mpp常用数据库排名？

一、mpp常用数据库排名？

1、关系型数据库

数据库发展的早期，几乎都是集中式的关系型数据库的天下。

2、非关系型数据库（NoSQL）：大部分都是开源的，可谓百花齐放百家争鸣，常见的产品超过20种。

3、新式关系型数据库（NewSQL ）：NewSQL提供与NoSQL系统相同的扩展性能，且保持传统数据库支持的ACID特性。

4、MPP（Massively Parallel Processing）数据库：指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统，MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题。

二、mpp常用数据库有哪些？

MPP（Massively Parallel Processing）常用的数据库有以下几种：

1. Greenplum：基于PostgreSQL开发的MPP数据库，适用于数据仓库和大数据分析场景。

2. Teradata：MPP数据库的先驱，适用于大型企业级数据仓库和分析应用。

3. Amazon Redshift：AWS提供的云端MPP数据库，适用于大数据分析和BI场景。

4. IBM Netezza：MPP数据库，适用于数据仓库和大数据分析场景。

5. Vertica：MPP数据库，适用于大数据分析和实时数据仓库场景。

6. SAP HANA：MPP数据库，适用于实时数据分析和企业级应用场景。

7. Microsoft Azure SQL Data Warehouse：Azure提供的云端MPP数据库，适用于大数据分析和BI场景。

三、电商常用数据库

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电商常用数据库

互联网电商行业的快速发展催生了大量的数据，各个电商平台需要依靠强大的数据库系统来管理和处理这些海量数据。在电商运营过程中，常用的数据库系统起着至关重要的作用，它们能够帮助企业高效地存储、管理和分析数据，提升业务效率，增加竞争力。

本文将介绍一些电商常用的数据库系统，并解析它们的特点和应用场景，帮助读者选择适合自己业务需求的数据库。

1. MySQL

MySQL 是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各个行业，也是电商领域最常用的数据库之一。

MySQL具有以下特点：

• 稳定可靠：MySQL经过多年发展积累了大量经验，在性能和稳定性方面非常出色。
• 成本低廉：MySQL是开源软件，不需要付费购买，成本较低。
• 易于使用：MySQL使用简单，有完善的文档和社区支持，上手非常容易。

MySQL适用于电商平台的用户管理、订单管理、商品管理等核心业务场景，支持大规模数据存储和高并发读写。

2. MongoDB

在互联网电商行业中，随着大数据的兴起，非关系型数据库也变得越来越受欢迎，MongoDB 就是其中的代表。

MongoDB具有以下特点：

• 灵活的数据模型：MongoDB采用BSON(Binary JSON)格式存储数据，可以存储各种类型的数据，非常灵活。
• 高扩展性：MongoDB支持分布式存储和水平扩展，能够应对海量数据和高并发访问的需求。
• 强大的查询功能：MongoDB支持丰富的查询操作，适合实时分析和数据挖掘应用。

MongoDB适用于电商平台的日志记录、用户行为分析、推荐系统等应用场景，适合对大规模非结构化数据进行存储和分析。

3. Redis

Redis 是一种快速的非关系型内存数据库，被广泛应用于缓存和会话存储等场景。

Redis具有以下特点：

• 高性能：Redis数据存储在内存中，读写速度非常快。
• 丰富的数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。
• 持久化支持：Redis支持数据持久化，可以将数据保存到磁盘上，保证数据不会丢失。

Redis适用于电商平台的缓存、排行榜、实时业务等场景，能够极大提升系统的响应速度和并发能力。

除了上述的数据库系统，互联网电商行业还有其他一些常用的数据库系统，如Oracle、SQL Server等，它们各有特点，适用于不同的业务场景。

总结：在选择电商数据库时，需要根据业务需求和规模考虑。对于小到中等规模的电商平台，MySQL是一个非常不错的选择；如果有海量非结构化数据或需要进行复杂查询分析的场景，可以考虑使用MongoDB；如果对系统的响应速度和并发能力有极高的要求，Redis是一个好的选择。

最后，无论选择哪种数据库系统，合理的数据库设计和优化也是提高电商系统性能的重要因素，需要根据具体情况进行调整和优化。

四、外文文献的搜索与常用数据库？

外文的搜索与常用数据库。

最近与外文文献结缘，撒开渔网下载电子稿，便于打印出来进行翻译，可是在校内数据库网上搜了很多，也没有下载到，我估计大概是此篇文章的所在数据库我学校没有买，校内不提供资源。果不其然，在谷歌学术上搜到标题。

可该文章所在链接需要去注册才提供下载服务，我接着又试了一些比较常用的学校购买的外文网站，比如Springer Link、Proquest、EBSCO等，但是均没有该篇文章。绝望之余，求助理工的图书馆，在Elsebier数据库中还真让我下载到了，还是人家的图书馆数据库全。

