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Oracle Esase數(shù)據(jù)庫作為企業(yè)級多維數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),能夠有效地進行業(yè)務數(shù)據(jù)管理、多維分析、預算和規(guī)劃。隨著企業(yè)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)量的增加和數(shù)據(jù)安全的要求不斷提高,傳統(tǒng)的Esase數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足企業(yè)的需求。為此,許多企業(yè)開始考慮替換Esase數(shù)據(jù)庫,以提高數(shù)據(jù)的可靠性、安全性和管理性。本文將從多個方面來探討Esase數(shù)據(jù)庫的替換。

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一、替換Esase數(shù)據(jù)庫的原因
1. 數(shù)據(jù)量大:隨著業(yè)務的不斷發(fā)展,企業(yè)數(shù)據(jù)量不斷增加,而Esase數(shù)據(jù)庫的存儲容量有限,無法滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲的需求。
2. 數(shù)據(jù)安全性要求高:隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,各種網(wǎng)絡安全威脅層出不窮,企業(yè)存儲的數(shù)據(jù)遭到惡意攻擊的風險也不斷增加。因此,企業(yè)需要一種更為安全可靠的數(shù)據(jù)庫管理方案。
3. 數(shù)據(jù)管理難度大:傳統(tǒng)的Esase數(shù)據(jù)庫需要高度專業(yè)的技術(shù)人員才能維護和管理,如果企業(yè)的技術(shù)團隊不具備相應的技能,就會增加管理難度,降低管理效率。
二、選擇性替換Esase數(shù)據(jù)庫的方案
1. Hadoop數(shù)據(jù)庫:Hadoop是一種基于Apache Hadoop技術(shù)棧構(gòu)建的分布式數(shù)據(jù)庫,具有高可用性和可擴展性。同時,Hadoop還支持SQL查詢和在線分析處理,越來越多的企業(yè)選擇Hadoop作為Esase數(shù)據(jù)庫的替代品。
2. NoSQL數(shù)據(jù)庫:NoSQL數(shù)據(jù)庫是非關系型數(shù)據(jù)庫的一種,具有動態(tài)可伸縮性和靈活的數(shù)據(jù)模型。與傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫相比,NoSQL數(shù)據(jù)庫具有更高的性能和更好的可擴展性。因此,企業(yè)可以選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫作為Esase數(shù)據(jù)庫的替代品。
3. 面向列的數(shù)據(jù)庫:面向列的數(shù)據(jù)庫是一種新型的數(shù)據(jù)庫,采用列式存儲方式,具有高性能、可擴展性和易管理的特點。與傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫相比,面向列的數(shù)據(jù)庫適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和多維分析。
三、替換Esase數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)步驟
1. 數(shù)據(jù)遷移:首先需將原有的Esase數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)遷移到新的數(shù)據(jù)庫中。具體操作可以使用ETL工具或者自定義腳本來完成。
2. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整:在將數(shù)據(jù)遷移到新的數(shù)據(jù)庫中之后,還需要進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整,以適應新的數(shù)據(jù)庫格式。
