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网站建设知识

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包含postgresql前景的词条

当前社会工作数据库主要用什么

常用:中小型的用access,MSSQL,MySQL,大型的用SysBase,DB2,Oracle

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麦杰的实时数据库实时数据库系统介绍

实时数据库系统是数据库理论在新领域的扩展,在电力、化工、钢铁、冶金、造纸、交通控制和证券金融等领域有着非常广阔的应用前景。它可以为企业提供高速、及时的实时数据服务,能够对快速变化的实时数据进行长期高效的历史存储,是工厂控制层(现场总线、DCS、PLC等)与生产管理系统之间连接的桥梁,同时也是流程模拟、先进控制、在线优化、故障诊断等系统的数据平台。

openPlant实时数据库系统采用当今先进的技术和架构,可安全、稳定地实现与现场各控制系统的接口,并能对采集来的数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储,同时提供方便易用的客户端应用和通用的数据接口(API/DDE/ODBC/JDBC/OPC等),使企业的管理和决策人员能及时、全面的了解当前的生产情况,也可回顾过去的生产情况,及时发现生产中所存在的问题,提高设备利用率,降低生产成本,增强企业的核心竞争力。

实时数据库系统特点

■ 企业级的生产实时数据平台

■ 分布式数据库架构,满足集团级需求

■ 实时访问全厂生产数据

■ 高效的数据压缩和长期历史存储

■ 支持在线计算和统计

■ 专业的图形仿真技术,监视画面与控制系统完全一致

■ 丰富的客户端应用工具

■ 优异的跨平台性能,支持Unix/Linux/Windows等操作系统

■ 开放的数据接口,如API/DDE/ODBC/JDBC/OPC

■ 200,000点上万小时现场稳定运行考验

■ 支持远程访问,随时随地享用生产信息

■ 个性化定制服务,让您从容应对不断变化的用户需求

IBM 的DB2

作为关系数据库领域的开拓者和领航人,IBM在1977年完成了System R系统的原型,1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38,随后是SQL/DSforVSE和VM,其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性,数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理(OLTP)支持,1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范,是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统,支持包括Linux在内的一系列平台。

Oracle

Oracle前身叫SDL,由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办,他们开发了自己的拳头产品,在市场上大量销售,1979 年,Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一,其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。现在Oracle数据库包含三种:大型数据库(主流是10g/11g)、My Sql数据库、内存数据库。

Informix

Informix在1980年成立,目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE(StandardEngine)。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

Sybase

Sybase公司成立于1984年,公司名称“Sybase”取自“system”和“database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版(与System/R同时期的关系数据库模型产品)的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server数据库体系结构的思想,并率先在Sybase SQLServer 中实现。

SQL Server

1987 年,微软和IBM合作开发完成OS/2,IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager,而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此,微软将目光投向Sybase,同Sybase 签订了合作协议,使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年,微软发布了SQL Server 1.0 版。

PostgreSQL

PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统(ORDBMS),它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先,它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持;其次,目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.

mySQL

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。而2009年,SUN又被Oracle收购。对于Mysql的前途,没有任何人抱乐观的态度。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

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。

SQLite

SQLite是遵守ACID的关联式资料库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。不像常见的客户端/服务器结构范例,SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程,而是连接到程序中成为它的一个主要部分。所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用。这在消耗总量、延迟时间和整体简单性上有积极的作用。整个数据库(定义、表、索引和数据本身)都在宿主主机上存储在一个单一的文件中。它的简单的设计是通过在开始一个事务的时候锁定整个数据文件而完成的。

FoxPro数据库

最初由美国Fox公司1988年推出,1992年Fox公司被Microsoft公司收购后,相继推出了FoxPro2.5、2.6和VisualFoxPro等版本,其功能和性能有了较大的提高。 FoxPro2.5、2.6分为DOS和Windows两种版本,分别运行于DOS和Windows环境下。FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进,主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件,进一步提高了系统的开发能力。

INFOBANK数据库

INFOBANK数据库,中国资讯行1995年推出,经历17年的发展,已成为全球最大的中文商业信息数据库之一。

INFOBANK采集来自国内1200多家媒体、国外100家媒体的公开信息,同时与国内百余家官方和行业权威机构合作,为广大用户提供丰富的中文商业信息。

INFOBANK由14个子数据库组成,100亿的汉字储量,累计包含专业文献超过600万篇,资讯内容涉及19个大类,197个行业,日增新250万汉字。同时还设有特点栏目,满足用户撰写论文、了解行业信息等多样化需求。

Linux学了有什么样的前途?

