海量数据库解决方案

导读：范文海量数据库解决方案

【范文：海量数据库解决方案】

1、数据和索引分别独立存储的数据存储结构具有非常重要的意义。

2、设置充足的空余空间是提高数据处理效率的重要技术手段之一。

3、如果表中行的存储顺序与我们经常读取较大范围行的顺序一致，则就能够在很大程度上提高读取效率。

4、写入数据时轻而易举的对其进行了存储，在查询数据时就会花费更多的时间和精力。反之亦然。

5、在利用索引读取堆表数据时，代价较大的地方并不在于对索引的扫描上，而是在利用索引rowid对分散数据的随机读取。而索引组织表也正式由于降低了这部分的代价，才是的它在处理大范围数据中能够获得卓越的效率。

6、在堆表中索引和表示分开存储的，所以即使索引块被分割，rowid也不会发生变化。但在索引组织表中，犹豫索引和表是一个整体，所以当索引快被分割，rowid会随着行的移动而变化。

7、在B-tree中只允许每个块的2/3空间用来存储键值，所以当块中数据超过这个限制时，键值就会被分割到两个块中，所以索引组织表的数据无法拥有永久的物理地址。

8、索引组织表的rowid是一个可能的物理地址，利用这个寻找到对应行的可能行非常大，称之为PhysicalGuess。如果使用逻辑rowid找到正确数据行的命中率非常低，则说明根本不应选择索引组织表。适用情况：

