全球最具影响力的大数据企业排行榜
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目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。下面我们就一起来看今天的十五家大数据企业名单，其中十家早已名满天下、另外五家则属初来乍到。
1、IBM
根据Wikibon发布的报告，作为2012年大数据业务营收成绩最好的公司，IBM过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。在IBM围绕大数据开发出的产品中，DB2、Informix与InfoSphere数据库平台、Cognos与SPSS分析应用可谓最为知名。IBM同时也为Hadoop开源数据分析平台提供支持。
2、惠普
惠普在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商还提供与之相关的硬件、软件以及服务，其最为知名的方案当数Vertica分析平台。
3、Teradata
Teradata在2012年获得全球第三大大数据厂商头衔，其营收总额达4.35亿美元。Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。
4、甲骨文
尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、Cloudera Hadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。2012年甲骨文名列大数据企业榜单第五位，营收总额为4.15亿美元。
5、SAP
SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。2012年该公司在大数据企业竞争中位居第六，营收总额为3.68亿美元。
6、EMC
EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊“营销科学实验室”的所在地——这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。Pivotal将对Hadoop与EMC的Greenplum数据库与HAWQ查询工具进行整合。EMC在2012年的大数据企业排行榜中位列第七，营收总额为3.36亿美元。
7、Amazon
Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的Elastic MapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与Amazon Web Services顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。
8、微软
微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具。微软的SQL Server数据库也颇具知名度，且于2012年的大数据企业比拼之中位列第九，营收总额为1.96亿美元。
9、谷歌
谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery——一款基于云的大数据分析平台。该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。
10、VMware
VMware向来以云计算及虚拟化解决方案著称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMware vSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。VMware在过去一年中获得3200万美元大数据营收，几乎与谷歌公司持平。
11、业界新生代：Cloudera
相信目前已经没人敢在列举顶级大数据供应商时漏掉Cloudera。这家新兴企业获得1.41亿美元风险投资，支持阵营中甚至包括谷歌、Facebook、甲骨文以及雅虎等在大数据领域赫赫有名的老将。该公司于2008年首次为企业客户带来Apache Hadoop平台。
12、Hortonworks
Hortonworks是另一家Hadoop供应商，并在2011年从雅虎公司分离出来之后获得超过7000万美元的风险投资支持。它在发展中将矛头直指Cloudera，这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。
13、Splunk
根据WIkibon的统计，Splunk是目前纯大数据供应商中占据市场份额最大的企业，2012年全年营收总额达1.86亿美元。该公司主要关注机器数据分析业务。
14、10Gen
10Gen最具影响力的得意佳作要数其开源MongoDB——一款业界领先的NoSQL数据库。该公司的战略投资伙伴包括英特尔、红帽以及In-Q-Tel。10Gen去年在纯Hadoop及NoSQL业务企业中名列第三，营收总额为3600万美元。
15、MapR
大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7，这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。去年MapR在纯Hadoop与NoSQL业务企业中位列第四，营收总额为2300万美元。
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答案：A
1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品，文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置，同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二，基于.Net的数据库RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中，Redis不出意外地排名第一，它是一款由Vmware支持的内存数据库，总体排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是，Oracle NoSQL数据库上榜不久，得分已经翻番，上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式，其中Cassandra流行度最高，它已经由Facebook转交给到Apache进行管理，同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位，紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名，原因是它并未正式公开。
键值数据库适用于那些频繁读写，拥有简单数据模型的应用。键值数据库中存储的值可以是简单的标量值，如整数或布尔值，也可以是结构化数据类型，比如列表和JSON结构。
键值数据库通常具有简单的查询功能，允许通过键来查找一个值。一般键值数据库都支持搜索功能，这提供了更高的灵活性。开发人员可以选择使用一些技巧，比如用枚举键来实现范围查询，但这些数据库通常缺乏对于文档、列族、图形数据库的查询功能。
文档数据库提供嵌入式文档，这对于非规范化非常有用。文档数据库将经常查询的数据存储在同一个文档中，而不是存储在不同的表中。文档型数据库按照灵活性的标准设计。如果一个应用程序需要存储不同的属性以及大量的数据，那么文档数据库将会是一个很好的选择。
ACCESS文件型数据库局域网面文件型数据库共享效毕竟缺乏网络支持
现型数据库基本都关系型像SQL/Oracle等等...
