3. 数据仓库与商业智能（BI） 高级数据库在数据仓库和BI系统中广泛应用。这些数 智利电话号码数据 据库支持对大规模历史数据的整合与分析，帮助企业发现隐藏的业务机会、优化运营流程以及预测市场趋势。例如，列式存储和内存计算技术的数据库适合于大规模数据分析任务。 4. 大数据管理与分析 现代企业常需要处理PB级或更多的数据，传统数据库难以满足性能要求。高级数据库产品，如分布式数据库和云数据库，可以扩展到支持大规模数据集，同时提供高并发和快速响应能力，适合处理实时分析和机器学习模型训练等任务。 5. 跨平台应用支持与微服务架构 随着微服务架构的兴起，企业应用被拆分成多个独立的小服务。
这些服务需要灵活的数据库解决方案来支持高可用性和扩展性。高级数据库产品通过无缝集成和数据同步支持企业的多平台运营需求。 6. 云原生应用支持 现代企业逐渐向云端迁移，高级数据库产品如Amazon Aurora、Google Spanner等提供了按需扩展、高可靠性和全球分布的能力，满足企业的云原生应用开发需求。同时，这些数据库与云服务紧密集成，支持混合云或多云环境下的部署。 7. 实时数据流处理 物联网（IoT）和边缘计算的普及使实时数据流处理成为许多企业的核心需求。例如，零售企业需要实时分析销售数据，银行需要监控交易以检测欺诈活动。