学习Linux的心得 通过这几年来对Linux的学习,一步一步摸着石头过河,到现在才刚刚上岸。我能起的作用可能可以告诉你一些学习的方法,当你遇到困难的时候有个人在旁边给予帮助。说句心里话,对于Linux的掌握我还只能算是很粗的东西,因为看了很多大师们的东西以后,发现自已离他们真得还很远。我不是要打击你的意思,是告诉你实情。但也可以告诉你,就这一点现在还是比较好混口饭吃。对她了解掌握的越深,你会发现他几乎什么都能做,有了实现自已商业机会的平台。 学习Linux分好几种层次,我个人觉得可以用中学里学的课文《疱丁解牛》来对比。说白了也就是对事物的认识一般都是由表及里的过程,学习Linux也是一样的。以前总觉的学理的人只要会数理化就行了,很多老师们由于自身的素质问题也不由自主的暗示着我们这样做。现在觉得很后悔当初没有学好文,文太重要了,很多时候他真的可以指导我们的形为和思维方式。最近看的很多管理上的书,最终上升到都是哲学方面的问题,很多东西一追踪根源到上升到哲学上来了。以前小的时候不懂事,觉得学这些东西有什么用,现在成熟一些了才发现这些东西真的不是件简单的事情。学习Linux有很多东西,我建议你首先要注意大师们在哲学上的思路。Linux是由Unix产生的,最终他的实现及他基础上很多应用软件都是基于一个哲学理念“把任务分解成一小块一小块完成”,可能现在你觉得这是件很简单的道理。但他不简单就在于所有有关Unix的东西都是基于这一理念的,看看我们常用的那些小工具吧,find,grep,gzip,tar,bash...等等,这个道理无不贯穿始终。现在IBM/MS等公司经常提到的WEB Service,实际上细想也是这样的,无非是把很多服务分散开来,然后有个总的业务逻辑来进行迅速的组合成一个新的服务,满足市场的迅速变化的需求。 结论1:首先要明白他的设计理念是缘自Unix的“把任务分解成一小块一小块完成”,建议你可以看这本电子书。是由Eric Steven Raymond写的,在google上很容易找到。这本书编重于编程,可以根据自已的兴趣选相应章节。我也没有全看完,也在研习中:-) 从使用着手,自已装个系统。建议你从Redhat开始。现在Redhat的安装基本上都是学习MS的做法,很图形化了。只要按照图形的指示,很容易让一个系统跑起来。我觉得初学者应该从这个入手,这样会快很多。因为Linux上的软件包都是由不同的开发团队做的,所以一般人不知道如果安装,redhat公司做的事情就是把这些东西组织起来,然后把这些软件卖给大家。因为他对这一行非常的精通,所以卖软件是其次,卖服务是主业。现在redhat已停止出个人版的了,改成专做企业的了,版本发行最近有些变动。现在最后一个版本好象是RH9.1。 装好系统后从使用应用软件开始,建议你先学BASH SHELL编程。因为你将业想往Oracl DBA发展的话,精通SHELL可以在管理上给你带来很大的便利。同时对于理解Linux系统的启动和一些软件的安装很有帮助。比如说你可以很清楚的了解Linux的整个启动过程,继而知道为什么要做那一步做了这个动作,对你将来处理实际碰到的问题至少可以明白知道问题出在哪。象很多我们日常在Unix/Linux的管理和脚本都是分不开的,精通BASH是我们需要完成的第一步。我指的是精通,不是一般的了解,因为你只有精通了,用的时间越长,你会发现script可以帮我们很方便的干很多事情。这里有一本电子书提供参考,是我至今见到写BASH最全,最好的一本。名叫《Advanced Bash Scripting Guide》,你可以在里找到。 这里也提一下里的文章是你学习Linux的良师益友,里面的很多文章都是非常不错的教材。主要分为几类:1、FAQ 2、HOWTO 3、Guider 4、man手册。其中的Guider有几本都是非常不错的入门书,你基本上可以不用去买本,美国出的印刷书都奇贵,你把那里的几本书看完就差不多了。插一句,现在P2P很流行,我基本上都不买专业的书了,大部分都可以找到电子版的下载。里面的HOWTO主要讲的一些具体的问题如何处理,门类也很多很杂,你可以根据自已现在的需求去看相应的文章。有空的时候可以多看看,这里面有些很好的solution,说不定什么时候就可以用上。