实时数据库开源

A. “大数据架构”用哪种框架更为合适

个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询这几个方面的功能。
hadoop、spark、storm 无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。

hadoop+spark+hive是一个很不错的选择.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系统的解决方案，解决存储问题；hadoop maprece、hive、spark application、sparksql解决的是离线计算和即席查询的问题；spark streaming解决的是实时计算问题；另外，还需要HBase或者Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题。

除了这些，大数据平台中必不可少的需要任务调度系统和数据交换工具；
任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度与监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的数据传输，比如：数据库到HDFS、HDFS到数据库等等。关于大数据平台的架构技术文章，可搜索"lxw的大数据田地"，里面有很多。

B. 数据可视化有哪些商业软件

1.
开源大数据生态圈
Hadoop
HDFS、Hadoop
MapRece,
HBase、Hive
渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。
2.
商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库（费用很高）
IBM
PureData(Netezza),
Oracle
Exadata,
SAP
Hana等等。
数据仓库（费用较高）
Teradata
AsterData,
EMC
GreenPlum,
HP
Vertica
等等。
数据集市（费用一般）
QlikView、
Tableau
、国内永洪科技Yonghong
Data
Ma尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt
等等。
前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho,
Spagobi,
Openi,
Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO,
Microsoft,
Oracle,Microstrategy,QlikView、
Tableau
、国内永洪科技Yonghong
Z-Suite等等。

C. matrixdb是开源吗

matrixdb开源的。
MatrixDB，全球首款超融合时序数据库。基于开源Greenplum，实现海量时空数据的快速采集、高效存储、实时分析以及深度学习ML加AL，比传统的时序数据库InfluxDB、OpenTSDB性能快50倍，空间节省60%以上，比传统的MPP数据库快3至100倍。

D. 古桥大数据实时分析平台是开源的吗

是的。
大数据分析平台和工具DiscoDisco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapRece。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

E. nosql数据库一般有哪几种类型分别用在什么场景

特点：
它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。

主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapRece快100倍。

Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。

Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapRece一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。

十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Rece），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。

F. 常用的大数据工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。

首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。

1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;

接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。

第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;

1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;

2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。

最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。

1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。

2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

G. 内存数据库，MySQL和sqlite，哪个更好

一般，内存数据库对应磁盘数据库，而mysql和sqlite通常指的都是磁盘数据库的两种不同管理系统。下面分别回答一下内存数据库和磁盘数据库优劣，mysql和sqlite优劣。
内存数据库：
基于内存的具有高效I/O、高并发的数据库。缺点存储量有限、可恢复性差。
1.
磁盘数据库：
基于磁盘存储稳定、保证数据可恢复性、一致性的数据库。缺点是实时性不足。
两种数据库一般来讲不会冲突，没有一个企业能够脱离磁盘数据库，固化的稳定的数据一般都是采用磁盘数据库。但是，当企业面临用户量扩大，并发性、实时性要求不断提高时，便会借助内存数据库。因此，根据你的场合选择合适的数据库存储形式非常重要。对于内存数据库，其实自己也没怎么用过，给你个传送门：http://dev.yesky.com/418/35355918.shtml
2.
对于mysql和sqlite，我个人觉得目前mysql非常通用，免费开源，学习成本低，应用面广泛，落地迅速，与各大主流的编程语言都有通用接口。相对较好，sqlite我只在学校时候用过，Σ( ° △ °|||)︴。
一起学习一起进步！

H. Oracle是什么

一般意义上来说是 Oracle 公司的一个软件产品，是数据库软件

Oracle
开放分类： 软件公司、纳斯达克上市公司、美国公司、数据库软件、甲骨文

1.oracle是殷墟（Yin Xu）出土的甲骨文（oracle bone inscriptions）的英文翻译的第一个单词。
2.甲骨文股份有限公司是全球最大的数据库软件公司，总部位于美国加州的红木滩。

公司类型 上市公司 (NASDAQ: ORCL)

口号 Oracle is the information company
成立于 加利福尼亚 (1977年)[1]

