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它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。
经常会有人问我数据库是干啥的，其实一开始我是拒绝回答的，因为我也不能做到通俗易懂的表达出来，毕竟我接触这个概念也没有多长时间，但随着问的人多了，我觉得是时候脑补一下我的第一堂课了，万一哪天冒出来个货跟你掰扯这事儿，你没分分钟给他说清，最后弄个丢里儿丢面儿，好尴尬呀。
数据库，说白了就是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，这些数据是结构化的，并可为多种应用服务。
也就是说，数据库是使用计算机服务器来存储数据的，专门用来提供各种数据服务。
可以这样想像，过去一个公司的所有财务数据都是放在保险柜里面，而现在我们就可以针对这些财务数据搭建一个数据库放在某台计算机或服务器上面;再比如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。
有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。
这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。
此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
最常见的数据库有：银行储蓄系统、手机话费系统、美容美发会员系统、超市会员积分系统、水电费系统、机票或火车票系统等，这些都需要后台数据库基础设施的支撑。
举了这么多例子，应该是把数据库说明白了，至少能在大脑里面有个概念，知道这个东西是干啥的。
现在大数据被炒的红得发紫，而大数据的基础也是数据，由此可见，数据是一个企业的核心资源，说它是企业的立身之本、发展之基都不为过，因此，维护数据库的数据库管理员(DBA)是企业不可或缺的。
目前市面上的数据库产品有很多，单从规模上分可分为大型、中型、小型几种，典型的数据库产品如下：大型数据库：Oracle、DB2、Sybase;中型数据库：MySQL、SQLServer、Infomix;小型数据库：Access、VisualFoxpro。
在众多的数据库产品中，Oracle数据库一直处于行业领导先地位，也是当今最流行的关系型数据库。
Oracle可翻译成"甲骨文"，它是一家以数据库为主业的全球化公司，是全球第二大软件公司(第一名是微软公司)，目前Oracle在数据库软件市场已经排名第一，数据库软件市场份额达到48.6%，遥遥领先于第二名占有率仅为20.7%的IBM公司的DB2。
在中国市场上的计算机专业系统后台所使用的数据库尤以Oracle数据库居多。
但是购买Oracle数据库需要很大一笔费用，一般的大型企业使用，需要有专业人员进行管理和维护，中小企业承担不起。
中小企业为了节省成本，一般使用MySQL、PostgreSQL这类免费开源的数据库，所以Oracle数据库相关的工作岗位一般是在大型企业中。
对于为什么选择Oracle数据库，而不是其他的数据库?第一，是因为Oracle数据库占据最大的市场份额，并且越来越大，市场需要很多Oracle数据库方面的人才，中国有句老话说"做对事，选对人"，是同样的道理;第二，是很多非Oracle数据库的老系统正往Oracle数据库迁移，其他数据库市场占有率在减少，其他数据库工作者有面临失业的风险;第三，Oracle有大量的官方学习文档，还有部分中文文档，可以有效地进行学习;第四，Oracle有大量的从业人员，有共同方向的朋友可以互相帮助，不再是孤胆英雄;第五，是可以很容易地从Oracle官方网站下载功能齐全的数据库最新版本进行学习，可以让你了解数据库方面的最新发展趋势等。
在此说明，以后的所有内容都是基于Oracle11g数据库产品的，下面我们就简单介绍一下Oracle11g的系列产品：企业版(EnterpriseEdition)此版本包含了数据库的所有组件，并且能够通过购买选项和程序包来进一步对其增强。
能支持例如大业务量的在线事务处理OLTP(On-LineTransactionProcessing联机事务处理系统)环境、查询密集的数据仓库和要求苛刻的互联网应用程序。
标准版1(StandardEditionOne)此版本为工作组、部门级和互联网、内联网应用程序提供了前所未有的易用性和性价比。
从针对小型商务的单服务器环境到大型的分布式部门环境，该版本包含了构建重要商务应用程序所必需的全部工具。
它仅许可在最高容量为2个处理器的服务器上使用，支持Windows/Linux/UNIX操作系统，并支持64位平台操作系统。
标准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能，并且利用真正的应用集群(RAC)提供了对更大型计算机和服务集群的支持。
它可以在最高容量为4个处理器的单台服务器上、或者在一个支持最多4个处理器的集群上使用，可支持Windows、Linux和UNIX操作系统，并支持64位平台操作系统。
