常用的数据可视化软件有哪些
展开全部 1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库(费用很高)IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市(费用一般)QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Ma尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt 等等。
前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
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云上Oracle主要有哪些功能?哪个平台好?
云计算已经成为新的IT架构首选方案,企业上云是顺应大的趋势,阿里云ECS是否能满足Oracle性能需求?云上可以搭建Oracle RAC吗?云上Oracle是否类似RDS可做到免运维吗?袋鼠云 X 阿里云合作推出的云上Oracle,基于阿里云ECS和共享存储,搭建Oracle RAC,满足企业对Oracle高可用和高性能的要求,已经过袋鼠云和阿里云严格测试展开全部EasyDB for Oracle是袋鼠云基于云推出的产品和整体解决方案,为企业Oracle上云提供一站式服务。
EasyDB for Oracle沉淀了原淘宝 DBA 团队过去十年的数据库运维管理经验,基于阿里云的ECS(虚拟服务器)或是线下服务器,袋鼠云提供完整的Oracle上云产品和解决方案,覆盖到自动化部署,高可用架构,自动备份、同城异地容灾,数据库审计等核心功能,真正做到了数据零丢失和数据库自动化运维,袋鼠云同时提供可视化的数据库管控平台和日常数据库运维托管服务,全方位保障数据库正常运行。
核心功能:1、一键自动化部署。
2、高可用架构,故障时自动切换。
3、自动备份,支持全量和增量备份,默认保留7天。
4、日常监控告警,数据库运行趋势分析。
5、同城、异地数据库容灾架构。
6、数据库安全审计功能。
7、可视化的数据库运维平台。
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与网易云这个软件功能一样的软件有那些
展开全部所谓云端数据库,从用户的角度来看,就是你的数据库不在本地,而在“云库”供应商那里。
而云库供应商具体如何实现云端数据库,方法不太一定,有好多种方式。
目前通用的方式,是使用大量较为廉价的PC Server,虚拟出一台台服务器,然后将服务器分配给用户,用户就可以在此虚拟出的服务器上建自己的数据库。
数据的类型可以选择SQLServer、Oracle等等。
这里面涉及分布式、虚拟化、资源控制与隔离,等诸多问题。
其实目前各云库供应商还都在探索中。
云库的性能,足以满足中、小企业的需求。
云库的最大优势是减少成本。
这里所说的成本,包括企业自建数据库的硬件投入、与运维成本。
云库的基础设施由厂商统一提供,因此厂商的规模很容易达到很高的量级。
只要前期架构合理,规模化是可以大幅度减少成本的。
这比各个企业自建数据库成本更低。
除了基础设施带来的成本优势,云库供应商会提供一些自动化运维的工具或功能,这会降低企业的运维成本。
但这一点所带来的效果,目前看还不一定。
云库供应商的自动运维,可以让小企业不再雇佣专职的DBA,但绝大多数小企业,本身就没有专职的DBA。
因此运维成本这块,还要看以后的发展。
云库目前最大的缺点是,安全性因素目前还不好说,这是云库的软肋。
数据库有什么用啊
展开全部 定义 定义1 当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。
例如,称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。
又如称数据库是“人们为解决特定的任务,以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。
更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。
当然,这种说法虽然形象,但并不严谨。
严格地说,数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。
在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”,并根据管理的需要进行相应的处理。
例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中,这张表就可以看成是一个数据库。
有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。
这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。
此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库",使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义:数据库是存储在一起的相关数据的集合,这些数据是结构化的,无有害的或不必要的冗余,并为多种应用服务;数据的存储独立于使用它的程序;对数据库插入新数据,修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。
当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时,则该系统包含一个“数据库集合”。
定义2 数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。
这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。
从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
定义3 (伯尔尼公约议定书专家委员会的观点) 所有的信息(数据事实等)的编纂物,不论其是以印刷形式,计算机存储单元形式,还是其它形式存在,都应视为“数据库”。
数字化内容选择的原因有很多,概括起来主要有: (1)存储空间的原因。
数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用,而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的,磁盘阵列由服务器来管理,磁盘空间是有限的,服务器的能力也是有限的,不可能无限量地存入数字资源,这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。
(2)解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。
几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化,内容选择不可避免。
(3)数字资源管理的需要。
技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短,投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径,昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。
数据库发展史数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域,吸引越来越多的研究者加入。
数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。
三十多年来,国内外已经开发建设了成千上万个数据库,它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。
同时,随着应用的扩展与深入,数据库的数量和规模越来越大,数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。
30年间数据库领域获得了三次计算机图灵(C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray),更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。
就让我们沿着历史的轨迹,追溯一下数据库的发展历程。
[编辑本段]数据库发展简史 1. 数据管理的诞生 数据库的历史可以追溯到五十年前,那时的数据管理非常简单。
通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理,其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。
而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。
然而,1 9 5 1 年雷明顿兰德公司(Remington Rand Inc.)的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器,从而引发了数据管理的革命。
1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。
此驱动器有50 个盘片,每个盘片直径是2 英尺,可以储存5MB的数据。
使用磁盘最大的好处是可以随机地存取数据,而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。
1951: Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
数据库系统的萌芽出现于60 年代。
当时计算机开始广泛地应用于数据管理,对数据的共享提出了越来越高的要求。
传统的文件系统已经不能满足人们的需要。
能够统一管理和共享数据的数据库管理系统(DBMS)应运而生。
数据模型是数据库系统的核心和基础,各种DBMS 软件都是基于某种数据模型的。
所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
最早出现的是网状 DBMS,是美国通用电气公司Bachman等人在...