电子分类或关键字查询表

代码信息表

索引表

空间信息管理表

大部分使用主键查询的表

OLAP维度表

记录的长度相对较短，切插入操作不频繁发生的表。

9、对海量数据处理而言最具有价值的就是聚簇。

10、聚簇表之所以能提高读取效率，是因为只要读取一个索引行就能够连续读取多个数据行。除此之外与一般索引相比没有其他差异。

11、复合表聚簇是在一个单位聚簇中存储两个或两个以上的表聚簇结构。提高表的连接效率。

12、哈希聚簇的特征：

SIZE，HASHKEYS，HASHIS等参数不允许修改。

只能通过=比较运算符读取数据

创建聚簇的同时存储空间也分配。

当插入的行所需要的空间比其所属的单位聚簇空间大时，多出的

行被存储在溢出区中。

如果列值没有被平均分布，则哈希键值容易发生冲突。

直接使用由哈希函数计算出来的值来读取数据的方法比使用索引的方法更加有效。

其他特征几乎和索引聚簇相同。

哈希聚簇的适用范围：

尽量不要在数据以大量的形式连续不断增加的表中使用。

如果查询条件中只是用了=运算，则有很好的效果。

在聚簇列值分布不均等的情况下，容易导致出现溢出或键值之间冲突的现象。

仅限于小型代码表，邮政编码表，系统用户信息表等。

把大量数据存储在一定量的哈希聚簇中的升级概念就是hash分区。在拥有大量数据，增加速度非常快，大部分比较运算符都是=的

表中，灵活使用hash分区很大程度可以提高读取效率。

感谢您的阅读，本文如对您有帮助，可下载编辑，谢谢

数据库安全审计解决实施方案

数据库安全审计解决方案

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一、数据库安全审计需求概述数据库系统是一个复杂而又关键的系统，数据库存在各种管理和技术上的风险，如果这些风险变为事实，那么企业数据将遭受严重的经济损失和法律风险。而面对数据库的安全问题，企业常常要面对一下问题： ?数据库被恶意访问、攻击甚至数据偷窃，而企业无法及时发现、追踪并阻截这些恶意的行为。 ?数据库遭受恶意访问、攻击后，不能追踪到足够的证据。 ?不了解数据使用者对数据库访问的细节，从而无法保证数据安全，特别是敏感数据的管理。 ?来自内部的威胁：特权用户随意修改配置、改变或盗取数据，没有明确职责分工。 ?针对数据库、应用系统日志的审计只能做事后分析，周期长，且无法进行持续性审计。 ?审计缺乏规范性，无法有效成为公司的安全管理规范且满足外部审计需求。 ?人工审计面对海量数据，无法满足100%可见性，造成审计不完整。?DBA权责未完全区分开，导致审计效果问题。二、Guardium企业数据管理综合解决方案 InfoSphere Guardium提供的一组集成模块，使用一个统一的控制台和后端数据存储，管理整个数据库的安全与合规周期。通过Guardium，IBM 现在提供一种直接解决数据库安全性和遵从性问题的自动、有效且高效的方法。可扩展企业安全平台既能实时保护数据库，又能自动化所有合规审计流程。这套方案不仅在解决问题方面表现卓越，而且在避免消极影响方面同样表现出色。它对数据库性能的影响几乎为零，无需对数据库作任何变更，甚至不依赖本地数据库日志或审计工具。三、通过Guardium管理数据安全 ?发现、分类并且自动寻找、分类和保护敏感信息使用数据库自动搜寻和信息分类功能来识别机密数据的存储位置，然后使用定制的分类标签来自动执行适用于特定级别的敏感信息的安全策

基于 MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总

基于MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总最近公司推荐了mycat分布式中间件解决数据库分布式方案，今天到mycat官网学了一翻（https://www.360docs.net/doc/8b10266934.html,），汇总下几个重点： 1、mycat是什么？ mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL 协议的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL 客户端工具和命令进行访问,后端可以用MySQL 原生(Native)协议访问数据库（不限于MYSQL数据库）, 其核心功能是分表分库,即将一个多表水平分割为N 个小表,存储在后端的数据库中。以下是几种通俗的方式介绍MYCAT： 1）对于DBA 来讲: Mycat 就是MySQL Server,而Mycat 后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL 的存储引擎,如InnoDB,MyISAM 等,因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL 上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL 保证的,简单的说,Mycat 就是MySQL 最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL 拥有了能跟Oracle PK 的能力。 2）对于开发来讲:

Mycat 就是一个近似等于MySQL 的数据库服务器,你可以用连接MySQL 的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat 端口是8066 而非MySQL 的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL 语句,因为返样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 3）对于架构师来讲： Mycat 是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat 智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目了然,根据返些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也不用改变。 2）双活部署 mycat、zk均采用双中心部署 3、常见的数据库切分优化方案传统数据库存在着先天性的弊端,但是NoSQL 数据库又无法将其替今,NoSQL 只能作为传统数据的补充而不能将其

城市公共基础数据库建设参考方案

城市基础数据库系统建设方案

没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，建立全地区城市信息资源共建、共享的统一管理机制； 3）依托地区电子政务基础设施，充分利用现代信息技术，以科学的地区宏观经济和社会发展指标体系为基础，建设支持政府宏观经济管理和社会和谐发展的基础数据库系统，提高信息资源的建设、管理和共建共享能力； 4）为地区经济建设和社会和谐发展提供一致的城市基础数据，为各类应用系统建设提供基础数据支持，满足政府管理决策、部门信息共享和社会公共服务“三个层次”的需求。

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时，满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

人口基础数据库建设方案【智慧城市应用】

智慧城市应用之人口基础数据库转型期的中国是人口发展的关键时期，经济发展和社会建设面临的重大问题无不与人口密切相关，人口问题的聚集与凸显是当前政府面临的重要问题。如何运用信息化的手段进行人口数据的科学有效管理，建立人口基础数据库（简称“人口库”），从而切实提高社会管理与民生服务水平就显得相当重要和紧迫。人口库建设的意义和重要性人口基础信息是国家重要的基础信息之一，现行人口管理模式和信息应用模式是一种“条块分割”式的管理，各个相关部门只是从本部门的角度出发对人口信息进行管理，相互间不能很好地协调起来。随着市场经济体制的建立和完善，这种“条块分割”式的、孤立的人口信息管理和应用模式的弊病已显端倪：一方面是造成了许多不必要的重复劳动，另一方面各部门间信息不能共享，不能更好地服务百姓。 1、建立人口基础数据库平台是有效实施人口战略的重要依据，是提高政府决策科学化的支撑。人口信息是社会的基础信息，是政府进行科学决策和公共行政管理的重要依据。长期以来，我国人口管理建立在户籍制度基础上，随着社会主义市场经济体制改革的深入发展，人口流动性越来越大，旧的管理模式已经不适应社会的发展需要。公安局、劳保局、建交委、社发局、工商局等部门都在实施对部分人口的专门管理，其要求是对实际居住地人口的管理，取得一定成效。由于各部门对人口管理和发展存在差异，统计口径也不一致，造成人口管理、统计的基础和基数始终不能统一，致使不能得到准确的人口及其分布状况信息。因此，迫切需要建立一个以公安人口信息为基础，以公民身份号码（境外人口为护照号）为唯一代码，以其他部门为补充和核准的，具有权威性、基础性和战略性的人口基础数据

