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开源数据库前沿信息_开源数据库软件有哪些(2024年11月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

开源数据库

用生活中的例子讲一讲，什么是数据库 𐟌Ÿ【生活中的数据库】你有没有想过，你电脑里的照片和文档其实也是有“数据库”的？比如说，你把所有的照片都放在一个文件夹里，那这个文件夹就相当于一个照片数据库。同样，如果你把所有的文档资料都放在一个文件夹里，那这个文件夹就是一个文档数据库。 𐟒𛣀计算机中的数据库】在编程的世界里，数据库的概念稍微复杂一点，但基本原理是一样的。数据库就是一堆数据的集合，只不过这些数据有一定的结构，每种类型的数据都有固定的格式。比如，你的用户信息、订单数据、产品信息等等，这些数据都会按照一定的规则存储在数据库里。 𐟔【数据库的读写】数据库的读写操作是通过特定的语言来实现的，最常用的就是SQL语言。你可以用程序来读写数据库的内容，这样就能方便地管理和查询数据。 𐟓Š【常见的数据库类型】 1️⃣ MySQL：这是目前最流行、使用最广泛的开源数据库。很多中小型公司都用它。 2️⃣ Oracle：大型企业和政府机构常用的数据库。 3️⃣ SQL Server：微软的数据库产品，主要在Windows平台上使用。 4️⃣ MongoDB：这是一种新型的非关系型数据库，弥补了传统数据库的一些缺陷。 𐟌Ÿ【关系型与非关系型数据库】传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）和新型的非关系型数据库（如MongoDB）在设计理念和使用方法上有所不同。关系型数据库注重数据的结构和关系，而非关系型数据库则更注重数据的灵活性和扩展性。通过这些简单的例子和解释，希望能帮你更好地理解什么是数据库！𐟓š

阿里云开源神器，DB性能飙升 12月20日，数据库国际顶级会议VLDB2024公布了新一批论文，其中阿里云关于PilotScope中间件的论文成功入围。该论文旨在实现将AI算法在数据库中“一键部署”，并宣布将PilotScope的全部技术免费开源。 PilotScope在AI和数据库之间“搭桥”，探索AI技术在数据库中的应用。AI for DB利用AI技术替代数据库中的某些功能，提升性能。PilotScope针对参数调优、索引推荐、基数估计、查询优化等数据库主流任务，预置了10多种AI算法，并完成了PostgreSQL和Spark等两大主流开源数据库的适配打样。根据团队实验数据，使用PilotScope将AI算法嵌入数据库，相比传统“硬植入”方法，查询优化等任务提速1-2倍不等。而且PilotScope本身对部署产生的额外代价基本可忽略。

金融专业必看：数据分析转行指南亲爱的金融专业同学们，你们是否对自己的未来感到迷茫？传统的研究和投行岗位竞争激烈，但别担心，金融与数据分析的结合可能是你的新方向！𐟌Ÿ 𐟔 那么，金融与数据分析的职业方向有哪些呢？在金融科技领域，数据类岗位尤为突出。这些岗位的经验越丰富，竞争力就越强。与传统金融岗位相比，工作压力更加合理。 𐟓ˆ 金融转码必备技能： SQL：作为开源数据库，MySQL 在金融行业广泛应用，特别适合处理大规模数据。 Python：作为通用编程语言，Python 在科学计算、机器学习和大数据分析等领域有着广泛的应用。 𐟒𐠨–ꨵ„待遇和发展前景如何呢？薪资待遇方面，多数金融科技公司的工作时间较为合理。起步薪资约在 15K - 18K，工作经验达到四五年后，薪资可达 35W 以上。发展前景上，精通 SQL 和 Python 的数据分析人才，不仅可以在金融领域大展拳脚，还可以在其他行业中找到广阔的工作机会。 𐟓Š 总结起来，数据分析的本质是从数据中发现规律和机理，为未来做出预测。而金融转码正是你们迈向大厂的最佳途径！加油！

