数据分析用的数据库通常需要具备以下特点：
1. 数据存储能力：数据库需要有足够的存储空间来存储大量的数据。这些数据可能包括原始数据、分析结果、图表等。
2. 数据查询能力：数据库需要提供强大的查询功能，以便用户能够快速地找到所需的数据。这包括基本的查询操作，如添加、删除、修改和更新数据，以及更复杂的查询操作，如聚合函数、窗口函数和连接操作。
3. 数据安全和隐私保护：数据库需要有严格的安全措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。这包括用户身份验证、权限控制、加密技术和审计日志等。
4. 数据完整性和一致性：数据库需要确保数据的完整性和一致性，以防止数据丢失、重复或错误。这可以通过事务管理、锁定机制和并发控制等技术来实现。
5. 数据可视化和报告功能：数据库需要提供数据可视化工具，以便用户能够直观地理解和分析数据。此外，数据库还需要提供报告功能，以便用户能够生成各种统计信息和分析报告。
6. 可扩展性和高性能：随着数据量的增加，数据库需要能够处理大量的数据并保持高性能。这可以通过分布式计算、读写分离和缓存等技术来实现。
7. 易用性和可维护性：数据库需要有良好的用户界面和编程接口，以便用户能够轻松地进行数据操作和管理。同时，数据库也需要有完善的文档和支持，以便开发者能够有效地开发和维护系统。
在实际应用中，常见的数据分析用的数据库有MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Hadoop等。这些数据库各有特点，适用于不同的应用场景和需求。例如，MySQL和PostgreSQL是关系型数据库，适合处理结构化数据；MongoDB是一个非关系型数据库，适合处理半结构化和非结构化数据；Hadoop是一个分布式文件系统，适合处理大规模数据集。
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