淘宝用的什么数据库 阿里用的什么数据库

各位老铁们好，相信很多人对淘宝用的什么数据库都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于淘宝用的什么数据库以及阿里用的什么数据库的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

阿里用的什么数据库

问题一：阿里巴巴用什么数据库啊。规模这么大，安全性要求也非常高的公司，应该用的是oracle Mysql是不会用的

问题二：阿里巴巴在2015年用的是什么数据库？知情了解人士说说，非诚勿扰，谢谢。高手指点。 20分阿里巴巴使用的不是一种数据库，而是一种云数据平台，叫Apsara，是阿里巴巴自己开发的。因为数据量、运算量等等的关系，普通的数据库架构不能满足阿里巴巴的数据处理需要，才开发了Apsara这种云架构可扩展的数据存储处理平台。

问题三：阿里巴巴数据仓库使用什么数据库 11月25日 13:42阿里巴巴以及淘宝、易趣等大型电子商务网站

都是ORACAL的数据库，JSP的后台语言（或者J2EE等JAVA类）,UNIX的服务器

问题四：阿里巴巴是用ORACLE数据库吗阿里巴巴很多数据库的,现在主要是mysql,前几年去IOE,现在应该只有少数系统在使用Oracle了。

问题五：现在的阿里巴巴采用哪种数据库据说是mysql

做分布式，有弹性

问题六：什么是云数据库MySQL RDS是阿里云提供的即开即用的关系型数据库服务，兼容了MySQL和SQL Server两种数据库引擎。

在传统数据库的基础上，阿里云RDS提供了强大丰富的功能从而保证了高可用性、高安全性以及高性能。此外，RDS还提供了诸多便利功能提升了RDS的易用性。

问题七：为什么阿里百度腾讯用mysql mysql是免费的，所以很多企业网站都是使用mysql数据库

问题八：阿里云用的什么数据库管理工具阿里云帮助中心为您提供关于云数据库RDS控制台的使用指导,将RDS上的数据库备份到云服务器中,将RDS上的数据库备份到云服务器中！

问题九：阿里云 mysql数据库怎么使用和本地数据库一样的用就好了

原本localhost地址，换成阿里云提供的地址就好了程序员书库。daimatree为你解答

问题十：阿里巴巴网站技术数据库是什么，是用什么语言开发的估计是sql数据库

淘宝的数据库怎么搭建

我们也了解到，现在淘宝的整个的数据库团队在逐渐的把一些数据库从Oracle迁移到MySQL，然后呢，把一些服务器由小型机转到PC server，那你们整个转变的动机是什么?

主要是因为业务压力给了我们最大的动力。07年我来到淘宝的时候，当时只有三个主要的数据库，全部在小型机和存储上面。以当时的压力来看，它跑起来是非常顺利的，而且大家也知道小型机它从Unix操作系统到硬件，稳定性都会比PC server其实要高很多，当时的情况下淘宝用小型机是一个非常自然的选择。

从07年开始淘宝的业务量保持每年自然翻一番的增长，数据库质量感觉到非常大的压力。那么前端业务量增长一倍，在数据库上有可能增长是好几倍，它有一个放大效应在里边。当时我们第一步能够想到很自然的架构，就是把三个数据库拆成更多的数据库，或每一个数据库支持一个比较单一的业务。比如用户、商品和交易，都会分成独立的数据库，然后放到独立的小型计算中去，这是我们08年做的很大的事情就是垂直拆分，然后08年的业务我们就顶住了。

当时我们就预估09年、10年会有更大的压力增长，这个时候我们应该怎么办？当时我们从业界能看到很多的经验分享，包括eBay、亚马逊这些国外的大公司，他们的经验分享里面，水平拆分是我们数据库涨到一定程度后的架构选择。我们从Oracle到MySQL转移，主要是用水平拆分，这是我们未来的一个弱点，那水平拆分后机器、数据库的数量都会多很多，那Oracle它本身的成本也是我们考虑的一个重要因素，所以当时从成本考虑的话，那个时候我们自然会选择用MySQL数据库。

给我们再简单总结一下这几年，淘宝整个数据库的演变过程?

