大数据数据库有哪些

分享10个超好用的数据库:
1、CouchDB
CouchDB是一款完全拥抱互联网的数据库,它将数据存储在文档中,这种文档可以通过Web浏览器来查询,并且用JavaScript来处理。它易于使用,在分布式上网络上具有高可用性和高扩展性。支持的操作系统:Windows、Linux、OS X和安卓。
2、Blazegraph
Blazegraph是一种高度扩展、高性能的数据库。它既有使用开源许可证的版本,也有使用商业许可证的版本。
3、Cassandra
Cassandra数据库最初由Facebook开发,现已被1500多家企业组织使用,它能支持超大规模集群;比如 说,苹果部署的Cassandra系统就包括75000多个节点,拥有的数据量超过10 PB。
4、FlockDB
FlockDB是一种非常快、扩展性非常好的图形数据库,擅长存储社交网络数据。虽然这个项目的开源版已有一段时间没有更新了,但它仍可用于下载。
5、Neo4j
Neo4j是速度快、扩展性佳的原生图形数据库,它具有大规模扩展性、快速的密码查询性能和经过改进的开发效率。支持的操作系统:Windows和Linux。
6、Pivotal Greenplum Database
Greenplum是同类中不错的企业级分析数据库,能够非常快速地对庞大的海量数据进行功能强大的分析。它是Pivotal大数据库套件的一部分。支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。
7、Impala
Cloudera基于SQL的Impala数据库是面向Apache Hadoop的开源分析数据库。它可以作为一款独立产品来下载,又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。支持的操作系统:Linux和OS X。
8、InfoBright社区版
InfoBright为数据分析而设计,这是一种面向列的数据库,具有很高的压缩比。InfoBright.com提供基于同一代码的收费产品,提供支持服务。支持的操作系统:Windows和Linux。
9、Hibari
这个基于Erlang的项目是一种分布式有序键值存储系统,有很强的一致性。它最初是由Gemini Mobile Technologies开发的,现在已被欧洲和亚洲的几家电信运营商所使用。支持的操作系统:与操作系统无关。
10、MongoDB
mongoDB的下载量已超过1000万人次,是一款极其受欢迎的NoSQL数据库。MongoDB.com上提供了企业版、支持、培训及相关产品和服务。支持的操作系统:Windows、Linux、OS X和Solaris。

㈡ 投融界百万级大数据库指的是什么

大数据是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对内企业销售的情况下容,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的,受到相关部门、企业采集的,蕴含数据生产者真实意图、喜好的,非传统结构和意义的数据 。

㈢ 大数据和数据库的区别

大数据和以前的数据相比,有4个特点(4V):Volume(大量)、内Velocity(高速)、Variety(多样)、value(价值容)。volume指量,数据量大,这是大数据的基础;Velocity是指处理的速度;Variety指数据的维度;value指大数据能展现的价值,这是大数据的目的。

㈣ 大数据库,小数据库有什么区别

当然可能。小数据库是所开联赛的所有球员,和这个国家的所有知名球员,还有世内界知名球员容。比如我开中超一个联赛(这样比较好理解),就有中超球员和绝大部分中甲球员,还有中国的海外球员,包括一些在新加坡等较低级别联赛效力的球员。然后就只能开出世界级的,例如梅西、C罗等人,还有高潜小孩,比如奥塔门第。像越瓦诺维奇这样的球员也许就开不出来。甚至像詹姆斯或者哈特这种国家队替补都有可能开不出来。
而大数据库则包含大多数知名球员,基本你能想出来的球员,他都会有,弱点的国家,也会有很多知名的球星,也许郑大志都能开出来。
如果你小数据库开中超,大数据库开英超,英超就看不见中超大部分球员。同等条件下,不会出现大数据库的球员小数据库没有的情况,随机球员当然例外。

㈤ 企业的大数据库都包括什么

包括:
1 员工信息
2 经营信息
3 客户信息

㈥ 大数据和数据库有什么不同

大数据是通过将众多数据进行分析,提供服务的一种方式。数据库是一个公司或者是一个企业的数据中心,个人见解,如有不对,欢迎商讨。

㈦ 大数据数据库如何选择

分布式数据库不一定是nosql
nosql是无关系型数据库,比如cassandra

㈧ 大数据和传统数据库的区别是什么

现在的大数据分析,跟传统意义的分析有一个本质区别,就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。
而且往往是取一个很小的数据集,来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代,理念已经完全改变了,现在的大数据分析,是对整个数据全集直接进行存储和管理分析

㈨ 大型数据库管理系统有那些常见的

FOXBASE
MYSQL
这俩可算不上大抄型袭数据库管理系统
PB 是数据库应用程序开发用的ide,根本就不是数据库管理系统
Foxbase是dos时代的产品了,进入windows时代改叫foxpro,属于桌面单机级别的小型数据库系统,mysql是个中轻量级的,但是开源,大量使用于小型网站,真正重量级的是Oracle和DB2,银行之类的关键行业用的多是这两个,微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些,多见于中小型企业单位使用,Sybase可以说是日薄西山,不行了

㈩ 常见的基于列存储的大数据数据库有哪些

目前大数来据存储有两种方案源可供选择:行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持,集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据,且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看,关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求,基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中,Hadoop的HBase采用列存储,MongoDB是文档型的行存储,Lexst是二进制型的行存储。在这里,我不讨论这些软件的技术和优缺点,只围绕机械磁盘的物理特质,分析行存储和列存储的存储特点,以及由此产生的一些问题和解决办法。