面向海量高清视频数据的高性能分布式存储系统

海量数据存储论文

海量数据存储 (----计算机学科前沿讲座论文 昆明理工大学信息院 计算机应用技术 2010/11 随着信息社会的发展,越来越多的信息被数据化,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀,从而对于存储服务器提出了更大的需求;其次是数据持续时间的增加。最后,对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,数据从GB、TB到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备,而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于,其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此,用户需要不断地扩张存储空间。但是,存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。 海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此,统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上,结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的,如果只是一味的添加存储设备,那么无疑会大幅增加存储成本。因此,海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时,不同应用对于存储

大数据存储方式概述

大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源

高级数据库工程师的基本职责

高级数据库工程师的基本职责 高级数据库工程师需要负责数据库进行容量规划、架构设计，提高业务高可用性和容灾能力。以下是小编整理的高级数据库工程师的基本职责。 高级数据库工程师的基本职责1 职责： 1、负责公司oracle、DB2数据库及相关系统维护管理、性能调优工作; 2、参与公司数据分析产品的大数据基础架构设计与优化，设计数据整体架构及其细节; 3、负责公司各个项目的数据库系统部署方案的计划、设计和实施指导，参与项目的数据库设计; 4、指导各个实施项目成员，对数据库语句进行优化，解决性能问题; 5、负责研发及使用新技术和新架构满足日益增长的数据需求;

6、负责数据库的日常维护，包括：日常维护，性能监控，性能优化，安全管理等。 任职要求： 1. 计算机相关专业大学本科及以上学历，具备三年以上大型Oracle、DB2数据库DBA或数据仓库架构设计经验，精通数据库管理与优化; 2. 精通ORACLE、DB2等主流数据库的管理，要求具备有较强的故障定位和问题分析、解决能力;具备一年以上Hadoop、GreenPlum、NoSQL等大数据技术平台实施、部署、优化经验; 3. 丰富的数据库维护经验，擅于分析运行瓶颈，并提供改进方案;精通数据库的性能优化、SQL调优技术，对高并发数据库的锁和事务隔离问题有深入理解;精通数据库容量规划和分表设计方法，有海量数据库设计和支持经验; 4. 熟悉UNIX/LINUX等主流OS平台，理解操作系统原理，具备脚本编写能力(SHELL/PERL/PYTHON)，并善于利用脚本解决问题; 5. 熟悉RAC/PureScale/GoldenGate/CDC等高可用技术; 6. 善于数据库架构的规划，能设计主机、存储、数据库的整体方案;

(重点学习)海量数据处理方法总结

海量数据处理方法总结 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。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为

海量空间数据存储技术研究.

