Research any topic before you write.

Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.

MySQL AB: Overview, Related Topics & Entities

MySQL AB byla softwarová společnost, vyvíjející relační databázový systém MySQL a související produkty (MySQL Cluster). Jejími zakladateli v roce 1995 byli Michael Widenius, David Axmark a Allan Larsson. Ústředí měla ve švédské Uppsale a kalifornském městě Cupertino, s pobočkami v dalších městech světa. Od roku 2001 byl výkonným ředitelem společnosti…

Language: Czech [CS]
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
100%
More settings
100% 100% 100% 100% 100%

MySQL AB topic overview

The analysis highlights Overview, Related Topics and Entities as prominent areas in the source structure around MySQL AB.

Related topics
16
Source areas
1
Connected nodes
17
Extracted relationships
11
Concept neighborhoods
15
Bridge connections
17

What this topic covers Research coverage

Source areas are shown by the number of related topics found in each part of the analysis. Use smaller areas too: they can reveal specialized angles and content gaps.

Overview · 16 topics

Smaller areas are not necessarily less important. They contain fewer connections in this analysis and can be useful for finding specialized angles or coverage gaps.

Key facts & relationships

High-confidence facts extracted from structured source data. Use them as anchors for further research.

Adresa sídla
Solna, Švédsko
Datum založení
2001
Klíčoví lidé
Mårten Mickos
Majitel
Oracle America (100 %)
Mateřská společnost
Sun Microsystems
Oblast činnosti
softwarový průmysl

Explore all related topics Closing gaps

Browse the complete topic structure, not only the most central items. Less prominent entities and concepts can reveal missing angles, specialized context and useful research gaps. Each item opens a new analysis centered on that subject.

Overview

Advanced semantic analysis

Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.

How MySQL AB connects Entity context

The extracted context around MySQL AB shows recurring relationship patterns in the source. For example, MySQL AB → Solna, Švédsko Another extracted example is MySQL AB → 2001. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.

MySQL AB

Top relations

Adresa sídla · 1
MySQL AB → Solna, Švédsko
Datum založení · 1
MySQL AB → 2001
Klíčoví lidé · 1
MySQL AB → Mårten Mickos
Majitel · 1
MySQL AB → Oracle America (100 %)
Mateřská společnost · 1
MySQL AB → Sun Microsystems
Oblast činnosti · 1
MySQL AB → softwarový průmysl
Oficiální web · 1
MySQL AB → www.mysql.com
OpenCorporates ID · 1
MySQL AB → se/556613-4531
Produkty · 1
MySQL AB → MySQL
Právní forma · 1
MySQL AB → aktiebolag

Important terminology

Use these terms to understand the vocabulary surrounding the topic, not as a checklist for keyword stuffing.

Important terminology

mysql ab roce 2008 akvizice měla přibližně společností jejích oznámena společnost produkty michael widenius david axmark mårten mickos sun microsystems

MySQL AB relationships Subject–Predicate–Object triples

TTTA extracted 11 structured relationships around MySQL AB. Examples in this analysis include MySQL AB → Adresa sídla → Solna, Švédsko and MySQL AB → Datum založení → 2001. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.

SubjectPredicateObjectConfidenceSrc
MySQL ABAdresa sídlaSolna, Švédsko1.00infobox
MySQL ABDatum založení20011.00infobox
MySQL ABKlíčoví lidéMårten Mickos1.00infobox
MySQL ABMajitelOracle America (100 %)1.00infobox
MySQL ABMateřská společnostSun Microsystems1.00infobox
MySQL ABOblast činnostisoftwarový průmysl1.00infobox
MySQL ABOficiální webwww.mysql.com1.00infobox
MySQL ABOpenCorporates IDse/556613-45311.00infobox
MySQL ABProduktyMySQL1.00infobox
MySQL ABPrávní formaaktiebolag1.00infobox
MySQL ABZakladateléMichael Widenius David Axmark1.00infobox

Related concept clusters Concept neighborhoods

The concept neighborhoods around MySQL AB bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Mysql, Jejích and Microsystems. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.

  • MySQL AB
    • Mysql
    • Jejích
    • Microsystems
    • Produkty
    • Společnost
    • Sun
    • Akvizice
    • Cluster
    • Databázový
    • Datové
    • Gpl
    • Položky
  • mysql ab
    • Mysql
    • Cluster
    • Databázový
    • Gpl
    • Jejích
    • Microsystems
    • Produkty
    • Relační
    • Softwarová
    • Související
    • Společnost
    • Sun
  • mysql
    • Jejích
    • Microsystems
    • Produkty
    • Společnost
    • Sun
    • Cluster
    • Databázový
    • Datové
    • Gpl
    • Položky
    • Relační
    • Server
  • mysql cluster
    • Databázový
    • Relační
    • Softwarová
    • Související
    • Systém
    • Vyvíjející
    • Produkty
    • Společnost
    • Jejích
    • Microsystems
    • Sun
    • Cluster
  • david axmark
    • Axmark
    • David
    • Michael
    • Widenius
    • Datové
    • Jejími
    • Položky
    • Zakladateli
    • Mickos
    • Microsystems
    • Mårten
    • Oracle
  • michael widenius
    • Widenius
    • Datové
    • Položky
    • Zakladateli
    • Mickos
    • Microsystems
    • Mårten
    • Oracle
    • Produkty
    • Společnost
    • Sun
    • Roce
  • sun microsystems
    • Sun
    • Datové
    • Položky
    • Mysql
    • Mårten
    • Oracle
    • Oznámena
    • Produkty
    • Přibližně
    • Společnost
    • Společností
    • Widenius
  • oracle corporation
    • Datové
    • Položky
    • Mårten
    • Oznámena
    • Produkty
    • Společnost
    • Sun
    • Widenius
    • Roce

Connections between topic areas Semantic bridges

Bridges highlight paths between different parts of the MySQL AB map and can reveal research angles that are easy to miss in a flat list.

Min side: 3

Map overview Semantic statistics

MySQL AB

Nodes18
Edges17
Triples11
Avg. degree1.89
Density0.111111
Components1

Source & methodology

TTTA analyzes the structure around MySQL AB to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Overview, Related Topics & Entities, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.

Source: Wikipedia — MySQL AB · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout

For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.