有价证券的分类

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有价证券的分类

有价证券有广义与狭义两种概念。狭义的有价证券即指资本证券,广义的有价证券包括商品证券、货币证券和资本证券。

商品证券是证明持有人拥有商品所有权或使用权的凭证,取得这种证券就等于取得这种商品的所有权,持有人对这种证券所代表的商品所有权受法律保护。属于商品证券的有提货单、运货单、仓库栈单等。

货币证券是指本身能使持有人或第三者取得货币索取权的有价证券。货币证券主要包括两大类:一类是商业证券,主要是商业汇票和商业本票;另一类是银行证券,主要是银行汇票、银行本票和支票。

资本证券是指由金融投资或与金融投资有直接联系的活动而产生的证券。持有人有一定的收入请求权。资本证券是有价证券的主要形式。

表1—4 有价证券分类一览表

证券市场功能一览表

股票分类方法一览表

股票价值的四种形式

优先股票分类方法一览表

我国的股票类型

(一)按投资主体的性质分类

1.国家股。

国家股是指有权代表国家投资的部门或机构以国有资产向公司投资形成的股份,包括公司现有国有资产投资形成的股份。

国家股从资金来源上看,主要有三个方面:第一,现有国有企业改组为股份公司时所拥有的净资产;第二,现阶段有权代表国家投资的政府部门向新组建的股份公司的投资;第三,经授权代表国家投资的投资公司、资产经营公司、经济实体性总公司等机构向新组建股份公司的投资。

国家股权可以转让,但转让应符合国家的有关规定。

2.法人股。

法人股是指企业法人或具有法人资格的事业单位和社会团体以其依法可支配的资产投

入公司形成的股份。

如果是具有法人资格的国有企业、事业及其他单位以其依法占用的法人资产向独立于自己的股份公司出资形成或依法定程序取得的股份,可称为国有法人股。

3.社会公众股。

我国《证券法》规定,社会募集公司申请股票上市的条件之一是,向社会公开发行的股份达到公司股份总数的25%以上。公司股本总额超过人民币4亿元的,向社会公开发行股份的比例为l0%以上。

4.外资股

(1)境内上市外资股。

这类股票称为B股。B股采取记名股票形式,以人民币标明股票面值,以外币认购买卖,在境内证券交易所上市交易。

境内居民个人可以用现汇存款和外币现钞存款以及从境外汇入的外汇资金从事B股交易,但不允许使用外币现钞。境内居民个人所购B股不得向境外转托管。公司向境内上市外资股股东支付股利及其他款项,以人民币计价和宣布,以外币支付。

(2)境外上市外资股

在境外上市时,可以采取境外存股凭证形式或者股票的其他派生形式。

境外上市外资股主要由H股、N股、S股等构成。H股是指注册地在我国内地、上市地在我国香港的外资股。

红筹股不属于外资股。红筹股是指在中国境外注册、在香港上市但主要业务在中国内地或大部分股东权益来自中国内地的股票。

股票债券基本特征对照表

债券分类一览表

债券与股票的比较(关注多选题)

就二者的相同点而言,主要有三点:第一,两者都是有价证券,它们都是虚拟资本,本身虽无价值,但都是真实资本的代表;第二,两者都是筹措资金的手段;第三,两者的收益率互相影响。

债券与股票的异同点比较表

债券分类一览表

我国的金融债券

1.中央银行票据。

中央银行票据简称央票,是央行为调节基础货币而向金融机构发行的票据,是一种重要的货币政策日常操作工具,期限在3个月~3年。

2.政策性金融债券。

政策性金融债券是政策性银行在银行间债券市场发行的金融债券。

政策性银行包括:国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行。

金融债券的发行也进行了一些探索性改革:一是探索市场化发行方式;二是力求金融债券品种多样化。

从1999年起,我国银行间债券市场以政策性银行为发行主体开始发行浮动利率债券。浮息债券以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为基准利率。Shibor是中国货币市场的基准利率,是以16家报价银行的报价为基础,剔除一定比例的最高价和最低价后的算术平均值,自2007年1月4日正式运行。目前对外公布的Shibor共有8个品种,期限从隔夜到1年。

3.商业银行债券。

(1)金融债券:金融机构法人在全国银行间债券市场发行。

(2)商业银行次级债券。商业银行次级债券是指商业银行发行的、本金和利息的清偿顺序列于商业银行其他负债之后,先于商业银行股权资本的债券。

(3)混合资本债券。

《巴塞尔协议》并未对混合资本工具进行严格定义,仅规定了混合资本工具的一些原则特征,而赋予各国监管部门更大的自由裁量权,以确定本国混合资本工具的认可标准。

混合资本债券是一种混合资本工具,它比普通股票和债券更加复杂。我国的混合资本债券是指商业银行为补充附属资本发行的、清偿顺序位于股权资本之前但列在一般债务和次级债务之后、期限在15年以上、发行之日起10年内不可赎回的债券。

按照现行规定,我国的混合资本债券具有四个基本特征。

第一,期限在15年以上,发行之日起10年内不得赎回。

第二,混合资本债券到期前,如果发行人核心资本充足率低于4%,发行人可以延期支付利息。

第三,当发行人清算时,混合资本债券本金和利息的清偿顺序列于一般债务和次级债务之后、先于股权资本。

第四,混合资本债券到期时,如果发行人无力支付清偿顺序在该债券之前的债务或支付

该债券将导致无力支付清偿顺序在混合资本债券之前的债务,发行人可以延期支付该债券的本金和利息。

4.证券公司债券。

2004年10月,经商中国证监会和中国银监会,中国人民银行制定并发布《证券公司短期融资券管理办法》。证券公司短期融资券是指证券公司以短期融资为目的,在银行间债券市场发行的约定在一定期限内还本付息的金融债券。

