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数据分析用什么数据库
Pandas库 是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
SQLite是一款非常流行的关系型数据库，由于它非常轻盈，因此被大量应用程序广泛使用。sqlite3是python标准发行版中自带的模块，可以用于处理sqlite数据库。数据库既可以保存到文件中，也可以保存在内存中，这里保存到内存中。
作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。
如何正确地分析Oracle数据库模式,表及索引
1、数据日志文件的文件 控制文件 数据文件，数据文件，用于存储数据库中的数据，如表，索引等。当读取数据时，系统首先读取的数据从数据库文件，并存储到数据缓冲器，SGA。
2、对于数据库物理结构文件，不同的oracle版本，不同的操作系统平台上有不同的存储目录结构.数据库的物理结构文件按其作用可以分为三类：数据文件 日志文件 控制文件 数据文件 数据文件用来存储数据库的数据，如表、索引等。
3、模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。
4、名字通常为init*.ora格式，如：initCIMS.ora。2逻辑结构Oracle数据库的逻辑结构描述了数据库从逻辑上如何来存储数据库中的数据。逻辑结构包括表空间、段、区、数据块和模式对象。
5、· 采用多块读的方式进行全表扫描，可以有效提高系统的吞吐量，降低I/O次数。· 即使创建索引，Oracle也会根据CBO的计算结果，决定是否使用索引。注意事项：· 只有全表扫描时才可以使用多块读。
数据分析中如何应用数据库应用技术
数据库技术可以通过建立合理的数据库模型和设计优化的数据库结构，实现对数据的高效管理和快速访问，提升整个系统的性能和响应速度。其次，数据库技术在Web应用开发中也具有广泛应用。
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。
什么是分析型数据库系统的主要应用
1、OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)翻译为联机分析处理。
2、OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
3、数据库系统的主要功能可以概括为以下几点：数据存储和管理：数据库系统提供了持久化的数据存储机制，能够有效地管理和组织大量结构化数据。它使用表、行和列的形式来存储和组织数据，使数据的访问和管理更加方便和高效。
4、OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。
5、它主要包括地理信息数据库（又称为地理信息系统，即GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。
6、数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。 ⑴ 实现数据共享 数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
到此，以上就是小编对于分析数据库技术涉及主要研究对象的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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