海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源

大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入

数据库技术与应用(第二版)课后答案

第1章习题参考答案 1.思考题 （1）什么是数据库、数据库管理系统、数据库系统？它们之间有什么联系？ 答：数据库是存贮在计算机内的有结构的数据集合；数据库管理系统是一个软件，用以维护数据库、接受并完成用户对数据库的一切操作；数据库系统指由硬件设备、软件系统、专业领域的数据体和管理人员构成的一个运行系统。 （2）当前，主要有哪几种新型数据库系统？它们各有什么特点？用于什么领域，试举例说明？答：主要有：分布式数据库、面向对象数据库、多媒体数据库、数据仓库技术、空间数据库。 （3）什么是数据模型？目前数据库主要有哪几种数据模型？它们各有什么特点？ 答：数据模型是一组描述数据库的概念。这些概念精确地描述数据、数据之间的关系、数据的语义和完整性约束。很多数据模型还包括一个操作集合。这些操作用来说明对数据库的存取和更新。数据模型应满足3方面要求：一是能真实地模拟现实世界；二是容易为人们理解；三是便于在计算机上实现。目前在数据库领域，常用的数据模型有：层次模型、网络模型、关系模型以及最近兴起的面向对象的模型。 （4）关系数据库中选择、投影、连接运算的含义是什么？ 答： 1）选择运算：从关系中筛选出满足给定条件的元组（记录）。选择是从行的角度进行运算，选择出的记录是原关系的子集。 2）投影运算：从关系中指定若干个属性（字段）组成新的关系。投影是从列的角度进行运算，得到的新关系中的字段个数往往比原关系少。 3）连接运算：将两个关系按照给定的条件横向拼接成新的关系。连接过程是通过两个关系中公有的字段名进行的。 （5）关键字段的含义是什么？它的作用是什么？ 答：一个关系中可以确定一个字段为关键字段，该字段的值在各条记录中不能有相同的值。（如：门牌号码）；关键字段的作用主要是为建立多个表的关联和进行快速查询。 （6）什么是E-R图？E-R 图是由哪几种基本要素组成？这些要素如何表示？ 答：E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。构成E-R图的基本要素有3种，即实体、属性和联系。其表示方法为：用矩形框表示现实世界中的实体，用菱形框表示实体间的联系，用椭圆形框表示实体和联系的属性，实体名、属性名和联系名分别写在相应框内。ABAAC ABCAA 第2章习题解答 1. 思考题 （1）在SQL Server 2008中的数据库中包含哪些对象？其中什么对象是必不可少的？其作用又是什么？ 答：SQL Server 2008中的数据库对象主要包括数据库关系图、表、视图、同义词、可编程性、Service Broker、存储和安全性等。其中表对象是必不可少的。表是由行和列构成的集合，用来存储数据。 （2）SQL Server提供的系统数据库master它的作用是什么？用户可以删除和修改吗？为什么？答：master 数据库记录SQL Server 系统的所有系统级信息。主要包括实例范围的元数据、端点、链接服务器和系统配置设置以及记录了所有其他数据库的存在、数据库

物联网论文海量信息存储

数字化的存储手段 ——海量信息存储

摘要 随着信息社会的快速发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着计算机网络的发展，数据呈爆炸式增长。因此在日常生活工作中，如何安全地存放以及高效地使用海量资料，成为人们日益面临的重大困惑。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展,存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加，正是用户对存储空间需求的不断增加，推动海量信息存储技术的不断变化。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮。本文从物联网对海量信息存储的需求出发，比较了三种基本的网络存储体系结构（DAS，NAS，SAN）各自特点，并讨论了数据中心的基本概念，最后以Google数据中心和Hadoop为例，简要介绍了数据中心的相关技术，指出了数据中心的研究热点，并提到了保证性能前提下降低数据中心成本的方法（服务器成本，网络设备成本，能源成本）。最后，对海量信息存储的前景做出了展望。 关键词：海量信息存储数据中心计算机网络

一、海量信息存储时代背景 随着计算机技术的发展，信息正以数据存储的方式高速增长着，不断推进着全球信息化的进程。随之而来的是海量信息存储的需求不断增加。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 如今，物联网对海量信息存储的需求日益增加，一方面，全球信息总量迅猛增长，仅2007年产生的数据量为281EB （ 1EB=10亿GB ），而物联网中对象的数量将庞大到以百亿为单位。其次，物联网中的对象积极参与业务流程的需求也在增加，这些都导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。 二、三种基本的网络存储体系结构 直接式存储DAS是指主机与存储设备(磁盘或磁盘阵列等)之间直接连接，存储设备通过SCSI或 ATA(目前连接方式已扩展为FC、USB等多种)作为数据接口的存储方式。网络附加存储NAS是指直接挂接在网上的存储设备，实际上就是一台专用的存储服务器，它不承担应用服务，而是通过网络接口与网络连接，数据通过网络协议进行传输，支持异构服务器间共享数据。存储区域网络SAN是独立于服务器网络之外的高速存储专用网，采用高速的光纤通道作为传输媒体，以FC(FiberChannel，光纤通道)+SCSI的应用协议作为存储访问协议，将存储子系统网络化，实现了真正高速共享存储的目标。 比较各自的特点，可以得到以下结论： 对于DAS：管理容易，结构相对简单；采用集中式体系结构，不能满足大规模数据访问的需求；存储资源利用率低，资源共享能力差，造成“信息孤岛”； 对于NAS：容易实现文件级别共享；性能严重依赖于网络流量，尤其当用户数过多、读写过频繁时性能受限； 对于SAN：存储管理简化，存储容量利用率提高；没有直接文件级别的访问能力，但可在SAN基础上建立文件系统。 三、海量数据存储技术 为了支持大规模数据的存储、传输与处理，针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究： 1、虚拟存储技术 存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射，通过虚拟化技术，为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷，并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作，并分配给特定的主机或应用程序，为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。 2、高性能I/O 集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性，近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系

