倉儲系統資料庫

A. 倉庫管理系統中的資料庫表

w w w 大哥 分我要了 順便給個PLMM被 呵呵

B. 如何倉庫管理系統資料庫

1先選資料庫和開發平台和開發語言
2根據業務邏輯進行資料庫表結構的設計
3根據業務功能進行軟體界面的設計，如人機交互等
4寫具體的功能，包括資料庫操作介面和具體業務功能

C. 開發中小倉儲系統該使用什麼語言和資料庫啊

...是 B/S 不是C/B...
語言方面 ASP , .NET PHP 都可以
資料庫 MYSQL MSSQL 都可以

如果是C/S
那語言方面用DELPHI , VB VC 都可以
資料庫還是上面的

D. WMS倉儲系統怎麼和SQL資料庫連接

就是把系統所需要的表格都寫在sql里就行了啊

E. 大數據倉儲系統是什麼

什麼才是大數據

大數據相關的技術和工具非常多，給企業提供了很多的選擇。在未來，還會繼續出現新的技術和工具，如Hadoop分發、下一代數據倉庫等，這也是大數據領域的創新熱點。但是什麼才是大數據可能很多人會認為數據量大就是大數據，其實不然所謂大數據是結合數據的條數＋單個數據文件的大小綜合衡量得出，而這其中則包括如何快速精準定位到單條數據和快速傳輸數據等多項相關技術。
那麼我們企業到底該選用什麼技術？才能保證我們的系統或者軟體擺脫大數據的瓶頸呢？
可能大家都知道TDWI(數據倉庫研究所)對現有的大部分技術和工具進行了調查，以現在及未來三年內企業接受度和增長率兩個維度進行劃分，這些技術和工具可分成四類。
從中分析得出企業最需要關注的是第1類中的技術和工具，它們最有可能成為最佳的實施工具，有很多人認為這代表了大數據技術的發展方向。我們認為這是一個誤區。
對於我們真實使用及使用過程中，只有基於雲的數據分析及分布式平台進行數據處理才能趨於完善。
很多企業越來越希望能將自己的各類應用程序及基礎設施轉移到雲平台上。就像其他IT系統那樣，大數據的分析工具和資料庫也將走向雲計算。雲計算不單單是硬體的疊加，它必須結合分布式內核調用和內存計算，同時如果你想更快速的定位那就需要將演算法遷入其中。

雲計算能為大數據帶來哪些變化呢?

首先雲計算為大數據提供了可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源（請記住這不單單說的是硬體的疊加，我們的要考慮的是軟體層面的控制和管理，線程池／內存鎖／域空間／層級都是必可少的考慮因素），使得中小企業也可以像亞馬遜一樣通過雲計算來完成大數據分析。
其次，雲計算IT資源龐大、分布較為廣泛，是異構系統較多的企業及時准確處理數據的有力方式，甚至是唯一的方式。（此時的傳輸效率就會成為我們應該去考慮的問題，量子數據傳輸系統為我么提供了非常好的解決方案）
當然，大數據要走向雲計算，還有賴於數據通信帶寬的提高和雲資源池的建設，需要確保原始數據能遷移到雲環境以及資源池可以隨需彈性擴展。
數據分析集逐步擴大，企業級數據倉庫將成為主流如現有的NOSQL，內存性資料庫等，更加便宜和迅速，成為企業業務經營的好助手，甚至可以改變許多行業的經營方式。

輿情早報網大數據的商業模式與架構

我們不得不承認雲計算及其分布式結構是重要途徑大數據處理技術正在改變目前計算機的運行模式，正在改變著這個世界：它能處理幾乎各種類型的海量數據，無論是微博、文章、電子郵件、文檔、音頻、視頻，還是其它形態的數據；它工作的速度非常快速：實際上幾乎實時；它具有普及性：因為它所用的都是最普通低成本的硬體，而雲計算它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算力、存儲空間和信息服務。雲計算及其技術給了人們廉價獲取巨量計算和存儲的能力，雲計算分布式架構能夠很好地支持大數據存儲和處理需求。這樣的低成本硬體+低成本軟體+低成本運維，更加經濟和實用，使得大數據處理和利用成為可能。但這只是從投入來說我們可以有更多的彈性。

大數據的存儲和管理----雲資料庫的必然

很多人認為NoSQL就是雲資料庫，因為其處理數據的模式完全是分布於各種低成本伺服器和存儲磁碟，因此它可以幫助網頁和各種交互性應用快速處理過程中的海量數據。
它採用分布式技術結合了一系列技術，可以對海量數據進行實時分析，滿足了大數據環境下一部分業務需求。
但我說這是一個錯誤，至少不是完整的，不能或無法徹底解決大數據存儲管理需求。不可否認雲計算對關系型資料庫的發展將產生巨大的影響，而絕大多數大型業務系統（如銀行、證券交易等）、電子商務系統所使用的資料庫還是基於關系型的資料庫，隨著雲計算的大量應用，勢必對這些系統的構建產生影響，進而影響整個業務系統及電子商務技術的發展和系統的運行模式。
而基於關系型資料庫服務的雲資料庫產品將是雲資料庫的主要發展方向，雲資料庫（CiiDB），提供了海量數據的並行處理能力和良好的可伸縮性等特性，提供同時支持在在線分析處理（ CRD）和在線事務處理(CRD) 能力，提供了超強性能的資料庫雲服務，並成為集群環境和雲計算環境的理想平台。它是一個高度可擴展、安全和可容錯的軟體系統，客戶能通過整合降低IT成本，管理位於多個數據，提高所有應用程序的性能和實時性做出更好的業務決策服務。
我們認為CII分布式結構粒度數據結構數據倉庫才是大數據處理的未來。它包含量子數據傳輸系統（有效解決數據傳輸的瓶頸）/高效壓縮系統（壓縮比例128:1）／雲智能粒度層級分布式系統。
當人們從大數據分析中嘗到甜頭以後，數據分析集就會逐步擴大。目前大部分的企業所分析的數據量一般以TB為單位。按照目前數據的發展速度，很快將會進入PB時代。特別是目前在100-500TB和500+TB范圍的分析數據集的數量會呈3倍或4倍增長。
隨著數據分析集的擴大，以前部門層級的數據集市將不能滿足大數據分析的需求，它們將成為企業級資料庫(EDW)的一個子集。有一部分用戶已經在使用企業級數據倉庫，未來這一佔比將會更高。傳統分析資料庫可以正常持續，但是會有一些變化，一方面，數據集市和操作性數據存儲(ODS)的數量會減少，另一方面，傳統的資料庫廠商會提升它們產品的數據容量，細目數據和數據類型，以滿足大數據分析的需要。
這就是我們所說的分布式結構粒度數據結構數據倉庫，而如何做好大數據處理，輿情早報網已經做到了。

F. 資料庫與數據倉庫的區別

資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。

「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。

「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。

拓展資料：

數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。

目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。

G. 1.倉庫管理系統 資料庫課程設計、。

我有加我
但我要100分
http://www.namipan.com/my/my.php?auth=228e50eca308dc87
去下載回吧答

H. 公司准備上線倉儲ERP系統，但是具體這個ERP\SQL資料庫怎麼安裝呢

"要是你抄拷貝的資料庫文襲件，，你需要在sql企業管理器下面對資料庫進行附加，如果你是備份的話，你就需要還原到新的資料庫上就可以了，你直接拷貝過去，新的sql是不能自動識別的。追問：我已經附加進去了。而且可以用sql企業管理其器打開。當我設置好erp鏈接數據的路徑後。可是就是沒法鏈接上。總是出現「can't
link
to
ms
sql
server.」