XXX基础数据库系统建设可行性研究报告 (1)

XX城市基础数据库系统建设可行性方案

1.系统概述长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和

分布式数据库设计方案

1.大型分布式数据库解决方案企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。分区表技术让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。分布式分区视图分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数

据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。库表散列在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。

城市公共基础数据库建设方案.

城市基础数据库系统建设方案

数据库负载均衡解决方案

双节点数据库负载均衡解决方案问题的提出？在SQL Server数据库平台上，企业的数据库系统存在的形式主要有单机模式和集群模式（为了保证数据库的可用性或实现备份）如：失败转移集群（MSCS）、镜像（Mirror）、第三方的高可用（HA）集群或备份软件等。伴随着企业的发展，企业的数据量和访问量也会迅猛增加，此时数据库就会面临很大的负载和压力，意味着数据库会成为整个信息系统的瓶颈。这些“集群”技术能解决这类问题吗？SQL Server数据库上传统的集群技术 Microsoft Cluster Server(MSCS) 相对于单点来说Microsoft Cluster Server(MSCS)是一个可以提升可用性的技术，属于高可用集群，Microsoft称之为失败转移集群。 MSCS 从硬件连接上看，很像Oracle的RAC，两个节点，通过网络连接，共享磁盘；事实上SQL Server 数据库只运行在一个节点上，当出现故障时，另一个节点只是作为这个节点的备份；因为始终只有一个节点在运行，在性能上也得不到提升,系统也就不具备扩展的能力。当现有的服务器不能满足应用的负载时只能更换更高配置的服务器。 Mirror 镜像是SQL Server 2005中的一个主要特点，目的是为了提高可用性，和MSCS相比，用户实现数据库的高可用更容易了，不需要共享磁盘柜，也不受地域的限制。共设了三个服务器，第一是工作数据库（Principal Datebase），第二个是镜像数据库（Mirror），第三个是监视服务器（Witness Server，在可用性方面有了一些保证，但仍然是单服务器工作；在扩展和性能的提升上依旧没有什么帮助。

【精品】海量数据处理分析

海量数据处理分析北京迈思奇科技有限公司戴子良笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

MSSQL数据库高可用性方案

高可用MS SQL Server数据库解决方案建设目标减少硬件或软件故障造成的影响，保持业务连续性，从而将用户可以察觉到的停机时间减至最小，确保数据库服务7*24小时（RTO为99.9%）运转，建设一套完整的高可用性MS SQL Server数据库系统。需求分析服务器宕机造成的影响服务器宕机时间使得丢失客户收益并降低员工生产效率，为了避免对业务造成影响，从两个方面采取预防措施：一、计划宕机时的可用性： ●补丁或补丁包安装 ●软硬件升级 ●更改系统配置 ●数据库维护 ●应用程序升级二、防止非计划性宕机： ●人为错误导致的失败 ●站点灾难 ●硬件故障

