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用哪个编程软件开发数据库软件好？
首先需要弄清楚对数据库软件的定义，数据库软件是一个比较模糊的概念，对于长期从事软件开发工作的我，都不是很能明确的给他下一个定义，我只能说基于数据库的软件，这样的话很多编程软件都支持
1. 我们的数据库都是存储数据的载体，比如常用的sqlserver,mysql,oracle等，如果仅仅是针对数据库的数据进行清洗、处理、或者分类聚集等，其实每个数据库都有自己的可视化工具，比如SQLSERVER的SQL Server Management Studio，mysql的MySQL Workbench ，oracle的plsqldev，当然也还有三方的支持多种数据库的工具，比如Navicat Premium。
2.如果是基于数据库进行软件开发，进行数据库内容的展示或者基于数据库进行业务操作，那选择性就多了。各种开发语言都可以进行数据库开发，当初最擅长做数据库开发的PB，Delphi,c++builder,Visual Studio,Eclipse Java等等，都可以连接数据库进行不同的数据展示，同时通过交互界面对数据库进行操作。
3.开发语言在不断的更新变化，虽然很多开发语言也还在使用，但是我们在使用软件工具的时候尽量选择当今比较潮流的和有未来发展趋势的开发语言来进行数据库开发，比如java,python等等。sql是什么？
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的语言。它是一种标准化的语言，用于执行各种数据库操作，如查询、插入、更新和删除数据等。通过SQL语言，可以对数据库中的数据进行增、删、改、查等操作。
SQL由IBM的Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce在1974年发明，最初的目的是用于管理IBM的关系型数据库管理系统（RDBMS）。随着时间的推移，SQL成为了关系型数据库的标准化语言，并被广泛应用于各种数据库系统，如MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
SQL语言具有以下特点：
1. SQL语言是一种声明式语言，不需要指定具体的实现方式，由数据库系统自行决定如何执行指令。
2. SQL语言具有很强的表达能力，可以通过简单的语句实现复杂的查询操作。
3. SQL语言是一种标准化的语言，可以跨不同的数据库系统使用。
4. SQL语言支持事务处理，可以保证数据的一致性、完整性和可靠性。
总之，SQL是一种强大的语言，用于管理关系型数据库中的数据，可以支持各种复杂的数据操作。
postgresql 为什么大厂不用？
数据库中的流量暂时落下。
围绕着PostgreSQL生态，因为数据库是信息系统的核心组件，关系型数据库则是数据库中的绝对主力，PostgreSQL作为世界上最先进的开源关系型数据库，占据了天时地利，因此一直觉得这是一个前景无量的方向。
流行度本身是一种优势，越流行用户基数就越大，生态就越繁荣，用户基数大，再丑也能整容整出来，但一个东西流不流行往往并不取决于其质量，最流行的东西有时候还往往比较垃圾，Javascript语言就是最生动的例子。
如何利用大数据进行预测？
大数据另一核心就是预测，它能够让企业在预测中迎接现实。企业把数学运算应用到海量的数据中来，来预测未来可能发生的事情。
预测是大数据的力量的核心，已经被多次证明。微软公司认为：“微软生产的一款数据驱动软件，能够通过风扇、空调、电器、电灯等电器积累下来的海量数据，便可知道怎样节省能源的浪费，就这个数据的搜集可以为世界节省43%的电能。”与此类似的事情，还有谷歌对于关键词的搜索进行分析，它能够比政府检测部门提前两周预测到流感的分布情况，提供预警服务。
大数据的出现，可以对数据进行分析获得对商机、社会服务的预测，大数据从局限于学术圈子扩大到了商业机构和政府部门。大数据开启了一个重大的时代转型。就像是望远镜让我们看到了宇宙的广阔，显微镜让我们看到了看不见的东西一样，大数据正在改变我们的生活方式和对世界的了解，成为了众多发明和服务不可缺少的工具，而大数据对于世界更多的改变还没有到来。维克托·迈尔-舍恩伯格曾说，利用大数据预测商机，将成为行业人士争相追捧的焦点。
如今各界对于大数据都是格外的关注。首要原因在于，大数据的预测在在一般情况下预测很准，可以给很多人带来利益。比如股民们可以利用大数据预测股票走势，如果大数据可以预测到股票的趋势，会赢得大部分股民对于大数据的关注。在世界杯期间，如果大数据可以根据比赛的记录球员群的信心预测比赛的输赢，那么也会赢得球迷们的关注。在以后的的奥运会或是世界杯上，大数据也会扮演重要角色。
从以上的几个案例来看，很多人对大数据预测有了一定的了解，不过还值得大家思考的是如何提升大数据预测的精准率呢？
一方面，大数据应用的范围和领域越来越广，但是有的领域不存在大数据，也就是说，大数据还没有覆盖到有些领域中去，在这种情况下，大数据的预测就有可能会出现预测不准的情况。
另一方面，要想利用大数据预测必须建立好数据模型，在2015年的世界杯期间，百度、谷歌、微软等互联网巨头对64场比赛的胜负结果以及冠军全部进行了预测。无论是决赛还是淘汰赛，百度的预测都非常精准高达100%，甚至比微软和谷歌的精准度还要高出很多。其中预测精准度的原因就是它们采用了不同的数据模型，才导致了预测结果相差甚远。
要想建立数据模型应用到预测当中去，我们应当怎么做才能从中获取收益？
有人将自己的积蓄都花费在股市交易预测系统上，但结果是一无所有。利用大数据去预测就意味着要依据预测结果去行动，要在预测和实践中学到东西并尊重数据所揭示的规律。要想利用大数据做到精准的预测必须做到这一点，否则，它们只能失败。