事务型数据库有哪些，事务型数据库与分析型数据库的特征及二者区别

来源：整理时间：2024-10-31 18:12:36 编辑：黑码技术手机版

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1，事务型数据库与分析型数据库的特征及二者区别
2，sqloracleteradata的区别和用途
3，OLAP是什么意思
4，常用数据库有哪些
5，如何区分ShapefileCoverageGeodatabase

1，事务型数据库与分析型数据库的特征及二者区别

没看懂什么意思？

事务型数据库主要是实时的，面向应用的数据库，响应及时性要求很高，只关注最近一段时间的数据。就是平时搭建的服务都叫事务型数据库。分析型数据库主要是用于在大量数据中分析规律的，一般存储的数据时间跨度长，数据量大，对实时性要求不高，通过查询分析规律趋势，用于产品决策等。两者所面向的目标不一样。

事务型数据库与分析型数据库的特征及二者区别

2，sqloracleteradata的区别和用途

sql,oracle都是关系型数据库，事务考虑的比较多，sql面对中小型企业和数据系统，傻瓜型，管理简单。oracle面向大型企业的数据引用,在金融行业应用广泛，其RAC架构可保证高可用性，但其架构为share disk架构。teradata是专门用于数据仓库的数据库，其基于Mpp架构(分布式并行架构)，share nothing的架构,并且是一体机，超级贵。。当然还有db2,gp，mysql等数据库...

待遇的话要看你做什么领域，做到什么位置。。。oracle公司可不止数据库，bi，dw也都有。teradata是一家硬件和数据咨询服务公司，有一套完善的数据仓库方法论，很多国内外大型的商业银行都在用它的dw模型。请找准自己的方向，单纯比较哪个公司更强没意义。

sqloracleteradata的区别和用途

3，OLAP是什么意思

OLAP（联机分析处理）。什么是联机分析处理（OLAP）联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TBOLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。·切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。·旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成"立方块（Cube）"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

OLAP是什么意思

4，常用数据库有哪些

常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。1、MySQLMySQL是目前最受欢迎开源的SQL数据库管理系统，与其他的大型数据库Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL虽然有它的不足之处，但丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于个人或中小型企业来说，MySQL的功能已经够用了， MySQ L又是开源软件，因此没有必要花大精力和大价钱去使用大型付费数据库管理系统了。特点：1、MySQL是开源免费的。2、MySQL服务器是可靠的、易于使用的、快速的。3、MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。4、MySQL软件很多。5、MySQL是一个关系数据库管理系统。2、SQL ServerSQL Server是由微软公司开发的关系型数据库管理系统，一般用于Web上存储数据。SQL Server 提供了众多功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据轻松安全的访问，具有灵活的、安全的、和基于Web的应用程序管理等，及容易操作的操作界面，受到广大用户的喜爱。3、OracleOracle在数据库领域一直处于领先地位，由于有先进技术的不断更新，目前Oracle产品覆盖甚广，成为了世界上使用最广泛的关系数据系统之一。完整的数据管理功能：1、数据的大量性2、数据的保存的持久性4、数据的共享性5、数据的可靠性4、SybaseSybase美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。特点：1、客户/服务器体系结构2、真正开放的3、高性能的5、DB2DB2是美国IBM公司开发的一套关系型数据库管理系统，主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性。