刚才说到08年我们做完垂直拆分以后，09年到今年我们主要做的工作其实就是水平拆分。今年在十月份之前我们全部完成了淘宝最核心的三个系统：交易数据库、商品数据库和用户数据库的水平拆分。所以到“双十一”之前，在我们内部采访中，我一直跟采访人员说，当时数据库情绪稳定。基本上我们没有做什么事情，只是在不停的看报表，看数据，然后很开心的看到交易曲线以超过45度的趋势往上涨。

那前期还是做了非常完善的准备。据我们了解在整个从小型机到PC server的迁移，包括从Oracle到MySQL数据库的迁移，你们在做这个事情的时候，都做过好几个月的压力测试。你讲讲这个背景和故事。

是这样的，今年我们年初决定，我们商品库从小型机迁到PC server上面去，这是淘宝压力最大的一个数据库，当时是用四台小型机加两个高端存储来支撑的。要把这么大一个数据库进行迁移，我们心里面也是没有底的，因为不知道要多少台PC server能够支撑，需要什么样的配置来支撑这个压力？当时我们能够想到一个很直观的想法就是模拟线上完全一样的压力，甚至加上几倍的压力来测它的极限值。

我们和开发团队、我们的性能测试团队，加上DBA团队和ops团队，成立了一个非常大的项目组，然后做了接近两个月的性能测试，在整个测试过程中发现了非常多的问题，包括我们给Oracle、MySQL等厂商都提交了很多Bug，有些Bug也得到厂商回应，进行修复。

那整体的转变的过程到现在进行到了什么样的程度？包括你在整个转变的过程中遇到哪些问题?

我们现在最核心的用户数据库今年已经彻底完成了从小型机、存储和Oracle切入到PC server加MySQL的架构。

我们内部有一个提法叫做去O、去I、去E，其实就是我们要从高端硬件Scale up模式到低端硬件的Scal out水平扩展的模式，这是淘宝内部最大最核心的系统，今年已经顺利完成了全部区的水平扩展。其他几个系统，比如说交易和商品已经完成了一部分，完成了水平拆分的一部分，但是没有达到我们希望的进度，这可能是明年我们需要做的事情。

在转型过程中主要遇到哪些问题?

让我们觉得比较大的问题就是我们从可靠的小型机迁移到大规模，大数据量的PC server上来，从架构上就对我们就是一个非常大的挑战。大家都知道，每一个PC server的稳定性肯定和单台小型机会有一定的差距，再加上我们一个机群有可能是32台或者64台PC server。每一台PC server即使有四个9的可用性，但如果我们整个系统合在一起，可能它最后的两个9的可用性都达不到。这就需要我们从软件层、架构层要做非常多的改进，能够要让单点的一些失效对整体的系统不造成任何影响，因为我们和架构部门、开发部门一起做了很多事情，才能保证我们的集群稳定上线。

其实“双十一”这个时间应该说是对过去的技术转变的检验，现在回头来看，这个检验的结果怎么样?

当时是有点提心吊胆的，之后又觉得相对来说今年我们做的很多事情还是非常成功的。但是现在再回头仔细想想还是有点后怕，“双十一”那天的凌晨零点不是有一次Ipad的秒杀吗，当天晚上我们都在线上观察数据，在零点的一瞬间，就看到所有数据库指标已经达到了以前正常时候最高峰的指标，有些甚至还超过了。

当天晚上睡觉的时候心里就有点在打鼓：才零点就这个样子了，明天下午明天晚上最高峰的时候我们应该怎么渡过？所以第二天早上八点多的时候我们一进到指挥部里面就看到所有的指标，包括CDN的指标、各个业务线的指标、数据库的指标都是噌噌的往上涨，这时心里面其实是很忐忑不安的。

但是我们比较放心的是这三大核心系统，商品、用户和交易，在我们今年所有的水平扩展项目做完了以后，比如说商品功能做完了以后，从我们的机械压测里面它是有十倍的流量的，所以当天百分之一百，百分之两百的流量基本上对数据库没有造成太大的影响，所以当时还是很开心的看到这个指标快速的往上涨，希望交易能够通过10个亿、20个亿，我觉得都是能够承受的。

那对于整个数据库架构的演进下一步有什么打算?