FAQ的文章不多,建议挑些重要的看下。对于man手册,一般系统上都有,不过那里应该是最近的,平时用的不多。 结论2:自已装个Redhat,学好shell。 你用Unix/Linux时候,熟悉一个编辑器是必不可少的。用两种建议选择EmacsVIM。Emacs比较大些,要花些空间,功能具强,以前用过一段时间但没有深入下去,所以了解也是通过大师们文章中反复提到这个关键字和一些信息知道的,用好了功能具强,相当于一个MS下的IDE开发环境;vim比较小些,功能也很强,是vi的增强版,我现在主要是用她来编辑东西。vim支持多种语法,可以用来编脚本、C、Java,功能足够我们用,学好需要一定的时间实践。因为我们用Unix/Linux,免不了有时要用console来控制,如果用惯了MS的编辑的话,你会非常痛苦,建议如果以后想长时间使用unix/linux环境的话,学好一种这环境下的编辑器。vim也有windows的版本,开始用起来会觉得不方便,便很快你会发现用VIM可以解决很多MS下编辑器不能解决的问题,不信你可以试试看。 结论3:学会一种Unix/Linux下编辑器Emacs或Vim,建议Vim(因为我在用,可以给你些指导 ) 学习Linux有几种常用的服务软件需要会用,1) apache(http) 2) bind(dns) 3) pro-ftp(ftp) 4)samba(file share) 。需要掌握这些软件的安装和简单配置,这些软件在网上都有很详细的文档。至少apache要会安装和管理,因为这是最基本的WEB服务,今天在哪里都能用到。对于这些常用服务软件根据自已兴趣和环境要求做出选择,不一定要很精,但要会,建议精通。 结论4:学会常用服务软件的安装和配置,至少掌握apache 在Linux中还有很多小实用工具也需要掌握,这对你今后诊断问题和做相应的系统管理有很大帮助。如配置网卡地址的工具ifconfig,查找文件的工具find,行编辑的命令sed、awk,网络状态检查netstat、ping、nc等。这些工具可以在实践中慢慢学习。 结论5:在实践中学习一些常用小工具,如ifconfig netstat route等 掌握一到两种Opensource的数据库,如现在流行的两种数据库MySQL和PostgreSQL。MySQL用的人多些也比较简单,速度又快,做一些简单的数据库应用很多都用他做backend databaes server。如果你自已想学Oracle的话,可以直接学Oracle。Oracle的东西多且全,基本上所用的功能都能在Oracle找到。但如果你想更深一层学习DB的话,你可以考虑学PostgreSQL,他有源程序而且支持事务处理(trans-action)、子查询(sub-select),过程(procedure)、自定义函数(function)、光标(cursor),支持了大部份SQL92和99的标准。他的文档也比较全。 结论6:建议掌握一种Opensource的DB,如MySQL 建议对TCP/IP协议层深入了解,我想你们上研究生时应该讲的很深。但我还是建议你再多复习相关的知识点,很多时候网络上的问题可以通对你对TCP/IP的了解找到问题所在。建议你买那个steven的书叫,同时经常在身边准备好那几种状态切换的图,劳记在心,出问题的时候就可以知道是哪边网络不通,还是应用程度出了什么问题了。 结论7:建议再深入了解TCP/IP protocol 建议除了bash外,再学多一种在Unix环境下的RAD脚本语言python。我也正在学python,通过这段时间的了解发现,这个东东有很多功能而且在开发上可以比c/c++提高至少5倍效率。有时候偏向做系统管理,但掌握一本这种编程形的脚本对工作帮助很大,可以迅速的处理一些问题。BASH是侧重于人机交复的脚本,有些事情用BASH是无法完成的。Python在很多Internet应用上有很多modulepackage,你可以很方便的使用已有的功能,比如说自已做个小的WEB SERVER,做测试工具,做数据库查询等等。 结论8:建议学下Python 好了,今天先罗嗦到这里,还有很多想法愧于文笔有限,改天再详谈。 水平有限,权做参考,希望对于你的学习有所帮助。 客观来说 对你毫无用处。