总部位于 美国加州红木滩市

重要人物 劳伦斯·埃里森 Lawrence (Larry) J. Ellison, 首席执行官

产业 数据库软件

雇员数目 35000+
产品

数据库服务器

应用服务器

开发工具

中间件产品

BI

客户关系管理

供应链管理

JDE

收入 179亿美元 (2007财年)

主要产品

甲骨文公司主要的产品目前分为两大类：

* 服务器（服务器）及工具（主要竞争对手：国际商用机器、微软）

* 数据库服务器：2008年最新版本11G

* 应用服务器： Oracle Application Server

* 开发工具：Oracle JDeveloper，Oracle Designer，Oracle Developer，等等

* 应用软件（主要竞争对手：德国SAP公司。）

* 企业资源计划(ERP)软件。已有10年以上的历史。2005年，并购了开发企业软件的人科软件公司（PeopleSoft）以增强在这方面的竞争力。

* 客户关系管理(CRM)软件。自1998年开始研发这种软件。2005年，并购了开发客户关系管理软件的希柏软件公司（Siebel）。

Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州 Redwood shore。2000财年(99年6月到2000年5月)营业额达101亿美元，再创Oracle公司销售额历史新高，比去年增长了13亿美元，盈利增长61%，达到21亿美元。Oracle公司现有员工超过三万六千人，服务遍及全球145个国家。Oracle公司拥有世界上唯一一个全面集成的电子商务套件Oracle Applications R11i，它能够自动化企业经营管理过程中的各个方面，深受用户的青睐，促使Oracle应用软件在2000财年第四季度的销售额达4.47亿美元，与SAP公司的同期应用软件销售额3.52亿美元相比，多出近1亿美元，这一事实表明，Oracle已经是世界最大的应用软件供应商。Oracle电子商务套件涵盖了企业经营管理过程中的方方面面，虽然它在不同的方面分别面对不同的竞争对手，而Oracle电子商务解决方案的核心优势就在于它的集成性和完整性，用户完全可以从Oracle公司获得任何所需要的应用功能，更重要的是，它们具有一致的基于Internet技术的应用体系结构，而如果用户想从其它厂商处获得Oracle电子商务所提供的完整功能，不仅需要从多家厂商分别购买不同的应用，而且需要另请咨询公司把这些不同的应用装配起来，还必须确保它们能够协同地工作。

先进的产品和高效率的企业运作，是Oracle公司利润得以继续增长的重要原因，一年前，Oracle公司确定了通过采用自身的Internet电子商务解决方案，实现每年节省10亿美元企业日常运作费用的目标，这一数据相当于将我们的年度利润率提高10%。

四年前电子商务在全球范围内还仅处于萌芽状态时，Oracle公司便前瞻性地作出了从领先的数据库厂商向以Internet计算为基础的完整的电子商务解决方案供应商转型的战略部署。这一前瞻性战略为Oracle带来了巨大的利益，今天，Oracle能够领先于竞争对手提供包括平台产品、应用产品和完善的服务在内的先进的、完整的、集成的电子商务解决方案，可以无缝集成供应链管理(SCM)、企业资源管理(ERP)、客户资源管理(CRM)和企业商业智能(BI)和电子商务应用IP(Internet Pocurement)、Exchange、Portal-to-go等产品。Oracle从低端到高端的所有方案100%基于Internet应用体系结构，都可以通过Web安全、直接地访问，使企业能够通过Web完成包括报价、定单、支付、执行、服务等在内的企业业务过程的所有环节，帮助企业将现有业务内容快速转移到电子商务，迅速获得来自电子商务的高效益。

Oracle应用产品包括财务、供应链、制造、项目管理、人力资源和市场与销售等150多个模块，荣获多项世界大奖,现已被全球近7600多家企业所采用。由于在电子商务方面的杰出表现，Oracle公司在美国Mongan Stanley公司最新公布的权威性全球企业1000强中，从去年的第122名一跃成为第13名，成为全球第二大独立软件公司和最大的电子商务解决方案供应商。目前， Amazon和Dell等全球十个最大的Internet电子商务网站、全球十个最大的B-to-B网站中的九个、93%的上市.COM公司、65家“财富全球100强”企业均不约而同地采用Oracle电子商务解决方案。

