专业数据库有哪些？
1、INFORMATICA（历史最悠久，功能强大） INFORMIX的历史可以追溯到20世纪60年代，是美国IBM公司推出的一款商业智能产品，能够提供集成化的数据管理，目前已经升级到Informatica 10.4版本。这款软件的主要特点在于能够从各个渠道获取数据并对其进行处理，最后形成统一的数据模板，便于下一步的数据分析；还可以对已经存在数据的价值进行评价，并提供相应的建议来提升数据的利用率。另外，还提供了专门用于快速构建数据分析方案的Informer工具。由于具有强大的数据处理能力和易于使用的特点，目前经常被用于联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）之中。 其优点如下： • 可处理多种数据格式，包括结构化、半结构化和非结构化的数据； • 支持大量数据集，支持大小在PB级的数据库； • 支持各种操作系统平台，如Linux、Unix以及Windows等； • 提供Web Portal，可使用简单的浏览器界面来完成数据的导入导出、查询分析和数据挖掘操作； • 提供Java SDK开发包，可方便地集成各类应用系统； • 提供基于XML的接口，可用于与第三方软件的连接与数据交换。 但其不足之处也很明显： • 仅支持SQL语句，不支持其它开源语言，对于需要开发大数据量应用程序的用户来说效率较低； • 仅支持单机运行，对于大型的项目难以发挥优势，对于分布式运算环境也不支持； • 价格昂贵，作为商业软件，除了购买软件的成本之外，还需要支付每年的使用费和 IBM 的认证费用。 总之，如果考虑性价比，INFORMATICA是一款值得推荐的好软件。
2、SAS（数据分析领域的霸主地位） SAS是Statistical Analysis System的简称，中文名称为“统计分析系统”。这款软件也是由美国IBM公司推出的，现在最新版本已经升级到9.3。虽然叫法很多，但实际指的就是同一个软件。 SAS的优势在于其在数据处理方面非常强大，可以满足大多数数据分析的需求，被称为“数据分析王”。无论是企业还是个人，一旦掌握了它，就相当于掌握了数据分析领域的话语权。而且，它的功能不仅全面，使用起来也非常简单，即便是不懂编程的人员，也可以很轻易地上手使用。 当然，SAS也有自己的弱点。首先它是采用代码化程序设计的思想，因此如果涉及复杂的数学模型，编程的工作量就会非常大。其次，因为SAS是以代码为基础的数据处理平台，所以它不能像Informatica那样直接通过Web界面来进行操作。再者，SAS的价格也是一个大问题，作为一款商业软件，成本控制绝对是用户不得不考虑的问题。 最后需要说明的是，SAS适用于Windows平台，这对于一些特定行业而言是一个限制。
3、SPARK（速度快、灵活、容易上手） Spark是一套广泛运用在数据科学和分析领域的开源引擎。它最初是由Databricks公司在2009年开发，用来提供其云计算平台上的数据分析服务。之后，Spark被移植到了许多的操作系统中，成为了一门广泛接受的通用计算架构。现在，各大厂商基本上都有自己对应的Spak 版本。 Spark的一大亮点就在于其执行速度非常快，并且能够利用内存中的数据来迅速地完成分析任务。Spark能够轻松地整合各种不同的数据源，不管是关系型数据库还是非关系型的数据库都能畅通无阻。由于其采用了JVM（Java虚拟机）技术，所以很多编程语言都能够自如地在里面调用。最重要的是，所有这些东西都无需用户亲自编码就能实现。 不过，任何东西都是有两面性的。尽管Spark有很多突出的优点，但它也是有弱点的。首先，那就是它只能处理结构化数据，对于复杂的数据类型就显得无能为力了。再者，就是其易用性，虽然声称非常容易上手，但对于有一定编程基础的人来说，Spak的灵活性反而会成为一种麻烦。