5.保险公司次级债务。保险公司次级债务。2004年9月29日,中国保监会发布了《保险公司次级定期债务管理暂行办法》。保险公司次级定期债务是指保险公司经批准定向募集的、期限在5年以上(含5年)、本金和利息的清偿顺序列于保单责任和其他负债之后、先于保险公司股权资本的保险公司债务。该办法所称保险公司,是指依照中国法律在中国境内设立的中资保险公司、中外合资保险公司和外资独资保险公司。中国保监会依法对保险公司次级定期债务的定向募集、转让、还本付息和信息披露行为进行监督管理。

与商业银行次级债务不同的是,按照《保险公司次级定期债务管理暂行办法》,保险公司次级债务的偿还只有在确保偿还次级债务本息后偿付能力充足率不低于100%的前提下,募集人才能偿付本息;并且,募集人在无法按时支付利息或偿还本金时,债权人无权向法院申请对募集人实施破产清偿。

6.财务公司债券:银行间债券市场发行。

2007年7月,中国银监会下发《企业集团财务公司发行金融债券有关问题的通知》,明确规定企业集团财务公司发行债券的条件和程序,并允许财务公司在银行间债券市场发行财务公司债券。

证券投资基金与股票、债券的区别

金融衍生工具分类一览表

现货交易、远期交易与期货交易

(一)现货交易

“一手交钱,一手交货”。

(二)远期交易

远期交易是双方约定在未来某时刻按照现在确定的价格进行交易。

(三)期货交易

在交易所进行的标准化的远期交易。不进行实际交割,而是在合约到期前进行反向交易、平仓了结。

金融期货的基本特征:(与现货交易对比5点)

1.交易对象不同

金融现货交易的对象是某一具体形态的金融工具,金融期货交易的对象是金融期货合约。

2.交易目的不同

金融工具现货交易的首要目的是筹资或投资,金融期货交易主要目的是套期保值。

3.交易价格的含义不同

现货价格是实时的成交价,期货价格是对金融现货未来价格的预期。

4.交易方式不同

现货交易要求在成交后的几个交易日内完成资金与金融工具的全额交割。期货交易实行保证金和逐日盯市制度,交易者并不需要在成交时拥有或借入全部资金或基础金融工具。

5.结算方式不同

以基础金融工具与货币的转手而结束交易活动。绝大多数的期货合约是通过做相反交易实现对冲而平仓的。

金融期货与普通远期交易区别:

1.交易场所、交易组织形式不同。金融期货必须在交易所集中交易,远期交易在场外市场进行双边交易。

2.交易监管程度。前者监管严。

3.交易内容:金融期货交易是标准化交易,远期交易的交易内容可协商。

4.风险不同:前者风险小,因有保证金和每日结算制度。后者的交易对手违约风险较大。

证券公司必须持续符合下列风险控制指标标准:

(1)净资本与各项风险准备之和的比例不得低于100%;

(2)净资本与净资产的比例不得低于40%;

(3)净资本与负债的比例不得低于8%;

(4)净资产与负债的比例不得低于20%。

3.自营业务风险控制指标规定。证券公司经营证券自营业务的,必须符合下列规定:(1)自营权益类证券及证券衍生品的合计额不得超过净资本的100%。

(2)自营固定收益类证券的合计额不得超过净资本的500%。

(3)持有一种权益类证券的成本不得超过净资本的30%。

(4)持有一种权益类证券的市值与其总市值的比例不得超过5%,但因包销导致的情形和中国证监会另有规定的除外。

Oracle数据库的空间数据类型

Oracle数据库中空间数据类型随着GIS、CAD/CAM的广泛应用,对数据库系统提出了更高的要求,不仅要存储大量空间几何数据,且以事物的空间关系作为查询或处理的主要内容。Oracle数据库从9i开始对空间数据提供了较为完备的支持,增加了空间数据类型和相关的操作,以及提供了空间索引功能。 Oracle的空间数据库提供了一组关于如何存储,修改和查询空间数据集的SQL schema与函数。通过MDSYS schema规定了所支持的地理数据类型的存储、语法和语义,提供了R-tree空间数据索引机制,定义了关于空间的相交查询、联合查询和其他分析操作的操作符、函数和过程,并提供了处理点,边和面的拓扑数据模型及表现网络的点线的网络数据模型。 Oracle中各种关于空间数据库功能主要是通过Spatial组件来实现。从9i版本开始,Oracle Spatial空间数据库组件对存储和管理空间数据提供了较为完备的支持。其主要通过元数据表、空间数据字段(即SDO_GEOMETRY字段)和空间索引来管理空间数据,并在此基础上提供一系列空间查询和空间分析的函数,让用户进行更深层次的GIS应用开发。Oracle Spatial使用空间字段SDO_GEOMETRY存储空间数据,用元数据表来管理具有SDO_GEOMETRY字段的空间数据表,并采用R树索引和四叉树索引技术来提高空间查询和空间分析的速度。 1、元数据表说明。 Oracle Spatial的元数据表存储了有空间数据的数据表名称、空间字段名称、空间数据的坐标范围、坐标参考信息以及坐标维数说明等信息。用户必须通过元数据表才能知道ORACLE数据库中是否有Oracle Spatial的空间数据信息。一般可以通过元数据视图(USER_SDO_GEOM_METADATA)访问元数据表。元数据视图的基本定义为: ( TABLE_NAME V ARCHAR2(32), COLUMN_NAME V ARCHAR2(32), DIMINFO MDSYS.SDO_DIM_ARRAY, SRID NUMBER

