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艾銻無限告訴你:SQL Server 和 Oracle 以及 MySQL 有哪些區別


2020-03-11 20:11 作者:admin 瀏覽量:
世界疫情的展將會對中國產生那些影響
 
 
 
在過去的一個多月,中國是世界最大的疫情受災區,受感染的人數和死亡人數是2003年非典的10多倍,這個數據讓全世界震驚,但好在中國的領導者當即立刻,做出了ALL IN的行動,全力以赴的處理這一件事,當舉國上下,所有人的意識,焦點,能量全都聚焦處理這一件事的時候,很快這種靠空氣就能傳播的新型冠狀病毒得到了很好的控制.
 
近期中國受感染的人數在持續下降,很多地區連續數日新增為零,但萬萬沒想到中國鄰近的一些國家有些人被感染,同時這些國家的領導人沒有能快速反應,導致這幾天在世界迅速的傳播開來,從幾個人擴展到了近萬人的規模,本來只有一兩個國家,但因為人數短時間的增長和流動,現在已經在34個國家和地區傳播開來,這將導致整個世界的經濟降速和減緩,美國硅谷的全球最著名的互聯網公司全部放假在家辦公, 好萊塢的電影業也全部暫停,還有更多的行業在陸陸續續的停止中,這場全球性的疫情將會為世界的經濟帶來巨大的挑戰.
中國從剛開始的疫情輸出國將很快變成疫情的輸入國,所以我們接下來面臨的是更多的封閉性的政策,不然疫情就很難被徹底的控制,前幾天北京新增長的幾個人全是從國外回來的,如果每個國家都開始封閉,都開始停止商業的運作,經濟就會快速下滑,當世界的經濟受到嚴重影響時,中國作為世界第二大經濟體,自然也會受到重創.
 
受到最大影響的出口,中國向外出口主要有:
1.農產品:以水產品、蔬菜、水果、花卉.畜產品、糧食和食用油籽等為主。
2.通信產品:電子信息與通信技術領域
3.鋼鐵:焦炭.鋼坯.鐵合金.鋼絲及制品等。
4.陶瓷
5.機電
6.服裝.紡織品
7.冶金原料
8.我國高新技術產品出口最多的4 類技術領域是計算機與通信技術、電子技術、生命科學技術、光電技術。
9.汽車零部件
10.能源產品:煤
這些行業是中國的主體行業,有上億的勞動者都在這些行業中,如果產能下降,直接導致的就是員工失業的問題,這將是我們急切需要思考的,如何幫助全球快速控制疫情的擴展,把我們的經驗分享給這些疫情增長比較快的國家,從而讓全球開始互幫互助.
 
只有全球疫情消失,世界的經濟才能真正的恢復,鐘南山院士說,全球疫情結束可能要到六月,其實他說的非常保守,只有全球所有國家像中國一樣ALL IN 來處理這件事,才有可能六月結束全球疫情,如果不是這樣的話,今年也結束不了,因為它的傳播速度太快了,而且這種病毒它是一種細胞生命體,有生命體的細胞就具備變異的能力,一旦變異將會更難處理.
 
 
為什么中國能控制的這么好,大家看看自己的小區和出行就能明白,今天我們艾銻無限有位同事,進地鐵的時候,測出了37度體溫,立刻就被地鐵站準備好的專車送到了醫院全面檢查,當然最后的結果是沒有任何問題,可能是他趕地鐵狂奔后溫度升高的結果,但對于測量體溫的人來說是,可錯判一百,不能放過一個,花點錢,花點時間,都是小事,如果真是因為疏忽大意,最終放進了一個新冠患者,那后果將會不堪設想,這也就是為什么中國能在這么大范圍的國家,這么多人口在疫情發展過程中這么快控制住的原因.也許這就是除中國以外的國家需要學習和效仿的.
 
 
之前我分享了八個字,可能很多人不太理解,物同體,能量合一,今天的世界將不在是分離的狀態,我們在同一個星球,就像是同一個身體,如果我們身體某個部位出現了問題,就會對全身造成破壞,所以一國有難,全支援,我們不在是競爭和對立的關系,我們彼此之間如果有競爭也應該是為了讓我們變得更好,我們是合一的整體,只有共同變好,才會讓彼此在這個星球中活的更長,活的更久.
 
