我想知道什么是数据库？

1. 我想知道什么是数据库？

2. 什么数据库比较好用

现在最好用的就是cache数据库了，它有这些特点：
1、速度快。Caché数据库在同等条件下查询相同数据比Oracle等普通数据库要快。原因是Caché数据库又叫做后关系型数据库（Post-Relation）,顾名思义，Caché是基于普通关系型数据库如：Oracle, SQL server, Sybase等的基础之上并有所改进而产生的。
2、使用简单。Caché数据库支持标准SQL语句，因此不太熟悉M语言的用户依然可以轻易对数据库中的数据进行操作。
3、接口容易。Caché数据库支持ODBC标准接口，因此在与其他系统进行数据交换时非常容易。同时Caché亦可以将数据输出成文本文件格式以供其它系统访问调用。
4、真正的3层结构。
5、对象型编辑。Caché数据库是真正的对象型数据库，开发时用户可直接用数据库定义自己想要的对象，然后再在其它开发工具中调用该对象的方法和属性即可完成开发工作，非常方便；支持远程映射和镜像。
6、支持WEB开发。Caché数据库提供自带的Web开发工具，使用维护非常方便，符合当今软件业发展的趋势。
7、价格便宜。Caché数据库的价格比Oracle要便宜许多。

3. 现在什么数据库比较好用呀？

当今主流地数据库：SQL Serve、Oracle、IBM DB2
SQL Serve是Microsoft（微软）地数据库产品，Microsoft SQL Serve脱胎于Sybase SQL Serve。
Microsoft的SQL Serve针对不同用户群体的多个版本bai，易用性好。
企业版（SQL Serve 2005 Enterprise Edition）
最全面的版本，支持所有的SQL Serve 2005提供的功能。
标准版（SQL Serve 2005 Standard Edition）
适合于中小型的需求。
工作组版（SQL Serve 2005 Workgroup Edition）
入门数据库最好的选择
开发版（SQL Serve 2005 Enterprise Edition）
覆盖了标准版的功能，且能够生产应用程序，不允许作为生产系统。
评估版（SQL Serve 2005 Enterprise Edition）
有180天使用时间限制。
Oracle是Oracle（甲骨文）公司的数据库产品，Oracle数据库系统号称世界上最好地数据库系统，有很长地历史。Oracle成立于1977年，最初就是专门地数据库公司。
Oracle8加入了对象技术成为“关系-对象”型数据库系统。它地产品免费、服务收费。
Oracle数据库能适应70多种操作系统。
Oracle数据库成为世界上使用最广泛的数据库系统。
DB2是IBM 公司的产品，支持多操作系统、多种类型的硬件和设备。
这回知道了吧

4. 数据库在数据分析中如何应用?

数据库一般分为联系型数据行和非联系型数据库，联系型数据库指的是采用了联系模型来组织数据的数据库，其以行和列的局势来存储数据，以便于用户理解，联系型数据库这个系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。那非联系型数据库便是NoSQL的产生十分好的解决大规模数据集合多重数据品种带来的应战，尤其是大数据使用难题。联系型数据库和非联系型数据库在大数据分析的领域中使用的不可谓不多。


那首要简略介绍一下非联系型数据库的长处——易扩展、数据量大、功能高、数据库结构简略。这些长处决议了它在架构的层面上的可扩展才能十分强，读写功能也很高，尤其是数据之间的无联系性，这也是其差异于联系型数据库的最大特色。


联系型数据库的特色在于储存方法采用表格的方法，白用结构化的方法存储数据，为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小联系表的局势进行存储，这样数据管理的就可以变得十分清晰和一目了然。同时联系型数据库只具有纵向扩展才能，扩展的空间也是有限的，因而在数据分析和数据处理中需求格外留意。


别的，尽管联系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，可是一旦面对海量数据的处理的时分功率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时分功能就会下降，那么在面对海量数据进行大数据分析的时分，就要格外留意在读写的进程当中。