数据库类型大比拼：你适合哪种？在选择数据库时，了解不同类型的数据库是非常重要的。以下是各种数据库的简要介绍，帮助你做出最佳选择。关系型数据库 𐟓Š MySQL：一个开源的关系型数据库管理系统，广泛用于Web应用程序。 PostgreSQL：一个强大且高度可扩展的开源关系型数据库系统，支持复杂的数据类型和查询。 Oracle Database：由Oracle Corporation开发的商业关系型数据库，用于大型企业级应用程序。 Microsoft SQL Server：Microsoft的商业关系型数据库，提供广泛的企业级功能。 SQLite：轻量级嵌入式关系型数据库，通常用于嵌入式系统和移动应用。非关系型数据库 (NoSQL) 𐟌 MongoDB：一个面向文档的NoSQL数据库，适用于大规模数据存储和高度灵活的数据模型。 Redis：一种高性能的键值存储数据库，通常用于缓存和会话管理。 Cassandra：分布式NoSQL数据库，设计用于处理大量数据和高可用性要求。 Neo4j：图数据库，专注于存储和查询复杂的关系数据。列存储数据库 𐟓ˆ Apache HBase：分布式列存储数据库，通常用于大数据分析。 Amazon Redshift：Amazon的云数据仓库服务，用于高性能数据分析。 Google Bigtable：Google的高性能分布式列存储数据库，用于大规模数据存储。文档数据库 𐟓‘ Couchbase：支持分布式多模型的文档数据库，用于实时应用程序。 RavenDB：面向文档的NoSQL数据库，用于高性能事务性应用程序。 MarkLogic：企业级文档数据库，支持复杂的数据和语义搜索。时间序列数据库 𐟕’ InfluxDB：高性能时间序列数据库，用于监控和度量数据的存储和查询。 TimescaleDB：基于PostgreSQL的时间序列数据库，结合了关系型数据库的功能和时间序列数据的优化。 OpenTSDB：分布式时间序列数据库，用于大规模的监控和分析。通过了解这些不同类型的数据库，你可以更好地选择适合自己需求的数据库系统。

RDBMS到Hadoop，数据大迁徙最近我在备考ACA的四个证书，持续更新一些关于云计算、大数据、大模型和数据库的小知识。今天我们来聊聊关系型数据库管理系统（RDBMS）和Hadoop。关系型数据库管理系统（RDBMS）关系型数据库管理系统，简称RDBMS，是用于管理关系型数据库的软件系统。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle（甲骨文）、DB2和SysBase等。这些数据库通过Hadoop生态圈中的Sqoop工具，可以导入到Hadoop文件系统（HDFS）、Hive和HBase中。Sqoop就像一座桥梁，连接了传统数据库和Hadoop，实现了数据的升级转型。 Hadoop与关系型数据库的桥梁：Sqoop Sqoop是一个开源工具，用于在传统数据库（RDBMS）和Hadoop之间进行数据转换。它可以帮助用户将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，从而实现数据的迁移和整合。Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。这就像开车不需要了解汽车引擎的原理，Apache努力降低了大数据开发的学习门槛。结构化查询语言（SQL）提到关系型数据库，就不得不提SQL（结构化查询语言）。SQL是一种用于存取数据、查询、更新和管理关系型数据库的语言。它包括数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、事务控制语言（TCL）和数据控制语言（DCL）。DDL用于创建、删除和修改数据库结构，DML用于数据的增删改查，TCL用于事务管理，DCL用于数据权限管理。总结关系型数据库管理系统（RDBMS）和Hadoop是两种不同的数据处理方式。RDBMS适合结构化数据的存储和管理，而Hadoop则适合处理大规模的非结构化数据。通过Sqoop工具，我们可以将RDBMS中的数据导入到Hadoop中，从而实现数据的统一管理和分析。SQL作为关系型数据库的核心语言，为我们提供了强大的数据处理能力。希望这些小知识对你有所帮助！如果有任何问题或想法，欢迎交流指正哦！𐟘Š