下一步其实就是刚刚说的我们有几个核心系统还没有完全的做到这个水平扩展，加上“双十一”那天我们还是有一个小惊险：我们有一个数据库，跟交易核心有一点点联系的，但它还是放在小型机上面，当时已经提前为它准备了百分之一百的余量，就是说它可以承担平时最高压力的两倍。

但是那天已经达到平时最高压力的1.8倍左右的时候，把我们吓出了一身冷汗。如果当时淘宝的交易最高峰的流量再增长20%的话，有可能数据库就会到瓶颈了。所以我们明年是要把更多这种Scale up能够看到天花板的数据库全部要拆分成水平库存这种数据库。

那你刚才所提到的去Oracle，去小型机，去高端存储，这个“三去”的整体思路给淘宝网带来了哪些经济上的效应?

当时我们知道小型机和存储的价格是非常昂贵的，还是拿我们刚才说压力最大的商品数据库举个例子，当初我们数据库是用了四台高端的小型机，两套高端的存储，成本加起来起码都是三千万以上。那目前我们用的是32台PC server来搭建的一个机群，价格也就是300万~500万的级别。相对来说我们做完这个事情以后，解决了两三千万的硬件成本。

这样来讲，整体的经济效益还是非常不错的。但是其实刚才我们在前期沟通的时候也提到，你要从Oracle转到MySQL，包括从小型机转到PC server，其实里面还是会遇到蛮多问题的，包括它的不稳定性等等，那对于这一方面你有没有什么经验可谈?

在这一方面，我觉得有两个很重要的因素。第一个是我们需要和我们的开发前端应用架构部门能够紧密的合作，能够让我们的应用融入刚才说的整个机群的单点失效和容灾的问题。都需要我们和架构部门一起来考虑的；第二个比较大的经验就是目前我们在做的，深入研究MySQL的源代码。我们从研究和压力测试的过程中，发现MySQL它本身代码的一些缺陷，可能在高并发大压力下会有很多隐藏的Bug。

在我们最近的这次测试当中，我们还发现了Facebook发布的FlashCache二级缓存的软件，当时我们是测出它一个非常大的Bug：并发压力非常大的情况下，它会导致MySQL成为一个僵尸进程。我们发现了以后，很快反馈给Face book，然后Face book很快就修复了这个问题，这也是我们对使用开源软件带来更大的一个信心，就是开源能够在全球得到更多的支持，大家都能够从原代码层面来解决更深层次的一个问题。

我想这也可能是淘宝技术团队现在那么开放，那么注重开源的动力之一。那如果说想对MySQL的一些核心代码做编译，就需要对人才的储备，包括各方面资源整合的要求还是蛮大的，那你在这方面有没有什么感触?

说到人才这个话题，08年的时候，淘宝当时准备大规模的往MySQL方向上转，我们内部也是有一些置疑的声音。他们说淘宝DDA团队以前都是在Oracle方面比较专精，在业界来说，淘宝的DDA团队在Oracle方面更加有名气一些。所以我们内部有置疑的声音。就是说你们有MySQL专家吗，MySQL出问题了以后能很快的解决吗？所以从08年到现在，我们慢慢的一路走过来，内部培养了很多的MySQL的人才，包括这几年我们的应届生的成长，再加上我们从外部招到一些专家，我们对MySQL的理解已经越来越深。

刚才说到，我们已经能够给MySQL打Patch，已经能够给MySQL report这些Bug。到现在为止，我觉得MySQL的成长已经达到了非常高的一个程度，我们对MySQL已经越来越有信心，但是未来淘宝的MySQL肯定是要做得越来越大的，淘宝还有很多小型机上面扩展不太容易的系统需要迁移到可扩展的机群上面来，但我们也希望业界能够有更多的MySQL伙伴加入我们，和我们一起来做这么一件非常有意义的事情。

我想能够加入到淘宝的技术团队，去经历那么多有大交易量的技术实践还是非常宝贵的。另外一个问题就是虽然说现在我们用的越来越多的是MySQL，但是现在大家也知道MySQL已经被Oracle收购了，那对像淘宝这样的团队有什么影响呢?