关于数据库在数据分析中如何应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

5. 如何学好数据分析中的数据库？

数据分析离不开数据，这是大家都知道的事情，而数据分析工具有很多，比如说Excel、Python。一般来说，Excel只能分析中小型的数据，不能够应对未来的大型数据。但是大量的数据如何进行分析呢？如果使用Excel进行分析这些数据的话，那么庞大的工作量显得十分不人性。现在很多人的电脑中存着几十万条的数据，这些数据已经拖慢的计算机的性能，数据库的出现解决了这些问题，现在很多的企业和岗位都开始要求SQL技能了，由此可见数据库的功能是多么的强大，那么如何学好数据分析的数据库知识呢？下面我们就给大家详细的介绍一下这些知识，希望这篇文章能够更好的帮助到大家。
我们为什么要学习数据库的知识呢？这是因为如果学会的数据库的知识，比用Excel工具处理数据的效率都是非常快的，而且sql在数据分析是核心技术，我们在数据分析学习的时候一定要重视这些内容。现在我们主要以MySQL为主，MySQL就是互联网行业的通用标准。
所以说，如果我们要学习数据库知识的话，我们需要了解一下什么是表，在数据分析中，表和Excel中的sheet类似。我们在学习使用表的时候，一定要重视表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。这样才能够进一步的学习。而SQL的应用场景，均是围绕select展开。对于数据库的增删改、约束、索引、数据库等内容我们可以选择性的学习，但是我们不能够忽略数据库中的几个语法的学习，而select、count/sum、having、where、group by、if、order by、子查询以及各种常用函数我们都需要足够的重视。当然，如果你想要快速掌握数据库的知识，一定要进行系统化的学习以及大量的练习，在网上寻找一些数据库的练习题，先从简单的题开始，循序渐进，这样才能够慢慢的深入数据库的核心知识。
上面提到的MySQL知识，而除了MySQL，还要join的知识，join对很多人来说是一个比较难的概念，如果要学习join，那么我们就需要从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等的学习。当然数据库的知识不只是MySQL和join两种类型，如果大家想更深入的学习，可以学一学row_number，substr，convert，contact等函数。当然，不同数据平台的函数会有差异，对于这些差别一定要好好的总结其中的规律。这样我们才能够做好数据库知识的学习。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多有关数据库的知识，通过这些知识的讲解我们才能够发现数据分析师需要学的知识还是有很多的，所以说，大家如果要学习数据分析一定不要放弃，毕竟无限风光在险峰。

6. 如何了解数据库？

7. 数据库分析属于小数据分析吗

相对于现在热门的大数据来说，还有一个概念是小数据，在营销领域中，为了和客户建立一对一的关系，数据分析技术在很大程度上是要帮助我们进行分析用户的行为以及喜好，但是这些数据是不是大数据，还是小数据呢？对于小数据的定义就是客户的特定信息，这些信息都是可以根据客户的日常的消费习惯或者一些使用的技术产品中得到，网站的访问记录，社交动态记录等。 数据分析的过程中专注于小数据也是可以找到某一个用户或者某一个事物的相关的个性化分析数据，帮助营销的人员理解个人的需求，并提供针对性的营销产品或者营销信息。在进行小数据分析的时候还要更好的信息的结合，需要注意以下的重点因素。 第一、定义素质分析的目标 有人可能会说，小数据分析就是只有一点数据，只有一点数据的话，还要定义目标干嘛，小数据却是不如大数据的量多，但是在数据分析的过程中，了解需要进行数据分析的目的是至关重要的，小数据只是选取了更加有针对性的数据来进行分析，并且继续活动的调整，优质的小数据经过数据分析获得结果也是出人意料的。 第二、将已经拥有的信息最大化的使用 小数据战略并不是说不可取的，搭建一个小数据架构有的时候比大数据更加有效率，因为小数据更加容易获取到，并且数据分析的结果呈现的更加快速，对于决策者和业务人员来说，会更加方便的理解业务、理解决策并且采取行动。 第三、由小做到大【摘要】
数据库分析属于小数据分析吗【提问】
相对于现在热门的大数据来说，还有一个概念是小数据，在营销领域中，为了和客户建立一对一的关系，数据分析技术在很大程度上是要帮助我们进行分析用户的行为以及喜好，但是这些数据是不是大数据，还是小数据呢？对于小数据的定义就是客户的特定信息，这些信息都是可以根据客户的日常的消费习惯或者一些使用的技术产品中得到，网站的访问记录，社交动态记录等。 数据分析的过程中专注于小数据也是可以找到某一个用户或者某一个事物的相关的个性化分析数据，帮助营销的人员理解个人的需求，并提供针对性的营销产品或者营销信息。在进行小数据分析的时候还要更好的信息的结合，需要注意以下的重点因素。 第一、定义素质分析的目标 有人可能会说，小数据分析就是只有一点数据，只有一点数据的话，还要定义目标干嘛，小数据却是不如大数据的量多，但是在数据分析的过程中，了解需要进行数据分析的目的是至关重要的，小数据只是选取了更加有针对性的数据来进行分析，并且继续活动的调整，优质的小数据经过数据分析获得结果也是出人意料的。 第二、将已经拥有的信息最大化的使用 小数据战略并不是说不可取的，搭建一个小数据架构有的时候比大数据更加有效率，因为小数据更加容易获取到，并且数据分析的结果呈现的更加快速，对于决策者和业务人员来说，会更加方便的理解业务、理解决策并且采取行动。 第三、由小做到大【回答】
【提问】
A【回答】
第4题【提问】
A【回答】

8. 数据库到底是什么样的呢？