无实习转码秘籍！AI项目助你今天要分享的是一个美本数学系学生的故事，她没有任何实习经验，但通过一个独特的项目成功转码，并拿到了多家公司的offer。这个故事从她的兴趣爱好开始，她说她没有什么特别的爱好，只是喜欢写日记，需要一个倾诉的渠道。于是，我们决定创建一个“懂王”AI，这个AI系统可以收集用户的日历、邮件、浏览记录和聊天记录，然后利用这些数据提供个性化聊天机器人，比用户自己更了解他们的需求。 𐟓𑠦Š€术选型与实现后端框架：我们选择了Spring Boot，因为它强大的依赖注入和自动配置功能，大大加快了开发进程。数据库选择：为了处理和存储大量的用户数据，我们用Postgres来管理结构化数据，如日历事件和邮件元数据，而MongoDB则用来存储非结构化数据，如浏览记录和聊天内容。自然语言处理：我们集成了开源的GPT模型来处理自然语言数据，这样可以通过本地部署的方式保证用户数据的隐私和安全。为了节约时间，我们直接用HF上已经训练好的GPT模型，并利用其Transformers库进行集成。消息队列：为了实时捕获和处理来自不同来源的数据，我们引入了Kafka作为消息队列系统。Kafka的高吞吐量和持久性，使得我们能够高效地处理来自各个端点的数据流。数据处理与分析：我们利用了Spark来进行机器学习模型的训练和预测。为了保证数据处理的高效和可靠，我们用了Airflow来管理和调度数据管道的工作流。通过Airflow，我们能够轻松地调度和监控数据处理任务，确保数据的实时更新和准确性。系统部署与扩展：为了提高系统的可扩展性和部署的灵活性，我们选择了Docker进行容器化部署，并利用AWS提供的服务来实现自动扩展和高可用性。 𐟎‰ 最终成果凭借这个项目，她成功斩获多个面试并锁定了3家公司offer。只要找到合适的项目，将个人兴趣和技术结合，即使是转码的同学也能通过高质量的项目拿到理想的工作。通过这个故事，我们可以看到，即使没有实习经验，也可以通过一个有趣且具有挑战性的项目来提升自己的竞争力。找到适合自己的方向，并坚持不懈地努力，最终一定能收获成功的喜悦。

云数据库的四大类型及其特点云数据库是一种托管在云平台上的数据库服务，具有高度可扩展性、高可用性和易于管理的特点。根据不同的需求和应用场景，云数据库可以分为多种类型。以下是常见的云数据库类型及其特点：关系型数据库（RDS）𐟓Š 描述：关系型数据库是最常见的数据库类型，支持SQL（结构化查询语言），用于存储和管理结构化数据。特点：事务支持：支持ACID事务，确保数据的一致性和完整性。结构化数据：适合存储表格形式的数据，如用户信息、订单记录等。查询语言：使用SQL进行数据查询和操作。示例： MySQL：开源关系型数据库，广泛用于Web应用。 PostgreSQL：功能强大的开源关系型数据库，支持复杂查询和事务。 Oracle：企业级关系型数据库，提供高级特性和安全性。 SQL Server：微软的关系型数据库，广泛用于企业应用。 NoSQL数据库𐟌 描述：NoSQL数据库用于存储和管理非结构化或半结构化数据，通常不支持SQL。特点：高可扩展性：支持水平扩展，适用于大数据和高并发场景。灵活的数据模型：支持多种数据模型，如键值、文档、列族和图数据库。分布式架构：通常采用分布式架构，提供高可用性和容错性。示例： MongoDB：文档数据库，使用JSON-like的BSON格式存储数据。 Cassandra：列族数据库，适合高写入负载和分布式数据存储。 Redis：键值数据库，支持内存存储和持久化，常用于缓存和会话管理。 Neo4j：图数据库，用于处理复杂的关系数据。时间序列数据库（TSDB）𐟓ˆ 描述：时间序列数据库专门用于存储和处理时间序列数据，如传感器数据、股票价格等。特点：高性能：优化了时间序列数据的写入和查询性能。压缩：支持数据压缩，节省存储空间。聚合查询：支持时间范围内的聚合查询，如求和、平均值等。示例： InfluxDB：开源时间序列数据库，广泛用于物联网和监控系统。 TimescaleDB：基于PostgreSQL的时间序列数据库，支持SQL查询。图数据库𐟌 描述：图数据库用于存储和处理图数据，即节点和边构成的网络结构。特点：复杂关系：擅长处理复杂的关系数据，如社交网络、推荐系统等。图算法：支持图算法，如最短路径、社区发现等。高性能查询：优化了图数据的查询性能。示例： ArangoDB：多模型数据库，支持图、文档和键值数据模型。这些不同类型的云数据库可以根据具体需求选择，以满足不同的应用场景和数据管理需求。

