真正的大师,永远都怀着一颗学徒的心！
一、项目简介
开源的数据可视化分析工具
二、实现功能
OLTP数据库
OLTP（Online Transaction Processing）数据库主要用于日常业务交易的快速处理，具有高吞吐量和低延迟的特点。以下是一些常见的OLTP数据库：
MySQL：
特点：开源、高性能、可扩展。
应用场景：广泛应用于Web应用、内容管理系统、电商平台等。
Oracle：
特点：强大的事务管理能力、高可用性、安全性。
应用场景：大型企业级应用、金融行业、政府机构。
SQL Server：
特点：集成性好，与微软生态系统结合紧密。
应用场景：企业内部信息系统、ERP、CRM等。
PostgreSQL：
特点：支持复杂查询、丰富的数据类型、ACID特性。
应用场景：地理信息系统（GIS）、科学计算、数据分析。
MariaDB：
特点：MySQL的一个分支，兼容性好，性能优化。
应用场景：网站后台、日志管理、数据存储等。
Db2：
特点：IBM推出的关系型数据库，成熟稳定。
应用场景：银行业、电信业、医疗健康等领域。
TiDB：
特点：新兴的分布式数据库，兼容MySQL协议，高可用和水平扩展。
应用场景：高并发写入的电商系统、实时分析场景。
MongoDB-BI：
特点：非关系型数据库，支持文档存储，方便BI工具使用。
应用场景：内容管理、配置管理、大数据应用。
OLAP数据库
OLAP（Online Analytical Processing）数据库主要用于复杂查询和数据分析，擅长处理大量数据并进行多维度分析。以下是一些常见的OLAP数据库：
ClickHouse：
特点：列式存储，快速的读写性能，适合大规模数据分析。
应用场景：用户行为分析、监控系统、日志分析。
Apache Doris：
特点：高效的多维分析能力，实时数据导入。
应用场景：互联网广告、运营报表、数据仓库建设。
Apache Impala：
特点：与Hadoop生态系统高度集成，低延迟查询。
应用场景：大数据实时查询、数据湖分析。
StarRocks：
特点：高性能OLAP引擎，支持实时数据更新。
应用场景：实时数据分析、用户行为分析、大数据BI报表。
数据仓库/数据湖
数据仓库和数据湖是用于大规模数据存储和分析的解决方案，通常用于企业的决策支持系统。
Amazon RedShift：
特点：完全托管的云数据仓库服务，支持PB级数据存储，良好的扩展性和性能。
应用场景：商业智能（BI）报告、数据仓库、数据分析。
数据文件
数据文件是最基础的存储形式，适用于小规模、结构化或半结构化数据的存储和交换。
Excel：
特点：表格形式存储数据，支持多种数据操作，易于使用。
应用场景：数据分析、财务报表、项目跟踪。
CSV：
特点：逗号分隔值文件，简单易读，广泛兼容。
应用场景：数据导入导出、备份、跨系统数据交换。
API数据源
API数据源通过提供编程接口，允许应用程序之间交换数据，特别适用于动态数据获取和实时数据交互。
特点：灵活性高，可以访问实时数据，支持多种格式（如JSON、XML）。
应用场景：天气信息获取、社交媒体数据抓取、支付网关集成。
总结
不同类型的数据存储和处理方式各有其优缺点和适用场景。OLTP数据库以快速、可靠的事务处理为目标，适用于高并发、低延迟的场景。OLAP数据库则主要用于大规模数据分析，支持复杂查询和多维分析。数据仓库和数据湖作为大型数据存储解决方案，为企业提供强大的数据分析和决策支持。数据文件和API数据源则提供了便捷的数据交换和实时数据访问方式。
三、技术选型
SpringBoot
vue
MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB、Db2、TiDB、MongoDB-BI、Excel、CSV
四、界面展示
五、源码地址
私信回复：76