高级数据库技术试卷

《高级数据库技术与应用》期末试题（2013） 1.数据库技术发展阶段如何划分，简述当前数据库技术热点和发展趋势。 （1）数据库技术发展阶段 数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期数根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。这两种数据库具有如下共同点：1.支持三级模式（外模式、模式、内模式）。保证数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性；2.用存取路径来表示数据之间的联系；3.有独立的数据定义语言；4.导航式的数据操纵语言。 第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型（数据结构、关系操作、数据完整性）。关系模型具有以下特点：1.关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；2.以关系数学为基础；3.数据的物理存储和存取路径对用户不透明；4.关系数据库语言是非过程化的。 第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、

海量数据的存储需求及概念

海量数据的存储需求及概念 海量数据的存储需求其实就是时下流行的云存储概念，使用NVR的集群技术作为基础搭建的海量数据存储系统，可称为音视频云存储系统，在此基 础上的各种新型的智能高效查询服务可以称为云查询。 云存储是以NVR为硬件基础，使用软件分布式技术搭建的一个虚拟存储服务，此方式的具体工作NVR硬件对用户透明，用户提出存储需求，云存储服务系统满足需求。此系统具有高性价比、高容错性、服务能力几乎可以无限伸缩。在云存储系统里面的单机NVR，对其可靠性要求很低，因此我们可以使用 大量廉价的NVR硬件(不带RAID功能)来搭建系统。由此大量减少了硬件成本。由于数据IO吞吐处理被分散到了很多单机上，对单机的处理器、硬盘IO的能 力要求也可变得很低，进一步降低硬件成本。另外，由于云管理系统做了大量 的智能管理工作，将使得安装维护变得更容易。 云查询就是音视频云存储系统里的云计算，由于数据是分散存储在各个 单机节点上，故大量的查询可以是并行的，使得可以实现一些以前很难做到的 密集型计算的查询应用，如视频内容检索，历史视频智能分析等。 云软件开发模式使用强大的分布式中间件平台，其开发难度可大大降低。例如，由某公司开发的分布式平台就是一款云开发的利器，它高效、易学易用、能力强大、跨平台和编程语言，内置了很多分布式开发的基本特性。 未来几年中国的家庭宽带将升级到光纤入户，企业数据网络将升级到万 兆网，在网络化高度发达的大背景下，IT行业正在改变传统的IT资源拥有模式。安防行业在完全融入IT的背景下，行业发展和IT行业的发展趋势是一致的， IT行业的主流趋势是资源正在向可运营、可服务的方向发展。视频监控在智能