 
祝福中國,祝福世界,祝福我們這個美麗的星球,讓我們聯合起來,真正的去踐行習主席提出的”人類命運共同體”的愿景,讓我們的世界未來越來越好.
艾銻無限告訴你:SQL Server 和 Oracle 以及 MySQL 有哪些區別
 
 
SQL,在這里我理解成SQL Server。三者是目前市場占有率最高(依安裝量而非收入)的關系數據庫,而且很有代表性。排行第四的DB2(屬IBM公司),與Oracle的定位和架構非常相似,就不贅述了。
 
1.如果要說明三者的區別,首先就要從歷史入手
Oracle:中文譯作甲骨文,這是一家傳奇的公司,有一個傳奇的大老板Larry Ellision.Ellision 32歲還一事無成,讀了三個大學,沒得到一個學位文憑,換了十幾家公司,老婆也離甲基。成立于1977年,早期的理論基礎,反而來自于一篇IBM的論文“數據的關系模型” 。他而去。開始創業時只有1200美元,卻使得Oracle公司連續12年銷售額每年翻一番。對于大型共享數據庫“CODD選取了關系代數的五種運算,并基于運算,架構了一種新型的數據存儲模型。基于這種模型,Oracle成為了一個非常典型的關系數據庫。因此也變的嚴謹,安全,高速,穩定,并且變的越來越龐大。
由于其誕生早,結構嚴謹,高可用,高性能等特點,使其在傳統數據庫應用中大殺四方,金融,通信,能源,運輸,零售,制造等各個行業的大型公司基本都是用了甲骨文,早些年的時候,界500強幾乎100%都是甲骨文的用戶。
MySQL:MySQL的最初的核心思想,主要是開源,簡便易用。其開發可追溯至1985年,而第一個內部發行版本誕生,已經是1995年。到1998年,MySQL已經可以支持10中操作系統了,其中就包括win平臺。但依然問題多多,如不支持事務操作,子查詢,外鍵,存儲過程和視圖等功能。InnoDB被甲骨文08年收編,MySQL的被太陽收購,09年,甲骨文收購了太陽和MySQL的。由于MySQL的的早期定位,其主要應用場景就是互聯網開發。基本上,互聯網的爆發成就MySQL的了,LAMP架構風靡天下。而由于MySQL的更多的的追求輕量,易用,以及早期的事物操作及復雜查詢優化的缺失,在傳統的數據庫應用場景中,份額極少
SQL Server:一提到SQL Server,大家一般都只想到Microsoft SQL Server,而非Sybase SQL Server.SQL Server最初是由Microsoft,Sybase和Ashton-Tate三家公司攔下的生意,是為IBM(又出現了)公司的OS / 2操作系統開發的。隨著OS / 2項目的失敗,大家也分道揚鑣。微軟自然轉向自己的win操作系統,作為windows NT軟件方案的一部分。而Sybase則專注于Linux / Unix方向的數據庫開發
.MS SQL Server主要面向中小企業。其最大的優勢就是在于集成了MS公司的各類產品及資源,提供了強大的可視化界面,高度集成的管理開發工具,在快速構建商業智能(BI )方面頗有建樹.MS SQL Server是MS公司在軟件集成方案中的重要一環,也為WIN系統在企業級應用中的普及做出了很大貢獻。
2.應用解詞場景
關于“大型數據庫”,并沒有嚴格的界定,有說以數據量為準,有說以恢復時間為準如果綜合數據庫應用場景來說,大型數據庫應用有以下特點:海量數據,高吞吐量;復雜邏輯,高計算量,以及高可用性。從這點上來說,Oracle,DB2就是比較典型的大型數據庫,Sybase SQL Server也算是吧。下面分別說明之前三種數據庫的應用場景。
Oracle.Oracle的應用,主要在傳統行業的數據化業務中,比如:銀行,金融這樣的對可用性,健壯性,安全性,實時性要求極高的業務;零售,物流這樣對海量數據存儲分析要求很高的業務此外,高新制造業如芯片廠也基本都離不開甲骨文;電商也有很多使用者,如京東(正在投奔甲骨文),阿里巴巴(計劃去甲骨文化)而且由于甲骨文對復雜計算,統計分析的強大支持,在互聯網數據分析,數據挖掘方面的應用也越來越多一個典型場景是這樣的:
某電信公司(非國內)下屬某分公司的數據中心,有4臺的Oracle Sun的大型服務器用來安裝Solaris操作系統和Oracle并提供計算服務,3臺Sun存儲磁盤陣列來提供Oracle數據存儲,12臺IBM小型機,一臺Oracle Exadata服務器,一臺500T的磁帶機用來存儲歷史數據,圣連接內網,使用。Tuxedo的中間件來保證擴展性和無損遷移建立支 高并發的甲骨文數據庫,通過OLTP系統用來對海量數據實時處理,操作,建立高運算量的甲骨文數據倉庫,用OLAP系統用來分析營收數據及提供自動報表。總預算約750萬美金。
MySQL.MySQL基本是生于互聯網,長于互聯網。其應用實例也大都集中于互聯網方向時,MySQL的高并發存取能力并不比大型數據庫差,同時價格便宜,安裝使用簡便快捷,深受廣大互聯網公司的喜愛并且由于MySQL的的開源特性,針對一些對數據庫有特別要求的應用,可以通過修改代碼來實現定向優化,例如SNS,LBS等互聯網業務一個典型的應用場景是:
某互聯網公司,成立之初,僅有電腦數臺,通過LAMP架構迅速搭起網站框架。隨著業務擴張,市場擴大,迅速發展成為6臺戴爾小型機的中型網站。現在花了三年,終于成為垂直領域的最大網站,計劃中的數據中心,擁有戴爾機架式服務器40臺,總預算20萬美金。
MS SQL Server.windows生態系統的產品,好處壞處都很分明。好處就是,高度集成化,微軟也提供了整套的軟件方案,基本上一套win系統裝下來就齊活了。因此,不那么缺錢,但很缺IT人才的中小企業,會偏愛MS SQL Server。例如,自建ERP系統,商業智能,垂直領域零售商,餐飲,事業單位等等。
1996年,比爾蓋茨親自出手,從Borland挖掘來了大牛Anders,搞定了C#語言。微軟02年搞定了ASP.NET成熟的.NET,Silverlight技術,為MS SQL Server贏得了部分互聯網市場,其中就有曾經的全球最大社交網站MySpace,其發展歷程很有代表性,可作為一個比較特別的例子。其巔峰時有超過1.5億的注冊用戶及每月400億的訪問量。應該算是MS SQL Server支撐的最大的數據應用了。
 
