excel数据库技术？

一、excel数据库技术？

excel是一个表，一个EXCEL的工作薄一个数据库，它的每一张表就是数据库，你可象操作表一样对其进行查询等操作，它里面的列就是数据库的字段，行就是记录，因此你可以按数据库的架构来组建数据，只是你如果你组建的数据不符合数据库的规则，在查询时不能得到时相应的结果。因此在EXCEL中不存在创建数据库。但对存在的数据可以引用。

当满足条件A、B、C、D……时引用是可以的，但如果是在EXCEL中直接引用是不行的，一种是用VBA利用ADO访问EXCEL，在查询时把A、B、C、D几个条件按SQL语法写进查询语句中，引用返回的记录集，一种是利用函数把满足A、B、C、D的记录筛选出来，然后再引用。

二、向量数据库技术要求？

向量数据库技术需要具备高效的向量相似度计算能力，快速的向量检索和聚类功能，支持大规模高维度数据的存储和快速查询，同时要具备数据并行处理和分布式计算能力，以适应大规模数据的存储和处理需求。

此外，还需要具备稳定性和可靠性，能够保证数据的一致性和完整性，同时具备良好的可扩展性和易用性，以满足用户对数据库系统的需求。

三、newsql数据库技术特点？

NewSQL数据库技术特点主要体现在以下几个方面：高性能：NewSQL通过列式存储、数据压缩、缓存等技术，可以大幅度提高查询速度和数据处理能力。可扩展性：NewSQL支持横向扩展，通过添加更多的服务器节点来提高系统性能，以满足海量数据的存储和处理需求。高可用性：NewSQL支持自动故障转移、数据备份和恢复等功能，确保系统的稳定运行和数据安全。支持SQL查询：NewSQL保留了传统的SQL查询方式，方便开发者和数据分析师进行数据操作和分析。数据一致性：NewSQL数据库保证数据的一致性，无论使用传统的ACID事务还是基于复制和分区的CAP理论。分布式架构：NewSQL数据库引入了NoSQL数据库的分布式架构，支持大规模数据和高并发请求的处理。大数据处理：NewSQL数据库可以处理大规模数据，支持高并发的请求，满足传统关系型数据库无法满足的一些需求。以上就是NewSQL数据库技术的特点，希望对你有所帮助。

四、面向对象数据库技术？

面向对象数据库系统（Object Oriented Data Base System，简称OODBS）是数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物。

对于OO数据模型和面向对象数据库系统的研究主要体现在：研究以关系数据库和SQL为基础的扩展关系模型；以面向对象的程序设计语言为基础，研究持久的程序设计语言，支持OO模型；建立新的面向对象数据库系统，支持OO数据模型。

面向对象程序设计方法是一种支持模块化设计和软件重用的实际可行的编程方法。它把程序设计的主要活动集中在建立对象和对象之间的联系（或通信）上，从而完成所需要的计算。一个面向对象的程序就是相互联系（或通信）的对象集合。面向对象程序设计的基本思想是封装和可扩展性。

五、mysql数据库技术介绍？

MySQL目前属于Oracle甲骨文公司，MySQL称之为关系型数据库、微软的SQL Server。

MySQL数据库能够支持在多种操作系统上运行，包括Solaris、Mac OS、FreeBSD和Windows，Linux通通支持。核心功能就是处理数据，其中提供空间供数据存储又是其主要主要功能之一。

数据库一般也不直接面向数据存储，存储是交给表/索引这类对象完成的。

MySQL数据库是一种C/S模型（即客户端和服务端模型），客户端通过账号、密码来连接服务器，连接成功之后才可以进行数据库的操作（CRUD：增加、删除、变更、查询）。MySQL的服务端采用IO复用 + 可伸缩的连接池，实现了网络高并发的经典模型。

六、数据库技术与应用应该如何学习?