第二篇小论文--海量数据存储研究 背景意义

研究背景 随着信息科技的发展,人们进入了数字信息时代,各种电子数据产生的越来越多,学校、企业、政府机关等大量纸质的数据已经被电子化。各种处理和记录系统产生的海量的数据;各种WEB应用网站每天产生的日志数据和每天用户上传的数据等都达到TB等级,如此海量数据的存储和备份已经成为一个热点问题。大量的数据混合处理之后可能会收到不同的效果,对于某些应用,例如用户行为分析,一般算法再好也不如大量的数据带来的效果更好,而这些分析的前提是数据如何存储。从这些角度上看,数据已经成为一种财富,很多公司都很重视数据这种无形的资产。例如目前很多公司在做的一项工作就是基于用户操作日志的行为分析,从分析结果中获得潜在的商机。但是快速分析的前提是如何保存这些日志数据才能提供更快的读取速度,以便加快算法产出分析的结果,同时还要保证这些数据高效的存储。 数据的存储面临的问题是数据量增加的同时,物理储存设备的访问速度没有增加。数据的一般存储方式是使用本地化存储或者使用RAID技术,本地化存储存在着严重的硬件速度瓶颈。单机的CPU、内存和硬盘等硬件有限,存储效率都停留在很低的级别,而且不具备容灾备份的功能,不能满足^^量数据的存储的需求,RAID技术采用分布式存储,利用多台机器的性能来提高系统整体的性能,提升了系统的存储效率,同时RAID具有容错的功能。但是面对海量数据的存储,使用RAID的方式需要花费巨大的资金,同时RAID虽然具有备份的能力,但是存储策略和自动修复功能都不完善。 面对如此海量数据的存储和分析的问题,人们提出了云计算解决方案,而且越来越多的科研机构和企业开始关注云计算这种新的计算模式。云计算框架的发展,带来了商业模式和计算方式的革命性转变,完全改变了过去数据主要集中在本地存储和本地计算的传统模式,使得企业机构、学校实验室和科研机构能够方便快捷地通过网络方式提升系统的计算力和存储空间,极大地降低了这些地方的硬件等基础设施的浪费和闲置,有效的提高了人力资源的效率,为企业、学校和科研机构节约了大量的资金和人力支出。

信息管理系统—数据存储与管理

大学《数据存储与管理》实验报告 年3月28日

供应商 产品 运货商 供应商 雇员 产品 订单明细 订单 类别 客户 运货商 ? 3．打开 Microsoft Access,点击新建数据库标签，输入“Solomon”作为数据库名称， 并点击创建；点击屏幕左栏里的表，点击使用设计器创建表，在设计视图中按标签 输入每个关系的字段名，数据类型和说明，选中作为主键的字段名，点击主键按钮， 然后保存，并命名。（例下图） 供应商 ID 公司名 称 联系人 姓名 联系人 职务 地址 城 市 地 区 邮政编 码 国 家 电话 传真 主 页 1 佳佳乐 陈小姐 采购经 理 西直门大街 110 号 北 京 华 北 100023 中 国 (010) 65552222 2 康富食 品 黄小姐 订购主 管 幸福大街 290 号 北 京 华 北 170117 中 国 (010) 65554822 3 妙生 胡先生 销售代 表 南京路 23 号 上 海 华 东 248104 中 国 (021) 85555735 (021) 85553349 产品 ID 产品名称 供应商 类别 单位数量 单价 库存量 订购量 再订购量 1 苹果汁 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ￥18.00 39 0 10 2 牛奶 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ￥19.00 17 40 25 3 蕃茄酱 佳佳乐 调味品 每箱 12 瓶 ￥10.00 13 70 25 运货商 ID 公司名称 电话 1 急速快递 (010) 65559831 2 统一包裹 (010) 65553199 3 联邦货运 (010) 65559931

大数据库应用技术模拟精彩试题

数据库应用技术模拟试题1 一、单项选择题（每个题只有一个答案是正确的，请将正确的答案填写到括号内。） 1．下列功能中，不属于数据库管理系统功能的是（B）。 A、数据库对象定义 B、数据库文件读写 C、数据查询 D、数据更新 2．下列类型中，属于定点小数类型的是（A）。 A、numeric B、int C、datetime D、real 3．对char(10)类型的列，若存储“电视”，其占用的字节数是（C）。 A、4 B、5 C、10 D、20 4．下列条件子句中，能够筛选出成绩在60~80（包括边界值）的是（B）。 A、Where 成绩 >= 60 OR成绩 <= 80 B、Where成绩 >= 60 AND成绩 <= 80 C、Where 60 <= 成绩 <= 80 D、Where成绩 IN(60．．80)

