国内国外数据库哪家强?各有千秋还是望尘莫及?数据库新浪财经

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,数据无疑是最为珍贵的资源,谁能在数据库领域站稳脚跟,谁就有望在未来的数字经济大战中掌握主导权。

接下来,让我们深入探究这八家企业的核心技术与发展战略,梳理全球数据库产业的竞争脉络,看看它们如何在技术变革的浪潮中脱颖而出。

财报解读:业绩表现如何?

本文将基于2024年半年报财务数据对达梦数据、星环科技、MongoDB、Couchbase、Oracle、MariaDB进行横向分析对比(将全部换算为人民币),对于Oceanbase和GaussDB则基于公开可获取部分业务数据来进行单独分析解读。(下图为6企业数据总览)

(注:基于各企业2024年半年报数据;已换算为人民币单位)

首先,基于2024财年上半年数据,我们看向达梦数据、星环科技、MongoDB、Couchbase、Oracle、MariaDB。从营收规模来看,达梦数据、星环科技、MongoDB、Couchbase、Oracle、MariaDB分别实现3.52亿元、1.40亿元、57.18亿元、6.07亿元、1800亿元、1.98亿元,增速分别为22.41%、1.58%、34.47%、12.72%、7.06%、3.49%。(由于Oracel财务数据与其他企业相比差距过大,暂不放入图表中进行比较)

Oracle营收规模在这几家公司中遥遥领先,得益于其长期积累的技术优势,在市场上具有很强的市场份额和广泛的客户基础;MongoDB以其面向文档的数据库管理系统而闻名,在现代应用开发场景下,尤其是处理非结构化和半结构化数据方面具有独特的优势,吸引了大量的客户,也获得了较高的营收;Couchbase规模相对较小,主要提供分布式的NoSQL数据库,其市场定位可能相对更专注于特定类型的企业或应用场景;达梦数作为本土的数据库企业,国内市场也有一定的表现,不过目前与国际巨头相比仍存在较大发展空间;MariaDB是MySQL的一个分支,虽然具有开源的优势,但在营收规模上目前相对较小;星环科技规模则相对处于较低水平。

从增速来看,MongoDB增速为34.47%,是这些公司中增速较快的,可能得益于其在新兴应用场景中的快速普及,如敏捷开发、云计算和物联网等领域,对其数据库产品的需求不断增长。星环科技增速1.58%,是这些公司中增速最慢的,可能面临着较大的市场竞争压力,需要在产品研发、市场推广等方面寻找新的突破点以提高营收增速。

从净利润情况来看,达梦数据、星环科技、MongoDB、Couchbase、Oracle、MariaDB分别实现1.01亿元、-1.92亿元、-6.63亿元、-3.07亿元、349.04亿元、-0.89亿元,只有达梦数据和Oracle实现了盈利,其余均处于亏损状态;增速分别为39.33%、-0.92%、53.14%、-20.80%、49.68%、49.94%。

达梦数据和Oracle展现出了较为强劲的盈利能力以及可观的增长动力。与之形成对比的是,星环科技、MongoDB、Couchbase、MariaDB等企业则处于亏损之中。其中,MongoDB和MariaDB虽然处于亏损的状态,但它们有着一定的积极信号,即在增速上是正向增长,具有发展潜力。

再看向经营活动产生的现金流,达梦数据、星环科技、MongoDB、Couchbase、Oracle、MariaDB在期内分别为0.07亿元、-2.45亿元、2.05亿元、-0.56亿元、504.60亿元、-0.62亿元,增速分别为-80.16%、0.61%、185.89%、52.65%、-1.74%、70.85%。以上数据表明,Oracle凭借504.60亿元的现金流遥遥领先,尽管其增速略有下滑,仍展现出强大的主营业务造血能力;MongoDB的现金流增速高达185.89%,达到2.05亿元,显示出强劲的业务增长势头;而达梦数据虽现金流较低,但增速保持较好势头;相比之下,Couchbase和MariaDB则面临经营现金流为负值的挑战,尽管MongoDB、Couchbase、MariaDB增速颇高,但负值现金流仍表明其主营业务在期内未能有效转化为现金流入,处于非健康状态。