Oracle中国公司

1989年Oracle公司正式进入中国市场，成为第一家进入中国的世界软件巨头，标志着刚刚起飞的中国国民经济信息化建设已经得到Oracle的积极响应，由Oracle首创的关系型数据库技术开始服务于中国用户。1991年7月，经过了近两年时间的努力开拓，为了更好地与迅速发展的业务相适应，Oracle在北京建立独资公司。今天的Oracle中国公司拥有超过3500名员工，并在全国十二个城市设立了分公司。
为了帮助中国用户及时、充分利用世界最先进的计算机软件技术与产品，Oracle中国公司在产品汉化方面投入了大量的资源，目前，Oracle的大部分产品均已实现了全面中文化，中文版产品的更新节奏与美国本土基本同步一致。与此同时，Oracle在中国得到了数以百计的国内计算机企业的合作与支持，除了惠普、Sun、康柏、Cisco、Intel等Oracle全球联盟合作伙伴和普华永道咨询有限公司、安达信企业咨询有限公司、安盛咨询、德勤企业管理咨询公司、凯捷安永咨询(亚太)有限公司等Oracle全球系统集成商外，Oracle公司在中国还建立起完整的合作伙伴体系，6家增值经销商、72家独立软件开发商、3家应用软件合作伙伴、180家授权分销商和4家授权培训中心，他们共同构成了基于Oracle技术产品基础的全国性市场开拓、系统集成、增值开发与技术服务体系，为Oracle在中国的业务发展提供了强有力的支持。由他们开发的数百个基于Oracle平台的商品化应用软件包，已经广泛应用于国内的政府部门、电信、邮政、公安、金融、保险、能源电力、交通、科教、石化、航空航天、民航等各行各业。

甲骨文公司主要产品简介

1. Oracle电子商务套件（Oracle E-Business Suite）
Oracle电子商务套件是行业中第一个集成的基于互联网的商务应用套件，它将前台与后台运营中的关键业务流程自动化。Oracle电子商务套件涵盖了营销、销售、服务、合同、定单管理、产品设计、采购、供应链、制造、财务、项目管理、人力资源与专业服务自动化在内的企业中每一个领域的业务。2001年全球共有1100多家企业实施了Oracle电子商务套件，目前全球已经有超过12000家用户正在获益于Oracle电子商务套件所带来的前所未有的好处。

自从Oracle电子商务套件首次面世以来，甲骨文公司已经推出了6种电子商务套件的增强版本，从而形成了一整套成熟的、功能齐全的应用套件。Oracle电子商务套件能够使用户在实施业务应用时拥有前所未有的可选择性与灵活性，它的开放式基础架构与单一数据模型使用户在部署套件中的应用软件时拥有多种选择，既可以单独使用，也可以组成业务流，还可以作为一个整体的集成套件来部署。Oracle电子商务套件既可以作为用CD ROM为载体的传统软件的形式，也可以作为一种在线服务的形式来提供给用户。

2. Oracle10g —— 新一代电子商务平台
Oracle10g是业界第一个完整的、智能化的新一代Internet基础架构，Oracle10g电子商务平台实际上是指Oracle数据库10g、Oracle应用服务器10g和Oracle开发工具套件10g的完整集成。

Oracle数据库10g是第一套具有无限可伸缩性与高可用性，并可在集群环境中运行商业软件的互联网数据库，具有400多个领先的数据库功能，在集群技术、高可用性、商业智能、安全性、系统管理等方面都实现了新的突破。作为甲骨文公司长达十年的软件技术研发成果，真正应用集群技术（Real Application Clusters）能够提供近乎无限的扩充能力与整体可用性，为用户带来透明的、高速增长的集群功能。