●数据损毁 ●软件故障现有状况 ●服务器存在单点故障； ●数据库未做高可用性配置； ●数据库版本为MS SQL Server2008； ●服务器配置为CPU E7540 2.0，24G存； ●数据库容量约800G 技术解决方案解决思路考虑到本项目的需求和最佳性能，为了达到最佳可用性，方案采用两台数据库服务器做故障转移集群，连接同一台存储做数据库的共享存储，实现故障自动转移。同时，将旧服务器作为镜像数据库，采用SQL Server 2012的alwayson 功能来再次完成自动故障转移，并可以分担查询的负载。

架构拓扑新数据库：承担数据库主体计算功能，用于生产数据，采用双机集群，实现自动故障转移。旧数据库：通过镜像功能，存储数据库副本，用于发生故障时的转移。也可配置为只读，承担备份的负载。存储：存储采用双控制器，双FC连接两台服务器，避免单点故障。主/辅域控制器：采用双机模式，SQL Server 2012 实现高可用的必备基础设施。高可靠性技术方案 SQL Server的企业版支持所有的高可用性功能，这些功能包括：

数据库一体机建设方案(简版)

数据库一体机建设方案 2019.08

目录 1.产品简介 (3) 1.1.产品背景 (3) 1.2.产品概述 (4) 1.3.产品特性及优势 (4) 2. 硬件配置和集成服务 (5) 2.1.建议分布式数据库一体机硬件配置 (5) 2.2.数据库迁移工作内容人天 (6)

1.产品简介分布式数据库一体机遵循开放的工业标准，采用领先的分布式架构，专为企事业单位核心数据库高性能需求业务设计，将计算单元和存储单元以及网络单元整合融入标准机柜，为企业级核心数据库业务提供卓越性能、高可靠性与高性价比。分布式数据库一体机系统支持多种数据库混合部署，完美支撑OLTP、OLAP业务等多种负载，数据库一体机所涉及部件均为冗余设计，数据2～3份冗余保护，增加专为数据库性能设计的性能加速单元为企业核心数据库业务提供强大的处理能力与灵活的扩展能力。 1.1.产品背景一直以来，IT业务支撑系统数据库均运行在小型机+集中式SAN存储的传统架构中。随着当前业务的高速发展，业务系统的交易量及数据量越来越大，对核心系统的处理能力及存储能力要求越来越高。而小型机\X86+集中存储的传统架构扩展性差，性能有限，IO能力严重不足，如需达到相应的处理能力，则需要用更高配置的小型机\X86和更高端存储来代替现有的小型机\X86和存储，技术复杂，代价昂贵。同时，随着设备的老化，设备性能越来越不足以支撑业务需要，核心系统的架构改造和升级势在必行。基于传统架构的数据库往往存在如下的问题： ◆传统架构的数据库节点需要高性能主机，成本高。对于多节点RAC数据库，由于节点间的通信带宽通常为1Gbps，较高的为10Gbps，这个数量级的带宽使得节点间的并发处理能力无法充分利用。 ◆传统架构的数据库的性能瓶颈通常在IO上面，传统的磁盘阵列受限于控制器的处理能力和FC端口带宽，IO吞吐量通常只能几百MB/s，在数据库要求大量的磁盘读写时，IO 消耗的时间过长。 ◆传统架构的存储扩展能力较差，在容量增加时，性能没有相应提高。同时扩容成本高。在此环境下，以x86服务器为基础、使用闪存卡、Infiniband交换机可以使Oracle RAC