最后从研发费用数据来看,达梦数据、星环科技、MongoDB、Couchbase、Oracle、MariaDB期内研发费用分别为0.92亿元、1.10亿元、17.49亿元、2.29亿元、314.94亿元、0.67亿元,增速分别为21.72%、7.43%、18.63%、10.13%、4.49%、-50.91%,研发费用率分别为26.14%、78.57%、30.59%、20.86%、17.50%、33.84%。

从研发费用来看,Oracle以314.94亿元的巨额研发投入占据领先地位,尽管增速较慢,但研发费用率保持在合理的17.50%;MongoDB和Couchbase实现了较快的增速,且研发费用率适中,显示出良好的研发效率;星环科技研发费用达1.10亿元,增速稳健;达梦数据以0.92亿元的研发费用实现较快增长,研发费用率26.14%较为均衡;而MariaDB研发费用大幅下降50.91%至0.67亿元,尽管研发费用率高达33.84%,反映出其在研发上的大幅收缩。

业务盘点:全球数据库企业表现几何?

接下来将分别对各家企业的业务布局、发展重心以及方向进行分析。

达梦数据——国内数据库产业关键推动者

从其最新更新的三季报数据来看,达梦数据实现营收6.29亿元,同比上涨40.96%,净利润为1.74亿元,同比增长47.48%,研发费用为1.42亿元,同比增长22.93%,总体来看最新数据也显示达梦数据经营情况发展良好,在国内乃至国际数据库市场上的表现都可圈可点。

再从其主要业务布局、发展重心与方向来看,达梦数据涵盖了多种类型的数据库产品,包括关系型数据库。其关系型数据库产品能够满足不同规模企业在数据存储、管理和查询方面的需求。在分布式数据库方面达梦也有布局,适用于互联网企业、大型金融机构等对数据扩展性和可用性要求极高的场景。

在业务发展方向上,随着云计算和大数据技术的不断发展,达梦数据正朝着与云计算深度融合的方向发展,开发了适用于云环境的数据库版本,实现数据库的弹性扩展、按需分配资源等功能。例如,在公有云环境下,企业可以根据自身业务的发展情况,灵活调整数据库的计算资源和存储容量。

目前,云数据库有达梦启云数据库云服务系统DMCDB,该系统是国内领先的云原生数据库产品,将云计算平台与自研关系型数据库深度融合,其核心特性包括自主创新、全场景覆盖、广泛兼容、灵活部署、安全稳固、高可用性、降本增效、资源优化、易用便捷、自动化运维以及智能弹性、灵活应变。这些特性使得达梦启云数据库云服务系统能够全面满足各类业务场景的需求,提供稳定可靠的数据库服务,并帮助用户实现资源的高效利用。

星环科技——分布式数据库本土创新引领者

星环科技致力于提供大数据基础软件、分布式数据库、数据开发与智能分析工具等一系列产品和服务,涵盖了数据存储、计算、管理等多个方面。例如其核心产品TranswarpDataHub(TDH),它集成了多种大数据技术组件,为企业提供了一站式的大数据管理和处理平台。

从其最新的业绩数据来看,星环科技三季报显示营收实现2.10亿元,同比下滑-5.94%,亏损2.93亿元,同比下滑9%,研发费用为1.67亿元,同比增长9.53%。可以看出,星环科技在营收与净利润上均暂未摆脱下滑趋势的风险,仍处于双重压力之下,不过在市场竞争愈发激烈的情况下,公司仍未放缓研发力度。

一直以来,星环科技将大量的资源投入到大数据和人工智能技术的研发中。在大数据方面,公司致力于打造高效的数据处理平台,能够处理海量、多样化的数据类型。例如,其数据平台可以整合来自不同数据源的结构化和非结构化数据,为企业提供全面的数据视图。

随着云计算的兴起,星环科技也将云服务纳入业务发展重心。公司提供的云服务使得企业可以更加灵活地使用其大数据和人工智能技术。企业无需自己搭建复杂的硬件设施,通过星环科技的云平台,即可快速部署应用,实现数据的云端处理和分析。