Oracle应用服务器10g是J2EE认证的、最轻、最快、最具伸缩性的应用服务器，提供了企业门户软件、无线支持、高速缓存、轻量级J2EE引擎、商务智能、快速应用开发、应用与业务集成、Web 服务等多种应用开发功能，形成完整的电子商务应用开发和部署环境。使用了Oracle应用服务器10g的用户可以通过升级软件来取代升级硬件，大大的节省了基础设施的成本花费。

Oracle开发工具套件10g是一套完整的集成开发工具，可用于快速开发使用Java和XML语言的互联网应用和Web服务，支持任何语言、任何操作系统、任何开发风格、开发生命周期的任何阶段以及所有最新的互联网标准。
9i之后的Oracle的硬件要求很高，（Windows版本）9i建议配512M内存，10g建议配1G内存。

Oracle数据库的体系结构

Oracle数据库包括Oracle数据库服务器和客户端。

Oracle数据库服务器：
Oracle Server是一个对象一关系数据库管理系统。它提供开放的、全面的、和集成的信息管理方法。每个Server由一个 Oracle DB和一个 Oracle Server实例组成。它具有场地自治性（Site Autonomy）和提供数据存储透明机制，以此可实现数据存储透明性。每个 Oracle数据库对应唯一的一个实例名SID，Oracle数据库服务器启动后，一般至少有以下几个用户：Internal，它不是一个真实的用户名，而是具有SYSDBA优先级的Sys用户的别名，它由DBA用户使用来完成数据库的管理任务，包括启动和关闭数据库；Sys，它是一个 DBA用户名，具有最大的数据库操作权限；System，它也是一个 DBA用户名，权限仅次于 Sys用户。

客户端：
为数据库用户操作端，由应用、工具、SQL* NET组成，用户操作数据库时，必须连接到一服务器，该数据库称为本地数据库（Local DB）。在网络环境下其它服务器上的 DB称为远程数据库（Remote DB）。用户要存取远程 DB上的数据时，必须建立数据库链。

Oracle数据库的体系结构包括物理存储结构和逻辑存储结构。由于它们是相分离的，所以在管理数据的物理存储结构时并不会影响对逻辑存储结构的存取。

1.逻辑存储结构
它由至少一个表空间和数据库模式对象组成。这里，模式是对象的集合，而模式对象是直接引用数据库数据的逻辑结构。模式对象包括这样一些结构：表、视图、序列、存储过程、同一词、索引、簇和数据库链等。逻辑存储结构包括表空间、段和范围，用于描述怎样使用数据库的物理空间。而其中的模式对象和关系形成了数据库的关系设计。

数据块（Block）：是数据库进行UO操作的最小单位，它与操作系统的块不是一个概念。oracle数据库不是以操作系统的块为单位来请求数据，而是以多个Oracle数据库块为单位。

段（Segment）：是表空间中一个指定类型的逻辑存储结构，它由一个或多个范围组成，段将占用并增长存储空间。

其中包括：
数据段：用来存放表数据；．
索引段：用来存放表索引；
临时段：用来存放中间结果；
回滚段：用于出现异常时，恢复事务。
范围（Extent）：是数据库存储空间分配的逻辑单位，一个范围由许多连续的数据块组成，范围是由段依此分配的，分配的第一个范围称为初始范围，以后分配的范围称为增量范围。

