主要用什么数据库

目前，数据库的选择取决于多种因素，包括行业需求、技术特性、成本效益等。根据提供的信息，以下是一些主要使用的数据库类型和产品：

1. 关系型数据库管理系统（RDBMS）在数据库技术领域占据主导地位，自SQL在1970年代首次出现以来，其使用和受欢迎程度迅速提升2。

2. 在互联网、软件信息、银行、技术服务这四大行业中，未来计划最想使用的数据库分别对应的是阿里云PolarDB、达梦、华为云GaussDB、达梦。这表明这些行业对中国数据库产品持积极态度，且不会使用中国数据库的比例皆低于6%3。

3. 国产数据库主要分为四大类，包括Oracle系（达梦）、MySQL系（阿里、巨杉）、informix系（南大通用）、PostgreSQL系（华为、人大进仓）4。

4. 一些具体的国产数据库产品包括华为openGauss（开源关系型数据库）、华为GaussDB（AI-Native分布式数据库）、腾讯云TDSQL（分布式数据库）、阿里云PolarDB等4。

5. 根据2024年6月的数据库流行度排名，可以看出某些数据库在搜索频率上具有较高的流行度5。

6. 在2024年1月的中国数据库排行榜中，"O-P-O"格局稳固，表明某些数据库产品在市场上具有较高的认可度6。

7. 针对数据量爆炸性增长，国内主流数据库如MySQL、PostgreSQL、Oracle、达梦、ClickHouse、Doris、Starrocks、DuckDB等进行了TPC-H性能评测，以作为技术选型参考7。

8. PolarDB在弹性场景下成本效益高，是传统商业数据库成本的1/10，并且通过了安全可靠测评，新版本发布可节省50%数据库成本，查询性能提升10倍8。

9. 2024年1月，亚信安慧AntDB数据库与多家信伙伴完成兼容互认，为构建坚实软硬件底座打下基础10。

综上所述，主要使用的数据库包括但不限于阿里云PolarDB、达梦、华为云GaussDB、腾讯云TDSQL、华为openGauss、AntDB等，这些数据库产品在不同行业和技术需求下被广泛采用。

关系型数据库管理系统（RDBMS）在哪些方面优于其他类型的数据库?

关系型数据库管理系统（RDBMS）在多个方面优于其他类型的数据库，主要包括以下几个方面：

1. 数据结构化：RDBMS使用表格形式存储数据，每张表都有定义好的行和列，这种结构化的数据存储方式使得数据的组织和查询更加直观和方便。1

2. 数据完整性：RDBMS提供了多种机制来确保数据的完整性，如外键、主键和唯一约束等，这些机制可以防止数据的不一致性和错误。2

3. 事务管理：RDBMS支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，这意味着数据库可以处理复杂的事务操作，确保数据的准确性和可靠性。3

4. 查询优化：RDBMS具有强大的查询优化器，可以对SQL查询进行优化，以提高查询性能和效率。4

5. 标准化：RDBMS遵循SQL标准，这使得不同数据库系统之间的数据交换和迁移变得更加容易。5

6. 安全性：RDBMS提供了多种安全机制，如用户认证、权限控制等，以保护数据不被未授权访问。6

7. 可扩展性：RDBMS支持水平和垂直扩展，可以根据业务需求灵活地扩展数据库的规模。7

8. 成熟和广泛使用：RDBMS技术已经非常成熟，并且被广泛应用于各种行业和领域，拥有大量的用户和开发者社区，提供了丰富的资源和支持。8

这些优势使得RDBMS成为许多企业和组织在处理结构化数据时的首选数据库解决方案。

阿里云PolarDB、达梦、华为云GaussDB等国产数据库产品在性能和安全性方面有哪些优势?

阿里云PolarDB、达梦、华为云GaussDB等国产数据库产品在性能和安全性方面具有各自的优势。

首先，华为云GaussDB是一款分布式关系型数据库，它支持分布式事务、同城跨AZ部署、数据0丢失，并支持1000+的扩展能力以及PB级海量存储。"高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警"等关键能力，使其能够为企业提供功能全面、稳定可靠、扩展性强、性能优越的企业级数据库服务13。

在安全性方面，GaussDB拥有顶级的商业数据库安全特性，包括"数据动态脱敏，TDE透明加密，行级访问控制，密态计算"，这些特性能够满足政企和金融级客户的核心安全诉求12。此外，GaussDB是国内唯一获得业界最高安全认证国际CC EAL4+的认证的全密态数据库，这进一步证明了其在安全性方面的卓越表现11。

对于阿里云PolarDB，虽然在提供的参考资料中没有直接提及，但根据公开信息，PolarDB是一款高性能、可扩展的云原生数据库，它支持自动扩展、自动备份和恢复，以及实时监控和告警等功能。PolarDB还提供了高安全性，包括数据加密、访问控制和审计日志等安全特性。

达梦数据库，同样在提供的参考资料中没有直接提及，但根据公开信息，它是一款具有自主知识产权的数据库产品，支持高并发处理、数据安全、容灾备份等功能。达梦数据库也提供了多种安全机制，如数据加密、访问控制和审计跟踪等，以确保数据的安全性。

综上所述，国产数据库产品如华为云GaussDB、阿里云PolarDB和达梦在性能和安全性方面都具有显著的优势，能够满足不同行业和企业级客户的需求。111213

Oracle系、MySQL系、informix系、PostgreSQL系这四大类国产数据库的主要区别是什么?