3. 應用重新開發(fā):在數(shù)據(jù)遷移和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整之后,企業(yè)需要重新開發(fā)原有的應用程序,以適應新的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。
4. 數(shù)據(jù)驗證和測試:完成應用程序開發(fā)之后,需要對新數(shù)據(jù)庫進行驗證和測試,以確保新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠正常運行,并且滿足企業(yè)需求。
四、Esase數(shù)據(jù)庫替換的可行性分析
1. 技術(shù)可行性:隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展,許多新型的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)具有了與傳統(tǒng)的Esase數(shù)據(jù)庫相當甚至更好的性能和功能。
2. 經(jīng)濟可行性:企業(yè)可以選擇云數(shù)據(jù)庫服務和開源數(shù)據(jù)庫,降低替換數(shù)據(jù)庫的成本。此外,新數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的高性能和可擴展性也會帶來更高的ROI。
3. 組織可行性:企業(yè)需要有足夠的技術(shù)人員支持新數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)和維護,同時需要優(yōu)化組織的數(shù)據(jù)管理流程,確保數(shù)據(jù)的安全和穩(wěn)定性。
替換Esase數(shù)據(jù)庫具有一定的挑戰(zhàn)性,但是隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和新型數(shù)據(jù)庫的不斷涌現(xiàn),已經(jīng)具備了較高的技術(shù)可行性、經(jīng)濟可行性和組織可行性。企業(yè)應該將替換Esase數(shù)據(jù)庫作為升級企業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的必要手段之一,提高數(shù)據(jù)管理的安全性、可靠性和管理性。
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finebi和powerbi有自己的文件格式嗎
PoweBI內(nèi)置的圖表種類相對較少,相對單調(diào),但是提供了一個豐富的PowerBI圖表拓展市場供用戶進行下載使用,圖表類型的拓穗消展能力還是十分強大的。不支持智能選擇最適圖表,不支持自動分析,支持移動端,但需要下載單獨的 Power BI移動端版本,學習時間長,各個功能全部掌握需要花費很多的時間成本,主要面向?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)亮族滑分析師,IT人員,更換顏色主題操作比較繁瑣,缺少字體顏色、背景色的設置,界面不是很友好敬臘,操作繁瑣,另外由于是國外的軟件,對于國內(nèi)復雜的業(yè)務需求也不是很適應
FineBI和PowerBI的數(shù)據(jù)模式都支持實時和抽取模式,但是抽取模式下,由于FineBI的采用的分布式架構(gòu)引擎進行數(shù)據(jù)的列式存儲(支持十億大數(shù)據(jù)量),PowerBI的數(shù)據(jù)引擎在抽取模式下僅僅是將數(shù)據(jù)以行式儲存方式導入,所以在面對海量大數(shù)據(jù)時FineBI比PowerBI計算速度更快、性能處理更加強大。另外在數(shù)據(jù)編碼上,F(xiàn)ineBI支持對數(shù)據(jù)進行多種編碼類型轉(zhuǎn)換,PowerBI對這方面的轉(zhuǎn)換是不支持的。
在基礎數(shù)據(jù)關聯(lián)建模方面,F(xiàn)ineBI和PowerBI都能夠?qū)A的元數(shù)據(jù)建立維度表和事實表之間的關聯(lián)關系,形成關聯(lián)模型,以提高數(shù)據(jù)可視化分析階段的效率。關聯(lián)操作上PowerBI建立數(shù)據(jù)關聯(lián)可以直孝稿接進行關聯(lián)連線設置,這里比FineBI更為便捷。