数据库大型应用解决方案

随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。 [@more@] 一、负载均衡技术负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成，通过常规网络或专用网络进行连接，由路由器衔接在一起，各节点相互协作、共同负载、均衡压力，对客户端来说，整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器。 1、实现原理实现数据库的负载均衡技术，首先要有一个可以控制连接数据库的控制端。在这里，它截断了数据库和程序的直接连接，由所有的程序来访问这个中间层，然后再由中间层来访问数据库。这样，我们就可以具体控制访问某个数据库了，然后还可以根据数据库的当前负载采取有效的均衡策略，来调整每次连接到哪个数据库。 2、实现多据库数据同步对于负载均衡，最重要的就是所有服务器的数据都是实时同步的。这是一个集群所必需的，因为，如果数不据实时、不同步，那么用户从一台服务器读出的数据，就有别于从另一台服务器读出的数据，这是不能允许的。所以必须实现数据库的数据同步。这样，在查询的时候就可以有多个资源，实现均衡。比较常用的方法是 Moebius for SQL Server集群，Moebius for SQL Server集群采用将核心程序驻留在每个机器的数据库中的办法，这个核心程序称为Moebius for SQL Server 中间件，主要作用是监测数据库内数据的变化并将变化的数据同步到其他数据库中。数据同步完成后客户端才会得到响应，同步过程是并发完成的，所以同步到多个数据库和同步到一个数据库的时间基本相等；另外同步的过程是在事务的环境下完成的，保证了多份数据在任何时刻数据的一致性。正因为Moebius 中间件宿主在数据库中的创新，让中间件不但能知道数据的变化，而且知道引起数据变化的SQL语句，根据SQL语句的类型智能的采取不同的数据同步的策略以保证数据同步成本的最小化。

城市地质数据库系统解决方案

城市地质数据库系统解决方案发布时间：2012-10-26 15:40:01来源：原创【打印本页】 1. 设计目标以城市地质调查成果为基础，初步建立城市三维可视化城市地质信息服务和管理系统，实现地质资料收集全面化、整理标准化、录入格式化、管理常态化；充分挖掘地质资料的潜在价值，实现地质资料信息服务多元化，提升地质资料信息服务化水平，提高地质资料的利用率。通过三维地质建模，实现重点区域地质模块的三维可视化、分析、提取、信息生成等功能，为政府宏观决策、重大工程建设项目实施等提供科学依据，降低社会投资风险，构建城市地质资料信息服务经济社会发展的新体制和动态运行保障机制，全面提升地质工作对经济社会发展的服务水平和综合服务能力。 2. 总体框架设计面向城市地质和三维地质建模数据库建设、成果集成、信息共享和可视化的总体需求，基于GIS、地质、三维可视化和Virtual Globes技术，建立了三维环境下的海量、多尺度、三维立体地质信息的建模、集成、共享和可视化的总体技术框架（下图）。

三维地质建模成果集成、信息共享和可视化的总体技术框架 3. 系统结构与功能设计根据项目建设目标和需求分析，城市地质信息服务和管理系统的系统结构如下图所示，系统从纵向上可以划分为5个层次：（1）数据采集层，（2）数据库层，（3）数据服务层，（4）专题数据及应用层；（5）业务层。

系统结构及功能模块划分示意图 3.1. 数据采集层数据采集层满足各类地质资料数据在数据录入、数据编辑、数据更新、数据转入等方面的需求，包含数据辅助整理入库和辅助建库软件编制工具，实现海量数据库建立和后续数据更新，以及数据访问权限控制。数据采集层实现了基于已有空间数据的建库和三维建模。 3.2. 数据库及其管理层数据管理模块主要是用来管理所有地质专题数据和三维模型数据，实现地质专题数据的导入导出和加载可视化显示。三维模型目前基于标准obj及vrml交换格式存储，以大字段方式存储于数据库。Ctech、discover3D和MapGIS K9等三维建模工具建好的模型导出为中间格式后进行入库，然后统一由数据管理模块进行管理。数据库层存储了来自数据采集系统采集的各类空间和属性数据，按数据类型分包括空间数据库（基础地理空间数据库、专题图形数据库、基础地质数据库），专业属性数据库、三维地质模型数据库等数据库。数据库在Oracle支持下实现空间数据与非空间数据一体化存储与管理，具有下述特征：

大量数据海量数据处理办法

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该> =nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。