星环科技还积极拥抱AI技术发展,构建了人工智能平台,该平台集成了深度学习框架、机器学习算法库以及数据处理和管理功能。平台支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等,方便企业根据自身需求选择合适的框架进行模型开发。具体可以表现在医疗领域,星环科技的人工智能平台被用于疾病诊断辅助。在智能交通领域,也可利用人工智能技术进行交通流量预测和智能调度,有助于缓解城市交通拥堵问题。

Oceanbase——高性能分布式数据库先锋

从2023年度发布会公布的最新商业化进展来看,Oceanbase在业内已经占据一定的地位,其数据库已服务超过1000家行业客户,涵盖金融、政务、能源、运营商、交通、互联网等海内外企业,客户数年增长150%,其中30%客户将其应用于核心系统,截止2023年11月,OceanBase在中国数据库流行度排行榜上连续12个月排名第一。

具体来看,OceanBase的业务布局主要体现在两个核心领域,即专有云和公有云。在专有云领域,OceanBase在专有云领域已经实现了从大规模金融核心系统到各级金融机构的成功复制。它正服务于众多政策性银行和国有大行,客户资产规模万亿以上的银行超过20家。

在公有云领域,公有云业务是OceanBase的第二增长曲线。自2022年推出云数据库OBCloud以来,OceanBase在公有云市场的客户数年同比增长高达130%。OBCloud在全球范围内提供一致的云数据库服务,覆盖美洲、欧洲、亚洲30余个地理区域的100多个可用区,支持阿里云、华为云、腾讯云、AWS和GoogleCloud等主流公有云基础设施。

从其未来发展方向来看,其CEO表示,OceanBase将继续以专有云和公有云两个部署场景作为发展的“双引擎”,致力于深耕国内市场,同时开拓海外市场。专有云业务将继续在金融行业深耕,实现从头部金融核心系统到中腰部金融机构的规模化复制。公有云业务将继续在全球范围内提供一致的云数据库服务,覆盖更多地理区域和可用区,支持更多主流公有云基础设施。

此外,在AI技术领域,OceanBase致力于打造一体化数据库,将向量能力和SQL能力结合,支持流行的AI技术栈,并计划成为蚂蚁集团的AI数据强有力的支撑后盾,包括支持AI生活管家“支小宝”、AI金融管家“蚂小财”等各类依托于AI技术开发的新应用的数据管理。

具体来看,OceanBase将继续加大在技术创新和产品研发方面的投入,不断提升产品的性能和稳定性。其分布式架构、存储引擎、高可用性、性能优化等方面的技术创新将持续推动产品的迭代升级。例如,OceanBase在发布会上推出的4.2.5LTS版本和4.3.3GA版本,分别针对关键业务负载和分析处理场景进行了大幅优化。

GaussDB——华为云的智能数据库引擎

GaussDB,作为华为自主创新研发的分布式关系型数据库,近年来在数据库市场上崭露头角,凭借其卓越的性能、稳定性和安全性,赢得了广泛的认可和应用。

在能源和交通领域,GaussDB同样展现出了强大的实力。已服务于中海油、国家管网、国网陕西电力等关键企业,为这些企业的数字化转型提供了坚实的技术支撑。通过优化数据处理能力,GaussDB助力能源企业实现了更高效、更智能的运营管理。在交通领域,GaussDB正逐步应用于智能交通管理、智慧交通服务等领域,为交通行业的数字化转型注入了新的活力。

从未来发展方向来看,GaussDB在云方向的业务发展主要聚焦于为企业提供高可用、高性能、可扩展的云数据库服务。在数字化转型的背景下,越来越多的企业开始将核心业务迁移到云端,以实现资源的灵活配置和成本的优化。GaussDB通过其全栈软硬件协同设计,实现了极致的高可用性和数据安全。

在AI技术方向,GaussDB积极探索将机器学习算法与数据库技术相结合,为用户提供更加智能、便捷的数据服务。基于AI技术,GaussDB打造了AI4DB和DB4AI两大技术高地,重构数据库内核核心组件,提升数据库管理和优化技术。

综合来看,GaussDB在云方向和AI技术方向的业务发展均取得了显著的成果。其全栈自研、高性能、高可用性的云数据库服务,以及智能化的自治运维和库内AI引擎,为企业数字化转型和可持续发展提供了有力的支撑。