我大学那会，数据库这门课程是期末前老师抽查书上的随机习题（主要是查询的），然后发现书上的写了一遍过去基础就过去了，后面是刷牛客网的题目，贴近工作实际应用，再然后是现在工作用加看书，基本就是这样了。

七、利用数据库技术分析大数据技术原理？

数据筛选中数据挖掘的算法分析主要有以下几种。

分类算法分析

分类数据挖掘是通过找出共同事物的相同属性及不同事物间的差异。利用找出的相同点或者不同点将事物分类。决策树的优点在于，其描述简单，当数据量较大时仍能够快速的将数据进行分类。分类算法通常是基于决策树来实现，设定的分类种类都用叶子节点表示，而中间的节点用来表示事物的属性。在构造决策树时候，决策树并不是完全不变的，而是在不断变化的、完善的。通常会对建立的决策树进行实验，如果决策树对所有给定对象分类结果达不到预期要求，就要通过增加些特殊的例子对其进行完善，这一过程会在后续实验中不断进行，直到决策树能够将给定事物进行准确分类，形成较为完善的决策树。

分类算法在构建模型中使用广泛，常用于信用、客户类别分析模型中。在邮件营销中可以使用此分类算法依据已有客户以往的消费信息进行分析，得出购买力较高的客户特征列表，从而对此类客户进行精准营销以获得更多客户。在构建模型时，使用决策树的方法对于以往信息进行分类，得到以前进行消费客户的共同点，收集其共同特征，得出消费用户的主要特性。最后得出一个可以对客户进行判别的决策树，这样就可以对其余客户进行判定，得到较有价值的潜在客户列表。这种基于对已有信息进行分析、判断分类的方法，将已有信息分为不同类别，使得企业更有针对性的为不同类群提供针对性的服务，从而提高企业的决策效率和准确度。

聚类算法分析

聚类算法的作用是将具有相同特征的事物进行分组，又称为群分析。聚类算法可以用来大致判断将对象分为多少组，并提供每组数据的特征值。在聚类分析中可以将给定实例分成不同类别，相同类别中的实例是相关的，但是不向类别之间是不相关的。聚类算法中的重要之处就是分类步骤，在将给定实例分类时，需要先任选一个样本，作为样本中心，然后选定中心距，将小于中心距的实例归入一个集合，将剩下的距中心样本距离大于中心距的归入另一个集合。再在剩余样本中选出新的中心，重复上面步骤，不断形成新的类别，直至将所有样本都归入集合。

从上面步骤可以看出，聚类算法在归类时速度的快慢，受给定中心距的影响。如果给定中心距较小，类别就会相对增多，降低归类速度。同样在聚类算法中，确定将实例分成的类别数也是十分重要的，如果类别较多不但在分类时会耗费太多时间，也会失去分类的意义。但是具体应该分出多少类，并没有一个最优的方法来判定，只能通过估算来计算。通过聚类算法处理过后的数据，同一类中的数据都非常接近，不同类就有种很大差异性。在聚类算法中判断数据间间隔通常利用距离表示，也就是说可以利用函数将数据间任意距离转换成一个实数，通常实数越大表示间距越远。

关联算法分析

关联算法用于表示两事物间关系或依赖。事物问关联通常分为两种，一种是称为相关性，另一种称为关联性。两者都用来表示事物间的关联性，但是前者通常用来表示互联网内容及文档上的关联性，后者通常用于表示电子商务间各网站商品间的关系，但两者并无本质区别。关联算法既然是用来表示两事物问关系或依赖度，那么就需要用定量会来衡量相关度，这一概念被称为支持度，即当某个商品出现时另一商品伴随出现的概率。

关联算法的数据挖掘通常分为两步，第一步就是在集合中寻找出现频率较高的项目组，这些项目组相当于整体记录而言必须达到一定水平。通常会认为设置要分析实体间支持度，如果两实体问支持度大于设定值，则称二者为高频项目组。第二步是利用第一步找出的高频项目组确定二者间关系，这种关系通常由二者间概率表示。即计算A事件出现时B事件出现的概率，公式为(A与B同时出现的概率)/(A出现的概率)，当比值满足既定概率时候，才能说明两事件相关联。关联分析能够从数据库中找出已有数据间的隐含关系，从而利用数据获得潜在价值。