简化版此版本支持与标准版1、标准版和企业版完全兼容的单用户开发和部署。
通过将Oracle数据库获奖的功能引入到个人工作站中，该版本提供了结合世界上最流行的数据库功能的数据库，并且该数据库具有桌面产品通常具有的易用性和简单性，可支持Linux和Windows操作系统。
从存储结构上来说，目前流行的数据库主要包含以下两种：RDBMS：关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库;NoSQL数据库，是指那些非关系型的、分布式的数据库。
简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系型数据库优点：1、容易理解二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。
2、使用方便通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。
3、易于维护丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据部移植的概率。
4、事务安全所有关系型数据库都不同程度的遵守事物的四个基本属性，因此对于银行、电信、证券等交易型业务是不可或缺的。
关系型数据库的瓶颈：1、高并发读写需求网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
2、海量数据的高效率读写互联网上每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。
3、高扩展性和可用性在基于WEB的结构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像WEBServer和APPLICATIONServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。
对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。
NoSQL数据库NoSQL一词首先是CarloStrozzi在1998年提出的。
2009年再次提出了NoSQL一词，用于指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
NoSQL具有以下特点：1、可以弥补关系型数据库的不足2、针对某些特定的需求而设计，可以具有极高的性能3、大部分都是开源的，由于成熟度不够，存在潜在的稳定性和维护性问题。
关系型数据库适用于结构化数据，而非关系型数据库适用于非结构化数据，二者优势互补，相得益彰。
Oracle数据库未来的发展方向是提供结构化、非结构化、半结构化的解决方案，实现关系型数据库和NoSQL共存互补。
值得强调的是，目前关系型数据库仍是主流数据库。
虽然NoSQL数据库打破了关系型数据库存储的观念，可以很好地满足WEB2.0时代数据的存储要求，但NoSQL数据库也有自己的缺陷。
在现阶段的情况下，可以将关系型数据库和NoSQL数据库结合使用，相互弥补各自的不足。
关于数据库及其代表产品Oracle今天就介绍这么多，有兴趣的可以继续深挖，希望我的介绍能让你对数据库有一个更深入的认识。
如果有志于在这方面发展的话，就让我们一起跟往事干杯从头再来。
近些年的技术圈，单以计算机语言界来说，稳坐第一把太师椅的Java“或将被取代”、迎接转折点、Java项目工程师风光不再等言论不绝于耳。在焦虑的大环境下，所有人好像都看起来很焦虑不安。
针对这类“唱衰论”，也不难理解。不仅，基于Java技术自身来讲，Oracle为此前版本三番五次地“晚到”，最后下决心会以六个月为期限加速Java的上架频率，可是针对开发人员来讲，做为开发环境更新速率太快，不利生产环境，也会为开发设计造成许多的兼容问题，无形之中平白被增多了劳动量，没有开发人员会高兴。
同时，新版本OracleJDK的不能免费商用问题也让Java失去原来的许多支持用户。据此，许多开发人员甚至用“作死”一词来描述Oracle的独裁。除开内部要素，从外界来说，2018年随之人工智能技术大火的Python、2017年谷歌发表声明将做为Android开发一级语言的Kotlin、2016年因前端开发而变成最火爆语言的JavaScript等等均向传统式计算机语言Java参与了挑战。但与其说语言遭受了挑战，说到底还是不同语言所应用的领域吸引的人才互相碰撞。
说到底的唱衰论，援引一名网友的见解来道破其本质，「当今世界只有俩种计算机语言，一种是每天挨训的，一种是没有人用的。」那么，在该观点后边真实的Java应用现况究竟怎样?仿徨于Java围城之外的开发者们该怎样尽快把握Java有关的技术?下一步，我们将从Java开发者最广泛的调查报告中一窥究竟，期望对大家有所裨益。参与该调查报告的有来自全球10500名的Java开发者。
一、Java开发者常会运用的JDK?
