本文目录一览：
- 1、一份难得的数据库市场分析报告
- 2、用jsp和mysql做排课系统开题报告中设计所需要的环境怎么写
- 3、怎么使用powerdesigner正反向mysql数据库生成级生成报告
- 4、mysql数据库实施怎么写…创建表的部分，不会用脚本，就用图形界面操作的，然后要写报告了，数据库实
- 5、谁帮我弄个数据库项目！
一份难得的数据库市场分析报告
目录
- 数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型
- NoSQL数据库的进一步分类
- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头
- 数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL
- 开源数据库 vs. 商业数据库
- 数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商
最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。
可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）
数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型
首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database （非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。
按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。
比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。
右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。
再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。
显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。
NoSQL数据库的进一步分类
上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。
我们再来看下每个细分类别中的产品：
文档存储 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等
Key-Value存储 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等
图数据库 ：Neo4j等
时序数据库 ：InfluxDB等
WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等
多模型数据库 ：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。
OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头
上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。
Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。
而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：
数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL
请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。
代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。
上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。
开源数据库 vs. 商业数据库
按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。
商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：
Wide Cloumn：开源占比81.8%；
时序数据库：开源占比80.7%；
文档存储：开源占比80.0%；
Key-Value存储：开源占比72.2%；
图数据库：开源占比68.4%；
搜索引擎：开源占比65.3%
按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。
数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商
前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。
随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）
第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。
接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。
甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。
IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。
微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。
如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。
在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）
非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。
最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。
以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。
参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》
扩展阅读：《 数据库存储：互相最想知道的事 》
尊重知识，转载时请保留全文。感谢您的阅读和支持！
用jsp和mysql做排课系统开题报告中设计所需要的环境怎么写
我有access的，没有sql的，你只要把数据库的连接方式改成sql的就行了、、
当然，如果你要改成sql的，你首先要做一个sql的数据库，再创建向应的表，表的字段名也要和access一样就行了
怎么使用powerdesigner正反向mysql数据库生成级生成报告