1、MS SQL数据库MS指的是微软Microsoft,SQL是结构化查询语言.结合起来就是说:MS SQL是指微软的SQL Server数据库服务器，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统，用于建立、使用和维护数据库。2、ACCESS数据库美国Microsoft公司于1994年推出的微机数据库管理系统。它具有界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活等特点，是典型的新一代桌面数据库管理系统。其主要特点如下：（1）完善地管理各种数据库对象，具有强大的数据组织、用户管理、安全检查等功能。（2）强大的数据处理功能，在一个工作组级别的网络环境中，使用Access开发的多用户数据库管理系统具有传统的XBASE（DBASE、FoxBASE的统称）数据库系统所无法实现的客户服务器(Cient/Server)结构和相应的数据库安全机制，Access具备了许多先进的大型数据库管理系统所具备的特征，如事务处理/出错回滚能力等。（3）可以方便地生成各种数据对象，利用存储的数据建立窗体和报表，可视性好。（4）作为Office套件的一部分，可以与Office集成，实现无缝连接。（5）能够利用Web检索和发布数据，实现与Internet的连接。 Access主要适用于中小型应用系统，或作为客户机/服务器系统中的客户端数据库。提示：只有你的空间支持ASP，一般都支持ACCESS，ACCESS数据库一般免费，适合中小型网站。3、My SQL数据库My SQL是一个多用户、多线程的SQL数据库，是一个客户机/服务器结构的应用，它由一个服务器守护程序mysqld和很多不同的客户程序和库组成。4、Oracle数据库Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。到目前仍在数据库市场上占有主要份额。劳伦斯·埃里森和他的朋友，之前的同事Bob Miner和Ed Oates在1977年建立了软件开发实验室咨询公司（SDL，Software Development Laboratories）5、DB2IBM公司研制的一种关系型数据库系统。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2、Windows等平台下。 DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。它以拥有一个非常完备的查询优化器而著称，其外部连接改善了查询性能，并支持多任务并行查询。 DB2具有很好的网络支持能力，每个子系统可以连接十几万个分布式用户，可同时激活上千个活动线程，对大型分布式应用系统尤为适用。

数据库类型主要可分为:网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。

1.南大通用GBASE数据库（GBase）2.金仓数据库（Kingbas...3.达梦数据库（DM）4.OpenBASE5.神通数据库神通数据库企业版神通数据库安全版神通KSTORE6.iBASE8.华易数据库Huayisoft...

目前关系型数据库主要有MySQL、SQL Server、数蚕数据库、Oracle数据库。MySQL：免费产品，中小企业使用广泛。SQL Server：微软的商业化产品，微软SQL语句兼容性好，商业化成熟度高。数蚕数据库：数蚕科技针对中小型企业的数据库，c++接口特性良好，SQL特性较弱。Oracle 数据库：商业化程度最高的关系数据库，优良的性能和企业扩展能力。非关系型数据库主要有FastDB、Memcached和Redis等主流内存数据库。一般应用于缓存等非关键数据存储，其优点是数据查询速度快，对下层编程接口良好。