八、hadoop是数据库技术吗？

不是

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

九、中国数据库技术的作用？

1、实现数据共享：数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

2、减少数据的冗余度：同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

3、保持数据的独立性：数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

4、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

5、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性：主要包括：安全性控制、完整性控制、并发控制，使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

十、数据库技术的发展趋势是什么？

前言

22 年 12 月 14 - 16 号是中国 DTCC 数据库技术大会，由于疫情的影响，今年大会分享全部改到线上直播了。个人主要观看了 14 号、16 号两天技术分享，所以这里结合各位大佬的技术分享，整体做一个观后的总结和个人思考，加深一下个人整体的认识，同时也期望能够对大家能够有所帮助，大家有什么想法欢迎关注我的公众号进行交流。如果有不对的地方，也欢迎指出。下面是这三天的大会技术专场的议程：

一、数据库发展趋势闲聊

14 号这天个人主要看了上午场（数据智能 价值创新）和下午场（数据库内核技术）两个专场，上午主要观看了腾讯云（王义成）、华为云的 GaussDB（苏光牛）、PolarDB（李飞飞）、OceanBase（杨志丰）三位大佬的技术分享，主要是对数据库发展趋势的看法以及他们自家数据库的演进方向的思考。下午由于时间关系，数据库内核技术主要看了 StarRocks、PolarDB-X 两场技术分享，所以 14 号这天整体的个人总结主要从这些技术分享中带来的个人思考，下面先聊聊对数据库发展趋势的看法。

1.1 Serverless

对于数据库未来的趋势之一：serverless，这次听到这个词还是蛮多的。serverless 即无服务化，用户在使用数据库服务时，不需要关注数据库服务器的运维和管理成本，这些繁琐的管理交给云仓商来托管，用户主要专注自己应用架构设计和业务即可。对于未来云上数据库，serverless 必定是终态之一。个人还是非常认可这个观念的，serverless 能为用户带来主要以下两个好处：

1. 无须关注数据库服务器繁琐的管理和运维成本
2. 资源弹性扩缩容，使用户按需按量付费

这里重点说下第二点，传统模式下，用户在使用数据库服务时，需要结合实际业务的情况，通过对业务的 QPS、TPS、数据量等提前预估所需要的资源，最终来估算自己需要准备多少机器，然后提前一个月和运维部门沟通好，提交采购申请，最终使用完后，还需要想办法将采购的资源消化掉，这类情形在双十一大促期间尤为明显，这种模式下，有以下几个问题：

1. 使用方需要提前预估计算资源，如果资源预估不准，会对业务以及成本有很大的影响，机器资源评估过少，当业务流量扛不住，对公司业务有影响，机器资源预估过多，会浪费很大的机器成本。
2. 一次资源扩缩容链路过长，同时整个过程时间很久，同时在业务使用完后，还需要消化剩余的机器资源。一次资源扩容的需求，公司的人力成本过大。

所以使用 serverless 服务能够做到资源弹性扩缩容，同时做到按需按量付费。当然 serverless 弹性扩缩容具体能够做到什么程度，实际扩缩容的时间、扩缩容与实际业务使用资源的差异、扩缩容对于线上业务的影响，对于用户使用体验和成本，影响都很大。对于数据库内部冷热数据，也可以做到 serverless，把不经常使用的数据放到冷数据底层的存储，降低存储成本。

我看阿里云和中国信通院云大所联合发布了《Serverless数据库技术研究报告》，我还没有看，感兴趣的同学可以去看看。同时也可以看下伯克利关于 serverless 的 这篇Paper（李飞飞大佬推荐）：

1.2 存算分离

上面说到 serverless 的弹性扩缩容，那么如何做到用户按需进行扩展（CPU、内存、磁盘）？所以云上数据库存储和计算分离是个很好的思路。

很多传统数据库是 Shared Nothing 架构，计算资源（CPU）和存储资源（内存、磁盘）都是在一台机器上，这样的好处能够降低网络 IO 带来的传输时间成本，最大化提升查询性能。但有一个问题就是，由于计算资源和存储资源都是在一起的，用户在机器扩缩容时，必须同时对计算资源、存储资源一起进行扩缩容，但可能用户只扩容计算资源，不想扩容存储资源，此时这种模式会对存储资源有一定浪费。