有价证券的分类

有价证券的分类 有价证券有广义与狭义两种概念。狭义的有价证券即指资本证券,广义的有价证券包括商品证券、货币证券和资本证券。 商品证券是证明持有人拥有商品所有权或使用权的凭证,取得这种证券就等于取得这种商品的所有权,持有人对这种证券所代表的商品所有权受法律保护。属于商品证券的有提货单、运货单、仓库栈单等。 货币证券是指本身能使持有人或第三者取得货币索取权的有价证券。货币证券主要包括两大类:一类是商业证券,主要是商业汇票和商业本票;另一类是银行证券,主要是银行汇票、银行本票和支票。 资本证券是指由金融投资或与金融投资有直接联系的活动而产生的证券。持有人有一定的收入请求权。资本证券是有价证券的主要形式。 表1—4 有价证券分类一览表 证券市场功能一览表

股票分类方法一览表

股票价值的四种形式 优先股票分类方法一览表

我国的股票类型 (一)按投资主体的性质分类 1.国家股。 国家股是指有权代表国家投资的部门或机构以国有资产向公司投资形成的股份,包括公司现有国有资产投资形成的股份。 国家股从资金来源上看,主要有三个方面:第一,现有国有企业改组为股份公司时所拥有的净资产;第二,现阶段有权代表国家投资的政府部门向新组建的股份公司的投资;第三,经授权代表国家投资的投资公司、资产经营公司、经济实体性总公司等机构向新组建股份公司的投资。 国家股权可以转让,但转让应符合国家的有关规定。 2.法人股。 法人股是指企业法人或具有法人资格的事业单位和社会团体以其依法可支配的资产投

入公司形成的股份。 如果是具有法人资格的国有企业、事业及其他单位以其依法占用的法人资产向独立于自己的股份公司出资形成或依法定程序取得的股份,可称为国有法人股。 3.社会公众股。 我国《证券法》规定,社会募集公司申请股票上市的条件之一是,向社会公开发行的股份达到公司股份总数的25%以上。公司股本总额超过人民币4亿元的,向社会公开发行股份的比例为l0%以上。 4.外资股 (1)境内上市外资股。 这类股票称为B股。B股采取记名股票形式,以人民币标明股票面值,以外币认购买卖,在境内证券交易所上市交易。 境内居民个人可以用现汇存款和外币现钞存款以及从境外汇入的外汇资金从事B股交易,但不允许使用外币现钞。境内居民个人所购B股不得向境外转托管。公司向境内上市外资股股东支付股利及其他款项,以人民币计价和宣布,以外币支付。 (2)境外上市外资股 在境外上市时,可以采取境外存股凭证形式或者股票的其他派生形式。 境外上市外资股主要由H股、N股、S股等构成。H股是指注册地在我国内地、上市地在我国香港的外资股。 红筹股不属于外资股。红筹股是指在中国境外注册、在香港上市但主要业务在中国内地或大部分股东权益来自中国内地的股票。 股票债券基本特征对照表

三大主流数据库对比 哪个更有优势

三大主流数据库对比哪个更有优势 Oracle Oracle 能在所有主流平台上运行(包括Windows)。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持,Oracle并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展Windows NT的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果Windows NT不能满足需要,用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle 的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。Oracle获得最高认证级别的ISO标准认证.Oracle性能最高,保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录Oracle多层次网络计算,支持多种工业标准,可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。 Oracle 在兼容性、可移植性、可联结性、高生产率上、开放性也存在优点。Oracle产品采用标准SQL,并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS,DB2,INGRES,IDMS/R等兼容。Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上;可在VMS、DOS、UNIX、WINDOWS等多种操作系统下工作。能与多种通讯网络相连,支持各种协议(TCP/IP、DECnet、LU6.2等)。提供了多种开发工具,能极大的方便用户进行进一步的开发。Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率是Oracle RDBMS具有良好的开放性。 Oracle价格是比较昂贵的。据说一套正版的Oracle软件早在2006年年底的时候在市场上的价格已经达到了6位数。所以如果你的项目不是那种超级大的项目,还是放弃Oracle 吧。 SQL Server SQL Server 是Microsoft推出一套产品,它具有使用方便、可伸缩性好、与相关软件集成程度高等优点,逐渐成为Windows平台下进行数据库应用开发较为理想的选择之一。SQLServer是目前流行的数据库之一,它已广泛应用于金融、保险、电力、行政管理等与

数据库结构分类

1、层次数据库结构 层次数据库结构将数据通过一对多或父结点对子结点的方式组织起来。一个层次数据库中,根表或父表位于一个类似于树形结构的最上方,它的子表中包含相关数据。层次数据库模型的结构就像是一棵倒转的树。 优点: ?快速的数据查询 ?便于管理数据的完整性 缺点: ?用户必须十分熟悉数据库结构 ?需要存储冗余数据 2、网状数据库结构 网状数据库结构是用连接指令或指针来组织数据的方式。数据间为多对多的关系。矢量数据描述时多用这种数据结构。 优点: ?快速的数据访问 ?用户可以从任何表开始访问其他表数据 ?便于开发更复杂的查询来检索数据 缺点: ?不便于数据库结构的修改 ?数据库结构的修改将直接影响访问数据库的应用程序 ?用户必须掌握数据库结构 3、关系数据库结构 这就目前最流行的数据库结构了。数据存储的主要载体是表,或相关数据组。有一对一、一对多、多对多三种表关系。表关联是通过引用完整性定义的,这是通过主码和外码(主键或外键)约束条件实现的。

