华为的高斯数据库是基于什么数据库的

华为 为什么选择 oracle~

企业选择Oracle的原因很多，至于华为为什么选Oracle具体的我不知道，但是可以提供几点作为参考，也欢迎网友补充指正。
1，Oracle数据库作为Oracle公司的核心业务，无论是在技术，服务方面都是有保障的。(性能好，服务体系完整)
2，Oracle数据库作为全球使用最多的大型数据库，在IT行业里，针对不同场景的解决方案多，人才池深。(跨平台，(相对什么DB2,SysBase)人才好找，与各个语言之间都比较亲和)

华为手机管家是华为自行开发供华为手机使用的软件，腾讯手机管家是腾讯公司开发的第三方管理手机的软件。
华为手机管家：是华为手机旗下一款手机安全与管理软件，软件功能包括“手机加速”、“空间清理”、“骚扰拦截”、“省电管理”、“病毒查杀”、“应用权限管理”、“开机自启项”、“流量监控“、“应用锁”等众多功能，是一款功能强大的智能手机安全管理软件。
华为手机管家作为一款手机安全与应用管理软件，与华为手机EMUI系统成一体，并且华为手机管家针对用户常见问题提解决方案。
腾讯手机管家：是腾讯旗下一款永久免费的手机安全与管理软件。功能包括病毒查杀、骚扰拦截、软件权限管理、手机防盗及安全防护，用户流量监控、空间清理、体检加速、软件管理等高端智能化功能。

主要还是基于Oracle和PGDB 数据库的。

高斯数据库是华为云推出的一种数据库，今年算华为高斯数据库的元年，很多人比较看好华为高斯数据库 可以在这里看看官方的文档介绍。

你装一个试试不就知道基于什么数据库了。。
解答题主疑问：基于postgresql数据库。

在Hadoop和NoSQL技术中，人们逐渐把焦点转移到了Hadoop上的SQL引擎。今天，可选择的引擎越来越多，反倒让组织陷入了选择困境。本文将罗列几点选择引擎时需要考量的因素，供您参考。
基于Hadoop的SQL技术一大优势在于可以使用熟悉的SQL语言，访问存储在Hadoop中的大数据集。
用户几乎可以应用任何报表或工具来分析和研究数据。在Hadoop上还不能应用SQL的时候，要访问Hadoop中的大数据集，需要十分了解Hadoop
的技术应用程序界面，比如HDFS、MapReduce或HBase。现在有了基于Hadoop的SQL引擎，每个人都可以使用他喜欢的工具了。对企业而
言，相当于Hadoop开放了更大的窗口，有更多的企业可以应用Hadoop处理大数据。
有哪些技术可以选择

第一个基于Hadoop的SQL引擎是Apache Hive，不过过去一年里，有很多新产品出现，包括CitusDB、Cloudera
Impala、Concurrent Lingual、Hadapt、InfiniDB、 JethroData、MammothDB、Apache
Drill、MemSQL、Pivotal HawQ、Progress DataDirect、ScleraDB、Simba和Splice
Machine。
除了上述引擎之外，数据虚拟化服务器也应在此列，因为它们对Hadoop数据实现了SQL访问。虚拟化服务器可以访问所有数据源，包括Hadoop，不同的数据源都可以集成。数据虚拟化服务器有很多，包括Cirro Data Hub、Cisco/Composite

当然，还有一些SQL数据库管理系统也支持多种数据源。它们在自己的SQL数据库或Hadoop中存储数据，提供对Hadoop数据的SQL访问。比如
EMC/Greenplum UAP、 HP Vertica （on MapR）、Microsoft PolyBase、Actian
ParAccel 和Teradata Aster Database （via SQL-H）。
这么多基于Hadoop的SQL工具可以使用，可以说是让组织眼花缭乱。那么该如何选择呢看它们彼此的差别又在哪呢看
事实上，不同的技术之间差别很大，比如说，CitusDB知道数据存储在哪里，可以更快地访问数据;JethroData存储索引，可以直接访问数据;Splice Machine提供交易型SQL界面。
要选择正确的技术，需要比对细节。以下是具体的考虑因素：
SQL语言
支持的SQL语言越多，能使用的应用程序也就越多。并且，支持的语言越丰富，Hadoop能运行的查询程序就越多，应用和报表工具要做的就越少。
节点连接
在大表上快速有效地执行节点连接并不容易，尤其是在SQL引擎不知道数据存储在哪的情况下。效率低下的连接过程会导致大量的I/O，以及不同节点之间巨大的数据传输，最终影响处理速度。
非结构化数据
SQL是为结构化数据设
计的。表中的每一条记录都位于同一列，每一列都有同样的属性。但在大数据时代，并不是所有的数据都是结构化的。Hadoop文件中可能包含嵌套的数据、可
变的数据（具有层级结构）、无模式的数据和自我描述的数据。基于Hadoop的SQL引擎必须能够把所有数据都转换为关系数据，并优化这些数据之间的查
询。
存储模式
Hadoop支持一些标准存储格式，比如Parquet、Avro和ORCFile。基于Hadoop的SQL技术使用的格式越多，其他引擎和技术能够读取的格式也就越多。这极大地减少了复制数据的工作。
用户定义函数
要在SQL上执行复杂的分析函数，比如高斯判别分析和购物篮分析等，很重要的前提是SQL对该函数的支持。这样的函数被称为用户定义函数（UDF）。基于Hadoop的SQL引擎需要能够在多节点上分部执行用户定义函数。
多用户工作负载

还需要考量的一个因素是，引擎应该如何在不同的查询和不同类型的查询之间划分资源。比如，不同应用程序的查询有不同的处理优先级;需要运行较长时间的查询
应该让位于需要立即处理的查询;如果计划外的或资源密集型的查询占用很多资源的话，应该被取消或暂停查询。基于Hadoop的SQL技术需要更加智能的工
作负载管理。
数据联合
并不是所有的数据都存储在Hadoop中。大部分企业数据还存储在其他数据源中，比如SQL数据库。基于Hadoop的SQL引擎需要支持存储在不同类型数据源中的数据的连接。换言之，它必须支持数据联合。
应用Hadoop的企业部署SQL引擎是大势所趋。企业在选择不同技术的时候，希望能考虑到上述因素。

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