全新升级：Esase数据库替换大揭秘 (esase换数据库)
Oracle Esase数据库作为企业级多维数据库管理系统，能够有效地进行业务数据管理、多维分析、预算和规划。随着企业的不断发展，数据量的增加和数据安全的要求不断提高，传统的Esase数据库已经不能满足企业的需求。为此，许多企业开始考虑替换Esase数据库，以提高数据的可靠性、安全性和管理性。本文将从多个方面来探讨Esase数据库的替换。
一、替换Esase数据库的原因
1. 数据量大：随着业务的不断发展，企业数据量不断增加，而Esase数据库的存储容量有限，无法满足大规模数据存储的需求。
2. 数据安全性要求高：随着互联网的飞速发展，各种网络安全威胁层出不穷，企业存储的数据遭到恶意攻击的风险也不断增加。因此，企业需要一种更为安全可靠的数据库管理方案。
3. 数据管理难度大：传统的Esase数据库需要高度专业的技术人员才能维护和管理，如果企业的技术团队不具备相应的技能，就会增加管理难度，降低管理效率。
二、选择性替换Esase数据库的方案
1. Hadoop数据库：Hadoop是一种基于Apache Hadoop技术栈构建的分布式数据库，具有高可用性和可扩展性。同时，Hadoop还支持SQL查询和在线分析处理，越来越多的企业选择Hadoop作为Esase数据库的替代品。
2. NoSQL数据库：NoSQL数据库是非关系型数据库的一种，具有动态可伸缩性和灵活的数据模型。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库具有更高的性能和更好的可扩展性。因此，企业可以选择NoSQL数据库作为Esase数据库的替代品。
3. 面向列的数据库：面向列的数据库是一种新型的数据库，采用列式存储方式，具有高性能、可扩展性和易管理的特点。与传统的行式数据库相比，面向列的数据库适用于大规模数据存储和多维分析。
三、替换Esase数据库的实现步骤
1. 数据迁移：首先需将原有的Esase数据库中的数据迁移到新的数据库中。具体操作可以使用ETL工具或者自定义脚本来完成。
2. 数据结构调整：在将数据迁移到新的数据库中之后，还需要进行数据结构调整，以适应新的数据库格式。
3. 应用重新开发：在数据迁移和数据结构调整之后，企业需要重新开发原有的应用程序，以适应新的数据库结构。
4. 数据验证和测试：完成应用程序开发之后，需要对新数据库进行验证和测试，以确保新的数据库系统能够正常运行，并且满足企业需求。
四、Esase数据库替换的可行性分析
1. 技术可行性：随着数据库技术的不断发展，许多新型的数据库已经具有了与传统的Esase数据库相当甚至更好的性能和功能。
2. 经济可行性：企业可以选择云数据库服务和开源数据库，降低替换数据库的成本。此外，新数据库系统的高性能和可扩展性也会带来更高的ROI。
3. 组织可行性：企业需要有足够的技术人员支持新数据库系统的开发和维护，同时需要优化组织的数据管理流程，确保数据的安全和稳定性。
替换Esase数据库具有一定的挑战性，但是随着技术的不断发展和新型数据库的不断涌现，已经具备了较高的技术可行性、经济可行性和组织可行性。企业应该将替换Esase数据库作为升级企业数据管理系统的必要手段之一，提高数据管理的安全性、可靠性和管理性。
相关问题拓展阅读：
finebi和powerbi有自己的文件格式吗
PoweBI内置的图表种类相对较少，相对单调，但是提供了一个丰富的PowerBI图表拓展市场供用户进行下载使用，图表类型的拓穗消展能力还是十分强大的。不支持智能选择最适图表，不支持自动分析，支持移动端，但需要下载单独的 Power BI移动端版本，学习时间长，各个功能全部掌握需要花费很多的时间成本，主要面向专业的数据亮族滑分析师，IT人员，更换颜色主题操作比较繁琐，缺少字体颜色、背景色的设置，界面不是很友好敬腊，操作繁琐，另外由于是国外的软件，对于国内复杂的业务需求也不是很适应
FineBI和PowerBI的数据模式都支持实时和抽取模式，但是抽取模式下，由于FineBI的采用的分布式架构引擎进行数据的列式存储（支持十亿大数据量），PowerBI的数据引擎在抽取模式下仅仅是将数据以行式储存方式导入，所以在面对海量大数据时FineBI比PowerBI计算速度更快、性能处理更加强大。另外在数据编码上，FineBI支持对数据进行多种编码类型转换，PowerBI对这方面的转换是不支持的。
在基础数据关联建模方面，FineBI和PowerBI都能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，以提高数据可视化分析阶段的效率。关联操作上PowerBI建立数据关联可以直孝稿接进行关联连线设置，这里比FineBI更为便捷。
但是深入使用对比会发现，PowerBI的数据模型建立之后只能针对当前报表进行使用，而FineBI建立好的数蔽慎迅据关联模型则是以基于业务为主题的业务包形式进行存储，这样一来FineBI的数据关联模型在做可视化分析时也就能够无限复用了。
但是在数据源种类整合时，PowerBI无法对不同来源的数据进行实时整合建模，例如下图所示，PowerBI会自动禁用多个数据源的实时建模，需要将数据模式全部修改为抽取数据才可以进行整合关联建模。
而FineBI在处理跨数据源关联建模时，由于特有的智能内存化机制，即时面对不同来源的实时数据，FineBI也能智能进行内存化关联建模，这方面强于PowerBI。
b.数据加工
对于数据的清洗加工处理方面，PowerBI提供了一些可视化界面的操作选项，结合M语言和DAX函数，可以进行数据加工处理，但需要用户有一定的公式编码书写能力。