优点: ?数据访问非常快 ?便于修改数据库结构 ?逻辑化表示数据,因此用户不需要知道数据是如何存储的 ?容易设计复杂的数据查询来检索数据 ?容易实现数据完整性 ?数据通常具有更高的准确性 ?支持标准SQL语言 缺点: ?很多情况下,必须将多个表的不同数据关联起来实现数据查询 ?用户必须熟悉表之间的关联关系 ?用户必须掌握SQL语言 4、面向对象数据库结构 它允许用对象的概念来定义与关系数据库交互。值得注意的是面向对象数据库设计思想与面向对象数据库管理系统理论不能混为一谈。前者是数据库用户定义数据库模式的思路,后者是数据库管理程序的思路。 面向对象数据库中有两个基本的结构:对象和字面量。对象是一种具有标识的数据结构,这些数据结构可以用来标识对象之间的相互关系。字面量是与对象相关的值,它没有标识符。 优点: ?程序员只需要掌握面向对象的概念,而不要掌握与面向对象概念以及关系数据库有关的存储 ?对象具有继承性,可以从其他对象继承属性集 ?大量应用软件的处理工作可以自动完成 ?从理论上说,更容易管理对象 ?面向对象数据模型与面向对象编程工具更兼容 缺点:

数据库数据类型的使用与区别

数据库数据类型的使用与区别 整型数据类型: 1、INT (INTEGER) INT (或INTEGER)数据类型存储从-2的31次方(-2 ,147 ,483 ,648)到2的31次方-1 (2 ,147 ,483,647)之间的所有正负整数。每个INT 类型的数据按4 个字节存储,其中1 位表示整数值的正负号,其它31 位表示整数值的长度和大小。 2、SMALLINT SMALLINT 数据类型存储从-2的15次方( -32, 768)到2的15次方-1( 32 ,767 )之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间,其中1 位表示整数值的正负号,其它15 位表示整数值的长度和大小。 3、TINYINT TINYINT数据类型存储从0 到255 之间的所有正整数。每个TINYINT类型的数据占用1 个字节的存储空间。 4、BIGINT BIGINT 数据类型存储从-2^63 (-9 ,223, 372, 036, 854, 775, 807)到2^63-1( 9, 223, 372, 036 ,854 ,775, 807)之间的所有正负整数。每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间。 浮点数据类型: 浮点数据类型用于存储十进制小数。浮点数值的数据在SQL Server 中采用上舍入(Round up 或称为只入不舍)方式进行存储。所谓上舍入是指,当(且仅当)要舍入的数是一个非零数时,对其保留数字部分的最低有效位上的数值加1 ,并进行必要的进位。若一个数是上舍入数,其绝对值不会减少。如:对3.14159265358979 分别进行 2 位和12位舍入,结果为 3.15 和3.141592653590。 1、REAL 数据类型 REAL数据类型可精确到第7 位小数,其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间。 2、FLOAT FLOAT数据类型可精确到第15 位小数,其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。 FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7 时,实际上是定义了一个REAL 类型的数据,系统用4 个字节存储它;当n 取8 到15 时,系统认为其是FLOAT 类型,用8 个字节存储它。 3、DECIMAL DECIMAL数据类型可以提供小数所需要的实际存储空间,但也有一定的限制,您可以用2 到17 个字节来存储从-10的38次方-1 到10的38次方-1 之间的数值。可将其写为DECIMAL[ p [s] ]的形式,p 和s 确定了精确的比例和数位。

有价证券包括哪些

遇到公司经营问题?赢了网律师为你免费解惑!访问>> https://www.360docs.net/doc/01586464.html, 有价证券包括哪些 所谓有价证券,从字面上来理解的话,就是有价值的一种凭证。相信很多人第一时间都能想到股票就是有价证券的一种。说到有价证券,它并不代表必须有一定价格,但是它却能证明有一定价值。而这种有价值的证券是可以在市场上流通和买卖的。下面我们一起来看看有价证券包括哪些。 一、什么是有价证券 有价证券,是指标有票面金额,用于证明持有人或该证券指定的特定主体对特定财产拥有所有权或债权的凭证。有价证券是虚拟资本的一种形式,它本身没价值,但有价格。有价证券按其所表明的财产权利的不同性质,可分为三类:商品证券、货币证券及资本证券。 证券是商品经济和社会化大生产发展的产物,其含义非常广泛。从法律意义上说,证券是指各类记载并代表一定权利的法律凭证的统称,用以证明持券人有权依其所持证券记载的内容而取得应有的权益。从一般意义上来说,证券是指用以证明或设定权利所做成的书面凭证,