截至现阶段，Java中JDK最大的赢家众所周知指的是OracleJDK和OpenJDK。不过随之JDK8和JDK11中许可和支持的变化，下一次的Java调研统计数据或者会产生很大变动。
二、开发者使用的JDK占比
不过依据该汇报的数据调查报告，其中，令人费解的是，很难搞清楚1%的Java开发者是怎样在“无JDK”的情况下进行Java编程的。
三、首要采用的JavaEE版本是啥?
按照数据调查报告，有38%的Java开发人员根本不运用JavaEE。估计不少都使用了SpringFramework。不过或者也有一些Swing和JavaFX开发人员。
四、首要采用什么JVM语言?
虽然如文章伊始提到的，2017年，谷歌将Kotlin当做Android官方网编程语言，“Java将被取代”观点也随之而来。但是依据调查研究报告结果显示，在这一问题中，Java依然占主导地位。而Kotlin只是2.42%的受访者表达当今将其当做工程项目开发设计的首要语言。除此之外，它虽说超出了Scala的利用率，但仍然落后于Clojure。
五、哪几个IDEJava开发人员常用?
针对这一问题，一名网名为program9的软件工程师表示：“IntelliJIDEA是我采用过最好的IDE。以前我用过Eclipse和NetBeans，可是自从我尝试了IntelliJ，我再也不会回过头来。这样的话我觉得代表，我不喜欢vi/vim编辑器。实际上，我喜欢用他们来迅速编写文件或撰写bash脚本。我觉得所有开发者都应当具有运用vim和bash脚本的一些基础知识。”
按照报告显示，有45%的开发人员以IntelliJIDEA为开发Java项目的IDE。次之各自有38%的开发者采用全免费的Eclipse和11%的受访者使用NetBeans。
六、首要采用哪几种构建工具?
许多开发人员在他们的项目中使用不同的构建工具，因此值得注意的是，调查中的问题是要求开发者选择使用的主要构建工具。而绝大部分工程项目全部都是采用maven构建的。
七、Java开发人员采用哪几种CI工具?
如同大部分开发者所期待的那般，Jenkins以高达57%的市场占有率获得CI服务器工具。此外，也有21%的开发人员尚未采用所有别的的CI工具。
八、开发设计团队首要采用哪些源代码管理工具?
针对有74%的受访者选用Git，合乎情理也属于情理之中。但令人惊讶的是，竟有16%的开发人员仍在采用Subversion(a.k.aSVN)。
九、首要应用哪几个测试技术?
知名软件工程大师RobertC.Martin在他关于软件开发专业化的探讨中曾表达道：“我们(软件工程师)对企业系统相等于医生对人的心脏手术。我们都是企业挣钱或亏钱的根本原因......我们都是把握企业命运线的人“。
殊不知，10%的开发者回应说他们都没有采用其他测试技术。嗯，在此祝愿岁月静好!
老实说，期望这些在平时开发设计中都没有测试代码习惯的10%的参与者仅仅自学的开发人员或是仍未加入工作的大学生。
十、Java程序员会采用哪几个非JVM语言?
如今有许多的Java应用程序前端全部都是用JavaScript编辑。按照调查研究报告结果显示，57%的受访者表达采用JavaScript语言，但并不清楚他们最后采用的是纯JavaScript还是别的其他相近TypeScript的语法超集。次之，有56%的程序员选用SQL，也有8%的受访者表达尚未工程项目中使用任何别的非JVM语言。
十一、哪几个Web框架是Java开发人员的最喜欢?
有40%的受访者挑选了SpringBoot架构，有36%的开发人员选取了SpringMVC，两者之间利用率差距不大。
十二、开发者采用哪几个ORM架构?
注：该选项为多选，因而总量不等于100%。
按照汇报显示，有高于一半的开发者运用了Hibernate。次之有23%的受访者选取了JDBC。但严格意义上而言，JDBC并非ORM框架，因此说选取None这一选项的开发者也有将会采用JDBC。
十三、Java开发者采用哪种数据库?