FineBI在数据加工处理方面，提供可视化操作的自助数据集功能，可以做过滤、分组汇总宏此、新增列、合并表、自循环列、行列转换等操作，数据清洗和数据加工处理门槛相对较低。
数据建模+数据加工能力总结：
PowerBI和FineBI在数据建模和数据加工能力方面的综合能力对比，FineBI总体强于PowerBI，另外PowerBI在数据建模加工所需要的M语言和DAX函数对用户的技术能力要求相对较高，但相反，如果掌握这两门语言，也是能讲数据分析玩得很6的。
FineBI和Power BI全方位对比
作者：FineBI
浏览：26246
发布时间：2023.11.1
近日，帆软荣获“枯碧中国BI市场年度占有率之一”和“中国软件市场年度创新更佳解决方案”。此外，《2023年中国商业智能（BI）市场跟踪报告》中帆软的市场占有率位列之一。为何在微软的PowerBI却会被国产的FineBI所超越？本文将对帆软FineBI和微软PowerBI进行全方位对比。

一、帆软FineBI对比Power BI：数据对接
Power BI支持常规的文件数据、传统的数据库，对于一些联机服务器数据源，支持得比较好，但不支持国内企业现今比较流行的大数据平台，不支持SAP BW、Esase多维数据库，对于一些需要基于java定制的api程序数据集也不支持
帆软FineBI则可以直接连接国内的大数据平台，可以通过服务器数据集进行对接多维数据库，总体来说，对企业数据平台的对接能力更强，
二、帆软FineBI对比Power BI：可视化
PoweBI内置的图表种类相对较少，相对单调，但是提供了一个丰富的PowerBI图表拓展市场供用户进行下载使用，图表类型的拓展能力还是十分强大的。不支持智能选择最适图表，不支持自动分析，支持移动端，但需要下载单独的 Power BI移动端版本，学习时间长，各个功能全部掌握需要花费很多的时间成本，主要面向专业的数据分析师，IT人员，更换颜色主题操作比较繁琐，缺少字体颜色、背景色的培慎设置，界面不是很友好，操作繁琐，另外由于是国外的软件，对于国内复杂的业务需求也不是很适应。
帆软图表类型：不限制的图表属性组合映射效果以及智能的图表推荐功能。并且，FineBI提供给用户更为友好的智能图表推荐功能。另外，FineBI由于支持用户将字段绑定到图表的颜色、大小、形状、标签等属性。在图表的拓展能力方面，FineBI没有类似PowerBI的可拓展图表库供用户下载使用。FineBI较PowerBI的可视化效果更加细腻灵活，图表的可视化呈现感染力更强。
三、FineBI对比Power BI：数据分析、挖掘
PowerBI支持对数据进行钻取、联动、切片，但是不支持旋转操作，另外在超级链接跳转的时候无法自动进行模板之间的过滤配置，只能单独进行URL跳转。PowerBI比较依赖于DAX函数来进行运算，例如想做类似同期环期、同比环比的快速计算，无法直接得出结果，需要用户书写一些DAX函数才能计算出相关结果。PowerBI目前在数据挖掘分析领域中基本处于空白阶段，只是集成了一个R语言的执行脚本组件供用户书写代码使用。
FineBI商业智能解决方案提供了各种常见的OLAP分析操作，除基本的分组汇总外，还可以进行任意多维度的分析，多计算指标、过滤、联动、钻取换维、复用、数据预警等等分析功能。FineBI除了支持R语言的自定义级别数据挖掘分析之外，还内置了五大成熟的模型算法，数据挖掘分析能力整体强过PowerBI。
四、FineBI对比Power BI：学习与技术服务
Power遵循着微软产品相似的理念、原则和体系结构，它也为Windows用户提供了一个简洁熟悉的操作界面，以帮助用户快速适用学习上手。另外学习资料方面，基础文档还算健全，但是有部分内容是英文的，另外学习视频无法访问（可能需要翻墙），学习成本较高。
FineBI由于是国内帆软的BI分析平台提供商，相较于国外产品而言，FineIBI更大的优势在于帆软自没中举主搭建的实施团队和服务团队，整个销售、实施和服务的流程都由帆软公司把控，而不是通过代理商或者其他第三方的机构，所以在FineBI在服务上的优势较为明显，再加上其相对合理的售价。技术服务方面，如果是企业级别的用户，还会有专业的技术服务团队响应服务。
有了以上全方位的对比可以发现，帆软的FineBI产品能做到国内领先，除了有成熟和完善的产品之外，本土化的学习和技术服务也是非常重要的一个因素。

为什么Oracle数据库适合大型企业 而SQL Server数据库适合中小企业
那是以前的说法正和。现在没有这样的说法了。
SQL SERVER 从茄槐2023版颤清友本已经广泛的被应用到大型企业中。
例如电信，一些大型网站，等等。
非常成熟。
我也学了很久了，关于那么多的数据库的区别给你说一下
mssql定位与中型数据库市场！
oracle定位与大型数据库市场！
mssql的数据库脚本是t-sql
oracle的数据库脚本是pl/sql
mssql只能用于windows平台
oracle可以跨多个平台
mssql便宜、易于掌握、相对简单
oracle奇贵且按组件收费、概念多、麻烦
delphi开发当然注重pl/sql的掌握！
开放性:
SQL Server 只能在windows 上运行，没迟链好有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时.
Oracle 能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
DB2 能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家更大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%.
