哪些业务适合多维数据库，多维数据库的介绍

本文目录一览

1，多维数据库的介绍
2，现在市面上流行的各种数据库分别适应哪些项目开发
3，什么行业需要手机商务彩铃
4，国内cach数据库有哪些应用行业
5，Hyperion essbase入门二什么是essbase

1，多维数据库的介绍

多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。

多维数据库的介绍

2，现在市面上流行的各种数据库分别适应哪些项目开发

如果考虑版权问题，最好的当然是mysql，因为它免费。其实无论桌面型的或是服务器型的数据库，拿来做绝大部分的项目都是没问题的，唯一要考虑的仅仅是将来要处理的数据规模。比如说企业内部应用，就支撑那么二三十台机，一天下来新增的文本记录不过几百条，随便用什么都可以。所以不考虑版权费用，采用哪种数据库，关键只在于：1，你熟悉哪种数据库；2，你要应付的数据规模。

现在市面上流行的各种数据库分别适应哪些项目开发

3，什么行业需要手机商务彩铃

酒店

商务彩铃是中国电信、移动、联通面向企业客户推出的个性化彩铃业务，企业客户可根据自身需要，将所有电话包括员工电话设置成由企业统一设计定制的彩铃，内容可以是企业欢迎词、企业促销信息等，从而有效提高企业品牌形象，提升企业服务质量。优点： 1.可进行企业宣传。 2.可及时发布企业促销等信息。 3.扩大企业的知名度。

什么行业需要手机商务彩铃

4，国内cach数据库有哪些应用行业

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. In-Memory KV Store : Redisin memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. Disk-Based KV Store: Leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。3. Document Store: Mongodb分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。4. Column Table Store: HBase这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

caché数据库是美国intersystems公司产品，后关系型数据库(post relational database)中的领头羊。caché数据库对大多数国内it人员来说还是比较陌生，然而在国外特别是国外的医疗领域，在美国和欧洲的his系统(医疗卫生管理信息系统)中，cache数据库所占的比例是最大的，被医疗界公认为首选数据库。cache是一种后关系型数据库，它提供三种方式访问数据：对象访问、sql访问、直接对多维数据数组访问。而且三种访问方式能够并发访问同一数据。多维数据结构和多种数据库访问方式构成了后关系型数据库的基础。目前使用cache数据库的在国内都是一些大型的医院，如中山大学第三附属医院、深圳南山医院、北京安贞医院等，官方数据显示，cache数据库的数据查询速度约为oracle的7~20倍，并方便的支持关系型数据库和对象型数据库。caché数据库是美国intersystems公司产品，后关系型数据库(post relational database)中的领头羊。caché数据库对大多数国内it人员来说还是比较陌生，然而在国外特别是国外的医疗领域，在美国和欧洲的his系统(医疗卫生管理信息系统)中，cache数据库所占的比例是最大的，被医疗界公认为首选数据库。cache是一种后关系型数据库，它提供三种方式访问数据：对象访问、sql访问、直接对多维数据数组访问。而且三种访问方式能够并发访问同一数据。多维数据结构和多种数据库访问方式构成了后关系型数据库的基础。目前使用cache数据库的在国内都是一些大型的医院，如中山大学第三附属医院、深圳南山医院、北京安贞医院等，官方数据显示，cache数据库的数据查询速度约为oracle的7~20倍，并方便的支持关系型数据库和对象型数据库。

5，Hyperion essbase入门二什么是essbase

（大意是你可以把essabase想像成多张叠起来的excel表格，不仅仅在单张excel上可以进行表格之间的各种运算，在多张excel表格之间也可以做各种累计运算！）这个大概是为什么essbase能够和excel工具深度集成的原因，因为essbase很多设计都是来源于excel等工具对于分析的限制和不足。但是excel不失为essbase的一个非常友好的前端，对于非常习惯使用Excel工具的业务人员，他们可以非常容易地使用和分析essbase里的数据，Oracle里关于Essbase卖点的一个经常使用的场景是：当业务人员把数据放在多种表格的时候，到了最后他都不知道哪张表格的数据是最新的，而如果把所有的数据都放在essbase里的时候，你可以轻易地得到最新的数据并且分析数据和数据之间的关系。和传统的oltp类型的数据库不一样，oltp用实体和关系来描述对象，而多维数据库，则使用度量和维度来描述对象。在做多维设计的时候，其实就是考虑关于度量和维度的设计，比如销售额就是一个典型的度量，而销售地区就是一个典型的维度，但是在essbase里，度量也是一种特殊的维度，叫account维度，这个是和有些OLAP服务器概念上有所区别的，这样的定义方式能够很方便地使用维度的操作方式访问度量，而且应该说在MDX这种标准多维查询语言里，度量和维度的确没有本质的区分。Essbase的一般设计对于MOLAP数据库一个通常的观念是MOLAP不能存储很大的数据量，当essbase以BSO（块存储）来存储多维数据的时候（传统方式），则称之为Essbase Analytic module，这种传统方式对于维度数据非常多，数据量非常庞大的时候的处理性能一般，这个也是造成许多人认为MOLAP多维数据库不适合分析非常大量的数据的方式的缘由，但是BSO存储方式能够更好地支持大量回写的应用，如what-if分析，并且能够提供更好的分析功能。当数据量很大或者多于10个维度的时候，essbase建议使用ASO聚合存储方式来压缩存储的数据（据说性能在这种方式下能够快几十倍，而存储量能减少几十倍），使用这种存储方式就称之为Enterprise Analytic Module，从而提供了修正这种MOLAP大数据量限制的很好的方式。这种存储方式用于分析维度数量比较多，同时并非每个维度的数据都很稠密的时候是性能会非常好，可以处理大量的数据，这两种不同的存储，对于上层应用透明，在同一个应用里可以混合使用。多维数据库的设计（维度和度量）在essbase里称之为outline，以.otl的后缀存储，一个典型的多维数据库设计过程是包括：先需要通过admin console创建一个outline。（其实essbase提供了非常丰富的api接口，也可以使用api来创建和修改outline）在outline里定义维度和层次和累计方式，然后就是通过admin console编辑数据加载规则来把外部数据按照设计好的outline加载到essbase数据库里。加载规则基本上有三种方式：一是通过文本文件加载。二是通过Open sql的方式从ODBC数据源加载。最后一种是使用ETL工具进行加载。然后使用计算脚本计算生成立方体里的其他所需要的数据，就可以通过excel或者BI工具来访问和分析多维数据库里的数据了。

正在用太阳之手焚烧腐烂的衣衫凿破昔日的堤岸在我身后出现的那一代如水流奔涌，如雷鸣海啸你能否把哈哈我理解：我像生活一样深沉而辽远风儿栖身于我的愿望