互联网需求的3高： 高并发，高可扩，高性能。
Redis 是一种运行速度很快，并发性能很强，并且运行在内存上的NoSql（not only sql）数据库
NoSQL数据库 和 传统数据库 相比的优势：
NoSQL数据库无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。
而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段 简直就是一个噩梦。
Redis的常用使用场景：
缓存 ，毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。在提升服务器性能方面非常有效；一 些频繁被访问的数据，经常被访问的数据如果放在关系型数据库，每次查询的开销都会很 大，而放在redis中，因为redis 是放在内存中的可以很高效的访问
排行榜 ，在使用传统的关系型数据库（mysql oracle 等）来做这个事儿，非常的麻烦，而利 用Redis的SortSet(有序集合)数据结构能够简单的搞定；
好友关系 ，利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。可以方便搞定一些共同好 友、共同爱好之类的功能；
Session共享 ，以jsp为例，默认Session是保存在服务器的文件中，如果是集群服务，同一个 用户过来可能落在不同机器上，这就会导致用户频繁登陆；采用Redis保存Session后，无论 用户落在那台机器上都能够获取到对应的Session信息。
下载： redis： 图形工具：
安装（Linux）
上传tar.gz包，并解压：tar -zxvf redis-5.0.4.tar.gz
安装gcc：yum -y install gcc （忘记是否安装过，可以使用 gcc -v 命令查看gcc版本，如果没有安装过，会提示命令不存在）
进入redis目录，进行编译：make
编译之后，开始安装：make install
后台运行方式—— redis默认不会使用后台运行，如果你需要，修改配置文件daemonize=yes，当你后台服务启动的 时候，会写成一个进程文件运行
vim /opt/redis-5.0.4/redis.conf
以配置文件的方式启动:
cd /usr/local/bin
redis-server /opt/redis-5.0.4/redis.conf
关闭数据库:
单实例关闭 ——redis-cli shutdown
多实例关闭 ——dis-cli -p 6379 shutdown 默认的端口6379，如改过，更换端口
完全依赖，即完全函数依赖，设R为任一给定关系，X、Y为其属性集，若X → Y，且对X中的任何真子集X’ ，那么X’ ↛ Y 都成立，则称Y完全函数依赖于X。
Y函数依赖于X（X→Y），任何一个X的子集都能确定Y（完全函数依赖）f。
例：成绩完全依赖于（学号，课程号），X的部分子集确定Y（部分函数依赖）p。
例：课程名部分依赖于（学号，课程号），推论：如果X→Y，X是单个属性，则是完全函数依赖。
扩展资料：
完全函数依赖在数据库的运用：
根据Gartner的预计，全球非关系型数据库（NoSQL）在2020~2022预计保持在30%左右高速增长，远高于数据库整体市场。伴随着NoSQL和大数据技术的兴起和发展，在阿里云上直接开放提供服务也有1年多时间，并在去年的12月份全新发布X-Pack，将单一的HBase演进到一个完整的数据处理平台的能力。
HBase X-Pack的定位：HBase X-Pack是基于HBase及HBase生态构建的 低成本一站式数据处理平台；HBase X-Pack支持：HBase API(包括RestServerThriftServer)、关系Phoenix SQL、时序OpenTSDB、全文Solr、时空GeoMesa、图HGraph、分析Spark on HBase，是阿里云首个支持多模式的分布式数据库，且协议100%兼容开源协议；HBase X-Pack实现数据从处理、存储到分析全流程闭环，让客户用最低成本实现一站式数据处理。
参考资料来源：
百度百科-完全函数依赖