随着企业数字化转型的加速，低代码与零代码开发平台作为提升开发效率、降低IT成本的有效工具，正逐渐成为企业软件开发的新趋势。在中国市场，众多低代码与零代码平台如雨后春笋般涌现，为企业提供了多样化的选择。从金融到教育，从零售到医疗，低代码与零代码平台正逐步渗透至各行各业。教育行业利用零代码平台快速搭建在线教学管理系统；医疗领域，则通过低代码平台整合患者信息、优化就诊流程，提升医疗服务体验。这些实践证明了低代码与零代码技术在推动各行业数字化转型中的强大潜力。

1127

开源数据仓库对比

随着大数据时代的到来，企业对高效、可扩展的数据存储和分析需求日益增长。开源数据仓库技术因其灵活性、成本效益和强大的社区支持而受到广泛欢迎。选择当前几款主流的开源数据仓库解决方案，包括Apache Hadoop Hive、Apache Spark SQL、ClickHouse、Greenplum及Apache Druid，提供适合自身业务场景的数据仓库工具的参考。

2024-08-22

675

开源数据湖解决方案对比

随着大数据技术的飞速发展，数据湖作为企业数据管理的核心组件，正逐渐成为存储、处理和分析大规模结构化与非结构化数据的关键基础设施。数据湖是一个集中式存储库，能够以原始格式存储大量的各种类型数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 JSON、XML 文档）和非结构化数据（如文本文件、图像、音频、视频等）。它可以存储来自不同数据源的数据，如企业内部的业务系统、传感器数据、社交媒体数据等，并且支持在需要时对这些数据进行分析和处理。

2024-08-22

553

地理信息元数据标准

地理信息元数据标准的发展是一个不断演进和完善的过程。国际上，早期的相关标准如 ISO 19115：2003 等，对地理信息元数据进行了详细描述，包括数字地理数据标识、覆盖范围、质量、空间和时间模式、空间参照系和分发等信息。后来，标准不断更新和改进，以适应技术发展和实际应用的需求。例如，ISO 19115-1:2014《地理信息元数据第 1 部分：基础》发布。中国国家标准《地理信息元数据第 1 部分：基础》（GB/T 19710.1-2023）修改采用了 ISO 19115-1:2014，与之前的版本（如 GB/T 19710-2005）相比，在结构和内容上有了一些调整和变化，例如增加了服务元数据信息、描述发现服务和非服务资源的元数据，删除了“核心元数据”的概念以及“数据质量信息”相关内容等。

2024-08-22

951

元数据（Metadata）

元数据是关于数据的数据。它主要用于描述数据的特征、内容、来源、关系等信息，以便更好地理解、管理、查找和使用数据。元数据就像是数据的 “说明书”，它可以告诉我们数据的来源、创建时间、格式、内容含义、质量等重要信息。一、元数据的作用1. 描述数据 - 提供数据的名称、类型、格式等基本信息，让你清楚地知道数据是什么。

2024-08-21

866

XML（可扩展标记语言）元数据标准

XML（可扩展标记语言）元数据标准是一种利用 XML 技术来描述和组织数据特征的规范体系。一、XML 的基本特性XML 是一种通用的标记语言，具有以下重要特性：1. 结构化：XML 文档以树状结构组织数据，通过标签和属性来定义数据的结构和含义。这使得数据具有明确的层次关系，易于理解和处理。

2024-08-21

960

数据湖（Data Lake）

在当今数据驱动的时代，企业对数据的管理和分析需求日益增长，数据湖（Data Lake）作为一种先进的数据管理架构，正逐渐成为企业数据战略的核心组成部分。本文旨在深入探讨数据湖的基本概念、核心特性、与传统数据仓库的区别，以及其在现代企业中的应用价值。一、基本概念

2024-08-20

760

数据湖仓（Data lakehouse）

是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。Data lakehouse 是一种将数据湖的灵活性和数据仓库的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构。它能够在用于数据湖的低成本存储上，实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能，让数据能够在数据湖和数据仓库之间无缝集成和自由流转，帮助用户直接利用数据仓库的能力解决数据湖中的数据分析问题，同时充分利用数据湖的数据管理能力提升数据价值。

2024-08-20

917

数据湖和数据仓库

一、两者差异1. 数据架构与模型：数据仓库遵循预定义的模式设计原则，强调数据模型的先行构建，通过严格的数据结构化处理来支撑业务分析，呈现出较高的稳定性和静态性。相比之下，数据湖采纳更为灵动的架构，侧重于原始数据的无损存储与接纳，能够包容多种异构数据源与格式，展现高度的动态适应性和灵活性。

2024-08-20

1160

数据仓库 vs 数据集市

数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）一、基本概念1.数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库围绕特定的主题组织数据，例如销售、客户、产品等，而不是像操作型数据库那样按照业务流程组织。

2024-08-19

714

数据库 vs 数据仓库

数据库（Database）和数据仓库（Data Warehouse）在许多方面存在差异，包括用途、设计、数据结构和性能优化等。一、用途数据库主要用于支持日常的事务处理，例如在线交易、订单处理、客户管理等。它强调数据的一致性、完整性和并发性，以确保业务操作的准确性和高效性。

2024-08-18

791

无服务器数据仓库（Google BigQuery）

Google BigQuery 是 Google 推出的一项全代管式、可扩展性强且成本低廉的无服务器企业数据仓库服务。一、特点和优势- 无服务器：无需管理基础架构，用户可以专注于分析数据，使用熟悉的 SQL 发掘有价值的数据洞见，而无需指派数据库管理员。- 实时分析：其高速流式数据插入 API 为实时分析提供了强大基础，可让最新业务数据立即用于分析，以便了解正在发生的情况。