经历了前后一番搜索，记录一些心得：

我们都习惯使用cnki期刊数据库来搜索中文文献，对外文文献的搜索与下载有些茫然，一是因为外文搜索界面的设置我们不习惯，不熟悉，不像中文，不知道输入什么，怎么输入；另一原因是外文数据库挺多的。

都是大学字母的缩写，它们内容倾向各不相同，有的偏向于科学技术类，有的偏向于人文经济管理类，我们不知道该去哪个数据库去找；还有一个原因就是平时搜的少，练习的少。

前几天，同学问我搜外文一般在哪个数据库搜，我想了想，感觉一般的外文资料在自己图书馆的电子资源中都可以搜到的，一些常用的数据库学校都会购买的，特殊情况除外。

搜索外文，建议大家先去谷歌那里，将题目或关键字输入，设置文献格式是PDF就可以的（题目：PDF），结果就会显示很多PDF格式的文献，直接点击下载就好的，前提是学校提供这些数据库。

在此，列举一些教育技术学研究生常用的数据库，简单为大家介绍一下，为以后的学习提供一些便捷：

1.Springer Link（综合学科期刊全文）

对研究生而言，是很常用的一个数据库，它是德国施普林格集团提供，其中计算机科学包括44类，我们可以直接登录，辽师提供服务。

2.Elsevier综合学科期刊全文）

全球最大的科学文献出版发行商，涵盖科学、技术和医学等各个领域。ScienceDirect（SDOS）是最全面的全文文献数据库，涵盖了Elsevier公司出版的1800多种期刊，涉及几乎所有学科领域，其中包括计算机科学115类，Elsevier公司出版的期刊是各个学科领域当中所公认的高品质期刊，这个数据库很权威，可惜的是辽师没有购买，所以校内无法下载。

3. Proquest学位论文全文数据库（CALIS）

收录200多万国外高校博硕士论文的文摘索引，辽师提供ProQuest Psychology Journals心理学期刊全文数据库，主要是针对心理学学生，不过，关于教育技术的心理学研究，即有关学习的机制等，可以使用。另外，CALIS外文期刊网中搜到的文献可以在过期期刊类借到纸质稿，貌似电子稿没有。

4.EBSCO （辽师提供，涉及教育、经济、人文等）

5.ERIC (Education resources information center教育资源信息中心)

美国教育部资助的网站系列和世界上最大的教育资源数据库，包括各种文档和教育研究和实践方面的论文摘要，超过100万篇，部分资料可以查找全文。

当然，在外文的学习过程中，还有其他的数据库，搜索不仅仅停止在以上的5个常用数据库中，但是，对于我们一般的需求，大部分可以满足。

五、模式识别常用数据库技术

模式识别是一门涉及从复杂数据中提取隐藏结构和模式的学科，它在许多领域中都有着广泛的应用。在模式识别中，常用的数据库技术扮演着重要的角色，帮助我们存储、管理和分析大量的数据。在本文中，我们将探讨一些在模式识别中常用的数据库技术。

关系数据库

关系数据库是一种基于关系模型的数据库管理系统。它使用表的形式来组织和存储数据，表中的每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。关系数据库提供了一种结构化的存储方式，方便进行数据查询和分析。

在模式识别中，使用关系数据库可以帮助我们存储和管理大量的数据，同时还可以进行高效的查询和连接操作。关系数据库还支持事务处理，确保数据的一致性和完整性。

数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中发现有意义的模式和知识的过程。在模式识别中，数据挖掘技术可以用来探索隐藏在数据中的模式和规律，帮助我们更好地理解数据，并从中提取有用的信息。

常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等。这些技术可以帮助我们发现数据中的群组、分类和相关性，从而为模式识别提供有力支持。

NoSQL数据库

NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不使用表的结构来存储数据。相比关系数据库，NoSQL数据库更适合存储非结构化或半结构化的数据。在模式识别中，我们经常需要处理各种类型的数据，包括文本、图像和声音等，这时候NoSQL数据库就能够派上用场。

NoSQL数据库包括了多种类型，如键值数据库、文档数据库和图形数据库等。它们提供了灵活的数据模型和高性能的数据访问，帮助我们更好地处理和分析复杂的数据。

并行数据库

并行数据库是一种通过利用多台计算机的计算能力来加速数据库操作的技术。在模式识别中，处理大规模数据是一个常见的任务，而传统的单机数据库可能难以满足我们的要求。这时候，并行数据库就可以发挥作用了。