但是深入使用對比會發(fā)現(xiàn),PowerBI的數(shù)據(jù)模型建立之后只能針對當前報表進行使用,而FineBI建立好的數(shù)蔽慎迅據(jù)關聯(lián)模型則是以基于業(yè)務為主題的業(yè)務包形式進行存儲,這樣一來FineBI的數(shù)據(jù)關聯(lián)模型在做可視化分析時也就能夠無限復用了。
但是在數(shù)據(jù)源種類整合時,PowerBI無法對不同來源的數(shù)據(jù)進行實時整合建模,例如下圖所示,PowerBI會自動禁用多個數(shù)據(jù)源的實時建模,需要將數(shù)據(jù)模式全部修改為抽取數(shù)據(jù)才可以進行整合關聯(lián)建模。
而FineBI在處理跨數(shù)據(jù)源關聯(lián)建模時,由于特有的智能內(nèi)存化機制,即時面對不同來源的實時數(shù)據(jù),F(xiàn)ineBI也能智能進行內(nèi)存化關聯(lián)建模,這方面強于PowerBI。
b.數(shù)據(jù)加工
對于數(shù)據(jù)的清洗加工處理方面,PowerBI提供了一些可視化界面的操作選項,結(jié)合M語言和DAX函數(shù),可以進行數(shù)據(jù)加工處理,但需要用戶有一定的公式編碼書寫能力。
FineBI在數(shù)據(jù)加工處理方面,提供可視化操作的自助數(shù)據(jù)集功能,可以做過濾、分組匯總宏此、新增列、合并表、自循環(huán)列、行列轉(zhuǎn)換等操作,數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工處理門檻相對較低。
數(shù)據(jù)建模+數(shù)據(jù)加工能力總結(jié):
PowerBI和FineBI在數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)加工能力方面的綜合能力對比,F(xiàn)ineBI總體強于PowerBI,另外PowerBI在數(shù)據(jù)建模加工所需要的M語言和DAX函數(shù)對用戶的技術(shù)能力要求相對較高,但相反,如果掌握這兩門語言,也是能講數(shù)據(jù)分析玩得很6的。
FineBI和Power BI全方位對比
作者:FineBI
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發(fā)布時間:2023.11.1
近日,帆軟榮獲“枯碧中國BI市場年度占有率之一”和“中國軟件市場年度創(chuàng)新更佳解決方案”。此外,《2023年中國商業(yè)智能(BI)市場跟蹤報告》中帆軟的市場占有率位列之一。為何在微軟的PowerBI卻會被國產(chǎn)的FineBI所超越?本文將對帆軟FineBI和微軟PowerBI進行全方位對比。
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一、帆軟FineBI對比Power BI:數(shù)據(jù)對接
Power BI支持常規(guī)的文件數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫,對于一些聯(lián)機服務器數(shù)據(jù)源,支持得比較好,但不支持國內(nèi)企業(yè)現(xiàn)今比較流行的大數(shù)據(jù)平臺,不支持SAP BW、Esase多維數(shù)據(jù)庫,對于一些需要基于java定制的api程序數(shù)據(jù)集也不支持
帆軟FineBI則可以直接連接國內(nèi)的大數(shù)據(jù)平臺,可以通過服務器數(shù)據(jù)集進行對接多維數(shù)據(jù)庫,總體來說,對企業(yè)數(shù)據(jù)平臺的對接能力更強,
二、帆軟FineBI對比Power BI:可視化
PoweBI內(nèi)置的圖表種類相對較少,相對單調(diào),但是提供了一個豐富的PowerBI圖表拓展市場供用戶進行下載使用,圖表類型的拓展能力還是十分強大的。不支持智能選擇最適圖表,不支持自動分析,支持移動端,但需要下載單獨的 Power BI移動端版本,學習時間長,各個功能全部掌握需要花費很多的時間成本,主要面向?qū)I(yè)的數(shù)據(jù)分析師,IT人員,更換顏色主題操作比較繁瑣,缺少字體顏色、背景色的培慎設置,界面不是很友好,操作繁瑣,另外由于是國外的軟件,對于國內(nèi)復雜的業(yè)務需求也不是很適應。