年表
约70年代 一间名为Ampex的软件公司，正为中央情报局设计一套名叫Oracle的数据库，Ellison是程序员之一。
1977 年艾利森与女上司Robert Miner创立“软件开发实验室”（Software Development Labs），当时IBM发表“关联数据库”的论文，艾利森以此造出新数据库，名为甲骨文。
1978 年 公司迁往硅谷，更名为“关系式软件公司” (RSI)，两年后，共有8名员工，年收入少于100万美金。最先提出“关联数据库”的IBM采用RSI的数据库。1982年再更名为甲骨文(Oracle)。
1984年 三年内，先后进军加、荷、英、奥地利、日、德、瑞士、瑞典、澳洲、芬兰、法、香港、挪威、西班牙。1986年上市时，年收入暴升至5500 万美元，同年3月招股，集资3150万美元。
1987年 年收入达到 1.31 亿美元，甲骨文一年后成为世界第四大软件公司。两年内再进军墨西哥、巴、中、塞浦路斯、马来西亚及新西兰。一年后，收入再升一倍至2.82亿美元。
1990年 甲骨文两年内挥军进入智利、希腊、韩、葡、土、委内瑞拉、台、比利是、阿根延、哥伦比亚、哥斯达黎加及菲等地，但市甲骨文首次录得亏蚀，市值急跌80%，艾利森首次安排资深管理人员参与经营。
1992年 旗鉴产品Oracle 7面世，该公司重拾升轨，年收入达到 11.79 亿美元。曾被视为甲骨文接班人、但后来被踼出局的Raymond Lane担任营运总监。
1995年 艾利森宣布PC已死，把全数产品推向因特网发展，并另组“网络电脑公司”（Network Computer），销售“网络电脑”，最终被淘汰收场。
2000年 科网接近尾声时，推出E-Business Suite，抢占应用产品市场，与昔日的生意伙伴构成严重利益冲突。同期微软及IBM数据技术提升，此后Oracle新增订单数目的占有率，在两年内下跌6.6%，业务倒退10%。
2003年 敌意收购仁科软件公司(Peoplesoft)，引起业界轰动。两公司的争嗌新闻层出不穷。同年美国司法部落案阻止甲骨文收购。

补充内容：
oracle11g

2007年7月12日，甲骨文公司在美国纽约宣布推出数据库Oracle 11g，这是Oracle数据库的最新版本。甲骨文介绍说，Oracle 11g有400多项功能，经过了1500万个小时的测试，开发工作量达到了3.6万人/月。
有意思的是，根据甲骨文以往几个版本的发行经验，发布新版Oracle数据库的频率在3年左右，以此类推，Oracle 11g应该在07年年底发布，选择在7月份发布，不知道是否和代号Katmai的SQL Server 2008有关，因为目前还处于测试阶段的SQL Server 2008将在08年2月发布，业内用Oracle 10g和SQL Server 2003做比较也曾一度惹恼了甲骨文。
XML显高温
当XML面世之时，也许没有哪个数据库厂商会对这种技术给以足够的关注，然而在今天，XML已经开始对数据存储产生巨大的影响。到现在，这种可扩展标记语言已是各种数据，特别是文档的首选格式，国际主流的数据库厂商们自然也随行就市，全都推出了兼容传统关系型数据与XML数据混合应用的新一代数据库产品。
XML在数据存储方面有一个明显的优点，那就是可以直接将逻辑关系编写在XML文件当中。一个时髦的XML数据库应该提供哪些功能呢?归纳起来应该有四个基本功能：使用、存储、查询和产生XML的能力。
在Oracle 10g中，曾被人们津津乐道的最重要的改进是增加了对XML schema(XML语法)转换的支持，它允许用户通过将现有的数据映射为新的schema来实现XML schema转换。而不必把所有XML数据输出后再重新输入进去，其它事情将由数据库自动完成。
在Oracle 11g中， XML DB的性能又获得很大提高，XML DB是Oracle数据库的一个组件，客户可以以本机方式存储和操作XML数据。11g增加了对二进制XML数据的支持，现在客户可以选择适合自己特定应用及性能需求的XML存储选项。
当然，不仅仅是甲骨文看好XML，为吸引Oracle用户，IBM公司DB2 9打XML旗号直接把XML作为其新产品的最大卖点;微软和Sybase也宣称它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好地与XML并存。

