数据存储与管理
数据库存储设置与管理
• 创建一个永久性的表空间HRTBS4，区定制
分配，段采用手动管理方式。
– CREATE TABLESPACE HRTBS4 DATAFILE
– 'D:\APP\ADMINISTRATOR\ORADATA\HUMAN_RESOURCE\
– HRTBS4_1.DBF' SIZE 50M
– EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 512K
• Oracle数据库物理存储结构
精品课件
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• 数据文件：用于存储数据库中的所有数据； • 控制文件：用于记录和描述数据库的物理存储
结构信息； • 重做日志文件：用于记录外部程序对数据库的
改变操作； • 归档文件：用于保存已经写满的重做日志文件； • 初始化参数文件：用于设置数据库启动时的参
数初始值； • 跟踪文件：用于记录用户进程、数据库后台进
– INDEX01.DBF' SIZE 50M;
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创建大文件表空间
• 一个大文件表空间只包含一个数据文件， 该数据文件可以包含4G（232）个数据块。
• 通过查询数据字典DATABASE_PROPERTIES中 数据库的属性DEFAULT_TBS_TYPE，可以知 道数据库默认创建的是小文件表空间还是 大文件表空间。
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• 创建一个大文件表空间，文件大小为1G，区 的分配采用定制方式。
– CREATE BIGFILE TABLESPACE big_tbs DATAFILE – 'D:\APP\ADMINISTRATOR\ORADATA\ORCL\big01.dbf' – SIZE 1G UNIFORM SIZE 512K;
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据是如何进行存储和管理
数据是如何进行存储和管理数据库中的数据存储和管理涉及到以下几个方面：1.数据模型：数据库中采用数据模型来组织和存储数据，常用的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是目前使用最广泛的数据模型，它以表格的形式存储数据，并使用关系操作来访问和操作数据。
2.数据存储：数据库中的数据存储在物理存储设备上，如磁盘、固态硬盘等。
数据库管理系统（DBMS）负责管理数据的存储、检索和处理。
DBMS提供了一组API和工具，可以用来操作数据库，包括查询、插入、更新和删除数据。
3.数据索引：索引是数据库中用于快速查找数据的机制。
数据库通过建立索引来提高数据检索效率。
常见的索引方法包括B树索引、位图索引、哈希索引等。
4.数据事务：数据库中的数据操作涉及到并发和事务处理问题。
事务是数据库中一系列操作的单位，它具有原子性、一致性、隔离性和持久性等特性。
数据库管理系统（DBMS）提供了事务处理机制，确保数据的一致性和可靠性。
5.数据安全：数据库中的数据安全问题至关重要。
DBMS提供了安全性控制和权限管理机制，以确保数据的安全性和完整性。
常见的安全性控制措施包括用户认证、访问控制、加密存储等。
6.数据备份和恢复：数据库中的数据需要进行备份和恢复，以确保数据的可靠性和完整性。
DBMS提供了备份和恢复工具和技术，可以定期对数据进行备份，并在需要时进行恢复。
总之，数据库中的数据存储和管理是一个复杂的过程，涉及到多个方面和技术。
DBMS是实现这一过程的核心工具，它提供了各种功能来管理数据的存储、检索、操作和安全等。
数据存储与管理
数据存储与管理数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，对于企业和个人来说，有效地存储和管理数据是至关重要的。
在这篇文章中，我们将探讨数据存储和管理的重要性，以及一些常见的数据存储和管理解决方案。
一、数据存储的重要性无论是企业还是个人，都会产生大量的数据。
这些数据包括文档、图片、视频、音频等各种类型。
有效地存储这些数据对于日常办公和业务发展来说都是至关重要的。
首先，数据存储可以确保数据的安全性。
如果数据丢失或遭受损坏，可能会给企业带来巨大的经济损失。
通过合理的数据存储策略，可以将数据备份在多个位置，以防止数据丢失。
其次，数据存储可以实现数据的共享和协作。
在团队协作中，要保证团队成员之间能够方便地共享和获取数据，从而提高工作效率和团队合作水平。
最后，数据存储可以为企业的发展提供支持。
通过对大量数据的积累和分析，企业可以获得更多的商业洞察，从而制定更准确的发展战略和决策。
二、常见的数据存储和管理解决方案1. 本地存储本地存储是指将数据存储在本地设备中，比如硬盘、固态硬盘等。
本地存储的优点是速度快，可以实现即时访问和操作数据。
但是，本地存储的容量受限，容易造成数据丢失，需要定期备份。
2. 云存储云存储是将数据存储在互联网上的服务器中，通过网络访问和管理数据。
云存储的优点是容量大，安全性高，可以随时随地访问数据。