5，如何区分ShapefileCoverageGeodatabase

在过去20年中，矢量数据模型是GIS中变化最大的方面，例如，ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型，Arc/Info对应Coverage，ArcView对应Shapefile，ArcGIS对应Geodatabase。Coverage和Shapefile是地理关系数据模型，它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据，而Geodatabase是基于对象数据模型，它把空间数据和属性数据存储在唯一的系统中。　　Coverage是拓扑的，Shapefile是非拓扑的。　　Coverage支持三种基本拓扑关系：连接性、面定义、邻接性。　　Shapefile多边形对于共享边界实际上有重复弧段且可彼此重叠，不同于Coverage所用的多个文件，它用几何学性质存储两个基本文件：以.shp为扩展名的文件存储要素几何学特征；以.shx为扩展名的文件保留要素几何特征的空间索引。　　Shapefile: 一种基于文件方式存储GIS数据的文件格式。至少由.shp,.dbf,.shx三个文件作成，分别存储空间，属性和前两者的关系。是GIS中比较通用的一种数据格式。　　Coverage: 一种拓扑数据结构，一般的GIS原理书中都有它的原理论述。数据结构复杂，属性缺省存储在Info表中。目前ArcGIS中仍然有一些分析操作只能基于这种数据格式进行操作。　　Geodatabase: ArcInfo发展到ArcGIS时候推出的一种数据格式，一种基于RDBMS存储的数据格式，其有两大类：1.Personal Geodatabse 用来存储小数据量数据，存储在Access的mdb格式中。2.ArcSDE Geodatabse 存储大型数据，存储在大型数据库中Oracle,Sql Server,DB2等。可以实现并发操作，不过需要单独的用户许可。　　Coverage数据模型　　Coverage是一个集合，它可以包含一个或多个要素类。在第一个商业化GIS软件Arc/INFO之前，计算计划的图形表示源自通用的CAD软件，属性信息和几何要素放在一起，不利于空间信息的描述和分析。　　Coverage的优势：　　(1)空间数据与属性数据关联。空间数据存储于建立了索引的二进制文件中，属性数据存放在DBMS表中，二者以公共的标识编码关联。　　(2)矢量数据间的拓扑关系得以保存。　　Shapefile数据模型　　Shapefile是ArcView GIS 3.x的原生数据格式，属于简单要素类，用点、线、多边形存储要素的形状，却不能存储拓扑关系，具有简单、快速显示的优点。一个shapefile是由若干个文件组成的，空间信息和属性信息分离存储，所以称之为“基于文件”。每个shapefile，都至少由三个文件组成，其中：*.shp存储的是几何要素的的空间信息，也就是XY坐标。*.shx存储的是有关*.shp存储的索引信息，它记录了在*.shp中，空间数据是如何存储的，XY坐标的输入点在哪里，有多少XY坐标对等信息。*.dbf存储地理数据的属性信息的dBase表。这三个文件是一个shapefile的基本文件，shapefile还可以有其他一些文件，但所有这些文件都与该shapefile同名，并且存储在同一路径下。下面简要介绍一下其他一些较为常见文件：*.prj如果shapefile定义了坐标系统，那么它的空间参考信息将会存储在*.prj文件中；*.shp.xml这是对shapefile进行元数据浏览后生成的xml元数据文件；*.sbn和*.sbx这两个存储的是shapefile的空间索引，它能加速空间数据的读取，这两个文件是在对数据进行操作、浏览或连接后才产生的，也可以通过ArcToolbox>DataManagement Tools>Indexes>Add spatial Index工具生成。　　几种常见的shapefile文件：当使用ArcCatalog对shapefile进行创建、移动、删除或重命名等操作，或使用ArcMap对shapefile进行编辑时，ArcCatalog将自动维护数据的完整性，将所有文件同步改变。所以需要使用ArcCatalog管理shapefile。虽然Shapefile无法存储拓扑关系，但它并不是普通用于显示的图形文件，作为地理数据，它自身有拓扑的。比如一个多边形要素类，shapefile会按顺时针方向为它的所有顶点排序，然后按顶点顺序两两连接成的边线向量，在向量右侧的为多边形的内部，在向量左侧的是多边形的外部。由于1990年代地理信息的迅速发展以及ArcView GIS 3.x软件在世界范围内的推广，shapefile格式的数据使用非常广泛，数据来源也较多。很多软件都提供了向shapefile转换的接口（eg：MapInfo、MapGIS等）。ArcGIS支持对shapefile的编辑操作，也支持shapefile向第三代数据模型geodatabase的转换。　　