3.架構其實要說執行的區別
主要還是架構的區別正是架構導致了相同的SQL在執行過程中的解釋,優化,效率的差異這里只做粗略說明,就不細說了。:
Oracle:數據文件包括:控制文件,數據文件,重做日志文件,參數文件,歸檔文件,密碼文件。這是根據文件功能行進行劃分,并且所有文件都是二進制編碼后的文件,對數據庫算法效率有極大的提高。由于Oracle文件管理的統一性,就可以對SQL執行過程中的解析和優化,指定統一的標準:
RBO(基于規則的優化器),CBO(基于成本的優化器)
通過優化器的選擇,以及無敵的HINT規則,給與了SQL優化極大的自由,對CPU,內存,IO資源進行方方面面的優化。
MySQL:最大的一個特色,就是自由選擇存儲引擎。每個表都是一個文件,都可以選擇合適的存儲引擎。常見的引擎有InnoDB,MyISAM,NDBCluster等。但由于這種開放插件式的存儲引擎,比如要求數據庫與引擎之間的松耦合關系。從而導致文件的一致性大大降低。在SQL執行優化方面,也就有著一些不可避免的瓶頸。在多表關聯,子查詢優化,統計函數等方面是軟肋,而且只支持極簡單的提示。
SQL Server:數據架構基本是縱向劃分,分為:Protocol Layer(協議層),Relational Engine(關系引擎),Storage Engine(存儲引擎),SQLOS.SQL執行過程就是逐層解析的過程,其中Relational Engine中的優化器,是基于成本的(CBO),其工作過程跟甲骨文是非常相似的在成本之上也是支持很豐富的HINT,包括:連接提示,查詢提示,表提示。 

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