大家都知道MySQL其实是基于GPL的协议来开源的软件，那淘宝在使用过程中，前期是已经考虑到一些风险。所以我们所有的MySQL都是自己来做编译做优化的，而且我想MySQL被Oracle收购了以后，现在看起来Oracle应该是给MySQL在开发这方面是提供了更大的帮助，像之前在Sun的时候，MySQL的版本相对来说是比较混乱的，包括我们现在在用的5.0和5.1的正式版本，最近还有包括开发方面就还有两个，一个6.0，一个5.4，这些特性会互相交织在一起，让我们选择的时候也有点不知道到底选哪个版本会更好一点。但现在Oracle收购MySQL以后，他把5.4跟6.0这些版本已经合成了一个比较规范的5.5的版本，并且为它制订了很好的一个milestone15：31，未来要怎么发展这个里程碑，M1、M2、M3、M4这种发展方向，而到现在为止这个5.5已经发展到5.6、5.7的版本，而且已经是IC版本了，很快就要GA了，那我想这对于MySQL来说应该是一个好消息。我们可以用到更多更稳定的新特性， 5.5版本里有几个新的特性是我们非常关注的，比如Google已经达到英文15：57这个pach，所以我们觉得对我们未来的这个MySQL这个系统非常有用的一个功能。那我们也等着Oracle的5.5这个版本能够尽快的GA出来。

常用的淘宝数据分析工具有哪些,请举一个

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我现在是生意参谋+BDP个人版

1、生意参谋（还有京东相关的数据平台）：开淘宝的小伙伴一定都有用生意参谋，每天都能看淘宝的相关数据，数据维度也很全，但是生意参谋不能追诉较久前的数据，这是很蛋疼的一件事，数据对于做生意的人来说是多么宝贵的，数据没有存储下来怎么行啊，数据可是很值钱的啊，崩溃~

2、BDP个人版：这是我无意间某个电商群发现的数据分析工具，简直是大发现，不仅解决了数据存储的问题，而且我开了京东和天猫两家店铺，每天都要切换、分析各个平台的数据，太累了，我现在是这样，把两个平台的数据都导出excel，然后放到BDP的本地同步神器，只要平台的数据更新了，BDP中的数据&数据图表（图表类型也很多，不是单纯的数据了）结果也随之更新，数据分析就不需要重复了，一次即搞定，大大提高我的效率啊！

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：

提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。

各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。

算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。

为各种发现功能设计了相应的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：

MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。

提供多种萃诰蚰J健0ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾取?br>

支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。

多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。

操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：

能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。

综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。

提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。

能与关系数据库平滑集成。

实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。

数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？

那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。

Power-BI和FineBI吧

Power-BI

Power-BI是专为中小企业提供决策分析的软件。在BI市场迅速发展的时代，功能齐全而且在逐步完善还是ok的，就是在环境搭建这块比较麻烦，官方网站也不是很好。

FineBI:finebi./

个人来说比较推荐，有个ExcelView的功能特别爱，选取字段时可以直接在熟悉的excel中选取，平时最头疼的就是记不住数据库里字段的结构和名称，看着特别抽象，FineBI解决了这个困难。你可以先去再官网下个免费版的试试，感觉算是国产中的良心软件。

我一直用的是知数宝，不过是付费的，功能还是很齐全的，对于我开店来说很有帮助

应该是数据魔方吧

还是系统地学习一下CPDA项目数据分析师的课程比较好

数据分析软件有哪些最常用的是spss，属于非专业统计学的，当然，没有统计功底还是很难用的。sas是专业的统计分析软件，需要编程用，都是专业人士用的。

1.开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2.商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau、国内永洪科技Yonghong Data Mart等等。前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

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