四大国产数据库排名(国产数据库排行榜)

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国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。

国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大卖培数据应用还是需要第三方公司提供服务。

越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?

而在这里面,最耀眼的明星当属Hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说,最重要的还是对于数据的分析,从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面,我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。

随着数据爆炸式的增长,我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利,但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战,虽然我们已经进入大数据时代,但是“大数据”技术还仍处于起步阶段,进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。

在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。

可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计

学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如

果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之蔽历一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大中并唯数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构: 云存储、分布式文件存储等。

数据处理:

自然语言处理(NLP,Natural Language

Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析:

 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、

卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、

因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

数据挖掘:

分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity

grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and

Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

模型预测 :预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现: 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1. 大数据处理之一:采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的

数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除

此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户

来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间

进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二:导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这

些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使

用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三:统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通

的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于

MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四:挖掘

与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并

且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。

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四大国产数据库是什么?

四大国产数据库:

1、南大通用:

南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据雹告存储、管理和应用方面的技术储备,同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。

2、武汉达梦:

武汉达梦数据库有限公司成立于2000年,为国有控股的基础软件企业,专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所,是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位,得到了国家各级政府的强力支持。

3、人大金仓:

人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。

金仓数据库主要面向事务处理类应用,兼顾各类数据分析类应用,可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索等的承载数据库。

4、神舟通用:

神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能,丰富的数据类型、多种索引类源雹明型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性,系统支持SQL通用数据库查询语言。

扩展资料

金仓数据库针对不同类型的客户需求,KingbaseES V8设计并实现了企业版、标准版、专业版版等多类版本。这些版本全部构建于同一数据库引擎内。在不同平台上,这些版本完全兼容。数据库应用程序可从笔记本电脑扩展到台式机、大型数据库服务器,以至整个企业网络,而无需重新设计。

神通数据库安全版为了满足政府、国防、军工等对数据安全有特殊要求的行业应用需求,构建一个完备的数据安全存储和访问体系,从用户连接数据库那一刻起,到将数据存放于存储介质中,每一个环节都有安全上的防控措施,为用户提供了系统的肆做数据库内置安全解决方案。

参考资料来源:百度百科-天津南大通用数据技术有限公司

参考资料来源:百度百科-武汉达梦数据库有限公司

参考资料来源:百度百科-金仓数据库

参考资料来源:百度百科-神通数据库

常用的中文文献检索数据库有哪些

1、中国知网:

知网,是国家知识基础设施的概念,由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识庆芹宴资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起,始建于1999年6月。

凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务,中国知网在业界享有极高的声誉,在2007年,中国誉银知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖首宴”,《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。

2、万方:

万方数据库是由万方数据公司开发的,涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库;也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业,是在互联网领域,集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。

3、中国年鉴网络出版总库

中国年鉴网络出版总库是目前国内最大的连续更新的动态年鉴资源全文数据库。内容覆盖基本国情、地理历史、政治军事外交、法律、经济、科学技术、教育、文化体育事业、医疗卫生、社会生活、人物、统计资料、文件标准与法律法规等各个领域。

4、中国引文数据库

该库收录了中国学术期刊(光盘版)电子杂志社出版的所有源数据库产品的参考文献,涉及期刊类型、学位论文类型、会议论文类型、图书类型、专利类型、标准类型、报纸类型等超千万次被引文献。

该库通过揭示各种类型文献之间的相互引证关系,不仅可以为科学研究提供新的交流模式,同时也可以作为一种有效的科学管理及评价工具。

5、维普数据库系统

维普资讯网建成于2000年,现已成为全球著名的中文信息服务网站,是Google Scholar最大的中文内容合作网站,中国最大的数字期刊数据库,目前拥有2000余家集团用户,网站注册用户数超过200余万。

网站内容服务包括9000余种/2000万篇中文期刊全文;30余个国家/11300余种/800余万条外文期刊文献;400多种重要中文报纸信息,学科覆盖理、工、农、医、文、史、哲、法各个领域,并提供网上每日更新。

做国产数据库的上市公司有哪些?