1. 反向数据库
这个工作一般是在没有E-R设计的数据库进行的，可以反向生成数据库的E-R设计。其步骤如下：
1.1. 设置当前操作数据库系统
选择菜单Database-Change Current DBMS
弹出如下窗口，选择Oracle10g（具体按实际情况），并确认。
1.2. 设置ODBC数据源
有两种方式可以设置ODBC数据源：
(1)通过系统ODBC设计进行
首先选择“管理工具-数据源（ODBC）”
打开如下界面，选择“系统DSN”，然后点击“添加”按钮
选择“Oracle in OraDb10g home1”选项，点击”完成“按钮
在如下窗口中填入相关连接信息，并进行测试连接
数据源：设置ODBC连接名称
TNS名称：在Oracle设置实例访问的名称
用户：反向用户名
输入密码，点击“OK”按钮
测试成功
即成功加入ODBC数据源
(2)通过PowerDesigner反向提示进行
选择菜单“Database-Reverse engineer Database”
在该界面上，如果存在反向数据库则选择即可；如果没有存在反向数据库的连接则如图示点击按钮进行新增
在该界面上点击“Add”按钮进入系统ODBC增加页面
1.3. 选择需要反向的数据库ODBC源
选择菜单“Database-Reverse engineer Database”，点击数据库连接按钮
设置用户名和密码，然后点击”Connect“
选定了需连接的数据源
1.4. 选择反向对象生成E-R关系图
在上图中点击“确定”按钮，进入了反向对象界面，在该界面上可以选择表、视图、用户等对象类型，然后点击“OK”按钮
进入如下图
生成的关系图如下
2. 生成数据库
2.1. 设置当前操作数据库系统
按照1.1项设置当前操作数据库系统
2.2. 设置生成数据库选项
选择菜单atabase-Generate Database”
进入如下界面，在该界面设置生成脚本的文件夹、文件名，并且可以选择不同的选项卡进行
在“Options”选项卡中，选择生成脚本不同内容
在”Selection”选项卡中，选择生成脚本不同对象
2.3. 生成数据库脚本
在设置界面上，选择”Check model”值，进行有效性检查
正在生成数据库脚本
成功生成
3. 生成数据设计报告
在了解PowerDesigner报告生成方式以后我只能感叹该功能太强大了，没有做不到，只有想不到！可向导、定模板、直接生成报告等方式生成，生成的类型有html、RTF等，具体提供功能如下，在下面我介绍直接生成报告方式。
3.1. 新建报告内容模板
选择菜单”Report-Reports”，进入如下界面，点击新增报告按钮
设置报告名称、语言和模板，设置完毕后点击“OK“按钮
进入如下界面，在中间栏中是数据库设计中所有可以选择内容，右栏是设置报告格式
3.2. 设置报告格式
双击中间栏中的”Titile“格式，自动加载到右栏中，右键选择编辑，进入如下界面设置该级标题，
分别选择E-R关系图、表属性说明和表字段说明
3.3. 生成数据设计报告
设置完毕后，选择菜单”Report-Generate RTF”
设置文件生成的文件名称，确认生成即可
生成的样式如下，可以调整该报告的格式行程最终的数据库说明书
mysql数据库实施怎么写…创建表的部分，不会用脚本，就用图形界面操作的，然后要写报告了，数据库实
贴一段给你看一下，具体问题欢迎追问。
#查看表信息
desc tb_dept;
或者
show create table tb_dept ;
另外贴一个建表语句给你参考一下。
CREATE TABLE `xy_xzxkxx` (
`id` int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`xingzhengxukemingcheng` varchar(512) NOT NULL COMMENT '许可事项名称',
`xukeID` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '许可ID',
`shenbaoshixiangmingcheng` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '申报事项名称',
`xingzhengxiangduirenmingcheng` varchar(256) NOT NULL COMMENT '行政相对人名称',
`tongyishehuixinyongdaima` varchar(18) DEFAULT NULL COMMENT '统一社会信用代码',
`qiyezhucehao` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '企业注册号',
`zuzhijigoudaima` varchar(9) DEFAULT NULL COMMENT '组织机构代码',
`juminshenfenzhenghao` varchar(64) NOT NULL COMMENT '居民身份证号',
`fadingdaibiaorenxingming` varchar(256) NOT NULL COMMENT '法定代表人姓名',
`shenpileibie` varchar(16) NOT NULL COMMENT '审批类别',
`xukewenjianbianhao` varchar(128) NOT NULL COMMENT '许可文件编号',
`xukewenjianmingcheng` varchar(256) NOT NULL COMMENT '许可文件名称',
`youxiaoqizi` varchar(10) NOT NULL COMMENT '有效期自',
`youxiaoqizhi` varchar(10) NOT NULL COMMENT '有效期至',
`xukejiguan` varchar(256) NOT NULL COMMENT '许可机关',
`xukeneirong` varchar(2048) NOT NULL COMMENT '许可内容',
`dengjizhuangtai` varchar(1) NOT NULL COMMENT '登记状态',
`difangbianma` varchar(6) NOT NULL COMMENT '地方编码',
`shujulaiyuandanwei` varchar(256) NOT NULL COMMENT '数据来源单位',
`shujugengxinshijianchuo` varchar(30) NOT NULL COMMENT '数据更新时间戳',
`beizhu` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`upload_cycle_date` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '上传时间节点',
`upload_date` varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT '上传时间',
`dept_id` int(20) DEFAULT NULL COMMENT '部门编号',
`createtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`sts` char(1) DEFAULT '1' COMMENT '状态',
`cwxx` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '错误信息',
`sjzt` varchar(10) DEFAULT '1' COMMENT '数据状态',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=10000002 DEFAULT CHARSET=utf8 AVG_ROW_LENGTH=44 COMMENT='行政许可信息';
谁帮我弄个数据库项目！
超市管理信息系统设计
一、超市管理系统设计的目的和意义
为了更好、更方便地管理该超市，我设计了该管理系统。该系统主要是利用了SQL SERVER 2000数据库来开发的一套小型超市管理系统。该系统主要包括一个登录模块和五个子模块（管理员管理模块、客户管理模块、采购员管理模块、经理管理模块、销售员管理模块）功能。通过不同的用户权限让不同的用户进入不同的界面，用户权限主要有系统管理员、顾客、经理、采购员、销售员。系统管理员具有查看进货信息、销售信息、用户信息以及对用户信息可进行添加、修改、删除等功能；顾客可以浏览全部的商品信息或者根据商品名或商品ID浏览某一种商品信息，并且可以购买某种商品，商品购买成功后商品信息表中的商品数量也会相对地减少其数量，销售表中将增加销售出的商品记录；经理可查看进货和销售商品的信息；采购员可以查看全部订单、增加订单、修改订单、删除订单等功能；销售员可以查看销售信息。
二．超市管理系统设计
1.问题定义
针对目前农村中杂货店向中小型超市发展趋势以及农村超市管理技术比较落后这一问题，开发一个适用于农村中小型超市的管理系统显得越来越有必要。开发超市管理系统是要达到方便管理员和消费者的目的，我们就得解决以下问题：
a) 超市的商品信息管理；
b) 超市的仓库管理；
c) 超市员工管理；
d) 商品的销售管理；
e) 超市会员的管理；
f) 日常数据的统计；
2.可行性研究
经过上面对超市管理系统的问题定义，从技术方面来看，超市的商品信息管理，仓库管理，员工管理，销售管理，会员管理以及日常的数据统计实现起来并不难，这些功能都是一些经常遇到的；经济方面由于自身属于没资本的人，投入的只能是简单的开发设备。
3.需求分析
3.1 系统概述
背景:随着我国信息技术和经济的发展，计算机已经被广泛的应用到各个领域。计算机给人们的生活带来方便的同时也需要开发相应的管理系统。根据目前农村现状来看，很多杂货店向中小型超市发展的趋势越来越明显，但是现实农村中很多超市的管理都依靠原始的人力管理，没有与其相对应的管理系统，给日常的超市管理带来了很多不必要的麻烦。
3.2 目的
通过实现超市管理系统，达到超市管理者能够方便地对超市中商品的管理，同时让消费者享受到购物的快捷。
3.3 系统功能需求
a） 超市的员工能够对商品的信息和超市会员信息实现添加，删除，更新，查询操作，能够对商品的信息按不同种类的查询；
b） 超市的管理员能够对超市仓库中各种商品信息的查询，能够及时地了解仓库中各种商品的库存信息；
c） 超市的管理员通过超市管理系统实现对超市员工的管理，能够对员工信息的查询，添加，删除，更新操作；
d） 管理员能够简单地查询超市的部门信息；
e） 超市管理系统中能够对超市中的员工分类，对不同类型的员工，赋予不同的权限对超市进行管理；
3.4 系统运行环境要求
硬件：内存256MB以上，硬盘60GB以上；
软件：windows操作系统，mysql数据库,myeclipse。
4.分析与综合
外部实体：商品，顾客
数据流：商品信息，账单
a) 建立当前系统的具体模型,如下图所示
b) 抽象当前系统的逻辑模型，如下图所示
c) 建立目标系统的逻辑模型，如下图所示
DFD图说明：在顾客进行购物进行结账时，超市员工通过整理顾客所购买的商品的商品号在数据库中进行查询，得到商品的价格，同时通过整理能得到某种商品的购物数量，之后通过判断顾客的身份采取不同的结账算法，把账单给顾客，顾客付款之后即可把商品带走。
5.总体设计
1. 通过对DFD图的转换，得出超市管理系统的软件结构图，如下图所示
2. 通过对软件结构图的进一部分析得到超市管理系统的框架图，如下图所示
6.详细设计
1. 模块设计及功能说明
a) 登陆模块：登陆模块主要用于超市员工的登陆。通过登陆模块实现不同类型的员工登陆到不同的界面，这样能更容易地达到不同类型的员工在超市管理系统中有不同的操作权限。
b) 员工管理模块：员工管理模块主要是方便超市的管理员对超市的员工的管理。通过员工管理模块主要是对员工信息的增，删，改，查操作。
c) 仓库管理模块：仓库管理模块主要是用于商品库存信息的查询以及商品入库，出库查询。通过仓库管理模块超市管理系统的管理员能够查询库存信息，商品入库以及出库的信息。
d) 销售管理模块：销售管理模块主要是商品的结账计算。通过销售管理模块能够方便商品的结账。
e) 部门管理模块：部门管理模块主要用于部门的管理。部门管理模块主要是实现部门信息的增加，删除和更新。
f) 会员管理模块：会员管理模块主要是用于会员的管理。通过会员管理模块可以实现会员的增，删，改，查操作。
2. 数据库设计
数据库E-R图
7.数据结构设计：
(1)用户表的结构
字段名 字段类型 字段大小 说明
userID Int 4 用户ID
userName Varchar 50 用户名称
userPassword Varchar 50 用户密码
userAddress Varchar 50 用户住址
userAuthority Varchar 50 用户类型（权限）
userGender Varchar 10 用户性别
userAge Int 4 用户年龄
(2)商品信息表
字段名 数据类型 长度 说明
GoodsID Int 4 主键
GoodsName Varchar 50 商品名称
GoodsNumber Int 4 商品数量
GoodsProduct Varchar 50 商品生产地
GoodsPrice Float 8 商品价格
GoodsSize Varchar 50 商品大小
(3)销售商品表
字段名 数据类型 长度 说明
VenditionID bigint 4 主键
GoodsName varchar 50 商品名称
GoodsCustomNumber varchar 50 商品销售数量
CustomerName varchar 50 顾客姓名
VenditionDate varchar 50 销售日期
GoodsSize varchar 50 商品大小
GoodsPrice Float 8 商品价格
(4)订货表
字段名 数据类型 长度 说明
BuyerID Int 4 主键
BuyerGoodsName varchar 50 订购商品名称
BuyerGoodsNumber varchar 50 订购商品数量
BuyerManufacturer varchar 50 订购生产厂家
BuyerDate varchar 50 订购日期
BuyerName varchar 50 订购人姓名