它表明证券持有人或第三者有权取得该证券拥有的特定权益,或证明其曾经发生过的行为。有价证券上标有票面金额,证明持券人有权按期取得一定收入并可自由转让和买卖的所有权或债权凭证,这类证券本身没有价值,但由于它代表着一定量的财产权利,持有者可凭以直接取得一定量的商品、货币,或是取得利息、股息等收入,因而可以在证券市场上买卖和流通,客观上具有了交易价格。影响有价证券价格的因素很多,主要是预期收入和市场利率,因此,有价证券价格实际上是资本化了的收入。 二、有价证券包括哪些 (一)按证券发行主体分类:按证券发行主体的不同,有价证券可分为政府证券、金融证券和公司证券。政府证券通常是由中央政府或地方政府发行的债券。 (二)按证券适销性分类:证券按是否具有适销性,可以分为适销证券和不适销证券。 (三)按证券上市与否分类:按证券是否在证券交易所挂牌交易,证券可分为上市证券和非上市证券。 (四)按证券收益是否固定分类:根据收益的固定与否,证券可分为固定收益证券和变动收益证券。

几种数据库类型说明及发展历史

几种数据库类型说明及发展历史 1.IBM 的DB2 作为关系数据库领域的开拓者和领航人,IBM在1977年完成了System R 系统的原型,1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38,随后是SQL/DSforVSE和VM,其初始版本与SystemR研究原型 密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性,数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理(OLTP)支持,1989 年和1993 年分别以远程 工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范,是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统,支持包括Linux在内的一系列平台。 2.Oracle Oracle 前身叫SDL,由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办,他们开发了自己的拳头产品,在市场上大量销售,1979 年,Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发 关系数据库的厂商之一,其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle 关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 https://www.360docs.net/doc/01586464.html,rmix Informix在1980年成立,目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE (StandardEngine)。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。 4.Sybase Sybase公司成立于1984年,公司名称“Sybase”取自“system”和“database”相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版(与System/R同时期的关系数据库模型产品)的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提

数据库选型的五大要素

数据库选型的五大要素 面对品种繁多的数据库产品,如何才能独具慧眼,选中适合自己的数据库产品呢?众所周知,正确的评估、选型与数据库技术本身同样重要。而通常,数据库厂商都会在性能清单和技术基准表中尽量展现产品最佳的一面,对产品弱点却避免提及或进行遮掩,关于这一点,业界已经是人尽皆知了。其实在挑选和评估过程中,首要目标是选择一款能够满足甚至超过预定要求的技术或解决方案。选型的正确方法将使用户在面对众多产品时,提高其做出最佳选择的能力。 数据库选型时,必须考虑以下五大因素: 1. 开发要求 2. 性能/成本 3. 数据库运行和管理 4. 可升级性 5. 总体拥有成本 开发要求 首先,需要清楚自己究竟想使用什么开发技术。例如,你是要以https://www.360docs.net/doc/01586464.html,访问传统的关系型数据库?还是要以纯面向对象技术构建J2EE应用平台?又或是需要建设XML Web Services?如果你要实现的是纯关系型的开发典范,那么实际要 使用的受支持的标准(和非标准)SQL功能有多少? 如果你要规划的是面向对象开发策略,那么在原计划里的数据库支持真正的面向对象吗?它是如何支持的?若有需要, 它能同时提供SQL的功能吗?数据库支持这个功能吗?虽然,有些关系型数据库声称支持对象开发,但实际上并不是直 接支持的。这种非直接的体系结构将导致更多的事务处理故障,以及潜在的可升级性和性能问题。 另外,你还需要确定自己的前端技术如何与后端进行“对话”。你的业务逻辑是放在客户机一端呢?还是放在服务器一端?你要使用哪些脚本语言?它们与后端服务器的兼容性如何?它们是快速应用开发(RAD)环境吗? 目前,实现基于关系型数据库的应用可以选择传统的主流品牌,这些数据库产品有着很成熟的关系技术以及广泛的应用资源。但是,如果实现的是基于面向对象技术的应用、又或是数据结构更为复杂时,不妨考虑目前一些公司推出的所谓 后关系数据库。它所代表的正好是关系数据库和面向对象技术的融合,以多维数据引擎作为核心,从根本上支持复杂的对象存储及主流的二维表,同时也已经配备了功能强大的应用服务引擎,可作对象逻辑操作的平台。它的出现已经为传统数据库领域带来了冲击,而在面向对象数据库方面更是广受欢迎。 性能/成本 测量数据库性能最常见的方法是TPC基准。TPC明确地定义了数据库方案、数据量以及SQL查询。测量的结果是,在特 定的操作系统上,配置了特定的数据库版本,以及在惊人的硬件条件下,每项事务的成本是多少——其中的事务可以是TPC测试中定义的任何数据库操作。 从理论上来讲,这类基准旨在提供不同产品间客观的比较值。但在现实中,这些方案又有多少能准确反映并回答你在挑选技术时所存在的疑惑?其次,所有技术厂商发布的TPC基准都会超过以前发布的结果。这样,TPC基准在更大程度上 反映的是为解决问题而投入的内存和CPU量,而不是数据库性能的任何真实表现。 以笔者多年所见,只有在真实的环境中进行实际的比较测试才可以推断出数据库的预期性能及评估所需成本。常用的方法包括平衡移植,把原来的数据转移到类似硬件上的另一套数据库,然后以真实的客户端连接这套测试对象。又或是以数据产生器针对真实的数据模型,建立出庞大的数据量,再以客户端连接作测试。 这种做法跟实验室中的做法的不同之处有以下几点:第一,试验中的硬件构架跟你预期的方案不会有太大的差别;第二,所测试的事务在宽度和深度方面跟未来计划的也差不太远;第三,如果是硬件条件一样,我们可以直接看出测试对象跟原来方案有着多少差异。