MongoDB——文档数据库的先行者

MongoDB,作为开源的文档型数据库,自2007年创立以来,凭借其分布式基础架构、对海量数据的良好支持以及灵活的文档模型,迅速在数据库市场中占据了一席之地。其主要产品包括MongoDB数据库、MongoDBAtlas、MongoDBCompass。

具体来看,MongoDB采用文档型数据模型,这种文档型结构允许开发人员更自然地表示复杂的数据关系,具有出色的水平扩展能力。MongoDBAtlas则是MongoDB公司提供的完全托管的云数据库服务。它支持在多个云平台(如AmazonWebServices、GoogleCloudPlatform和MicrosoftAzure)上部署MongoDB数据库。

MongoDBCompass是一款用于MongoDB的可视化管理工具。它为数据库管理员和开发人员提供了一个直观的界面来管理和探索MongoDB数据库。

从其最新2025财年半年报来看,MongoDB实现营收67.4亿元,同比上涨17.3%,亏损9.75亿元,同比下滑46.99%,投入研发资金21.3亿元,同比上涨21.9%,可以看出,MongoDB营收虽在持续扩大,但亏损仍未停止,有持续下滑的趋势。

具体来看,MongoDB的应用涵盖了互联网、金融、物流、游戏、在线娱乐等多个行业,并且与全球多家知名云服务商建立了深度合作关系,包括阿里云、AWS、Azure和GoogleCloud等。这些合作不仅为MongoDB提供了强大的云基础设施支持,还使得MongoDB能够更快速地触达全球不同规模的客户。

并且,随着云计算的普及和发展,MongoDB将继续深化与全球知名云服务商的合作。通过与云服务商的紧密合作,MongoDB可以更加快速地触达全球客户,提供更加灵活和高效的数据库服务。同时,MongoDB还将与云服务商共同探索新的应用场景和解决方案,以满足客户不断变化的需求。

在AI技术方向,MongoDB积极探索与生成式AI技术的结合。通过自然语言处理和机器学习算法,MongoDB自动化数据清洗、索引优化和查询优化,提升了数据库的智能化水平。开发者可以利用MongoDB提供的AI工具,快速构建智能应用,如个性化推荐系统、预测分析等,从而加快了创新速度并提升了用户体验。

未来,MongoDB将继续加大在技术创新方面的投入,探索新技术如人工智能、区块链等与数据库的结合应用,以推动数据库的智能化和可信化发展。

Couchbase——分布式NoSQL数据库的领航者

Couchbase作为一款高性能、可扩展的NoSQL数据库,自其诞生以来,便以其独特的键值存储与文档存储相结合的特性,以及实时数据处理能力,迅速在数据库市场中占据了一席之地。

从其最新2025财年半年报来看,Couchbase实现营收7.43亿元,同比上涨22,42%,亏损2.95亿元,同比增长3.85%,投入研发资金2.54亿元,同比上涨11.18%,可以看出,Couchbase虽然仍处于亏损之中,但有收窄趋势。

具体看向其业务发展情况,Couchbase的产品线主要包括基于云的CouchbaseCapella数据库即服务(Database-as-a-Service)产品,以及传统的本地部署版本CouchbaseServer。此外,Couchbase还提供了移动版本,包括可运行在移动设备上的CouchbaseLite和可运行在服务器节点上的CouchbaseSyncGateway,这两部分与Couchbase服务器相结合,能够在边缘和云之间提供快速、高效的双向数据同步。

对于其未来发展方向而言,随着数据量的不断增长和应用的复杂化,Couchbase将继续优化其数据库引擎和集群架构,以提高性能和可扩展性。这将包括优化数据存储和访问算法、提升查询效率、增强数据一致性等方面的改进。

并且,Couchbase将继续深化与全球知名云服务商的合作,如AWS、Azure和GoogleCloud等。通过与云服务商的紧密合作,Couchbase可以更加快速地触达全球客户,提供更加灵活和高效的数据库服务。同时,Couchbase还将与云服务商共同探索新的应用场景和解决方案,以满足客户不断变化的需求。