同时，云存储还提供了数据备份和恢复的功能，可以有效地防止数据丢失。
目前，市面上有很多知名的云存储服务提供商，如Google云存储、AWS S3等。
3. 数据库管理系统数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是一种软件系统，用于管理和组织存储在数据库中的数据。
通过数据库管理系统，可以实现对数据的快速、高效的访问和查询。
常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
4. 大随着大数据时代的到来，对大数据的存储和管理提出了更高的要求。
传统的存储方式已经无法满足大数据的处理需求，因此出现了一系列的大数据存储和管理技术，如分布式文件系统（Hadoop HDFS）、列存储数据库（HBase）等。
数据管理与储存的容量规划与管理
数据管理与储存的容量规划与管理随着科技的发展，数据的产生和存储量呈指数级增长，数据管理与储存成为企业和个人日常工作中不可忽视的重要任务。
如何合理规划和管理数据的存储容量，不仅关乎数据的安全性和高效性，更与企业和个人的工作效率息息相关。
本文将探讨数据管理与储存的容量规划与管理的重要性，并提供一些实用的方法和策略。
一、容量规划的重要性容量规划是指根据企业或个人的实际需求，合理规划数据存储容量的过程。
容量规划的重要性主要体现在以下几个方面。
1. 提高工作效率：合理规划数据存储容量可以避免数据存储不足或冗余过多的情况，保障数据的及时访问和处理，提高工作的效率和响应速度。
2. 节约成本：不合理的容量规划会导致存储成本的不必要浪费。
通过容量规划，可以清晰地了解存储容量的需求，避免购买或使用过大或过小的存储设备，从而避免不必要的成本支出。
3. 提升数据安全性：容量规划的一项重要任务是确保数据的备份和冗余。
合理规划的容量可以保证数据备份的有效性，避免数据丢失或损坏而导致的不可挽回的损失。
4. 优化数据管理：容量规划可以帮助企业或个人更好地管理数据，对数据进行分类、备份和清理，减少数据之间的冗余和混乱，提高数据的整理和检索效率。
二、容量规划的方法与策略容量规划需要根据实际情况，综合考虑多方面因素。
以下是一些常见的容量规划方法和策略。
1. 数据评估与预测：通过对当前数据量的评估和对未来业务发展的预测，估计出合理的数据增长率和存储需求，为容量规划提供依据。
2. 存储设备的选择：根据容量需求和性能要求，选择合适的存储设备。
比如，对于大容量的数据存储，可以选择网络存储设备或云存储服务。
3. 数据备份与冗余：容量规划的重要目标是确保数据的安全性。
建立有效的数据备份和冗余机制，保证数据的可靠性和可恢复性。
4. 数据分类与压缩：根据数据的重要性和访问频率进行分类，将高频访问的数据放在高性能存储设备上，降低存储成本的同时提升数据处理效率。
数据存储与管理技术的应用实例
数据存储与管理技术的应用实例随着信息技术的不断发展，数据存储与管理技术在各个领域得到了广泛的应用。
数据存储与管理技术是指通过各种技术手段来有效地存储和管理数据，以满足各种应用需求。
本文将介绍几个数据存储与管理技术的应用实例，以展示其在现实生活中的重要性和价值。
1. 云存储技术在数据备份中的应用云存储技术是一种将数据存储在云端服务器上的技术。
它通过将数据存储在多个物理服务器上，实现了数据的备份和冗余存储，从而保证了数据的安全性和可靠性。
云存储技术在数据备份中得到了广泛的应用。
例如，许多企业会将重要的业务数据备份到云端，以防止数据丢失或损坏。
此外，个人用户也可以使用云存储服务将自己的照片、视频等数据备份到云端，以免丢失。
2. 数据仓库技术在商业智能中的应用数据仓库技术是一种将多个数据源中的数据集中存储起来，以支持数据分析和决策的技术。
数据仓库技术在商业智能中得到了广泛的应用。
例如，一家电商企业可以使用数据仓库技术将销售数据、用户行为数据等存储在一个统一的数据库中，然后通过数据分析工具对数据进行挖掘和分析，以发现潜在的商机和优化运营策略。
3. 分布式数据库技术在大规模应用中的应用分布式数据库技术是一种将数据存储在多个物理节点上的技术，以支持大规模应用的需求。
分布式数据库技术在许多大型互联网企业中得到了广泛的应用。
例如，一家电商企业可以使用分布式数据库技术将用户数据、商品数据等存储在多个服务器上，以支持高并发的用户访问和查询需求。
此外，分布式数据库技术还可以提高系统的容错性和可扩展性，从而提高系统的稳定性和性能。
4. NoSQL数据库技术在大数据应用中的应用NoSQL数据库技术是一种非关系型数据库技术，它通过键值对或文档的形式来存储数据，以支持大数据应用的需求。
NoSQL数据库技术在大数据应用中得到了广泛的应用。
例如，一家社交网络企业可以使用NoSQL数据库技术来存储用户的社交关系数据、动态数据等，以支持海量数据的快速读写和查询。
数据存储与管理考试
数据存储与管理考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据库系统中，索引的主要作用是什么？A. 提高数据查询效率B. 存储数据C. 管理数据D. 恢复数据2. 在关系型数据库中，哪种类型的数据库最适合存储大量的非结构化数据？A. 关系型数据库B. 非关系型数据库（如MongoDB）C. 两者都可以D. 两者都不适合3. 在数据库备份策略中，全备份的优点是什么？A. 备份速度快，占用资源少B. 备份所需时间较长，但恢复速度快C. 可以节省存储空间D. 减少数据丢失的风险4. 什么是数据库事务的ACID特性？请简要解释每个特性。