网格计算有点冷
新的Oracle 11g仍使用g(Grid)作为后缀，以代表这是一个包含了网格技术基础的数据库。甲骨文称，Oracle 11g能更方便地在低成本服务器和存储设备组成的网格上运行。不过，目前仅有IBM DB2数据库也支持网格计算技术。
网格计算将多个服务器和存储器当作一台大型电脑协调使用，使它们在高速网络上动态地共享计算机资源，以满足不断变化的计算需求。简而言之，即将多个服务器和存储器当作一台主机协调使用。网格计算被广泛视为未来的计算方式。
尽管微软对网格计算的兴趣也很浓厚，承诺要让Windows能够更好地适应高数据强度的计算网格。但微软除了在内部研究之外，似乎一直在这个话题上非常沉默。对于数据库中网格计算，微软和Sybase方面表示，网格应用在技术上还需解决一些问题(如：多节点性能问题) ，网格技术要成为商业应用的主流，还需要几年时间在应用和产品上进一步完善。
不容乐观的是，在咨询公司Quocirca发布的调查显示，我国网格实际采用率仍然偏低，总体网格指数在15个被调查国家中只排第9位，处于中下游，甲骨文表示，中国用户可能对网格的价值还没有真正接受。很多中国企业有一种观望的心态，觉得应用网格存在风险。
11g安全了吗?
有业内人士曾表示，Oracle 10g只能算是一个过渡版本。因为06年，下一代安全软件机构NGSS对微软SQL Server和Oracle数据库做了一个弱点对比，结果表明Oracle的数据库产品存在更多的弱点。
NGSS的研究人员称，Oracle有233个缺陷点，而SQL Server只有59个。这些缺陷在SQL Server7、2000以及2005中，在Oracle8、9以及10g版本中被报道，并被修复。分析机构ESG也发布调查报告表示，在安全性方面微软击败了甲骨文，似乎甲骨文数据库“无懈可击”的安全神话已不复存在。
针对那些不断对甲骨文安全性能表示批评的专家，甲骨文终于开始猛烈还击。2006年底，甲骨文全球技术事业部的安全经理Eric Maurice在公司的博客上表示，甲骨文在开发和安全方面的技术水平居业界领先位置。与微软数据库的安全性能比较，不过是别有用心的人在玩数字游戏，甲骨文不会让外部的压力改变其既定的安全策略。
到现在，起码可以从资料上看到，Oracle的安全认证获得最高认证级别的ISO标准认证，而SQL Server并没有获得什么安全认证。从这方面证明了Oracle的安全性不应该被受到如此指责。
从甲骨文此次推出的11g可以看到，在安全方面除了10g已经存在的数据阀门和加密外，11g又增加了四项安全功能，即安全备份、非对称数据的授权安全检索、监控、管理和报警。
Oracle 11g数据库增强了Oracle透明数据加密功能，将这种功能扩展到了卷级加密之外。11g还增加了表空间加密功能，可用来加密整个表、索引和所存储的其它数据。存储在数据库中的大型对象也可以加密。
看来甲骨文很注重11g在安全上的表现，闪回交易技术可以撤销错误交易以及任何相关交易，并行备份和恢复功能。另外，一种新的顾问软件—数据恢复顾问，可自动调查问题，智能地确定恢复计划并处理多种故障情况。
Oracle 11g的Oracle Data Guard组件可用于对生产数据库的报告、备份、测试和“滚动”升级。通过将工作量从生产系统卸载到备用系统，并组成一个更经济的灾难恢复解决方案。
也许正是在安全性上的增强，才使得甲骨文公司数据库服务器技术高级副总裁Andy Mendelsohn自信地表示：“Oracle 11g真正克服了挑战并实现了真正的创新。”