1、万里开源

北京万里开源软件有限公司成立于2000年10月,是专注于国产、自主可控数据库及Linux操作系统产品研发的国家高新技术企业。

通过与MySQL、TurboLinux的技术积累及自主研发与应用经验,万里开源数据库及操作系统产品在功能、性能、稳定性、易用性等方面均处于行业先列,并应用于能源、通信、金融、政府、交通等多个行业。

2、中兴通讯

中兴通讯是全球领先的综合通信信息解决方案提供商。公司成立于1985年,是在香港和深圳两地上市的大型通信设备公司。公司通过为全球160多个国家和地区的电信运营商和政企客户提供创新技术与产品解决方案,让全世界用户享有语音、数据、多媒体、无线宽带等全方位沟通。

3、南大通用

天津南大通用数据技术股份有限公司成立于2004年,员工规模550人,是国家规划布局内重点软件企业,注册资金1.4亿元,员工规模550人。

南大通用是国产数据库领军企业,从成立之日起一直坚持国产汪数数据库的研发和推广。专注于数据库软件产品和服务,致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。

4、人大金仓

北京人大金仓信息技术股份有限公司(以下简称“人大金仓”)是具有自主知识产权的国产数据管理软件与服务提供商。人大金仓由局和中国人民大学一批最早在国内开展数据库教学、科研、开发的专家于1999年发起创立,研发出了具有国际先进水平的大型通用数据库产品。

2018年,人大金仓申报的“数据库管理系统核心技术的创新与金仓数据库产业化”项目荣获2018年度国家科学技术进步二等奖,产学研的融合进一步助力国家信息化建设。

5、阿里云计算

阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业。

包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战困腊首的应用场景中,阿里云保持着良好的运行记录。

参考资料来源:百度百科-北京万里开源软件有限公司

参考资料来源:中兴通讯-官网

参考资料来源:南大通用-官网

参考资料来源:人大金仓-官网

参考资料来源:百度百科-阿里云计算

国内五大论文数据库?

国内五大论文数据库如下:

一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》

也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。

收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。

收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。

但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。

二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)

数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。

范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。

三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)

由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。

收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。

涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。

并具有成果查新功能医学全在线

四、万方数据资源系统(China Info)

由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。

该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。

被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。

个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。

很多作者因此误以为这就是核心期刊。

五、维普数据库

也称中文科技期刊数据库,清稿没维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。

收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。

收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。

一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。

期刊据数据库不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。

另外还有:

1、万方数据

万方数据提供中国大陆科技期刊检索,是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。

隶属于万方数据资源系统,对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。

2、全国报刊索引

收录答纳全国包括港台地区的期刊8000种左右,月报道量在1.8万条以上,年报道量在44万条左右,书本式用户有3500多家,现又出版光盘数据库。

反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况,提供了国内外最新学术进展信息。

该索引是我国收录报刊种类最多,内容涉及范围最广,持续出版时间最长,与新文献保持同步发展的权威性检索刊物,也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。

正文采用分类编排,先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》,1980年起,仿《敬竖中国图书馆图书分类法》分21类编排,1992年全面改用《中国图书资料分类法》(第三版)编排,2000年开始用《中国图书馆分类法》(第四版)标引,计算机编排。

在著录上,《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录,包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。

同时,“哲社版”采用电脑编排,增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”,方便了读者的使用。

3、超星数字图书馆

为目前世界最大的中文在线数字图书馆,提供大量的电子图书资源提供阅读,其中包括文学、经济、计算机等五十余大类,数十万册电子图书,300万篇论文,全文总量4亿余页,数据总量30000GB,大量免费电子图书,并且每天仍在不断的增加与更新。

覆盖范围:涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。

本馆已订购67万余册。

收录年限:1977年至今。

4、维普资讯

维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。

目前已经成为中国最大的综合文献数据库。

从1989年开始,一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。

5、中宏数据库

中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。

是由18类大库、74类中库组成,涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容,是目前国内门类最全,分类最细,容量最大的经济类数据库。

发展现状

在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来,几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,

即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,

这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理,以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同,

它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL(Not only SQL)数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

以上内容参考:百度百科——数据库

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