存算分离，用户能够分别对存储或者计算资源单独进行扩缩容，按实际业务需要来进行资源调整，进一步节约资源成本。当然存算分离架构下，也有两个不足点：

1. 存储和计算之间会有一层数据网络 IO 传输时间成本，为了降低网络 IO 的影响，一般可以在计算节点上，加一层 Local Cache。
2. 存储分离下，由于网络 IO 容易是瓶颈，会导致集群规模机器数容易受限。

可见，任何技术特性都不是银弹，需要结合实际业务侧需求，来综合评估，很多东西就是 Trade Off。下面是 PolarDB-X 的一张图：

1.3 私有云、公有云、混合云一套架构部署

这个不用多说了，私有云、公有云、混合云一套架构部署，便于数据库的运维和管理，能够提升数据库产品的交付效率，降低产品的交付成本，这对于私有云部署模式，带来的好处尤为明显。

1.4 多模多态一体化数据库

随着社会的发展，人们产生的数据格式越来越复杂，结构化（比如关系型）、半结构化（比如 Json、CSV）、非结构化（比如视频、图片）数据，相应的，单一模型的数据库也已经很难再完全支持公司的业务需求，数据库的种类也越来越多，RDS 数据库、KV 数据库、图数据库、文档型数据库、时序数据库等等。当然，完全通过一款数据库满足用户侧所有的业务需求也不现实，只能说在一款数据库上，尽可能多的来 Cover 业务侧需求。

比如现在 HTAP 数据库，在 TP 的基础上，增加了 AP 的数据分析能力，提升数据库的分析时效性，同时一般会带着 Zero-ETL 的口号一起来宣传，像 GassDB、PingCAP TIDB、阿里 PolarDB、OceanBase、SingStoreDB（原 MemSQL）都在做 HTAP。阿里 ADB 的离在线一体化（离线 ETL 处理 + 在线 OLAP 分析），让数据库尽可能 Cover 离线 ETL 和在线 OLAP 分析需求。阿里的 Lindorm多模数据库，提供宽表、时序、文件、搜索等多种数据模型等等。

1.5 数据库智能化

数据库智能化，主要有两个方向：

1. AI For DB
2. DB For AI

AI For DB，主要思路是结合 AI 机器学习能力，智能化运维和管理数据库，让数据库做到自治化，智能的做到 SQL 性能优化和问题根因诊断。

DB For AI，主要是如何让 DB 来支持更多 AI 场景的需求，怎么做到 AI 模型的抽象、存储、推理等等，这块个人了解的比较少。

1.6 模块化构建数据库

李飞飞大佬认为未来数据库系统内核可以结合用于实际业务侧需要，模块化的组装出数据库，比如用户的需求可能是：读多写少、读少写多的、分析型的、IO 密集型、计算密集型、AI 类的、HTAP 类型等等，相应的需要的存储、计算、带宽等对应的硬件资源，可以使用不同型号和规格的硬件来组装，对于底层机器资源来说，数据库能够做到一套代码，数据库内核各模块在不同形态下的资源类型，同时能够很好的 Work。

个人认为未来数据库内核各模块不仅能够在不同形态下的资源类型进行构建，同时数据库内核也能够进行组装。未来对于一个 DataBase 的研发，可能就是使用已有的数据库中各模块的标准事实开源组件，快速组装出一个 DB，比如 SQL 方言标准（使用 Mysql / PG）、SQL Planner 层（ Apache Calcite / DuckDB ）、Planner 层和 Runtime 层计划序列化通信方式（substrait）、Runtime 层使用( Apache Arrow + Rust Or ClickHouse）、数据湖存储（Iceberg / Hudi / Deltalake）、列存（Parquet Or ORC） 。公司将相对有限的工程资源，尽可能多的投入到差产品异化功能上，这样才能和其他同类产品有竞争优势，形成独特性。