A. 原子性（Atomicity）：事务中的操作要么全部成功，要么全部失败回滚。
B. 一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态。
C. 隔离性（Isolation）：并发的事务之间不会互相干扰。
D. 持久性（Durability）：一旦事务提交，则其结果就是永久的，即使系统崩溃也不会丢失。
5. 什么是数据库规范化？它的主要目的是什么？A. 降低数据冗余B. 提高数据查询效率C. 增加数据完整性D. 减少数据不一致性6. 在数据库优化中，索引优化的主要方法有哪些？A. 创建合适的索引类型（如B树、哈希索引等）B. 定期分析和重建索引C. 避免过度索引D. 所有选项都正确7. 什么是数据库的事务日志？它的主要作用是什么？A. 记录所有数据库更改，确保数据一致性B. 存储用户登录信息C. 存储数据库性能统计数据D. 存储系统配置信息8. 在分布式数据库中，什么是CAP定理？它对数据库设计有何影响？A. 一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）三者不能同时满足。
B. 一致性（Consistency）、可用性（Availability）和数据完整性（Data integrity）三者不能同时满足。
大数据 第4章 大数据存储与管理
大数据第4章大数据存储与管理在当今数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长和积累，大数据已经成为了企业和组织决策、创新以及提升竞争力的重要资产。
而大数据的存储与管理则是确保这些海量数据能够被有效利用和保护的关键环节。
大数据的特点首先在于其规模巨大。
传统的数据存储和管理方式在面对 PB 级甚至 EB 级的数据量时往往显得力不从心。
其次，数据的类型多样，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
此外，数据的产生速度极快，需要实时或近实时的处理和存储。
面对这些挑战，大数据存储技术不断发展和创新。
分布式文件系统是大数据存储的基础架构之一。
例如 Hadoop 的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统），它将数据分散存储在多个节点上，通过冗余备份来保证数据的可靠性。
这种分布式架构能够横向扩展，意味着可以通过增加节点来轻松应对不断增长的数据量。
NoSQL 数据库在大数据存储中也扮演着重要角色。
与传统的关系型数据库不同，NoSQL 数据库放弃了严格的事务一致性和模式约束，更注重数据的高可用性和可扩展性。
常见的 NoSQL 数据库类型包括键值存储（如 Redis）、文档数据库（如 MongoDB）、列族数据库（如HBase）和图数据库（如Neo4j）等。
它们各自适用于不同的应用场景。
对于大规模的结构化数据存储，数据仓库仍然是一种重要的选择。
像 Teradata、Greenplum 等数据仓库系统能够高效地处理复杂的查询和分析操作。
同时，数据湖的概念也逐渐兴起。
数据湖可以存储各种原始格式的数据，为数据的探索和分析提供了更大的灵活性。
在大数据存储的基础上，有效的数据管理至关重要。
数据治理是数据管理的核心部分，它包括制定数据策略、定义数据标准、确保数据质量和数据安全等。
数据质量的保障涉及数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
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（图二）
2.双击图二中某一具体表，并单击“设计”按钮 ，进入表设计视图。可进行主键的选择与设置、数据类型、字段属性的设置与应用。
（图三）
3.回到图二界面，点击“关系”按钮，或从菜单栏“工具—关系”中进入关系界面，查看或编辑表中关系。在关系线上双击，或单击右键选择编辑关系，可以查看已经建立的关系，或者进行修改。如果要删除，直接选中删除即可。
（图四）
二、
根据商业规则，确定各实体之间的联系，做出E-R图：
消除多对多联系修正后结果
三、
查询（创建查询订单），以订货日期为条件创建订单查询
设计报表（以各类产品报表为例）
实验中发现的问题及解决方法：
教师评语
成绩
《管理信息系统》实验报告
2013年04月18日
实题目
数据存储与管理
选课课号
学院
班级
姓名
学号
理论课教师
上机指导教师
实验目的及要求：
1.认识数据库管理系统；
2.掌握关系数据模型建立的过程；
3.掌握数据库存储的过程；
4.了解基本的数据操作过程。
实验的详细操作步骤及程序代码：
一、
1.打开微软Access点击“帮助—示例数据库—罗斯文示例数据”，或者打开“我的电脑—本地磁盘（D：）—罗斯文数据—Northwind”，进入主切换面板窗口，点击“显示数据窗口”按钮，进入罗斯文数据库。