Oracle占有率27%，稳居榜首，随后是MySQL和PostgreSQL。只有9%的Java开发人员采用了MicrosoftSQL，这并不奇怪，是因为这是C#的利基。
MongoDB是NoSQL数据库产品中最热门的一种，使用的人数是IBMDb2数据库的5倍。
十四、哪几个应用服务器开发者最常使用?
毫无疑问，Tomcat以41%的占比稳居第一。
十五、Java开发者多久发布一次新版本的代码?
令人惊叹的是，7%的开发者表示每天多次发布项目更新代码。
十六、Java开发者的地理位置分布?
根据调查显示，大多数的开发者位于欧洲。
十七、使用Java的开发者年龄分布?
最为已有二十几年历史的Java，其使用者大多是伴随其发展成长起来的人，根据报告显示，有38%的软件开发人员年龄为30-40岁。
十八、程序员如何获得及学习有关Java技术?
对于这个问题，这里的最大赢家应该是Google，很多程序员都会通过Google去搜索相关信息。而碰巧大多数答案都可以在StackOverflow中找到。
十九、Java开发者为开源贡献了多少?
不论是国内还是海外的一些开发人员在空余时间都会自己构建小项目，但是整体而言，想要找到更多的时间去维护开源项目其实并不容易，按照前文的数据结果显示，38%的Java开发者年龄处于30-40岁之间，此时，日常工作以及家庭占据了他们大多数时间，很难再抽出空闲时间。这也是为什么有55%的人从未开源过项目。
这个事情需要展开来看
很多大型企业单位为了满足业务系统的使用需要，使用很强劲的服务器主机，以大型机、小型机为主。这些机器都不使用windows系统，所以SQL Server之类的数据库没办法在这种机器上运行。Oracle、DB2、Sybase之类的是主流，这几个数据库有很强大的技术支持团队，也是受到大企业欢迎的原因。
计算机水平国外还是比较高的，所以外国软件公司开发的针对大企业的软件也都要求在这种数据库上运行。
约定俗成，微软的操作系统和数据库由于不能运行在很强劲的主机上，所以只能给中小企业服务。微软系列的还有access数据库，基本上是为单机服务的。
至于MySQL基本上是为网站服务的，主要特点是免费，应用挺多，但是大企业信息化软件很少用，因为没有对应的业务支持人员，到时候出问题，找不到人，就出大事故了。
反过来再看数据库本身，都有参数说明，你仔细看看就知道了。很多小数据库本身底气就不足，并发数量、最大库文件等等参数标得很低，你说大企业动辄几T几P的数据，敢忘这种数据库上放吗？软件公司敢编写用这种数据库的软件吗？
再说说知名度，企业之间都会互相问，要是一个很小很便宜的数据库大家都用，都用得很好，市场占有率极高。自然口碑就好，大家就都用了。微软的sqlsever就是一个例子。从最开始的6.5基本上不能用到sql2000很成功，得到大量企业的认同，到现在出到2008版本，占有率很高了，就是口碑，可是它在大企业中使用不理想，所以还是占有中小企业。
分析这些数据库，应该多方面来看，不能只看参数，只看技术。你都分析好了，发现某个数据库不像大家说的，你能用，可是市场上找不到对应的软件，也没辙，除非你自己编写。
Linux系统有什么用？主要体现在哪
代码开源，免费，稳定性好。
大多数公司都不会使用Linux作为桌面操作系统，主要是用于后端服务器操作系统，经过这些大公司的大胆尝试，许多事实证明Linux完全可以担负起关键任务计算应用，并且有很多Linux系统从开始运行至今从未宕过机，100%的正常运行时间让人无不惊叹，当然你也可以做到。
1、虚拟化
从桌面虚拟化到云，现在又回到桌面虚拟化，VMware是虚拟化产品做得最早也是目前最好的一家公司，现在它的主要产品也是基
于Linux的，另外Citrix，Red Hat以及微软也是VMware的有力竞争者。
2、数据库服务器 美国虚拟主机