大型分布式数据库应用的案例

大型分布式数据库应用的案例做大型数据库应用的时候，随着数据量越来越大，计算越来越复杂，对于性能的挑战越来越大。我们只能去使用现有的数据库方案：比如SQL SERVER Cluster或者Oracle RAC等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多，另外还是解决不了维护的问题，要改一个表或者还原一次数据库都得几个小时或者更长的时间。最根本的办法还是像google那样有成千上万的中小型机器来代替超大型机器，每一次查询都会由几十台上百台机器来负载的分布式计算才是趋势。这里给大家介绍一个类似的数据库上的相关案例 1 背景我们知道数据是一个公司的命脉，随着业务越做越大，数据量也会越来越大，计算也会越来越复杂，性能，可靠性，可扩展性的需求就会越来越强烈，这个时候一个集中式的数据库显然已经满足不了需求了。对于技术决策者来说有两条路可以走，第一：按照现有的大型数据库的解决方案，比如SQL SERVER Cluster或者Oracle RAC 等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多；第二：使用真正能够扩展的分布式数据库，利用中小型服务器甚至是PC机的累加来替代大型的服务器，这也是很多公司希望的，却苦于没有合适产品，现在有了ClusterKiller，用它真正能给您带来：高性能，高可用性，高扩展性，高性价比。 2 方案比较 2.1 SQL SERVER的集群模式这种结构只能说是一种故障转移的机制，当有一个节点出现问题后把负载转移到另一个节点上。在负载能力上和扩展性上没有任何办法，而且还浪费了硬件资源

2.2 Oracle Real Application Clusters (RAC) Oracle Rac最多可支持64个节点，基本上算是解决了性能，扩展性的问题了，但是它在存储上还是一个单点，且不说出现故障怎么办，IO也可能会成为性能瓶颈。我们都知道一个数据库大到一定程度的时候，在物理上分区才能从根本上解决问题，对几十万数据进行查找和几百万上千万的数据进行查找在系统的消耗上以及响应时间上有着几何级的降低。 2.3 Cluster Killer 从图例中可以看出，下面的像网格一样的机器叫数据层，每个机器上存储着数据全集的一个分区，每一行组成一个数据全集，每一列是某个分区的多份相同的数据从而达到查询时负载均衡的效果，同时也是高可用性的保障：某个列的机器出现问题后其他的机器会负载访问。为了不让这样一个复杂的结构暴露给应用程序，在数据层上面又放了一层机器叫中间层，中间层机器的数据库中驻留着的中间件来处理SQL语句，根据SQL语句的类

(完整word版)ReYun数据备份一体机解决方案

ReYun数据备份一体机解决方案各种规模的企业都在经历着数据量的爆炸性增长。不论是由于互联网、电子邮件的出现，还是越来越庞大、需要大量介质的应用软件所致，数据量现已呈现出了巨大的增长态势。据IDC调查显示2010年世界总数据量为1.2ZB，相当于一百万个PB，而到2020年将会增长到35.2 ZB，即三千五百万个PB，这十年间将会有28倍的数据增长。这种数据的大量增长给我们的备份窗口、存储成本以及管理都带来了巨大的挑战。很多公司用将近75%的资金维护现有的系统，保护基础架构和应用程序。而在搭建备份系统感觉过于复杂，需要花费太多的精力以及时间，还需要学习备份相关的知识以便管理维护备份系统。而他们很多的精力都需要用于维护现有现有业务系统的稳定运行。所以希望备份系统能够稳定且易于管理使用，并且可以尽量节省成本。据 IDC 统计，在已经实施信息化的企业和组织中，有超过 60% 的重要数据存储在员工的 PC 机和笔记本(统称桌面系统)上，其中包括经常外出出差员工的笔记本，每次桌面系统数据丢失所带来的损失平均为 32000 美元。由此，如何有效保护桌面系统数据，是今天企业必须面临的重要课题。您的企业是否计算过存放在台式电脑或笔记本中的重要数据比例? 您的企业是否计算过因为数据丢失而造成的损失? 在您的备份方案设计中，您是否也经常为下面的问题头疼不已：发生故障时，最多可以容忍丢失多少数据需要选择购买服务器，存储，操作系统，备份软件如果您也在考虑上述问题和需求，一个最佳的备份方案是您也是我们追求的目标。