一个疯狂的发烧友在自家的车库中改造了小型IDC，并利用Sun Enterprise 220R Server架设了Oracle 10g数据库
增强信息生命周期管理和存储管理能力：引入了更多的自助式管理和自动化功能;
◆透明的加密：Oracle将这种功能扩展到了卷级加密之外;
◆提高信息可用性：免受计划停机和意外宕机影响;
◆更快的XML：通过XML DB组件，客户可以本机方式存储和操作XML数据;
◆增强了自助式管理和自动化能力：增加了自动SQL和存储器微调等管理功能;
◆增强了应用开发能力：提供多种开发工具供开发人员选择，包括Java实时编译器。
开源数据库成熟时
以MySQL、PostgreSQL为代表的开源数据库系统，已成为取代闭源数据库的一种颇具吸引力的选择。
成熟的开源数据库，让Oracle这样的闭源厂商难以腾飞
知名的网络游戏The Matrix Online(骇客帝国Online)，每天有数万名网上玩家同时在线，为了能够支撑庞大的在线游戏玩家同时进行游戏，Sony Online Entertainment(索尼在线娱乐公司，以下简称SOE)需要密集使用数据库。
以往SOE会使用大量的Oracle RAC集群提供服务，但是由于Oracle数据库的授权证十分昂贵及欠缺弹性，加上公司需要更多额外数据库。所以从2005年开始，该公司就开始寻求既具有较低总拥有成本，又具有较好灵活性的开源数据库以取代Oracle数据库。
踢开Oracle
SOE对数据库的需求相当可观，其数据库应用程序是关键任务应用程序的最恰当诠释：每天有数十万在线玩家在玩SOE的游戏，而每款游戏都是一个数据库及其密集的应用程序。
事实上，SOE在应用开放源代码的应用上有很长历史，曾经就使用过Linux、Tomcat、Apache、Hibernate架设系统，此次的开源抉择，SOE更注重寻觅能够利用其宝贵资产(内部能够熟练使用Oracle的数据库人才)的方法，在选择开源数据库时，列出了四项标准：
1、能够充分发挥其现有数据库管理员和开发人员的潜能;
2、易于将SOE现有的Oracle应用程序迁移到新的数据库;
3、能够提供商用级别质量可靠性，包括备份和恢复标准，以支持关键任务应用程序;
4、可扩展，具有高性能。
在选择开源数据库之前，SOE需要使用许多Oracle 9i RAC群集。另外，SOE在其后台运营中部署了数据库。与如今的很多企业一样，SOE希望开源软件能够提供应对这些业务挑战的解决方案。
根据SOE对不同开放源码数据库的评估，他们选择了兼容Oracle数据库的EnterpriseDB，因为SOE有八成以上的特定Oracle应用程式，可以在极少、甚至无需修改的情况下在EnterpriseDB执行，以现有开支比较，利用EnterpriseDB后，每款线上游戏的整体拥有成本可降低80%，每年节省总额过百万，在2007至2008年度，SOE将使用数百台EnterpriseDB数据库集群服务器。
开源更有前途
使用Oracle数据库的企业一般都会对开源数据库感兴趣，主要有三个方面原因：首先，通过部署开源数据库，这些企业可以显着降低数据库的总拥有成本(TCO)，有时降幅甚至高达90%;其次，他们通常可以从其他厂商获得更大的许可灵活性以及业务便利;最后，这些企业会发现其他厂商更渴望为他们提供出色技术。
对于开源数据库，企业多少也会有些担心，因为许多企业仅限于将开源数据库用于一些简单的应用程序，如一些网站的支持应用。因为这些企业普遍认为开源数据库可能不够稳定，可靠性或者可扩展性不够高，因而无法满足他们的关键任务应用需求。另外，企业可能还觉得更改数据库的代价，例如，与应用程序重新编码，人员重新培训相关的成本，可能会超出预期的节省目标。
MySQL、FireBird、EnterpriseDB和Postgre(PostgreSQL的前身)都是非常健壮的开源数据库，而EnterpriseDB又是基于PostgreSQL进行开发的，不仅保留了PostgreSQL的稳定性，而且可实现50%的速度增长，系统可以自动监测是否有补丁程序存在，大大减轻管理员的工作。
近几年来，美国一些大企业纷纷采用开放源码数据库，它们往往在总部采用商业数据库，而在分支机构的Linux服务器上采用开源产品。这些数据库除了费用便宜，还各有独到之处。与商业化产品相比，开源数据库结构简单，但功能不简单，读取操作快捷，易管理，甚至不需要全职的管理员。由此吸引了像Cisco、Yahoo这样的大公司，以及众多的中小企业。而在国内，我们熟悉的新浪、网易等大型门户网站也是开源数据库的使用者。

该企业品牌在世界品牌实验室（World Brand Lab）编制的2006年度《世界品牌500强》排行榜中名列第三十六。