帆軟圖表類型:不限制的圖表屬性組合映射效果以及智能的圖表推薦功能。并且,F(xiàn)ineBI提供給用戶更為友好的智能圖表推薦功能。另外,F(xiàn)ineBI由于支持用戶將字段綁定到圖表的顏色、大小、形狀、標簽等屬性。在圖表的拓展能力方面,F(xiàn)ineBI沒有類似PowerBI的可拓展圖表庫供用戶下載使用。FineBI較PowerBI的可視化效果更加細膩靈活,圖表的可視化呈現(xiàn)感染力更強。
三、FineBI對比Power BI:數(shù)據(jù)分析、挖掘
PowerBI支持對數(shù)據(jù)進行鉆取、聯(lián)動、切片,但是不支持旋轉(zhuǎn)操作,另外在超級鏈接跳轉(zhuǎn)的時候無法自動進行模板之間的過濾配置,只能單獨進行URL跳轉(zhuǎn)。PowerBI比較依賴于DAX函數(shù)來進行運算,例如想做類似同期環(huán)期、同比環(huán)比的快速計算,無法直接得出結(jié)果,需要用戶書寫一些DAX函數(shù)才能計算出相關結(jié)果。PowerBI目前在數(shù)據(jù)挖掘分析領域中基本處于空白階段,只是集成了一個R語言的執(zhí)行腳本組件供用戶書寫代碼使用。
FineBI商業(yè)智能解決方案提供了各種常見的OLAP分析操作,除基本的分組匯總外,還可以進行任意多維度的分析,多計算指標、過濾、聯(lián)動、鉆取換維、復用、數(shù)據(jù)預警等等分析功能。FineBI除了支持R語言的自定義級別數(shù)據(jù)挖掘分析之外,還內(nèi)置了五大成熟的模型算法,數(shù)據(jù)挖掘分析能力整體強過PowerBI。
四、FineBI對比Power BI:學習與技術(shù)服務
Power遵循著微軟產(chǎn)品相似的理念、原則和體系結(jié)構(gòu),它也為Windows用戶提供了一個簡潔熟悉的操作界面,以幫助用戶快速適用學習上手。另外學習資料方面,基礎文檔還算健全,但是有部分內(nèi)容是英文的,另外學習視頻無法訪問(可能需要翻墻),學習成本較高。
FineBI由于是國內(nèi)帆軟的BI分析平臺提供商,相較于國外產(chǎn)品而言,F(xiàn)ineIBI更大的優(yōu)勢在于帆軟自沒中舉主搭建的實施團隊和服務團隊,整個銷售、實施和服務的流程都由帆軟公司把控,而不是通過代理商或者其他第三方的機構(gòu),所以在FineBI在服務上的優(yōu)勢較為明顯,再加上其相對合理的售價。技術(shù)服務方面,如果是企業(yè)級別的用戶,還會有專業(yè)的技術(shù)服務團隊響應服務。
有了以上全方位的對比可以發(fā)現(xiàn),帆軟的FineBI產(chǎn)品能做到國內(nèi)領先,除了有成熟和完善的產(chǎn)品之外,本土化的學習和技術(shù)服務也是非常重要的一個因素。
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為什么Oracle數(shù)據(jù)庫適合大型企業(yè) 而SQL Server數(shù)據(jù)庫適合中小企業(yè)
那是以前的說法正和。現(xiàn)在沒有這樣的說法了。
SQL SERVER 從茄槐2023版顫清友本已經(jīng)廣泛的被應用到大型企業(yè)中。
例如電信,一些大型網(wǎng)站,等等。
非常成熟。
我也學了很久了,關于那么多的數(shù)據(jù)庫的區(qū)別給你說一下
mssql定位與中型數(shù)據(jù)庫市場!
oracle定位與大型數(shù)據(jù)庫市場!
mssql的數(shù)據(jù)庫腳本是t-sql
oracle的數(shù)據(jù)庫腳本是pl/sql
mssql只能用于windows平臺
oracle可以跨多個平臺
mssql便宜、易于掌握、相對簡單
oracle奇貴且按組件收費、概念多、麻煩
delphi開發(fā)當然注重pl/sql的掌握!
開放性:
SQL Server 只能在windows 上運行,沒遲鏈好有絲毫的開放性,操作系統(tǒng)的系統(tǒng)的穩(wěn)定對數(shù)據(jù)庫是十分重要的。Windows9X系列產(chǎn)品是偏重于桌面應用,NT server只適合中小型企業(yè)。而且windows平臺的可靠性,安全性和伸縮性是非常有限的。它不象unix那樣久經(jīng)考驗,尤其是在處理大數(shù)據(jù)量的關鍵業(yè)務時.