在AI技术方向,Couchbase推出了CapellaAIServices,旨在简化大规模安全代理AI应用程序的开发。该服务涵盖了模型托管、自动矢量化、非结构化数据预处理和AI代理目录服务等关键功能,为开发者提供了从原型设计到生产部署的高效工具链。通过结合传统数据库系统与AI技术,CouchbaseCapella能够在保证数据完整性与安全性的前提下,促进数据的活用与创新,为企业提供更个性化与情境化的用户体验。

Oracle——传统数据库行业的巨头典范

Oracle,作为全球领先的企业级数据库供应商,其业务布局广泛且深入,市场地位稳固,其数据库产品以强大的功能、广泛的企业应用、持续的技术创新和丰富的生态系统而著称。Oracle2025财年一季报显示,公司实现营收943.47亿元,同比上涨6.68%,实现净利润207.67亿元,同比上涨21.03%,投入研发费用163.50亿元,同比上涨4.06%,各项指标均实现了稳定的增长。

从具体业务情况来看,Oracle数据库是其核心业务之一。在企业级数据库市场,Oracle提供了多种版本的数据库产品,以满足不同规模企业的需求。例如,针对大型企业的OracleDatabase19c等版本,具备高度的可扩展性、可靠性和安全性。这些数据库能够处理海量数据,支持复杂的事务处理和数据分析任务。此外,Oracle还通过推出OracleAutonomousDatabase等基于机器学习和人工智能技术的自主数据库,进一步提升了数据库管理的效率和安全性。

除了数据库技术,Oracle还在云计算、大数据、物联网等领域不断拓展其应用场景。OracleCloudInfrastructure(OCI)为客户提供全面的云数据库解决方案,不仅继承了传统Oracle数据库的强大功能,还利用云计算的弹性和灵活性,为客户提供更加高效和经济的数据管理服务。

在市场地位方面,Oracle在传统的关系型数据库市场,长期占据领先地位,拥有众多大型企业客户,然而,随着开源数据库(如MySQL、PostgreSQL)以及新兴的非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra)的发展,Oracle在数据库市场的份额面临一定的挑战。但它仍然凭借其在企业级市场的深厚底蕴、强大的技术支持和完善的服务体系,保持着重要的市场影响力。

在云计算市场,Oracle虽然面临着亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云等强劲竞争对手,但也取得了一定的成绩。OracleCloud在特定的企业级应用云服务领域,尤其是对于已经使用Oracle数据库和其他软件产品的企业,具有很强的吸引力。它通过提供一站式的解决方案,将数据库、中间件和应用程序迁移到云端,帮助企业降低成本和提高灵活性。其市场份额虽然目前不及行业领导者,但在企业级云计算市场的增长势头较为明显,特别是在一些对合规性、安全性和企业级功能有严格要求的行业客户中逐渐获得更多认可。

在AI技术方向,Oracle将生成式AI集成到其应用和融合数据库中,推出了OCIGenerativeAI服务,提供了可在云端和本地部署的Cohere和Meta模型。这些服务不仅能够帮助企业优化数据驱动型决策,还能实现文本生成、汇总和语义相似性任务等,提高企业的业务效率和创新能力。此外,Oracle还在其SaaS应用套件中提供了预构建的AIagent操作,如OracleFusionCloudApplicationsSuite,帮助企业在现有业务流程中充分利用AI技术。

MariaDB——MySQL的传承者与开源数据库的创新者

MariaDB2024财年三季报显示,公司实现营收2.92亿元、同比上涨3.67%,亏损1.58亿元,同比下滑36.3%,投入研发资金1.09亿元、同比下滑45.54%,可以看到,MariaDB在营收基本小幅增长的情况下,亏损幅度有所扩大,研发资金也在持续收窄。

从具体业务布局来看,MariaDB的业务主要集中在数据库管理系统领域,致力于提供高效、稳定且安全的数据库解决方案。其产品线包括SkySQL和Enterprise两款产品。SkySQL是针对云场景的企业级数据库即服务,基于云端的产品在过去一个季度的增速已经超过300%,在ACID完整性、即时修复安全漏洞、存储安全性等方面的表现均优于同类产品。而Enterprise则是基于服务器端的企业版本,旨在将开源与企业功能相结合,提供更强的可靠性和稳定性。