第二章用户现状与需求分析二.1 用户现状用户现在有50台PC需要做保护，其上跑着各自的数据和业务系统。其目前情况拓扑图如下：目前桌面和笔记本计算机的数据容易毁坏或丢失近年来，随着信息技术的飞速发展以及应用范围的日益扩大，各行业各单位对信息和数据的依赖性不断增强，业务数据和信息的价值已经远远超过了固定的

数据库系统服务器解决方案

数据库系统服务器解决方案数据库是当前信息服务领域内最广泛的一种应用，小到超市购物，大到国家制定某些战略措施无处不体现着数据库的应用。随着社会的发展，数据的也是一种“价值”的体现，如果能够利用好“数据”，就能收到意想不到的效果。经过我国多年的信息化建设后，很多人已经深有体会，所以对“数据库”也越发的重视。但由于数据库的应用特点，普通的PC机很难承担这种应用。所以服务器是建立数据库系统的必然要素。本方案介绍了数据库的相关基本知识，以及数据库的特点，并且针对这些特点进行分析，找到了数据库系统建设的关键要素。最后进行了一些案例分析。以前，数据库作为高端应用选用的硬件设备大多以小型机为主，但是小型机在实际应用中有很多例如人员问题、维护问题、应用移植等等让人难以接受的现实，可是除了小型机就没有其他可以支撑数据库运行的硬件设备了，所以小型机用于数据库建设一直是大家常常面临的一个鸡肋问题。随着PC server的技术发展、数据库软件的并行化改进，采用集群方式替代传统小型机方式目前成为了一种趋势，本文中也进行了相关阐述。总之，本文介绍了什么是数据库、什么地方用到数据库、数据库应用瓶颈、数据库建设依据、怎么构建数据库系统。目录 1. 数据库系统的介绍4 1.1. 数据库管理软件4 1.2. 数据库系统硬件5 2. 曙光数据库系统6 2.1. 曙光数据库服务器6 2.1.1. 数据库服务器选型依据7 2.2. 曙光存储8 2.3. 曙光集群数据库系统的优势9 2.3.1. 高性能10 2.3.2. 性价比11 2.3.3. 可扩展性11 2.3.4. 可管理性12 2.3.5. 可靠性、稳定性12 3. 数据库系统案例12 3.1. 小规模数据库解决方案:电子图书馆12 3.1.1. 背景12 3.1.2. 分析13 3.1.3. 方案设计13 3.2. 中等规模数据库解决方案（某高校数据中心）14 3.2.1. 背景14 3.2.2. 分析15 3.2.3. 方案设计15 3.3. 大规模数据库解决方案（某市政府数据中心）16 3.3.1. 背景16 3.3.2. 分析16 3.3.3. 方案设计16 4. 附录18 4.1. 附录一: 曙光服务器获ORALCE认证的清单18 4.2. 附录二：相关编纂人员介绍19

大数据库一体机(1)

DataXBase大数据库一体机大数据库一体机，基于并行分布式处理架构和Intel SSD，基于云创存储JobKeeper分布式任务调度引擎，利用Oracle数据RAC技术释放数据库并行处理性能，可使海量复杂关系型数据实时处理，不仅在查询和检索数据时具有非常高的性能优势（可达到几十倍的性能和数据库容量提升），还可以支持数据仓库存储、数据深度挖掘和智能分析等。 1.硬件架构大数据库一体机将包括M个数据库处理单元，N个SSD磁盘阵列，1台光纤交换机，2台SAN交换机，机柜，电源等（各类单元的具体数量可以根据实际项目需求定制）。结构布局如下图所示：大数据库一体机参考外观

光纤交换机用来提供对外服务网络接口，两台SAN交换机实现双机容错，用于数据库处理单元连接共享存储设备。内部连接图如下：大数据库一体机网络拓朴数据库处理单元每个节点两块HBA卡，通过SAN交换机，共享后端存储设备。每个节点上将安装统一关系型数据库，上层应用为通用的数据库平台，系统根据负载情况自动切换访问独立节点的数据库。 SSD磁盘阵列一体机的共享存储设备通过SSD磁盘阵列来实现，采用闪存作为存储介质，读写速度相对机械硬盘更快，而功耗比传统硬盘低，且传统硬盘的机械性故障率可完全避免。