Oracle 能在所有主流平臺上運行(包括 windows)。完全支持所有的工業(yè)標準。采用完全開放策略??梢允箍蛻暨x擇最適合的解決方案。對開發(fā)商全力支持。
DB2 能在所有主流平臺上運行(包括windows)。最適于海量數(shù)據(jù)。DB2在企業(yè)級的應用最為廣泛,在全球的500家更大的企業(yè)中,幾乎85%以上用DB2數(shù)據(jù)庫服務器,而國內(nèi)到97年約占5%.
可伸縮性,并行性
SQL server DB2 并行實施和共存模型并不成熟。很難處理日益增多的用戶數(shù)和數(shù)據(jù)卷。伸縮性有限。
Oracle 平行服務器通過使一組結(jié)點共享同一簇中的工作來擴展windownt的能力,提供高可用性和高伸縮性的簇的解決方案。 如果windowsNT不能滿足需要, 用戶可以把數(shù)據(jù)庫移到UNIX中。
DB2 DB2具有很好的并行性。DB2把數(shù)據(jù)庫管理擴充到了并碼鉛行的、多節(jié)點的環(huán)境. 數(shù)據(jù)庫分區(qū)是數(shù)據(jù)庫的一部分,包含自己的數(shù)據(jù)、索引、配置文件、和事務日 志。數(shù)據(jù)庫分區(qū)有時被稱為節(jié)點或數(shù)據(jù)庫節(jié)點
安全性
SQL server 沒有獲得任何安全證書。
Oracle Server 獲得更高認證級別的ISO標準認證。
DB2 獲得更高認證級別的ISO標準認證。
性能
SQL Server 多用戶時性能不佳
Oracle 性能更高, 保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界記錄。
DB2 適用于數(shù)據(jù)倉庫和在線事物處理 性能較高。
客戶端支持及應用模式
SQL Server C/S結(jié)構(gòu),只支持windows客戶,可以用ADO,DAO,OLEDB ,ODBC連接.
Oracle 多層次網(wǎng)絡計算,支持多種工業(yè)標準,可以用ODBC, JDBC,OCI等網(wǎng)絡客戶連接
DB2 跨平臺,多層結(jié)構(gòu),支持ODBC,JDBC等客戶
操作簡便
SQL Server 操作簡單,但只有圖形界面.
Oracle 較復雜, 同時提供GUI和命令行,在windowsNT和unix下操作相同
DB2 操作簡單,同時提供GUI和命令行,在windowsNT和unix下操作相同
使用風險
SQL server 完全重寫的代碼,經(jīng)歷了長期的測試,不斷延遲,許多功能需要時間來證明。并不十分兼容早期產(chǎn)品。使用需要冒一定風險。
Oracle 長時間的開發(fā)經(jīng)驗,完全向下兼容。得到廣喚衫泛的應用。完全沒有風險。
DB2 在巨型企業(yè)得到廣泛的應用,向下兼容性好。風險小。 僅供參考
九大數(shù)據(jù)倉庫方案特點比較
中國電子設備系統(tǒng)工程研究所 王建新 劉東波
下午 04:33:38
IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有實力的公司相繼(通過收購或研發(fā)的途徑)推出了自己的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,BO和Brio等專業(yè)軟件公司也在前端在線分析處理工具市場上占有一席之地。下面針對這些數(shù)據(jù)倉庫解決方案的性能和特點做分析和比較。
IBM IBM公司提供了一套基于可視數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能(BI)解決方案,包括:Visual Warehouse(VW)、Esase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB,以及來自第三方的前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具(如BO)和數(shù)據(jù)挖掘工具(如SAS)。其中,VW是一個功能很強的集成環(huán)境,既可用于數(shù)據(jù)倉庫建模和元數(shù)據(jù)管理,又可用于數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載和調(diào)度。Esase/DB2 OLAP Server支持“維”的定義和數(shù)據(jù)裝載。Esase/DB2 OLAP Server不是ROLAP(Relational OLAP)服務器,而是一個(ROLAP和MOLAP)混合的HOLAP服務器,在Esase完成數(shù)據(jù)裝載后,數(shù)據(jù)存放在系統(tǒng)指定的DB2 UDB數(shù)據(jù)庫中。