Geodatabase数据模型　　Geodatabase作为ArcGIS的原生数据格式，体现了很多第三代地理数据模型的优势。随着IT技术的发展，普通的事务型数据的管理模式，早已从传统的基于文件的管理转向利用基于工业标准建立的关系型数据库进行管理，这种基于数据库的管理方式的优点是不言而喻的。那么带有空间信息的地理数据是否也可以利用这种非常成熟的数据库技术进行管理呢？于是ESRI推出了geodatabase数据模型，利用数据库技术高效安全地管理我们的地理数据。　　Geodatabase可以分为两种，一种是基于Microsoft Access的personal geodatabase，另一种是基于oracle、SQL Server、Informix或者DB2的enterprise geodatabase，由于它需要中间件ArcSDE进行连接，所以nterprise geodatabase又称为ArcSDE geodatabase。由于Microsoft Access自身容量的限制，personal geodatabase的容量上限为2GB，这显然不能满足企业级的海量地理数据的存储需求。于是可以将geodatabase扩展为ArcSDE geodatabase，底层数据库可以使用oracle这样的大型关系数据库，能够存储近乎“无限”的海量数据（仅受硬盘大小的限制）。虽然底层使用的数据库各不相同，但是geodatabase给用户提供的是一个一致的操作环境。在geodatabase中，不仅可以存储类似shapefile的简单要素类还可以存储类似coverage的要素集并且支持一系列的行为规则对其空间信息和属性信息进行验证表格、关联类、栅格、注记和尺寸都可以作为eodatabase对象存储。这些在perasonal geodatabase和ArcSDE geodatabase中都是一样的（栅格的存储有点小差异，但对用户来说都是一样的）。　　Geodatabase的模型结构：　　(1)对象类（Object class）　　对象类是一种特殊的类，没有空间特征。其实例是可关联某特定行为的表记录。如，某地块的主人，在“地块”“主人”间可建立某种关系。　　(2)要素类（Feature class）　　要素类是同类空间要素的集合。如，河流、道路、植被、电缆等。要素类可以独立存在，也可以具有某种联系。当不同的要素类之间存在关系时，就将其组织到一个要素数据集（Feature dataset）中。　　(3)要素数据集（Feature dataset）　　要素数据集由一组具有相同空间参考（Spatial reference）的要素类组成。将不同要素类放入要素数据集的原因：　　a.专题归类表示——当不同的要素类属于同一范畴。比如，全国范围内某种比例尺的水系数据，其点线面类型的要素类可组织成同一个要素数据集。　　b.创建几何网络——在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类，须组织到同一要素数据集中。比如，配电网络中，有各种开关、变压器、电缆等，它们分别对应点或线类型的要素类，在配电网络建模时，我们要将其全部考虑到配电网络对应的几何网络模型中。此时这些要素类就要放在统一要素数据集下。　　c.考虑平面拓扑——共享公共几何特征的要素类。比如，用地、水系、行政区界等。当移动其中一个要素时，其公共部分也要一起移动，并保持这种公共的几何关系不变。　　(4)关系类（Relationship class）　　定义不同要素类或对象类之间的关联关系。如我们可以定义房子和主人之间的关系、房子和地块之间的关系等。　　(5)几何网络　　在若干要素类的基础上建立起的新类。定义几何网络时，我们指定哪些要素类加入其中，同时指定其在几何网络中扮演什么角色。比如，定义一个供水网络，我们指定同属一个要素数据集的“阀门”、“泵站”、“接头”对应的要素类加入其中，并扮演“连接”的角色；同时，我们要指定同属一个要素数据集的“供水干管”、“供水支管”、“入户管”等对应的要素类加入供水网络，由其扮演“边”的角色。　　(6)Domains 　　定义属性的有效范围，可是连续的，也可是离散数值。(7)Validation rules对要素类的行为和取值加以约束的规则。如不同管径的水管连接必须通过合适的接头，规定一个地块可拥有一到三个主人等。　　(8)Raster datasets 　　用于存放栅格数据。支持海量栅格数据，支持影像镶嵌，可通过建立“金字塔”形索引，在使用时指定可视范围提高检索和显示效率。　　(9)TIN Datasets 　　ARC/INFO的经典数据模型，用不规则分布的采样点的采样值构成不规则的三角集合。用于表达地形或其他类型的空间连续分布特征。　　(10)Locators 　　定位参考和定位方法的组合。对于不同的参考，用不同的定位方法进行定位操作。所谓定位参考，不同的定位信息有不同的表达方法。在Geodatabase中，有四种定位信息：地址编码、<X，Y>、地名及邮编、路径定位。定位参考数据放在数据库表中，定位器根据该定位参考数据在地图上生成空间定位点。