除了产品线的布局,MariaDB还注重与各大企业和机构的合作。其股东包括英特尔资本、阿里巴巴集团、ServiceNow等一线国际战略及财务投资机构,这些合作为MariaDB的发展提供了强大的资金支持和技术支持。

并且,MariaDB在开源数据库市场的地位日益凸显。根据StackOverflow的2023年研究,MariaDB在专业开发人员中最受欢迎的数据库中排名第七,近18%的专业开发人员使用它,在调查中领先于Oracle。DB-Engines也将MariaDB排在市场第13位。这些排名充分体现了MariaDB在市场中的竞争力和影响力。

随着云计算技术的不断发展,MariaDB积极拥抱云计算趋势,提供了多种云部署选项,包括与各大云平台如AWS、Azure和GoogleCloud的集成,使得用户能够轻松地在云端部署和管理MariaDB数据库。同时,MariaDB还推出了针对云环境的优化版本,如MariaDBSkySQL,满足了企业在云环境下对数据库性能和可靠性的需求。

在AI技术方向,MariaDB也在积极探索与AI技术的结合。通过集成机器学习框架和算法,MariaDB能够提供更高级的分析和预测功能,帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息。此外,MariaDB还在不断优化其查询优化器和性能调优工具,利用AI技术来自动化数据库管理和优化任务,提高了数据库的智能化水平和运维效率。

综上所述,从以上企业的业务重心及发展方向深入探究可以发现,在当下的全球数据库市场格局之中,正历经着一系列意义深远的转型升级过程。

与此同时,数据库的架构也在发生着重大变革,从集中式架构演进到分布式架构,再进一步发展到如今备受瞩目的云原生数据库。云原生数据库作为在云计算环境下应运而生的新型数据库架构,它充分利用了云计算的弹性、可扩展性和资源共享等优势,使得数据库的部署、管理和运维更加便捷高效,同时也能更好地适应现代企业对数字化转型的需求。这种从关系型到非关系型、从集中式到分布式再到云原生的技术迭代更新,无疑推动了数据库在性能、可扩展性、灵活性和易用性等多个关键维度上的显著提升。

再从国内厂商与国际厂商的对比情况来看,两者之间的发展也存在着较为明显的差异。国内厂商目前在数据库市场中仍处于较为初级的拓展阶段。这意味着国内市场尚未被少数巨头完全掌控,还存在着大量未被充分挖掘的发展机会。国内企业在数据库技术研发、市场推广、客户服务等方面还有很大的提升空间。在这个阶段,国内厂商有机会借鉴国际先进经验,结合国内市场的特点,探索出适合自己的发展道路。

展望未来,数据库行业的发展趋势将更加多元化和智能化,面对这样的行业背景和技术发展方向,全球数据库企业要想在这个充满机遇与挑战并存的市场中站稳脚跟,必须紧跟技术潮流,不断创新,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,成为引领行业发展的佼佼者。

