一、excel数据库技术？

excel是一个表，一个EXCEL的工作薄一个数据库，它的每一张表就是数据库，你可象操作表一样对其进行查询等操作，它里面的列就是数据库的字段，行就是记录，因此你可以按数据库的架构来组建数据，只是你如果你组建的数据不符合数据库的规则，在查询时不能得到时相应的结果。因此在EXCEL中不存在创建数据库。但对存在的数据可以引用。

当满足条件A、B、C、D……时引用是可以的，但如果是在EXCEL中直接引用是不行的，一种是用VBA利用ADO访问EXCEL，在查询时把A、B、C、D几个条件按SQL语法写进查询语句中，引用返回的记录集，一种是利用函数把满足A、B、C、D的记录筛选出来，然后再引用。

二、向量数据库技术要求？

向量数据库技术需要具备高效的向量相似度计算能力，快速的向量检索和聚类功能，支持大规模高维度数据的存储和快速查询，同时要具备数据并行处理和分布式计算能力，以适应大规模数据的存储和处理需求。

此外，还需要具备稳定性和可靠性，能够保证数据的一致性和完整性，同时具备良好的可扩展性和易用性，以满足用户对数据库系统的需求。

三、newsql数据库技术特点？

NewSQL数据库技术特点主要体现在以下几个方面：高性能：NewSQL通过列式存储、数据压缩、缓存等技术，可以大幅度提高查询速度和数据处理能力。可扩展性：NewSQL支持横向扩展，通过添加更多的服务器节点来提高系统性能，以满足海量数据的存储和处理需求。高可用性：NewSQL支持自动故障转移、数据备份和恢复等功能，确保系统的稳定运行和数据安全。支持SQL查询：NewSQL保留了传统的SQL查询方式，方便开发者和数据分析师进行数据操作和分析。数据一致性：NewSQL数据库保证数据的一致性，无论使用传统的ACID事务还是基于复制和分区的CAP理论。分布式架构：NewSQL数据库引入了NoSQL数据库的分布式架构，支持大规模数据和高并发请求的处理。大数据处理：NewSQL数据库可以处理大规模数据，支持高并发的请求，满足传统关系型数据库无法满足的一些需求。以上就是NewSQL数据库技术的特点，希望对你有所帮助。

四、面向对象数据库技术？

面向对象数据库系统（Object Oriented Data Base System，简称OODBS）是数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物。

对于OO数据模型和面向对象数据库系统的研究主要体现在：研究以关系数据库和SQL为基础的扩展关系模型；以面向对象的程序设计语言为基础，研究持久的程序设计语言，支持OO模型；建立新的面向对象数据库系统，支持OO数据模型。

面向对象程序设计方法是一种支持模块化设计和软件重用的实际可行的编程方法。它把程序设计的主要活动集中在建立对象和对象之间的联系（或通信）上，从而完成所需要的计算。一个面向对象的程序就是相互联系（或通信）的对象集合。面向对象程序设计的基本思想是封装和可扩展性。

五、mysql数据库技术介绍？

MySQL目前属于Oracle甲骨文公司，MySQL称之为关系型数据库、微软的SQL Server。

MySQL数据库能够支持在多种操作系统上运行，包括Solaris、Mac OS、FreeBSD和Windows，Linux通通支持。核心功能就是处理数据，其中提供空间供数据存储又是其主要主要功能之一。

数据库一般也不直接面向数据存储，存储是交给表/索引这类对象完成的。

MySQL数据库是一种C/S模型（即客户端和服务端模型），客户端通过账号、密码来连接服务器，连接成功之后才可以进行数据库的操作（CRUD：增加、删除、变更、查询）。MySQL的服务端采用IO复用 + 可伸缩的连接池，实现了网络高并发的经典模型。

六、数据库技术与应用应该如何学习?