Oracle系、MySQL系、Informix系和PostgreSQL系这四大类国产数据库的主要区别在于它们的技术来源、特点以及发展方向。

首先，Oracle系数据库，如达梦数据库，主要来源于Oracle数据库的技术。这类数据库通常具有较高的兼容性和稳定性，能够满足企业级应用的需求。"国产数据库主要分为四大类：Oracle系（达梦）"1415。

其次，MySQL系数据库，包括阿里、腾讯和巨杉等厂商的产品，它们基于MySQL数据库技术发展而来。这类数据库以开源、灵活和成本效益高著称，适合互联网和云计算环境。"MySQL系（阿里、腾讯、巨杉）"15。

再者，Informix系数据库，如南大通用的产品，源自Informix数据库技术。这类数据库以事务处理能力强、可靠性高而闻名，适用于金融、电信等关键行业。"informix系（南大通用）"1415。

最后，PostgreSQL系数据库，包括华为、人大金仓等厂商的产品，基于PostgreSQL数据库技术。这类数据库以其高度的可扩展性、丰富的功能和开源性受到青睐，适合需要高度定制化和复杂查询的应用场景。"PostgreSQL系（华为、人大金仓）"1415。

此外，国产数据库技术流派的特点也有所不同。传统数据库特点为紧耦合，应用迁移成本极高，而大多数国产数据库厂商为了降低客户的迁移成本，主要以开发Oracle兼容性作为主要方向。"传统数据库 特点为 紧耦合，应用迁移成本极高"16。

在开源协议方面，MySQL的GPL协议要求后续的强制开源，确保了开源生态的活跃性和广泛参与，而PostgreSQL的BSD协议则孵化了大量商业数据库产品，催生了各种形态的数据库创新。"MySQL 的 GPL 协议要求后续的强制开源"和"PostgreSQL 的 BSD 协议，孵化了大量商业数据库产品"17。

综上所述，这四大类国产数据库的主要区别在于它们的技术来源、特点、发展方向以及所采用的开源协议，各自适应不同的应用场景和需求。

华为openGauss和华为GaussDB在功能和应用场景上有哪些不同?

华为openGauss和华为GaussDB在功能和应用场景上存在一些不同之处。

首先，openGauss是华为云深度融合在数据库领域多年的经验，结合企业级场景需求，推出的新一代企业级分布式数据库20。它支持集中式与分布式两种部署形态，这表明openGauss具有灵活性，能够适应不同的企业级需求。

而GaussDB则是华为深度融合多年数据库领域经验，基于openGauss自研生态推出的企业级分布式关系型数据库19。GaussDB目前支持单分片和分布式两种部署形态，这进一步强调了其在企业级应用中的适用性。

在应用场景方面，GaussDB的一个主要应用场景是金融核心交易22。它适用于各类银行核心交易系统的分布式改造，数据库的原生分布式能力可以极大地降低改造和迁移工作量。此外，GaussDB还具备两地三中心等极致高可用能力，可以为核心业务提供保护。

GaussDB的首要任务是解决华为的业务连续性需求，能不受任何约束地使用数据库21。从一开始，GaussDB就考虑了如何实现完全的自主可控，从每一行代码、生态，到电信的可靠、可用及性能等要求出发，并与云技术相结合，打造企业级分布式数据库。这表明GaussDB在设计时就特别注重自主可控和业务连续性，以满足金融、泛政府、电信、能源、交通、医疗、物流等重要行业的需求。

综上所述，openGauss和GaussDB在功能上都强调了企业级分布式数据库的能力，但GaussDB更侧重于业务连续性、自主可控以及特定行业如金融的应用场景。而openGauss则更强调其灵活性和适应不同企业级需求的能力。

TPC-H性能评测是如何帮助企业进行数据库技术选型的?

TPC-H性能评测是一种专门用于评估数据库系统性能的方法，它通过模拟决策支持类应用的测试集来帮助企业进行数据库技术选型。以下是TPC-H性能评测如何帮助企业进行数据库技术选型的几个关键点：

1. 广泛的应用场景：TPC-H测试可以用于评估不同数据库系统的性能表现，包括关系型数据库、非关系型数据库以及分布式数据库等。这意味着企业可以利用TPC-H测试来评估各种类型的数据库系统，以找到最适合其业务需求的解决方案。23

2. 数据量增长的挑战：随着数据量的爆炸性增长，数据库类产品创新层出不穷。TPC-H测试可以帮助企业了解不同数据库产品在处理大规模数据时的性能表现，从而做出更明智的技术选型。24

3. 决策支持基准：TPC-H是一个决策支持基准，它由一套面向业务的临时查询和并发数据修改组成。这使得企业可以通过TPC-H测试来评估数据库系统在执行复杂关联分析、多表Join、相关查询、数据多维过滤和高精度数值计算等操作时的性能。25

4. 行业相关性：TPC-H测试选择的查询和填充数据库的数据具有广泛的行业相关性。这意味着企业可以利用TPC-H测试来评估数据库系统在特定行业背景下的性能，从而选择最适合其行业特点的数据库技术。25

5. 优化器的挑战：TPC-H测试不仅对数据库系统的性能是一个挑战，同时也对优化器提出了挑战，包括如何解相关、选择最优Join顺序、选择表的分发方式等。这有助于企业了解不同数据库系统在优化查询执行方面的能力和限制。27

通过这些关键点，企业可以更全面地了解不同数据库系统的性能特点，从而做出更加科学和合理的技术选型决策。