云数据库RDS支持以下哪些数据库引擎，阿里云rds支持oracle吗

来源：整理时间：2024-04-25 19:24:52 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，阿里云rds支持oracle吗
2，腾讯云数据库支持哪种数据库引擎
3，什么是云数据库MySQL
4，RDS for MySQL有哪些限制
5，如何选择基于Hadoop的SQL引擎

1，阿里云rds支持oracle吗

阿里云的RDS现在不做Oracle的直接支持，只有mysql、sqlserver、postgresql暂时。与Oracle兼容的话，你可以考虑postgresql 9.4

我不会~~~但还是要微笑~~~：）

阿里云rds支持oracle吗

2，腾讯云数据库支持哪种数据库引擎

MySQLTDSQL（兼容mariaDB）SQL Server

步骤一：用xshell软件进行服务器的链接步骤二：在连接好的xshell中运行linux命令。参考资料：腾讯云官网论坛：安装mysql数据库-网页链接

腾讯云数据库支持哪种数据库引擎

3，什么是云数据库MySQL

RDS是阿里云提供的即开即用的关系型数据库服务，兼容了MySQL和SQL Server两种数据库引擎。在传统数据库的基础上，阿里云RDS提供了强大丰富的功能从而保证了高可用性、高安全性以及高性能。此外，RDS还提供了诸多便利功能提升了RDS的易用性。

你安装数据库了吗？安装的话可以安装phpmyadmin操作。

什么是云数据库MySQL

4，RDS for MySQL有哪些限制

1、不支持在命令行创建数据库和数据库账号。只支持在RDS管理控制台操作。2、不支持Memory和Federated引擎， RDS默认将创建的Memory引擎表转换为InnoDB引擎表。3、不支持memcached插件。4、没有File权限，不能使用load data infile装载数据（但可使用load data local infile语法从本地装载数据）。5、用户不可访问RDS实例中MySQL库中如下表格：user、tables_priv、host、db 、columns_priv、procs_priv。

5，如何选择基于Hadoop的SQL引擎

在Hadoop和NoSQL技术中，人们逐渐把焦点转移到了Hadoop上的SQL引擎。今天，可选择的引擎越来越多，反倒让组织陷入了选择困境。本文将罗列几点选择引擎时需要考量的因素，供您参考。基于Hadoop的SQL技术一大优势在于可以使用熟悉的SQL语言，访问存储在Hadoop中的大数据集。用户几乎可以应用任何报表或工具来分析和研究数据。在Hadoop上还不能应用SQL的时候，要访问Hadoop中的大数据集，需要十分了解Hadoop 的技术应用程序界面，比如HDFS、MapReduce或HBase。现在有了基于Hadoop的SQL引擎，每个人都可以使用他喜欢的工具了。对企业而言，相当于Hadoop开放了更大的窗口，有更多的企业可以应用Hadoop处理大数据。有哪些技术可以选择第一个基于Hadoop的SQL引擎是Apache Hive，不过过去一年里，有很多新产品出现，包括CitusDB、Cloudera Impala、Concurrent Lingual、Hadapt、InfiniDB、 JethroData、MammothDB、Apache Drill、MemSQL、Pivotal HawQ、Progress DataDirect、ScleraDB、Simba和Splice Machine。除了上述引擎之外，数据虚拟化服务器也应在此列，因为它们对Hadoop数据实现了SQL访问。虚拟化服务器可以访问所有数据源，包括Hadoop，不同的数据源都可以集成。数据虚拟化服务器有很多，包括Cirro Data Hub、Cisco/Composite 当然，还有一些SQL数据库管理系统也支持多种数据源。它们在自己的SQL数据库或Hadoop中存储数据，提供对Hadoop数据的SQL访问。比如 EMC/Greenplum UAP、 HP Vertica （on MapR）、Microsoft PolyBase、Actian ParAccel 和Teradata Aster Database （via SQL-H）。这么多基于Hadoop的SQL工具可以使用，可以说是让组织眼花缭乱。那么该如何选择呢？它们彼此的差别又在哪呢？事实上，不同的技术之间差别很大，比如说，CitusDB知道数据存储在哪里，可以更快地访问数据;JethroData存储索引，可以直接访问数据;Splice Machine提供交易型SQL界面。要选择正确的技术，需要比对细节。以下是具体的考虑因素： SQL语言支持的SQL语言越多，能使用的应用程序也就越多。并且，支持的语言越丰富，Hadoop能运行的查询程序就越多，应用和报表工具要做的就越少。节点连接在大表上快速有效地执行节点连接并不容易，尤其是在SQL引擎不知道数据存储在哪的情况下。效率低下的连接过程会导致大量的I/O，以及不同节点之间巨大的数据传输，最终影响处理速度。非结构化数据 SQL是为结构化数据设计的。表中的每一条记录都位于同一列，每一列都有同样的属性。但在大数据时代，并不是所有的数据都是结构化的。Hadoop文件中可能包含嵌套的数据、可变的数据（具有层级结构）、无模式的数据和自我描述的数据。基于Hadoop的SQL引擎必须能够把所有数据都转换为关系数据，并优化这些数据之间的查询。存储模式 Hadoop支持一些标准存储格式，比如Parquet、Avro和ORCFile。基于Hadoop的SQL技术使用的格式越多，其他引擎和技术能够读取的格式也就越多。这极大地减少了复制数据的工作。用户定义函数要在SQL上执行复杂的分析函数，比如高斯判别分析和购物篮分析等，很重要的前提是SQL对该函数的支持。这样的函数被称为用户定义函数（UDF）。基于Hadoop的SQL引擎需要能够在多节点上分部执行用户定义函数。多用户工作负载还需要考量的一个因素是，引擎应该如何在不同的查询和不同类型的查询之间划分资源。比如，不同应用程序的查询有不同的处理优先级;需要运行较长时间的查询应该让位于需要立即处理的查询;如果计划外的或资源密集型的查询占用很多资源的话，应该被取消或暂停查询。基于Hadoop的SQL技术需要更加智能的工作负载管理。数据联合并不是所有的数据都存储在Hadoop中。大部分企业数据还存储在其他数据源中，比如SQL数据库。基于Hadoop的SQL引擎需要支持存储在不同类型数据源中的数据的连接。换言之，它必须支持数据联合。应用Hadoop的企业部署SQL引擎是大势所趋。企业在选择不同技术的时候，希望能考虑到上述因素。