THE END
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2.大数据244离线数仓大数据-244 离线数仓 - 电商核心交易 ODS层 数据库结构 数据加载 DataX,在大数据体系中,ODS(OperationalDataStore),即操作数据存储,是数据仓库中的重要组成部分,起着承上启下的https://blog.51cto.com/wuzikang/12856458
3.分类信息范文10篇(全文)该类ODS数据库的数据从粒度、组织内容等各个方面都与交易系统比较接近,例如,可以把此前的批量数据库纳入到ODS中。这类数据库的特点及功能部分与原来批量数据库类似,部分有更广泛的应用。其特点包括以下几点。 1. 其数据通常通过日终批量进行T+1时点的更新、加载。 https://www.99xueshu.com/w/ikey8g1h72vz.html
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5.ods服务器是什么?Worktile社区数据集成:ODS服务器的主要功能是从不同的源系统中提取和整合数据。这些源系统可以包括企业内部的各种业务系统、数据库和文件等。ODS服务器通过数据抽取、转换和加载(ETL)过程,将源数据转换为统一的数据模型,并将其存储在ODS数据库中。 数据存储和管理:ODS服务器通过创建一种适合业务运营需求的数据模型来存储数据。这种https://worktile.com/kb/ask/1359230.html
6.鲜花阅读,流光故事。流光海岸望青鸟,故事池塘唱绿蛙。第5页一个信息系统中除应用软件之外,数据库系统往往是系统的核心和关键组成。因此,数据库系统的选型非常重要,将影响到系统整体性能、稳定性、开放性、扩展性以及项目实施过程和企业管理、支撑成本及投资情况等。 我们根据多年的经验及在电信行业丰富的实践经历,推荐选用Oracle数据库系统。其理由如下: https://flowerread.wordpress.com/page/5/
7.详解数据仓库和数据集市:ODSDWDWDDWMDWSADS详解数据仓库和数据集市:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS 一、数据流向 二、应用示例 三、何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-https://blog.csdn.net/xylf1988/article/details/134850190
8.ODS数据服务平台介绍20231209185211.pptxODS数据平台介绍中国人寿股份有限公司信息技术部统计信息项目组10/8/20211 主要内容210/8/20211、数据平台的功能2、数据平台的建设原则3、数据平台数据平台建设使用技术4、ODS表命名规则5、Basedb数据结构设计要点 数据平台两大功能310/8/20211、提供数据服务增量层(INCR层),存放生产库的存量数据,以此作为所有外围系统https://max.book118.com/html/2023/1209/6045131122010020.shtm
9.ASAM标准应用案例:基于ASAMODS的数据库性能测试复杂测试系统的工具组件可以根据需要存储或检索数据,以确保测试的正确运行或进行测试数据后处理和评估。 在汽车行业中,ODS的典型应用场景是使用一个集中的ODS服务器,用于处理车辆试验台产生的所有测试数据。与非标准化的数据存储解决方案相比,ODS的主要优势在于数据访问与IT架构无关,并且数据库的数据模型对不同的应用https://www.auto-testing.net/news/show-122667.html
10.什么是数据仓库ODS层?为什么需要ODS层?数据存储:在ODS层中,数据通常以关系型数据库的形式存储。这是因为关系型数据库具有强大的事务处理能力和良好的数据一致性支持,能够满足ODS层对数据更新频繁、查询性能要求高的需求。 数据更新与同步:ODS层的数据需要实时或准实时地更新,以保证其数据的时效性。因此,必须设计合理的更新策略,如增量更新、全量更新等,确保https://www.fanruan.com/bw/article/179337
11.ods是数据仓库的下面通过一个示例来说明ODS的作用。 假设我们有一个电商平台,该平台上有多个卖家和买家,每天都有大量的订单产生。为了方便管理和分析这些订单数据,我们需要将其存储到数据仓库中,并进行一些预处理,例如将订单按照地区进行分组,计算各地区的销售额等。 首先,我们需要从电商平台的数据库中抽取订单数据,并将其存储到ODShttps://www.volcengine.com/theme/1139232-O-7-1
12.yliit.com/cms/view/1722.html从字面上来看,数据仓库就是一个存放数据的仓库,它里面存放了各种各样的数据,而这些数据需要按照一些结构、规则来组织和存放。这里我们会遇到一个问题就是同样是存放数据的仓库,那数据库和数据仓库是一样的吗? 数据库 VS 数据仓库 数据库就是我们常用的关系型数据库(MySQL、Oracle、PostgreSQL),还有什么非关系http://yliit.com/cms/view/1722.html
13.Java开发全栈知识体系架构学习(服务器微服务数据库向URL指定的资源提交数据或附加新的数据 03、PUT方法 跟POST方法很像,也是想服务器提交数据。但是,它们之间有不同。PUT指定了资源在服务器上的位置,而POST没有 04、HEAD方法 只请求页面的首部 05、DELETE方法 删除服务器上的某资源 06、OPTIONS方法 它用于获取当前URL所支持的方法。如果请求成功,会有https://www.processon.com/view/60504b5ff346fb348a93b4fa
14.数仓建设ODSDWDDWM等理论实战(好文收藏)与数据库的对比 DW:专门为数据分析设计的,涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势 数据库:用于捕获和存储数据 四、为何要分层 数据仓库中涉及到的问题: 为什么要做数据仓库? 为什么要做数据质量管理? 为什么要做元数据管理? 数仓分层中每个层的作用是什么? https://developer.aliyun.com/article/901796