Oracle和IBM都有企业级软件运行在Linux上，为什么？因为它们在Linux上可以工作得很好，Linux自身消耗的资源很少，因此它不会和数据库进行资源的抢夺，一个RDBMS需要一个稳定的，无内存泄露的，快速磁盘I/O和无 CPU竞争的操作系统，Linux就是这样的系统，世界上已经有很多开发人员使用LAMP(Linux，Apache，MySQL和Perl/PHP/Python)和 LAPP(Linux，Apache，PostgreSQL，Perl/PHP/Python)作为开发平台，也有很多关键应用系统是这么部署的。
3、Web服务器
我想现在任何人都知道Apache是世界上用的最多的Web服务器吧，至少最近10年是大家公认的事实上的Web服务器标准，那么它运行在什么平台上呢？答案是所有的平台都支持，但超过90%的Apache都是搭配Linux运行的。
4、应用服务器
Tomcat，Geronimo，WebSphere和WebLogic都是Java应用服务器，Linux为这些服务提供了一个稳定的，内存消耗很小的，可长时间运行的平台。IBM和Oracle也都非常支持Linux，它们也逐渐将 Linux作为其软件系统的首要运行平台。
5、跳转盒(Jump box) 香港服务器租用
对于企业而言，跳转盒是一个为公共网络(如互联网)到安全网络(如客户部)提供的网关，这样一个廉价的系统也可以为大量的用户提供服务，而相对应的Windows系统需要成千上万美元的终端服务访问许可和客户端访问许可，并且对硬件的要求更高。
6、日志服务器
Linux是处理和存储日志文件的绝佳平台，听起来这是一个低级的任务，但它的低成本，低硬件要求，和高性能是任何需要日志服务的人的首选平台，大公司也经常使用Linux作为日志服务的低成本平台。
7、开发平台
Linux下有许多开发工具，如Eclipse、C、C++、Mono、Python、Perl、PHP等，毫无疑问，Linux是世界上最流行的开发平台，它包含了成千上万的免费开发软件，这对于全球开发者都是一个好消息。
8、监控服务
如果你要做网络监控或系统性能监测，那么Linux是一个不错的选择，大公司一般使用淘汰下来的硬件设备和自由软件搭建监控系统，如Orca和 Sysstat都是Linux上不错的监控方案，IT专业人员利用它们可以实现自动化监控，无论你的网络是大是小，它们都能应付自如。
9、Google搜索设备
Google在Linux平台上构建起搜索设备，如果你的公司在使用这种设备，那么你就在使用Linux，但Google使用的Linux非常特殊，专门进行了定制和优化。
10、入侵检测系统
Linux天生就是一个完美的入侵检测服务平台，因为它是免费的，且可以运行在很多种硬件平台上，同时也是开源爱好者喜欢的平台，Linux上最著名的入侵防御和检测系统要数Snort，它也是开源且免费的。
结论
了解了上面十种Linux最常用的方式，相信你不会再觉得Linux是在夹缝中求生存，Linux也不只是为桌面，家庭用户及小公司而存在的，它在大公司中同样受到重用。
有的公司用的是UbuntuServer作为svn服务器，Debian作为web服务器，个人用的是Archlinux作为桌面环境。
如果桌面的编程环境比较多，用ubuntu
如果网络编程很多，对网络要求比较高，scientific linux（redhat ）
如果喜欢自己折腾，对速度要求比较bt，使用gentoo，arch
如果对响应速度和资源占用要求更高，freebsd
如果能忍受速度慢，又喜欢牌子，用solaris
如果喜欢折腾自己，用lfs，或者嵌入式环境
Linux程序员有两个发展方向：一是软件层面，网络层面；二是硬件层面，嵌入式系统。网络方面应该要学会PHP，python之类的语言，要会建站，LAMP，维护。嵌入式则要精通C语言，精通Linux系统结构，懂得硬件知识
Stack Overflow因使用Windows系统而著称，现在他们使用越来越多的Linux服务器，比如HAProxy(负载均衡), Redis(NoSQL数据库), Bacula(数据备份系统), Nagios(远程监控软件), 日志, 路由器都运行于Linux系统，几乎所有需要并行处理的功能都是由Linux处理