并行数据库将数据划分为多个片段，分布到不同的计算节点上。这样每个节点都可以独立处理自己所负责的数据片段，从而实现更高效的数据处理。并行数据库还具有良好的容错性和可扩展性，可以应对大规模数据处理的需求。

内存数据库

内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库。相比传统的磁盘数据库，内存数据库具有更快的数据访问速度和更低的延迟。在模式识别中，处理实时数据是一项重要任务，而内存数据库正好可以满足这个需求。

内存数据库可以将数据快速加载到内存中，并在内存中进行高速的数据处理和查询。这样可以大大提高模式识别的效率和响应速度。同时，内存数据库还支持数据压缩和数据分片等功能，帮助我们更好地处理大规模数据。

总结

模式识别中的数据库技术能够帮助我们存储、管理和分析大量的数据。关系数据库提供了一种结构化的存储方式，支持高效的查询和连接操作。数据挖掘技术可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式和规律。NoSQL数据库适用于处理非结构化和半结构化的数据。并行数据库利用多台计算机的计算能力加速数据库操作。内存数据库能够快速处理实时数据。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求选择适合的数据库技术。不同的数据库技术有着不同的特点和适用范围，我们应根据场景进行合理的选择和使用。

六、我想查中文文献，请问常用数据库有哪些？

有清华同方、维普、万方等。可以检索中文期刊的数据库有很多，但最常用的，也是大学购买最多的就是同方、维普和万方这三家数据库供应商。其中清华同方是使用最为广泛的数据库。

七、mysql常用的数据库？

mysql是常用的数据库软件之一，属于免费数据库，还有db2,oracle等，现在很多中小企业用的都是mysql数据库软件，因为其免费，且性能不错，性价比高。对于大数据也具有一定的支持，单表也可以达到g级别的支持。对于程序员，mysql自然就成为首选。

八、pg数据库常用操作？

pg数据库的常用操作有以下几种：

一、查询

1）查询进程：

select * from pg_stat_activity;

说明：

datname表示数据库名

procpid表示当前的SQL对应的PID

query_start表示SQL执行开始时间

current_query表示当前执行的SQL语句

waiting表示是否正在执行，t表示正在执行，f表示已经执行完成

client_addr表示客户端IP地址

2）kill进程：

kill有两种方式，

第一种是：

SELECT pg_cancel_backend(PID);

第二种是：

SELECT pg_terminate_backend(PID);

3）查询连接数

SELECT count(*) FROM (SELECT pg_stat_get_backend_idset() AS backendid) AS s;

二、授权

1）sequence授权，跟table授权有区别

grant usage,select on sequence <sequence_name> to <role>;

三、查询size

1、sql查询

postgres=# select pg_size_pretty(pg_database_size('postgres'));

2 、linux du查询

postgres=# SELECT oid from pg_database where datname='postgres';

oid

-------

21360

查看名称为21360的文件的大小即是数据库postgres的大小;

四、解锁，注意要先连接到表所在的database

\c &dbname

select distinct a.relname,b.pid from pg_class a,pg_locks b where a.oid=b.relation and b.granted=true and a.relname like '%&table_name%';

select pg_terminate_backend(&pid);

五、查询哪些表占用的空间大。

SELECT table_schema || '.' || table_name AS table_full_name,

pg_size_pretty(pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"')) AS size

FROM information_schema.tables

where table_name like '%awr%'

ORDER BY

pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"') DESC ;

九、常用的数据库模型？

数据库中的数据模型一般分为层次模型、网状模型和关系模型三种。

1、层次模型

将数据组织成一对多关系的结构，用树形结构表示实体及实体间的联系。

2、网状模型

用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。

3、关系模型

以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

十、c语言常用的数据库？

数据库是用来存入数据的仓库。用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。但是C语言和数据库是两个东西，他们之间的关系就是C语言可以用来开发数据库管理软件，也可以通过C语言借助于SQL语句来操作数据库。

C语言普适性最强的一种计算机程序编辑语言，它不仅可以发挥出高级编程语言的功用，还具有汇编语言的优点，因此相对于其它编程语言，它具有自己独特的特点。具体体现在以下三个方面：

其一，广泛性。C 语言的运算范围的大小直接决定了其优劣性。C 语言中包含了34种运算符，因此运算范围要超出许多其它语言，此外其运算结果的表达形式也十分丰富。此外，C 语言包含了字符型、指针型等多种数据结构形式，因此，更为庞大的数据结构运算它也可以应付。

其二，简洁性。9 类控制语句和32个KEYWORDS是C语言所具有的基础特性，使得其在计算机应用程序编写中具有广泛的适用性，不仅可以适用广大编程人员的操作，提高其工作效率，同 时还能够支持高级编程，避免了语言切换的繁琐。