为了资产数字化的技术支撑。
7. 外贸平台交易网站有哪些
常见的B2B平台有阿里巴巴（alibaba），环球资源(Global Sources)，中国制造（made in China），世界工厂（For buyers）等。
所有的平台都分免费和收费两种，你在某个平台缴费以后，你被客户检索浏览到的几率很大，相应的你也可以搜索到更为优质的潜在客户。免费的平台相对可以找到的客户资源质量不好。
8. 如何实现交易数据到大数据平台的实时同步
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapRece把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9：1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。
9. 数据库和数据仓库的区别是什么
大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。主要负责日常操作。而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。