统计报表模板

统计报表

4.1.10 节假日销售对比分析 4.1.10.1 促销节假日维护 ( 1) 界面: ( 2) 功能描述: 用于设置商场促销节假日的定义。 ( 3) 操作说明及注意事项: A.促销节假日包括: 节日名称、开始日期、结束日期、促销活动内容等。 4.1.10.2 节日部门销售对比 ( 1) 界面:

( 2) 功能描述: 用于节假日期间部门销售对比。 ( 3) 操作说明及注意事项: A.对比内容包括总销售、总毛利、交易客数、客单价等; 4.1.10.3 节日类别销售对比 ( 1) 界面: ( 2) 功能描述: 用于按商品类别进行对节假日期间销售的对比。 ( 3) 操作说明及注意事项: A.对比内容包括总销售、总毛利、销售增长比等; 4.1.10.4 节日供应商销售对比 ( 1) 界面:

( 2) 功能描述: 用于按供应商进行节假日期间的销售对比。 ( 3) 操作说明及注意事项: A., 对比内容包括总销售、总毛利、销售增长比等; 4.1.10.5 节日重点商品销售对比 ( 1) 界面: ( 2) 功能描述: 用于按重点商品节假日期间的销售对比。 ( 3) 操作说明及注意事项: A.对比内容包括总销售、总毛利、销售增长比等;

4.1.10.6 节日期间最好卖商品记录 ( 1) 界面: ( 2) 功能描述: 用于统计促销节假日期间最好卖的商品信息。 ( 3) 操作说明及注意事项: A.统计内容包括商品品称、售价、销售数量、进价、销售金额、折扣金额、销售毛利等信息; 4.1.10.7 节日期间最不好卖商品记录 ( 1) 界面: ( 2) 功能描述: 用于统计促销节假日期间最不好卖的商信息。

关联规则基本算法

关联规则基本算法及其应用 1.关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年,Agrawal 等人在首先提出关联规则概念,同时给出了相应的挖掘算法AIS ,但是性能较差。1994年,他们建立了项目集格空间理论,并依据上述两个定理,提出了著名的Apriori 算法,至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论,以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯(如下图)。特别是,想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买?为回答该问题,可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联,分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买,从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念 关联规则定义为:假设12{,,...}m I i i i =是项的集合,给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m , 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集,即t I ∈,每一个交易都与 一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式, 其中X ,Y I ∈且X Y φ?=, X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比,即概率()P X Y ?;置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比,即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值,则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。

常见主流数据库的分类与详细比较

常见主流数据库分类 1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品,DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年,全球财富500强(Fortune 500)中有415家使用DB2,全球财富100强(Fortune100)中有96家使用DB2,用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项,而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX,从中小型机到大型机,从IBM到非IBM(HP及SUN UNIX 系统等)的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统,也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年,IBM E.F.Codd发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,首次提出了关系模型的概念。1974年,IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践,发表了论文“SEQUEL:A Structured English Query Language”,我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2(DB2)for MVS(内部代号为“Eagle”),这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix的数据库业务,这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人,IBM在1977年完成了System R系统的原型,1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38,随后是SQL/DSforVSE 和VM,其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性,数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理(OLTP)支持,1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范,是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统,支持包括Linux在内的一系列平台。 2、Oracle Oracle 前身叫SDL,由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办,他们开发了自己的拳头产品,在市场上大量销售,1979 年,Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一,其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司,也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下:Oracle 44.1% IBM 21.3%Microsoft 18.3% Teradata 3.4% Sybase 3.4%。不过从使用情况看,BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明76.4%的公司使用了Microsoft

简述有价证券分类及其特征

1.简述有价证券分类及其特征 有价证券分为广义和狭义两种概念。广义的有价证券包括商品证券、货币证券和资本证券。狭义的有价证券指资本证券。 商品证券:是证明持券人拥有商品所有权或使用权的凭证,取得这种证券就等于取得这种商品所有权,齿圈这对这种证券所代表的商品所有权受法律保护。 货币证券:指本身能使持券人或第三者取得货币索取权的有价证券 资本证券:指由证券投资或与证券投资有直接联系的活动而产生的证券 分类: (1)按证券发型主体分类:政府证券、金融证券和公司证券 (2)按证券上市与否分类:上市证券和非上市证券 (3)按证券发型的地域和国家分类:国内证券和国际证券 (4)按证券募集方式分类:公募证券和私募证劵 (5)按证券性质分类:基础证券和金融衍生证券 特征:产权性,收益性,流通性,风险性 2.简析证券市场的特征与功能 特征:(1)证券市场是价值直接交换的场所 (2)证券市场是财产权利直接交换的场所 (3)证券市场是风险直接交换的场所 功能:(1)筹资——投资功能 (2)定价功能 (3)资本配置功能 3.如何理解证券投机的积极作用和消极作用 积极:(1)投机活动有利于活跃证券市场,促进市场的繁荣 (2)投机能够起到调节证券需求,平衡证券价格的作用 (3)投机承担了证券发型的一部分风险 (4)投机有利于证券交易的流动性 (5)投机有利于证券市场正常而持续运行 (6)投机有助于投资者分散价格变动的风险 消极:(1)投机风气旺盛,会加剧证券市场的活动 (2)投机活动过旺,容易造成市场虚假繁荣,形成“泡沫经济”现象 (3)市场的不确定因素多,难以把握,会给投机者带来极大的风险 (4)一般投机者因知识、经验和事件的限制,往往会再证券市场中受挫 4.简述股票的特征 (1)收益性:是指股票可以为持有人带来收益的特征 (2)风险性:是指只有股票可能产生经济利益损失的特征 (3)流动性:是指股票可以自由的进行交易 (4)永久性:是指股票所载有全力的有效性是始终不变的,以为它是一种无限的法律凭证(5)参与性:是指股票持有人有权参与公司重大决策的特征