5．下列关于聚集索引与非聚集索引的说法，正确的是（C）。 A、在一个表上可以建立多个聚集索引和多个非聚集索引 B、在一个表上可以建立多个聚集索引和最多一个非聚集索引 C、在一个表上可以同时存在聚集索引和非聚集索引 D、必须先建立聚集索引，然后再建立非聚集索引 6．下列关于触发器的说法，正确的是（B）。 A、后触发型触发器是在触发器执行完成后再执行引发触发器执行的语句 B、触发器是由数据更改操作引发的自动执行的代码 C、引发触发器执行的操作可以是SELECT D、CREATE TRIGGER tri ON table1 FOR INSERT定义的是前触发型触发器 7．可以利用Connection对象的Execute方法实现对数据库的更改操作。下列将SC表中学号为S105的学生的成绩减少10分的语句，正确的是（C）。 A、ADOcn.Execute “ALTER SC SET Grade = Grade - 10 WHERE 学号 = 'S105' ” B、ADOcn.Execute “ALTER FROM SC SET Grade = Grade - 10 WHERE 学号 = 'S105' ” C、ADOcn.Execute “UPDATE SC SET Grade = Grade - 10 WHERE 学号 ='S105' ” D、ADOcn.Execute “UPDATE FROM SC SET Grade = Grade - 10 WHERE 学号 = 'S105' ” 8．下列声明并创建Connection对象的语句，正确的是（B）。 A、Dim ADOcn As Connection B、Dim ADOcn As New Connection C、Declare ADOcn As New Connection D、Declare ADOcn As Connection 9．若有学生表Student，结构为：学生（学号，姓名，所在系），选课表SC结构为：选课（学号，课程号，成绩）。现要查询信息工程系学生的姓名和所选的课程号。下列关系代数表达式正确的是（C）。 A、σ姓名,课程号( ∏所在系=‘信息工程’ (SCStudent)) B、σ姓名,课程号( ∏所在系=‘信息工程’ SCStudent)

海量冷数据存储关键技术

海量冷数据存储关键技术 近年来，移动互联网、物联网、云计算的快速发展催生并积累了大量的用户、业务数据。据市场调研机构IDC预计，未来全球数据总量年增长率将维持在50% 左右，到2020年，全球数据总量将达到40ZR据统计，这些海量数据中只有10%~15的数据是被经常访问的，而绝大部分都会在产生之后逐渐变冷。这些“冷数据”的访问率虽然很低，但用户还是希望保留这些数据，对于企业而言，还有很多数据需要进行备份和存档。 且不管数据的冷热及其冗余备份，如果将这40ZB的数据都使用目前已量产的最大容量蓝光盘来存储，按照单盘容量300GB计算，则需要1300多亿张盘; 如果使用10TB的机械硬盘来存储，需要40亿个硬盘；如果采用磁带库来存储, 目前也有量产的10TB磁带，按照这个存储能力计算，也需要40亿个磁带。这不 仅为数据存储行业带来了巨大的市场空间，同时也对海量数据的存储、处理和管理能力提出了前所未有的挑战。 海量冷数据存储面临诸多挑战 首先，面对快速增长的数据存储需求，成本是需研究的首要问题。如果只从物理上增加存储容量，则必然导致存储数据的成本持续、快速增加，且将受制于机房空间、供电能力等其他因素而难以为继。 其次，是冷热数据的分级。业界根据数据的访问频次将数据分为热数据、温数据和冷数据，但具体到海量的数据，哪些属于冷数据，应该相应采用什么存储策略、存储方式，则是一个需要长期研究探索、实践积累的问题。 再者，海量的已存数据的维护也成为新的挑战。一方面需要定期检测存储介质的健康情况及数据的完整性，在发现坏盘的情况下及时进行更换；另一方面是 数据的搬迁，存储介质大都有相对固定的使用寿命，在设备生命周期结束之后, 需要将数据迁移到新的存储介质上。 海量数据的价值体现是又一挑战。海量数据的存储必然占用一定的成本，而数据的存储价值并非只是为了保存，而是在需要的时候能够被尽可能快地找到。 为用户提供尽可能好的访问体验，这就要求海量数据存储具备可快速查询的能力。 最后，数据的安全也是海量冷数据存储的一大挑战。一方面是数据的可靠性, 即数据的冗余备份。数据的存储最基本的要求就是数据不丢失，目前最常用的办法就是对数据进行多副本的冗余保存，或者采用可恢复数据的校验方法。这种冗余存储在本来就海量的基础上又增加了一定比例的数据量，而海量数据的存储通常需要大量的存储设备和其他配套设备，在相同的故障概率下，可能发生故障的设备也就相应较多，因此这些设备的定期巡检、故障定位和维修更换，都因“海量”而极具挑战。另一方面是数据的隐私保护，