可伸缩性,并行性
SQL server DB2 并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。
Oracle 平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。 如果windowsNT不能满足需要, 用户可以把数据库移到UNIX中。
DB2 DB2具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并码铅行的、多节点的环境. 数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日 志。数据库分区有时被称为节点或数据库节点
安全性
SQL server 没有获得任何安全证书。
Oracle Server 获得更高认证级别的ISO标准认证。
DB2 获得更高认证级别的ISO标准认证。
性能
SQL Server 多用户时性能不佳
Oracle 性能更高， 保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界记录。
DB2 适用于数据仓库和在线事物处理 性能较高。
客户端支持及应用模式
SQL Server C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO,DAO,OLEDB ,ODBC连接.
Oracle 多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC, JDBC,OCI等网络客户连接
DB2 跨平台，多层结构，支持ODBC,JDBC等客户
操作简便
SQL Server 操作简单,但只有图形界面.
Oracle 较复杂, 同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
DB2 操作简单,同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
使用风险
SQL server 完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。
Oracle 长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广唤衫泛的应用。完全没有风险。
DB2 在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。 仅供参考
九大数据仓库方案特点比较
中国电子设备系统工程研究所 王建新 刘东波
下午 04:33:38
IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。
IBM IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Esase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Esase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。Esase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Esase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Esase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
Oracle Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。
在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。另外，目前的Oracle 8i和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer（或BO）需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express中，系统维护比较困难。值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。
Sybase Sybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。其中，Warehouse Architect是PowerDesigner中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；数据抽取与转换工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage是Sybase提供的可视化数据迁移工具。
Adaptive Server Enterprise是Sybase企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具（如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等）；数据分析与展现工具包括PowerD
这个不分大冲备大局企业小企业。严格讲在面散仿毁对大型数据上Oracle处理能力要比SQL
Server强一些。
没那么回事,完全是偏见.
这个问题好.学习一下.
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