菏泽牡丹
问题太笼统，很难回答，要看实际情况数据库也分很多种 
OracleOracle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。sql server 2005 高可用性SQL Server 2005的失败转移集群和数据库镜像技术确保企业向员工、客户和合作伙伴提交高度可靠和可用的应用系统。管理工具SQL Server 2005引进了一套集成的管理工具和管理应用编程接口（APIs），以提供易用性、可管理性、及对大型SQL Server配置的支持。安全性增强SQL Server 2005旨在通过数据库加密、更加安全的默认设置、加强的密码政策和细化许可控制、及加强的安全模型等特性，为企业数据提供最高级别的安全性。可伸缩性SQL Server 2005可伸缩性的先进性包括表格分区、复制能力的增强和64位支持。DB2IBM公司研制的一种关系型数据库系统。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2、Windows等平台下。 DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。 它以拥有一个非常完备的查询优化器而著称，其外部连接改善了查询性能，并支持多任务并行查询。 DB2具有很好的网络支持能力，每个子系统可以连接十几万个分布式用户，可同时激活上千个活动线程，对大型分布式应用系统尤为适用。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。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。MySQL的特性使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性 支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种操作系统 为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。 支持多线程，充分利用CPU资源 优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度 既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中提供多语言支持，常见的编码如中文的GB 2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径 提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具 可以处理拥有上千万条记录的大型数据库 Sybase美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。 Sybase提供了一套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。Sybase通常与SybaseSQLAnywhere用于客户机/服务器环境，前者作为服务器数据库，后者为客户机数据库，采用该公司研制的PowerBuilder为开发工具，在我国大中型系统中具有广泛的应用。
大数据分析工具有很多，例如：1、思迈特软件Smartbi产品特点：从最终用户角度：管理层：KPI监控、风险预警、绩效考核、大屏展示，移动分析，实现经营管理主题（财务、销售、人事、绩效等）的直观监控，为经营管理提供决策支持，2、分析人员：拖拽式的自助分析、一键生成月季年等周期性分析报告、快速获取数据，3、一线员工：报表浏览、移动端数据浏览、数据采集上报。2、apidMiner功能和特点：免费提供数据挖掘技术和库，100%用Java代码(可运行在操作系统)，数据挖掘过程简单，强大和直观，内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程。3、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's D数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了，Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
我推荐一些常用的大数据分析工具专业的大数据分析工具各种Python数据可视化第三方库其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
matlab 和R language都用得很广泛。matlab: 优点--容易学，跟着自带的tutorial和examples就能大概掌握基本的数据分析，包括可以做一些看起来很酷的图。缺点--软件要钱。R language: 类似spss，如果会matlab，R也很容易上手。最大的优点是free，而且很多的数据分析都有专门的package。比如之前我需要一个叫copula的数据分析工具，matlab上你需要自己写code，但是R有专门的copula package，你可以直接下载，做一些修改就能直接分析研究结果和绘图。希望采纳