连接oracle数据库工具有哪些
展开全部 连接oracle数据库工具有如下的几个: 基于命令行的,Oracle自带的套件里有pl或者sql plus;基于企业管理器的,Oracle自带的套件里有GUI或者WEB UI;第三方工具有pl或者sql Developer,容易上手,但不能完成一些非常底层的管理功能;第三方工具还有Toad for oracle,功能比pl或者sql Developer强大一些,使用起来也相对复杂一些。
Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。
是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。
它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。
可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。
它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。
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数据库管理阶段有哪些特性
展开全部大数据数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。
但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:1. data pre-processing;(数据预处理)2. data interpretation;(数据解读)3.data modeling and analysis.(数据建模与分析)这也就是我们做数据工作的三个大步骤:1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据;2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律;3、按照自己的需要,比如要对数据贴标签分类,或者预测,或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息,都要对数据建模,得到output。
这三个步骤未必严谨,每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤,但按我这几年的经验来看,按照这个大思路走,数据一般不会做跑偏。
这样看来,数据科学其实就是门复合型的技术,既然是技术就从编程语言谈起吧,为了简练,只说说R和Python。
但既然是荐数据科学方面的书,我这里就不提R/Python编程基础之类的书了,直接上跟数据科学相关的。
R programming如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用,那不妨就看看这两本:R in action:我的R语言大数据101。
其实对于一个没有任何编程基础的人来说,一开始就学这本书,学习曲线可能会比较陡峭。
但如果配合上一些辅助材料,如官方发布的R basics(http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf),stackoverflow上有tag-R的问题集(Newest 'r' Questions),遇到复杂的问题可在上面搜索,总会找到解决方案的。
这样一来,用这本书拿来入门学习也问题不大。
而且这本书作者写得也比较轻松,紧贴实战。
Data analysis and graphics using R:使用R语言做数据分析的入门书。
这本书的特点也是紧贴实战,没有过多地讲解统计学理论,所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。
而且这本书可读性比较强,也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码,有事没事拿出这本书翻一翻,也能读得进去。
但如果你先用R来从事实实在在的数据工作,那么上面两本恐怕不够,还需要这些:Modern applied statistics with S:这本书里统计学的理论就讲得比较多了,好处就是你可以用一本书既复习了统计学,又学了R语言。
(S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux,所以用S教程学习R,一点问题都没有)Data manipulation with R:这本书实务性很强,它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。
当然和任何一本注重实战的书一样,本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。
对于真正从事数据处理工作的人来说,这本书的内容非常重要,因为对于任何研究,一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。
否则,你的研究总是要等待你的数据。
R Graphics Cookbook:想用R做可视化,就用这本书吧。
150多个recipes,足以帮你应付绝大多数类型的数据。
以我现在极业余的可视化操作水平来看,R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。
An introduction to statistical learning with application in R:这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇,后者更注重统计(机器)学习的模型和算法,而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入,但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R:这本书内容同样非常扎实,很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。
PythonThink Python,Think Stats,Think Bayes:这是Allen B. Downey写的著名的Think X series三大卷。
其实是三本精致的小册子,如果想快速地掌握Python在统计方面的操作,好好阅读这三本书,认真做习题,答案链接在书里有。
这三本书学通了,就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
Python For Data Analysis: 作者是pandas的主要开发者,也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能,能够处理结构比较复杂的数据。
这本书其实analysis讲得不多,说成数据处理应该更合适。
掌握了这本书,处理各种糟心的数据就问题不大了。
Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis:这本书第一章就告诉你要安装Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。
然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。
很全面,但读起来比较枯燥,可以用来当工具书。
Practical Data Analysis: 这本书挺奇葩,貌似很畅销,但作者把内容安排得东一榔头西一棒子,什么都讲一点,但一个都没讲透。
这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引,看到哪块内容有意思,就顺着它这个藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook: 用Python做可视化的教材肯定不少,我看过的也就这一本,觉得还不错。
其实这类书差别都不会很大,咬住一本啃下来就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data VisualizationExploratory Data Analysis:John Tukey写于1977年的经典老教材,是这一领域的开山之作。
如今...
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