分享三款主流数据库及其特点

分享三款主流数据库及其特点 1.Oracle数据库 Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。 基本介绍: ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司(甲骨文)提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品,是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统,作为一个通用的数据库系统,它具有完整的数据管理功能;作为一个关系数据库,它是一个完备关系的产品;作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识,只要在一种机型上学习了ORACLE知识,便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构,使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外,一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性,如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库,而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强,使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。

知网、万方、维普三种主流数据库比较

知网、万方和维普三种主流数据库比较 中国知网(CNKI) 简介:中国知识资源总库(CNKI)《中国知识资源总库》是由清华大学主办、 中国学术期刊(光盘版)电子杂志社出版、清华同方知网(北京)技术有限公司发行、数百位科学家、院士、学者参与建设,精心打造的大型知识服务平台和数字化学习系统。目前,《总库》囊括了自然科学、人文社会科学及工程技术各领域知识,拥有期刊、报纸、博硕士培养单位的博士和优秀硕士学位论文、全国重要会议论文、中小学多媒体教辅以及1000多个加盟数据库。全文采用CAJ和PDF 格式,必须下载专门的CAJ和PDF浏览器才可阅读。 数据库:《中国期刊全文数据库(CJFD)》截至2007年3月共收录了国内8127 种期刊,全文文献总量已达2272万多篇,收录起始时间一般为1994年,个别追溯到1979年或创刊年,按学科分126个专题,内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(CDMD)》收录2000年至今300多个博硕士培养单位的学位论文,内容每日累增。《中国重要报纸全文数据库(CCND)》收录2000年至今1000多种重要报纸,内容每日累增。《中国重要会议论文集全文数据库》(CPCD)收录2000年至今400家学术团体的会议论文,内容每日累增。

搜索界面: 收费方式:

使用步骤: 数据库特点:最全面的中文数据库,内容丰富,更新速度快,收费灵活,价格较万方和维普适中。

万方数据库 简介:集纳了涉及各个学科的期刊、学位、会议、外文期刊、外文会议等类型 的学术论文,法律法规,科技成果,专利、标准和地方志。期刊论文:全文资源。收录自1998年以来国内出版的各类期刊6千余种,其中核心期刊2500余种,论文总数量达1千余万篇,每年约增加200万篇,每周两次更新。 搜索界面: 收费方式:

数据库语言分类

什么是DQL、DML、DDL、DCL SQL(Structure Query Language)语言是数据库的核心语言。 SQL的发展是从1974年开始的,其发展过程如下: 1974年-----由Boyce和Chamberlin提出,当时称SEQUEL。 1976年-----IBM公司的Sanjase研究所在研制RDBMS SYSTEM R 时改为SQL。 1979年-----ORACLE公司发表第一个基于SQL的商业化RDBMS产品。1982年-----IBM公司出版第一个RDBMS语言SQL/DS。 1985年-----IBM公司出版第一个RDBMS语言DB2。 1986年-----美国国家标准化组织ANSI宣布SQL作为数据库工业标准。SQL是一个标准的数据库语言,是面向集合的描述性非过程化语言。 它功能强,效率高,简单易学易维护(迄今为止,我还没见过比它还好 学的语言)。然而SQL语言由于以上优点,同时也出现了这样一个问题:它是非过程性语言,即大多数语句都是独立执行的,与上下文无关,而 绝大部分应用都是一个完整的过程,显然用SQL完全实现这些功能是很困难的。所以大多数数据库公司为了解决此问题,作了如下两方面的工作:(1)扩充SQL,在SQL中引入过程性结构;(2)把SQL嵌入到高级语言中,以便一起完成一个完整的应用。 二. SQL语言的分类 SQL语言共分为四大类:数据查询语言DQL,数据操纵语言DML, 数据定义语言DDL,数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE 子句组成的查询块: SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言 数据操纵语言DML主要有三种形式: 1) 插入:INSERT 2) 更新:UPDATE 3) 删除:DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表、视图、 索引、同义词、聚簇等如: CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER | | | | |

有价证券包括什么呢以及有价证券解释

有价证券包括什么呢以及有价证券 解释 有价证券:是指标有票面金额,证明持有人有权按期取得一定收入并可自由转让和买卖的所有权或债权凭证。有价证券是虚拟资本的一种形式,它本身没价值,但有价格。有价证券按其所表明的财产权利的不同性质,可分为三类:商品证券、货币证券及资本证券。股票属于有价证券中的资本证券一类。 现在很多的朋友都学会了投资了,用购买证券的方式购买回来,希望能够以这种的方式去能够投资然后赚钱的,但是很多的股民朋友们都是不知道有价证券包括什么呢还有什么又是有价 证券。 有价证券包括类型 (一)按证券发行主体分类 按证券发行主体的不同,有价证券可分为政府证券(中央政府债券、地方政府债券、政府机构债券)、金融证券和公司证券。