嚴格說來,IBM自己并沒有提供完整的數(shù)據(jù)倉庫解決方案,該公司采取的是合作伙伴戰(zhàn)略。例如,它的前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility;多維分析工具支持Arbor Software的Esase和IBM(與Arbor聯(lián)合開發(fā))的DB2 OLAP服務器;統(tǒng)計分析工具采用SAS系統(tǒng)。
Oracle Oracle數(shù)據(jù)倉庫解決方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer兩個部分。Oracle Express由四個工具組成:Oracle Express Server是一個MOLAP (多維OLAP)服務器,它利用多維模型,存儲和管理多維數(shù)據(jù)庫或多維高速緩存,同時也能夠訪問多種關系數(shù)據(jù)庫;Oracle Express Web Agent通過CGI或Web插件支持基于Web的動態(tài)多維數(shù)據(jù)展現(xiàn);Oracle Express Objects前端數(shù)據(jù)分析工具(目前僅支持Windows平臺)提供了圖形化建模和假設分析功能,支持可視化開發(fā)和事件驅(qū)動編程技術(shù),提供了兼容Visual Basic語法的語言,支持OCX和OLE;Oracle Express Analyzer是通用的、面向最終用戶的報告和分析工具(目前僅支持Windows平臺)。Oracle Discoverer即席查詢工具是專門為最終用戶設計的,分為最終用戶版和管理員版。
在Oracle數(shù)據(jù)倉庫解決方案實施過程中,通常把匯總數(shù)據(jù)存儲在Express多維數(shù)據(jù)庫中,而將詳細數(shù)據(jù)存儲在Oracle關系數(shù)據(jù)庫中,當需要詳細數(shù)據(jù)時,Express Server通過構(gòu)造SQL語句訪問關系數(shù)據(jù)庫。但目前的Express還不夠靈活,數(shù)據(jù)倉庫設計的一個變化往往導致數(shù)據(jù)庫的重構(gòu)。另外,目前的Oracle 8i和Express 之間集成度還不夠高,Oracle 8i和Express之間需要復制元數(shù)據(jù),如果Oracle Discoverer(或BO)需要訪問匯總數(shù)據(jù),則需要將匯總數(shù)據(jù)同時存放在Oracle和Express中,系統(tǒng)維護比較困難。值得注意的是,剛剛問世的Oracle 9i把OLAP和數(shù)據(jù)挖掘作為重要特點。
Sybase Sybase提供的數(shù)據(jù)倉庫解決方案稱為Warehouse Studio,包括數(shù)據(jù)倉庫的建模、數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲與管理、元數(shù)據(jù)管理以及可視化數(shù)據(jù)分析等工具。其中,Warehouse Architect是PowerDesigner中的一個設計模塊,它支持星形模型、雪花模型和ER模型;數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT,PowerStage是Sybase提供的可視化數(shù)據(jù)遷移工具。
Adaptive Server Enterprise是Sybase企業(yè)級關系數(shù)據(jù)庫,Adaptive Server IQ是Sybase公司專為數(shù)據(jù)倉庫設計的關系數(shù)據(jù)庫,它為高性能決策支持系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫的建立作了優(yōu)化處理,Sybase IQ支持各種流行的前端展現(xiàn)工具(如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等);數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)工具包括PowerD
這個不分大沖備大局企業(yè)小企業(yè)。嚴格講在面散仿毀對大型數(shù)據(jù)上Oracle處理能力要比SQL
Server強一些。
沒那么回事,完全是偏見.
這個問題好.學習一下.
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文章標題:全新升級:Esase數(shù)據(jù)庫替換大揭秘(esase換數(shù)據(jù)庫)
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