𐟓Š 数据分析必备软件清单 𐟒𛊰Ÿ” 随着数据在决策中的重要性日益凸显，数据分析技能已成为各行业的必备能力。为了助力你成为数据分析高手，我们整理了一份数据分析软件的清单，供你参考： 𐟓ˆ **Excel类**： - Excel：简单易用的基础数据分析工具，适合新手入门。 - VBA：Excel的编程语言，能自动化复杂任务。 - 简道云：基于Excel的在线分析平台，功能丰富。 - Power View：Excel的交互式数据可视化功能。 𐟓Š **数据统计工具**： - SAS：强大的统计分析和预测建模工具。 - SPSS：社会科学和医学研究中的统计分析利器。 - Stata：数据处理、统计分析和可视化的全能软件。 - MATLAB：算法开发、数据可视化和数值计算的高级编程环境。 𐟎*BI工具**： - Power BI：Microsoft的商业智能工具，数据可视化、分析和共享的利器。 - FineBI：简单易用的自助式分析工具，探索数据奥秘。 - Tableau：桌面和商业智能工具，数据可视化和分析的佼佼者。 - Oracle BI：强大的数据分析、可视化和报告平台。 𐟔頪*数据库工具**： - MySQL：流行的开源关系数据库管理系统，稳定可靠。 - PostgreSQL：功能强大的开源对象-关系数据库系统，满足各种需求。 - Oracle：企业级关系数据库管理系统，大型企业和复杂应用的理想选择。 - SQL Server：Microsoft的关系数据库管理系统，高效稳定。 𐟒ᠪ*编程工具**： - Python：通用编程语言，拥有丰富的数据分析和科学计算库。 - R：专为统计计算和图形制作设计的语言和环境。 - Java：广泛使用的编程语言，数据分析领域的重要角色。 - Julia：高性能的动态编程语言，科学计算和数据分析的好帮手。 𐟚€ 掌握这些软件只是开始，真正的数据分析高手还需深入掌握分析方法和思维！加油！

𐟔報0大热门开源数据库推荐 𐟔劰ŸŒ 开源数据库是指源代码公开、可自由使用、修改和分发的数据库系统。以下是10种广受欢迎的开源数据库： MySQL 𐟌Ÿ 特点：广泛使用，支持多种操作系统，适用于从小型应用到大型应用的各个场景。优点包括开源、免费、高度可定制化、支持大量数据存储，并与多种编程语言兼容。应用场景：主要用于Web应用和数据分析，许多大型网站和应用都采用MySQL作为数据库解决方案。 PostgreSQL 𐟌 特点：流行的关系型数据库管理系统，经过30多年的积极开发，注重数据完整性和复杂查询的支持。可扩展性高，支持多种类型的数据，与SQL兼容。应用场景：广泛应用于金融、地理信息系统等需要复杂数据处理的领域。 MongoDB 𐟌 特点：面向文档的NoSQL数据库，适合处理大规模、非结构化的数据。数据模型灵活，扩展性高，能存储和管理复杂的数据结构。应用场景：受到许多互联网公司的青睐，常用于处理海量的用户行为数据和日志数据等非结构化数据。 SQLite 𐟓„ 特点：轻量级的嵌入式关系型数据库，适用于小型应用和移动应用。占用空间小，操作简单，性能稳定。应用场景：常用于桌面应用、移动应用和嵌入式系统。 Redis 𐟔劧‰𙧂𙯼š内存中的数据结构服务器，支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表等。速度快，支持事务处理。应用场景：主要用于缓存、消息队列和实时数据处理。 MariaDB 𐟌 特点：MySQL的分支版本，提供了与MySQL相似的功能和接口，但具有更高的性能和更好的扩展性。应用场景：常用于需要高性能和高扩展性的应用。 Elasticsearch 𐟌 特点：基于Lucene的开源搜索和分析引擎，支持全文搜索、结构化搜索和分析功能。可扩展性强，支持分布式部署。应用场景：主要用于日志分析、文本挖掘和搜索引擎等场景。 Memcached 𐟒𞊧‰𙧂𙯼š内存中的缓存系统，用于存储频繁访问的数据，减轻数据库负载。速度快，支持分布式部署。应用场景：常用于缓存和加速网页访问速度。 OrientDB 𐟌 特点：混合型NoSQL数据库，支持图数据库和文档数据库的功能。具有高性能和可扩展性。应用场景：适用于需要复杂数据处理和图分析的应用。 CockroachDB 𐟌 特点：云原生数据库系统，设计初衷就是为了在云端提供高可用性和可扩展性。支持分布式部署和在线备份。应用场景：适用于需要高可用性和可扩展性的云服务应用。这些开源数据库系统各有特色，适用于不同的应用场景和需求。选择合适的数据库系统可以帮助提升应用的性能和扩展性。

给 lealone 数据库搞信创认证的事我叫人尝试帮了两次，最后都是不了了之，我没有时间亲自去搞。我给 lealone 设定的最高目标：是在全世界范围内靠技术碾压优势抢夺 mysql、postgresql、h2、mongodb 这4个开源数据库的市场。所以搞不搞信创认证对我无所谓的，国内的市场也不是纯拼技术。

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