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。

[参考论文]大数据存储技术标准化论文

[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文 摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业，发展速度势不可挡，虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准，但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准，对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言 随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展，大数据的价值越来越受到人们的重视，人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了，如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速，尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注，基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义，本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状，采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究，提出建立大数据存储的标准化体系的建议，有利于促进形成大数据存储的基础性标准，从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类 大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据，业 界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统

分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的，他运行在廉价的普通硬件上，可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，运行在跨机架的集群机器之上，具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构，由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成，NameNode主节点是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点，它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统，联系NameNode获得文件的元数，而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据，HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块，采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性，通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模，同时它也具有高可靠性和高容错性，每个数据块在不同的节点中有三个副本，在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型，这种数据存储不需要事先设计好 的表结构，它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题，NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储，它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、

数据库应用技术考试必过

一、选择题 1．三级模式间存在两种映射，它们是（模式与子模式间，模式与内模式间）。 2．SQL Server系统中的所有系统级信息存储于哪个数据库 （ master ）。 3．下面关于tempdb数据库描述不正确的是（是用户建立新数据库的模板）。 4．在数据库技术中，面向对象数据模型是一种（结构模型）。 5．数据库管理系统常见的数据模型有（层次、关系和网状）。 6．用户看到的数据表，属于数据库系统三级模式中的（模式） 7．对数据的插入属于数据库管理系统（数据操纵）的功能。 8．保持数据的完整性属于数据库管理系统（ C ）的功能。C．数据库的运行管理 9．在SQL Server数据库中，默认情况下Sys通常是（ C ）。C．系统表表名的前缀 10．设一个关系为R，如果它的每个属性都是不可再分的，则称这个关系是符合（ A ）。A．第一范式 11．在第一个关系中出现，在第二个关系中不出现的记录组成的关系称为两个关系的（ C ）。C．差 12．关系数据库规范化是为了解决关系数据库中的（ A ）问题。A．插入、删除和数据冗余B．提高查询的速度 13．关系模式中，满足2NF的模式，（ B ）。B．必定是1NF 14．下述关于索引的描述，正确的是（B）．建立索引后，会影响基本表的插入速度 15．下述关于视图的描述，正确的是C．在SQL Server中，可以像基本表一样对视图进行查询操作 16．如果希望从学生表中查询出所有姓“张”的同学，那么条件语句应该是（ Where 姓名 LIKE ‘张％’）。 17．下列SQL语句中，能够完成求某列最大值的是（ B ）。B．SELECT MAX(Age) FROM Student 18．假定学生关系S （SNO,SNAME,SEX,AGE），课程关系C （CNO,CNAME,TEACHER），学生选课关系SC（SNO,CNO,GRADE）。要查询选修了“计算机技术”课程的“女”学生姓名，将涉及到关系（ D ）。D．S,C,SC 19．如果希望从学生表中查询出所有 姓“李”的同学，那么条件语句应该 是（B）。B、Where 姓名 LIKE ‘李％’ 20．在一个教师关系中，能够成为主 关键字（或称主码）的属性是（B）。 B、教师编号 21．从最终用户应用程序的视角看， 数据库系统的三级模式结构是（C）。 C、外模式、模式和内模式 22．在一个学生关系中，能够成为主 关键字（或称主码）的属性是（C）。 C、学号 23．有严格的数学基础的数据模型是 （A）。A、关系模型 24．下列关于索引的说明不正确的是 （A）。A、索引必须创建在主关键字 之上 25．设关系R是满足第一范式的，若R 中不存在非主属性对主键的部分函数 依赖，则R符合（A）。A、第二范式 26．下列符合第三范式的关系是 （D）。D、学生（学号，姓名，性 别） 27．在第一个关系中出现，而在第二 个关系中不出现的记录组成的新关系 称为（D）。D、两个关系的差 28．数据库应用程序开发中，需求分 析阶段的主要目的是（A）。A、回答 “干什么”的问题 29．用户使用SQL Server时，通常需 要依次经过两个安全性阶段（C）。 C、身份验证、权限认证 30．SQL Server数据库中的一个完整 的备份通常要包括（A）。A、系统数 据库、用户数据库和事务日志 31．下列哪些不属于索引的类型 （D）。D、事务日志索引 32．下列SQL语句中，能够完成并运 算的是（A）。A、SELECT * FROM 篮 球爱好者UNION SELECT * FROM 足球 爱好者 33．设学生表和课程表的结构分别为 （学号，姓名）和（学号，课程号， 成绩），如果希望查询出“成绩大于 90分的学生姓名”，则对应的SQL语 句是（D）。D、SELECT 姓名 FROM 学 生表，课程表 WHERE 学生表.学号=课 程表.学号 AND 课程表.成绩>90 34．如果希望从学生表中查询出所有 姓“王”的同学，那么条件语句应该 是（ B ）。B、Where 姓名 LIKE ‘王％’ 35．通常情况下，“数据库管理系 统”的英文缩写是（DBMS ）。 36．从最终用户应用程序的视角看，数 据库系统的三级模式结构是（ C ）。 C、外模式、模式和内模式 37．在一个学生关系中，能够成为主关 键字（或称主码）的属性是（学号）。 38．有严格的数学基础的数据模型是 （ A ）。A、关系模型 39．下列关于索引的说明不正确的是 （ A ）。A、索引必须创建在主关键字 之上 40．设关系R是满足第一范式的，若R 中不存在非主属性对主键的部分函数依 赖，则R符合（ A ）。A、第二范式 41．下列符合第三范式的关系是 （D）。D、学生（学号，姓名，性 别） 42．在第一个关系中出现，而在第二个 关系中不出现的记录组成的新关系称为 （D）。D、两个关系的差 43．数据库应用程序开发中，需求分析 阶段的主要目的是（ A ）。A、回答 “干什么”的问题 44．用户使用SQL Server时，通常需 要依次经过两个安全性阶段 （ C ）。C、身份验证、权限认证 45．SQL Server数据库中的一个完整的 备份通常要包括（ A ）。A、系统数 据库、用户数据库和事务日志 46．SQL Server中进行数据库恢复的 SQL语句是（ C ）。C、RESTORE DATABASE 47．下列SQL语句中，能够完成并运算 的是（ A ）。A、SELECT * FROM 篮 球爱好者 UNION SELECT * FROM 足 球爱好者 48．设学生表和课程表的结构分别为 （学号，姓名）和（学号，课程号，成 绩），如果希望查询出“成绩大于90 分的学生姓名”，则对应的SQL语句是 （ D ）。D、SELECT 姓名 FROM 学 生表，课程表 WHERE 学生表.学号=课 程表.学号 AND 课程表.成绩>90 49．关系数据库系统采用关系模型作为 数据的组织方式。关系模型通常由三部 分组成（）。A．数据结构、关系操作 集合和关系的完整性