大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案

【导语】数据平台其实在企业发展的进程中都是存在的,在进入到数据爆发式增加的大数据时代,传统的企业级数据库,在数据管理应用上,并不能完全满意各项需求。就企业自身而言,需求更加契合需求的数据平台建设方案,那么大数据工程师进行数据平台建设,有哪些方案呢?下面就来细细了解一下吧。

1、敏捷型数据集市

数据集市也是常见的一种方案,底层的数据产品与分析层绑定,使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市,主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合,实现敏捷建模,并且大幅提升数据的处理速度。

2、常规数据仓库

数据仓库的重点,是对数据进行整合,同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能,但是数据仓库的作用,更多的是为了解决公司的业务问题。

3、Hadoop分布式系统架构

当然,大规模分布式系统架构,Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企,最初都是基于Hadoop来展开的。

Hadoop生态体系庞大,企业基于Hadoop所能实现的需求,也不仅限于数据分析,也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台,Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本,都使得它成为首选。

4、MPP(大规模并行处理)架构

进入大数据时代以来,传统的主机计算模式已经不能满足需求了,分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop

MapReduce框架以及MPP计算框架,都是基于这一背景产生。

MPP架构的代表产品,就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的,并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。

关于大数据工程师进行数据平台建设方案的有关内容,就给大家介绍到这里了,中国社会发展至今,大数据的应用正在逐渐普及,所以未来前景不可估量,希望想从事此行业的人员能够合理选择。

大数据是干嘛的?就业薪资咋样?

大数据指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点,即大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)。

看行业前景,2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币,预计2018年将突破5700亿元,未来大数据与云计算、AI相结合,将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观,未来可期。

最后看看最实际的问题,企业需求,BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士,急寻大数据人才,校招年薪水平均再30万以上,80%中小型企业大数据建设已经起步,需求量大增。有大企业需求,未来的就业前景自然不言而喻。

大数据行业应用广泛,大数据职业的相关人才匮乏,人才缺口非常大。职业选择多达几十种,要升职加薪很容易!可以说,未来的大数据工作,就意味着高工资、稳定、广泛的职业使用度、优越感……

如何看待 Rust 的应用前景

1.

根据Rust的特点和定位适用于对控制性比较强,对性能很敏感的领域,比如底层软件(OS/driver),基础系统软件(Compiler/VM/DB等),性能要求比较高的应用软件(浏览器/图形图像处理/游戏/高性能服务器软件等, 或者可能包括近来很火的ML应用方向)。

2.

底层软件(比如OS/driver)部分是和C 应用领域有很大重合度的,在这个领域我认为对C冲击不大。

在这里C已经足够好了,而且这些领域技术性很高,但业务逻辑其实并不算太复杂,Rust的优势作用有限。而且 Rust相比于C语言,带来了一定的“黑盒” 和 这些领域一些不需要的语言复杂特性。

C 作为“可移植的汇编” 恰到好处的非常适合这个领域,其他语言基本无法构成挑战。

3.