政府证券通常是由中央政府或地方政府发行的债券。中央政府债券也称国债,通常由一国财政部发行。地方政府债券由地方政府发行,以地方税或其它收入偿还,我国目前尚不允许除特别行政区以外的各级地方政府发行债券。政府机构证券是由经批准的政府机构发行的证券,我国目前也不允许政府机构发行债券。公司证券是公司为筹措资金而发行的有价证券,公司证券的包括范围比较广泛,有股票·公司债券及商业票据等。此外,在公司债券中,通常将银行及非银行金融机构发行的证券称为金融证券,其中金融债券尤为常见。 (二)按证券适销性分类 证券按是否具有适销性,可以分为适销证券和不适销证券。 适销证券是指证券持有人在需要现金或希望将持有的证券转化为现金时,能够迅速地在证券市场上出售的证券。这类证券是金融投资者的主要投资对象,包括公司股票、公司债券、金融债券、国库券、公债券、优先认股权证、认股证书等。 不适销证券是指证券持有人在需要现金时,不能或不能迅速地在证券市场上出售的证券。这种证券虽不能或不能迅速地在证券市场上出售,但都具有投资风险较小、投资收益确定、在特定条件下也可以换成现金等特点,如定期存单等。 (三)按证券上市与否分类

关联规则

在数据挖掘的知识模式中,关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出,是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述 型模式,发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务:事务1 中出现了物品甲,事务2 中出现了物品乙,事 务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么,物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有 规律可循呢?在数据库的知识发现中,关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说,关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中,这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据,这些数据是一条条的购买事务记录,每条记录存储了事务处理时间,顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则:在购买铁锤的顾客当中,有70 %的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值,商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场,如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起,能够促进销售。

有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合,但稍微转换一下思考角度,仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险,一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前,往往需要记录投保人详尽的信息,有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据,可以得到类似以下这样的关联规则:年龄在40 岁以上,工作在A 区的投保人当中,有45 %的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中,“年龄在40 岁以上”是物品甲,“工作在A 区”是物品乙,“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来,A 区可能污染比较严重,环境比较差,导致工作在该区的人健康状况不好,索赔率也相对比较高。 设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集,W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品,T R。假设有一个物品集A,一个事务T,如果A T,则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含:A→B,其中A、B 是两组物品,A I,B I, 且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性: 1 .可信度(Confidence) 设W 中支持物品集A 的事务中,有c %的事务同时也支持物品集B,c %称为关联 规则A→B 的可信度。简单地说,可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中,物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子,该关联规则的可信 度就回答了这样一个问题:如果一个顾客购买了铁锤,那么他也购买铁钉的可能性有多大呢?在上述例子中,购买铁锤的顾客中有70 %的人购买了铁钉, 所以可信度是70 %。 2 .支持度(Support) 设W 中有s %的事务同时支持物品集A 和B,s %称为关联规则A→B 的支持度。 支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品,其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉,那么上述的关联规则的支持度就是10 %。 3 .期望可信度(Expected confidence) 设W 中有e %的事务支持物品集B,e %称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时,物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品,其中有200 个顾客购买了铁钉,则上述的 关联规则的期望可信度就是20 %。 4 .作用度(Lift)

常见主流数据库的分类与详细比较

1、IBM 的DB2 DB2是IBM著名的关系型数据库产品,DB2系统在企业级的应用中十分广泛。截止2003年,全球财富500强(Fortune 500)中有415家使用DB2,全球财富100强(Fortune100)中有96家使用DB2,用户遍布各个行业。2004年IBM的DB2就获得相关专利239项,而Oracle 仅为99项。DB2目前支持从PC到UNIX,从中小型机到大型机,从IBM到非IBM(HP及SUN UNIX 系统等)的各种操作平台。 IBM绝对是数据库行业的巨人。1968年IBM在IBM 360计算机上研制成功了IMS这个业界第一个层次型数据库管理系统,也是层次型数据库中最为著名和最为典型的。1970年,IBM 发表了业界第一篇关于关系数据库理论的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,首次提出了关系模型的概念。1974年,IBM Don Chamberlin和Ray Boyce通过System R项目的实践,发表了论文“SEQUEL:A Structured English Query Language”,我们现在熟知SQL就是基于它发展起来的。IBM 在1983年发布了DATABASE 2(DB2)for MVS (内部代号为“Eagle”),这就是著名的DB2数据库。2001年IBM以10亿美金收购了Informix 的数据库业务,这次收购扩大了IBM分布式数据库业务。2006 DB2 9作为第三代数据库的革命性产品正式在全球发布。 作为关系数据库领域的开拓者和领航人,IBM在1977年完成了System R系统的原型,1980年开始提供集成的数据库服务器——System/38,随后是SQL/DSforVSE和VM,其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性,数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理(OLTP)支持,1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 则是通用数据库的典范,是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统,支持包括Linux在内的一系列平台。 2、 Oracle Oracle 前身叫SDL,由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办,他们开发了自己的拳头产品,在市场上大量销售,1979 年,Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一,其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 Oracle公司是目前全球最大的数据库软件公司,也是近年业务增长极为迅速的软件提供与服务商。IDC(Internet Data Center)2007统计数据显示数据库市场总量份额如下:Oracle % IBM %Microsoft % Teradata % Sybase %。不过从使用情况看,BZ Research的2007年度数据库与数据存取的综合研究报告表明%的公司使用了Microsoft SQL Server,不过在高端领域仍然以Oracle,IBM,Teradata为主。

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