1.7 用户对数据库拥有更强的自主可控性

Blue/Green Deployment 是 AWS 2022 re:Invent 亮相的产品，看网上资料说是一套灰度技术，未来用户想去做某个操作时，但不确定该操作对线上实际业务的影响是什么，此时就可以借助 Blue/Green Deployment 来灰度进行验证，没有问题，在完全切流。

下面这张图片的出处是来源于知乎同学@zhoutall 的文章<a href="https://zhuanlan.zhhttp://ihu.com/p/591406895">《AWS re:Invent 2022数据库内核视角摘要》，感兴趣可以看下他这篇文章，还是非常有收获的。个人看完也非常认可其观点的，现在云数据库场商希望用户做得事情越来越少，所以提供了很多工具，或者解决方案，来帮助和指导用户做决策和执行，但实际用户可能需要更大的自主可控权（对业务影响的可控）。

二、数据库内核技术分享总结

数据库内核技术方面，个人主要听了 OceanBase、Starrocks、阿里云 DLA，所以这里主要讲下这三场分享的总结。

StarRocks 今年主要宣传语是从极速 OLAP 到极速数据湖分析，从原来数据在自己 OLAP 存储到底层存储是数据湖，所以第一步则是在 Connector 做了扩展，支持了 Hudi、Iceberg（v1、v2）、Hive、JDBC 数据源。扩展了新的数据源，那么 FE 的元数据这一层，肯定要能够识别到外部数据源，同时对于外部的数据源元数据获取，增加了 Cache（分区、文件 List、统计信息）。其他也做了各种细节优化，比如 Scan 优化、优化器等等。

StarRocks 今年还做了存算分离，这样的话，计算节点是无状态的，那么可以弹性扩缩容。最值得关注的一点，今年 StarRocks 提出了它们的 StarOS 的设计，StarOS 通过抽象和统一存算分离架构下的分布式逻辑，同时统一了存储，这块听起来感觉不错，具体信息后面看 StarRocks 的分享吧。

阿里云 DLF 主要分享了他们如何做统一的湖仓元数据服务的经验，目前业界开源数仓标准的元数据服务是 Hive MetaStore，所以几乎主流引擎都支持直接从 Hive MdetaStore 中读取数据。但 Hive 本身也有部分局限性：

1. ACID 和 Hive 引擎绑定，同时不支持 Time-Travel 查询数据/元数据
2. 不易于对接内部自家引擎接入，单点问题，同时引擎需要 Thrift 协议接入，高可用的问题。

而在开源权限体系方面，主要有 Hive 自身权限和 Apache Ranger，但它也有各自缺陷：

针对以上两点，所以阿里云做了 DLF 这款产品，统一了湖仓的元数据服务，同时兼容了 HMS 接口，对外也提供标准的 Open API ，方便客户接入。

其他的一些分享，个人记得比较清楚两点是：数据库的迁移工具和数据库容灾。如果你的产品如果想买入到某家客户时，尤其是数据库方面，那么你要考虑到客户存量的业务如何能够方便的迁移到你的产品上来，最好能够非常底成本的、客户无感的迁移。同样，数据库容灾，关乎着企业数据和业务生存问题。

三、个人思考

不得不说，国内在数据库这个领域还是挺卷的，共有 200 多家数据库公司，有 TP 的、AP 的、数仓的、湖仓的等等，但最终能跑出来的可能就几家。当前云上数据库一直都被国内几家云场商占领着，比如阿里云、腾讯云、华为云等等，对于中小型创业公司而言，云肯定是要做的，但在国内市场直接去和几家云厂商 PK 云，当前阶段还是过于激进，赢面较小，选择出海，可能更加明智一些。

中小型创业公司目前主要争取还是私有云场景下独立部署的市场，这样不仅要保证自家产品的质量，同时还要比拼谁家的交付效率更快、交付成本更低，这样才有更大赢的可能性。