前面1 中提到的领域 除了 底层软件(OS/driver之类)剩下的领域,C++ 目前最具有优势。

在这些领域 C++相对于C 提供了更多高级特性方便开发,相对于JVM系的 性能更高内存更少。(虽然这些领域有些知名软件是C和JVM系的,比如postgresql/redis/nginx/Hadoop/spark等,但在这些领域目前只有C++一个是全能型)

我认为rust的主要战场就在这里,需要对决的对手就是C++。

C++ 既有的力量(系统/代码/人员/习惯)太强大了,在这些领域完全打败C++是非常困难的。而且C++ 也在不断发展,近年来发展的步伐也快了起来,C++11/14/17等等。

但C++的历史包袱是很重的,越发展其实复杂性也在不断提高,何况有些问题(像安全/异常/复杂继承等等)是基因里的,通过增加feature打补丁是弥补不了的。

Rust最容易吸引的人群可能是C++程序员:因为,一方面解决了不少C++的痛点,另一方面Rust的很多特性其实有点复杂也有点门槛的。这些特性背后的动因有C++背景的程序员是非常容易理解,也是不少C++程序员梦寐以求的。

相对而言,其他语言背景出身的程序员,对Rust的共鸣性远远没有C++程序员强烈。

猜测 Rust会:

a. 蚕食掉一定的C++份额。一些可能本会选择C++开发的新项目,可能会选择Rust。

b. 蚕食掉一定的Java份额。有些项目选择JVM系是由于C++开发太复杂,同时该项目对性能又有一定的要求。那么Rust出现以后也会蚕食掉一定的此类项目。

c. 蚕食掉一定的golang份额。不满意gc(即使1.5改善了,gc的先天问题是无法彻底解决的),不满意泛型,不满意性能的一部分项目。不过也要依赖于Rust未来并发的解决方案是否足够理想了。1.0这种是没戏的。

d. 移动端Rust从自己实力上说是够的。不过这个真的要看出品移动端设备的 “爹”的意思了。

Rust自身有一些优势非常明显,在这些领域是很有竞争力的。

Rust社区一定要重视IDE开发环境,花费精力出eclipse/intellji/vs 的高质量的IDE插件,对于推广和流行大有帮助。

只要Rust社区不要犯D语言曾经反复折腾的毛病,能像golang社区那样基础做的不错并且工程质量优秀,那么未来Rust出几个杀手级的应用,前途还是很可期的。

美国有哪些数据库公司? 各自的特点和历史能具体点吗?

IBM 的DB2

作为关系数据库领域的开拓者和领航人,IBM在1977年完成了System R系统的原型,1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38,随后是SQL/DSforVSE和VM,其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性,数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理(OLTP)支持,1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范,是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统,支持包括Linux在内的一系列平台。

Oracle

Oracle 前身叫SDL,由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办,他们开发了自己的拳头产品,在市场上大量销售,1979 年,Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一,其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。

Informix

Informix在1980年成立,目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE(StandardEngine)。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

Sybase

Sybase公司成立于1984年,公司名称“Sybase”取自“system”和“database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版(与System/R同时期的关系数据库模型产品)的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想,并率先在Sybase SQLServer 中实现。

SQL Server

1987 年,微软和IBM合作开发完成OS/2,IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager,而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此,微软将目光投向Sybase,同Sybase 签订了合作协议,使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年,微软发布了SQL Server 1.0 版。

PostgreSQL

PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统(ORDBMS),它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先,它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持;其次,目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.

mySQL

mySQL是一个小型关系型数据库管理系统,开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

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。

FoxPro数据库

最初由美国Fox公司1988年推出,1992年Fox公司被Microsoft公司收购后,相继推出了FoxPro2.5、2.6和VisualFoxPro等版本,其功能和性能有了较大的提高。 FoxPro2.5、2.6分为DOS和Windows两种版本,分别运行于DOS和Windows环境下。FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进,主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件,进一步提高了系统的开发能力。


网页标题:包含postgresql前景的词条
标题链接:http://6mz.cn/article/dsdhjpi.html

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