我大学那会，数据库这门课程是期末前老师抽查书上的随机习题（主要是查询的），然后发现书上的写了一遍过去基础就过去了，后面是刷牛客网的题目，贴近工作实际应用，再然后是现在工作用加看书，基本就是这样了。

七、利用数据库技术分析大数据技术原理？

数据筛选中数据挖掘的算法分析主要有以下几种。

分类算法分析

分类数据挖掘是通过找出共同事物的相同属性及不同事物间的差异。利用找出的相同点或者不同点将事物分类。决策树的优点在于，其描述简单，当数据量较大时仍能够快速的将数据进行分类。分类算法通常是基于决策树来实现，设定的分类种类都用叶子节点表示，而中间的节点用来表示事物的属性。在构造决策树时候，决策树并不是完全不变的，而是在不断变化的、完善的。通常会对建立的决策树进行实验，如果决策树对所有给定对象分类结果达不到预期要求，就要通过增加些特殊的例子对其进行完善，这一过程会在后续实验中不断进行，直到决策树能够将给定事物进行准确分类，形成较为完善的决策树。

分类算法在构建模型中使用广泛，常用于信用、客户类别分析模型中。在邮件营销中可以使用此分类算法依据已有客户以往的消费信息进行分析，得出购买力较高的客户特征列表，从而对此类客户进行精准营销以获得更多客户。在构建模型时，使用决策树的方法对于以往信息进行分类，得到以前进行消费客户的共同点，收集其共同特征，得出消费用户的主要特性。最后得出一个可以对客户进行判别的决策树，这样就可以对其余客户进行判定，得到较有价值的潜在客户列表。这种基于对已有信息进行分析、判断分类的方法，将已有信息分为不同类别，使得企业更有针对性的为不同类群提供针对性的服务，从而提高企业的决策效率和准确度。

聚类算法分析

聚类算法的作用是将具有相同特征的事物进行分组，又称为群分析。聚类算法可以用来大致判断将对象分为多少组，并提供每组数据的特征值。在聚类分析中可以将给定实例分成不同类别，相同类别中的实例是相关的，但是不向类别之间是不相关的。聚类算法中的重要之处就是分类步骤，在将给定实例分类时，需要先任选一个样本，作为样本中心，然后选定中心距，将小于中心距的实例归入一个集合，将剩下的距中心样本距离大于中心距的归入另一个集合。再在剩余样本中选出新的中心，重复上面步骤，不断形成新的类别，直至将所有样本都归入集合。

从上面步骤可以看出，聚类算法在归类时速度的快慢，受给定中心距的影响。如果给定中心距较小，类别就会相对增多，降低归类速度。同样在聚类算法中，确定将实例分成的类别数也是十分重要的，如果类别较多不但在分类时会耗费太多时间，也会失去分类的意义。但是具体应该分出多少类，并没有一个最优的方法来判定，只能通过估算来计算。通过聚类算法处理过后的数据，同一类中的数据都非常接近，不同类就有种很大差异性。在聚类算法中判断数据间间隔通常利用距离表示，也就是说可以利用函数将数据间任意距离转换成一个实数，通常实数越大表示间距越远。

关联算法分析

关联算法用于表示两事物间关系或依赖。事物问关联通常分为两种，一种是称为相关性，另一种称为关联性。两者都用来表示事物间的关联性，但是前者通常用来表示互联网内容及文档上的关联性，后者通常用于表示电子商务间各网站商品间的关系，但两者并无本质区别。关联算法既然是用来表示两事物问关系或依赖度，那么就需要用定量会来衡量相关度，这一概念被称为支持度，即当某个商品出现时另一商品伴随出现的概率。

关联算法的数据挖掘通常分为两步，第一步就是在集合中寻找出现频率较高的项目组，这些项目组相当于整体记录而言必须达到一定水平。通常会认为设置要分析实体间支持度，如果两实体问支持度大于设定值，则称二者为高频项目组。第二步是利用第一步找出的高频项目组确定二者间关系，这种关系通常由二者间概率表示。即计算A事件出现时B事件出现的概率，公式为(A与B同时出现的概率)/(A出现的概率)，当比值满足既定概率时候，才能说明两事件相关联。关联分析能够从数据库中找出已有数据间的隐含关系，从而利用数据获得潜在价值。

八、hadoop是数据库技术吗？

不是

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

九、中国数据库技术的作用？

1、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。

2、减少数据的冗余度：同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

3、保持数据的独立性：数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

4、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

5、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性：主要包括：安全性控制、完整性控制、并发控制，使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

十、oracle数据库adg技术介绍？

Oracle数据库ADG（Active Data Guard）是一种高可用性和灾难恢复解决方案。它通过将主数据库的事务日志传输到一个或多个辅助数据库，实现实时数据复制和持续的数据保护。

ADG提供了实时的数据备份和故障转移能力，可以在主数据库发生故障时快速切换到辅助数据库，实现零数据丢失和最小化业务中断。

ADG还支持读写分离，可以将读操作分发到辅助数据库，提高系统性能和可扩展性。