2024-08-18

1067

数据仓库解决方案（Apache Hive）

Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的强大数据仓库解决方案，2007-2008 年：Hive 诞生于 Facebook，并被开源贡献给 Apache 软件基金会。2010 年：Hive 正式获得 Apache 顶级项目的地位。2019 年：Hive 3.0 版本发布，进一步优化了性能和安全性，引入了 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持以及更好的动态分区支持。

2024-08-18

838

云数据仓库（Snowflake）

Snowflake 是一种云数据仓库，它在云平台上提供了快速、灵活且易于使用的解决方案，用于存储和分析大规模的结构化和半结构化数据。Snowflake 于 2014 年公开推出，并在 2020 年 9 月正式上市，是迄今为止最大的软件 IPO 上市公司。db-engines 追踪了 snowflake 自 2016 年 7 月以来的流行度分数，其初始流行度分数是 0.35 分，在 2020 年 8 月增加到 2.59 分，2022 年 1 月的得分是 76.82 分，在 2021 年期间增加了 61.29 分。在 db-engines 的整体排名中，snowflake 在 2021 年开始时排名 37，过去 12 个月中已经攀升了 20 位，排名 17，而且这一趋势似乎还没有结束。

2024-08-17

654

MPP数据库（Vertica）

Vertica 是一款基于列存储的大规模并行处理（MPP）架构的数据库。它由关系数据库大师 Michael Stonebraker（2014 年图灵奖获得者）创建，于 2011 年被惠普收购，成为其核心大数据平台软件。一、特点和优势- 支持大规模结构化数据：可以存放多至 PB 级别的数据。- 列式存储和计算：通过列式计算和强大的主动数据压缩，大幅降低成本高昂的磁盘 I/O，执行查询的速度可提升 50 到 1000 倍，存储成本最高削减 90%。

2024-08-17

1050

Cassandra数据库

Cassandra 是一个开源的、分布式、去中心化的数据库系统，具有高度可扩展性和高可用性，旨在处理分布在多台服务器上的大量结构化数据，且没有单点故障。在发展过程中，cassandra 不断完善和优化其功能，逐渐成为流行的 NoSQL 宽表数据库之一，被广泛应用于大规模数据存储、高并发读写等场景。它从 Google 的 Bigtable 中吸取了 LSM 单机引擎的精华，又学习了 Amazon Dynamo 做分布式、管理集群和灾难容错等方面的经验。得益于 Facebook 将其开源的决策以及社区的持续优化，cassandra 在 NoSQL 宽表领域占据了重要地位。

2024-08-16

1144

键值数据库（DynamoDB）

DynamoDB 是亚马逊公司推出的一款完全托管的 NoSQL 对数据库服务。DynamoDB 开创了云原生 NoSQL 数据库领域，具有大规模高性能、无需管理服务器、适合大型企业、全局表等特性，能够在 PB 级规模下实现个位数毫秒延迟，并为普通表提供99.99%的可用性 SLA，为全局表（跨多个 AWS Region 进行跨表复制）提供99.999%的可用性 SLA。它作为键/值和文档数据库，可以在任何规模的环境中提供个位数的毫秒级性能，是一个完全托管、多区域、多活的持久数据库，具有适用于互联网规模应用程序的内置安全性、备份和恢复以及内存缓存等功能。

2024-08-16

908

MPP 数据库（Greenplum）

MPP 数据库（Greenplum）是业界具有较高性能和性价比的关系型分布式数据库。它在开源的 PostgreSQL 基础上采用 MPP（大规模并行处理）架构，具有强大的大规模数据分析任务处理能力。一、主要特点1. 完善的标准：支持 ANSI SQL 2008 和 SQL OLAP 2003 扩展，以及 ODBC 和 JDBC 应用编程接口，方便系统开发、维护和管理。

2024-08-15

1111

大规模并行处理数据库StarRocks

大规模并行处理数据库StarRocks是新一代极速全场景 MPP（大规模并行处理）数据库。它充分吸收关系型 OLAP 数据库和分布式存储系统在大数据时代的优秀研究成果，在业界实践的基础上，进一步改进优化、升级架构，并增添了众多全新功能，形成了全新的企业级产品。自 2021 年 9 月正式开源。从 3.0 版本起正式支持存算分离架构，用户的存储成本能下降 80%，计算节点因无状态，可通过快速弹性、跨可用区部署等方式提高计算的可用性，并且计算资源能够进行物理隔离，按需独立弹性伸缩。在数据湖分析性能上，它不仅能够直接分析外部数据源，免除 ETL（提取、转换清洗、加载）的负担，还对开放数据湖的数据进行了大量优化，进一步提升查询效率。在物化视图方面，能够简化数据分层建模，实现透明加速查询，使对各种数据表的预先建模演变为后建模，让分析师得以创建可满足业务需求的逻辑视图。

2024-08-14

754

ClickHouse数据库

ClickHouse数据库是一款高性能的列式数据库管理系统，具有出色的数据分析和处理能力。ClickHouse 最早由俄罗斯 IT 公司 Yandex 为 Yandex.Metrica 网络分析服务开发。经过多年的发展，ClickHouse 的开发者和用户已经遍布全球各地。许多头部大厂都在深度使用 ClickHouse 技术，适用于大数据分析、日志分析、数据仓库、实时分析、时序数据分析、数据统计和报表等多种场景。

2024-08-14

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