2.分布式任务调度引擎JobKeeper 上文所提及系统的负载均衡、高可用、并行等特点，是通过JobKeeper来实现的。JobKeeper是一种处理任务的超高性能分布式调度引擎，可理解为一个高效的任务管家。 JobKeeper可不间断接受来自各台计算机提交的任务，再按照当前集群中所有处理设备的压力，智能进行分配任务，进而达到集群负载均衡，使得整个集群的性能始终保持最优。通过JobKeeper还可以对当前分布式集群的所有机器的状况进行实时监控，规避、切换故障节点，对集群中所有的任务进行停止、删除等功能，实现系统的高可用性。 JobKeeper平台的部署将使整个数据存储系统具有如下优势： 1）、高可靠性采用“多主多备，负载均衡”的管理节点设计模式，和“处理实时跟踪”的处理节点设计模式，从而保证无论管理节点还是处理节点都不存在单点故障问题。 2）、低依赖性采用模块化设计思想，通过统一化配置和API接口的方式向用户提供服务。无论用户应用是用何种语言开发，何种处理方式，都可以交由平台进行统一的调度管理。 3）、低干预性采用基于事件化的统一管理模式。无论是动态扩展集群处理系统能力，还是

数据库建设方案

数据库建设方案数据库建设方案篇一: 数据库建设方案数据库建设方案一、数据库技术实训室介绍数据库课程是计算机科学类各专业的专业基础课，通过本课程的学习，使学生掌握数据库设计、数据库管理、数据库程序设计的基本知识和基本技能。加深对数据库基础理论和基本知识的理解，掌握基于数据库的应用软件设计基本方法，提高解决数据库应用实际问题的能力。现在针对数据库教学建立数据库技术实训室，对培养数据库通用及专业人才、提高数据库教学水平、促进信息产业发展具有重要的意义。同时，也为了能让学生更好的熟悉和掌握数据库知识，提高院学生的就业及工作竞争力。组要承担数据库管理及应用，是进行管理信息系统，ACESS、SQLServer 等课程的教学和实验场所。对各种管理信息系统的开发和研究提供平台。使学生掌握数据库的基本概念，结合实际的操作和设计，应用现有的数据建模工具和数据库管理系统软件实现数据库的设计。掌握数据库安全管理与使用，完成对数据库的管理、设计和开发等教学任务，为学生掌握大型关系数据库技术奠定了坚实的基础。二、实训室软、硬件配置介绍软件环境: 48位/11位 Red Hat Enterprise Linux 4.0 操作系统广播教学软件 SQL Server 中文2017 Oracle 8i/9i Enterprise Edition (50用户) 硬件环境: 1、多媒体教学设备一套 2、 PC 计算机60台 3、安装有 ACCESS、SQLServer 等数据库软件

三、数据库实训室开设实训课程 1.面向层次: 中专 2.面向专业: 计算机应用专业、计算机网络专业 3.实训课程: 《数据库系统》《数据库课程设计》、、数据库原理与应用，职业能力课程，84学时数据库维护，职业技能实训模块，24学时 SQL Server 数据库实现与维护，职业能力课程，84学时数据备份与灾难恢复，职业能力课程，72学时数据库安全管理，职业技能实训模块，48学时篇二:数据库系统》《数据库课程设计》、、数据库原理与应用，职业能力课程，84学时数据库维护，职业技能实训模块，24学时 SQL Server 数据库实现与维护，职业能力课程，84学时数据备份与灾难恢复，职业能力课程，72学时数据库安全管理，职业技能实训模块，48学时篇二》 (34)数据项名: 所在省说明: 类型: 字符型长度: 3——8 别名: province 取值范围: 参见《地址区域代码表》 (35)数据项名:地址区域代码表》 (35)数据项名》 (36)数据项名: 所在区县说明: