IDS 11 数据压缩和存储优化
数据库中的数据压缩与存储优化
数据库中的数据压缩与存储优化随着数据量的爆炸式增长，如何有效地压缩和存储数据库中的数据成为了数据库管理者面临的重要问题。
数据库中的数据压缩与存储优化是指对数据库中的数据进行压缩，以减小数据的存储空间占用，并提高数据访问性能。
在本文中，我们将探讨数据库中的数据压缩与存储优化的一些方法和技术。
一、压缩算法压缩算法是数据压缩的核心技术，根据不同的数据类型和压缩要求，可以选择不同的压缩算法。
常见的压缩算法包括：1. 字典压缩算法：根据数据中的字典项和重复项进行压缩，其中最著名的算法是LZ77和LZ78。
2. 哈夫曼编码：通过构建字节序列映射表，将高频字节映射为短的二进制位序列，将低频字节映射为长的二进制位序列，从而达到数据压缩的目的。
3. 等重量编码：根据数据的等重量原则，即相同序列的权重相等，将数据编码为较短的二进制位序列。
二、数据类型优化在数据库中，各种不同类型的数据具有不同的特点和存储方式，我们可以根据数据类型进行不同的优化。
1. 数值型数据：数值型数据通常可以存储为二进制格式，减小存储空间占用。
此外，利用数值型数据的特点，可以进行进一步的压缩。
例如，对于连续的数值型数据，可以利用差分编码进行数据压缩，在存储上只保存相邻的差值。
2. 字符型数据：字符型数据通常需要占用较多的存储空间，可以利用字符编码进行压缩。
例如，采用Unicode编码存储中文字符时，每个字符需要占用2个字节。
可以采用更加紧凑的编码方式，例如UTF-8编码，能够根据字符的不同，动态调整编码长度，减小存储空间的占用。
3. 日期与时间型数据：日期和时间型数据可以通过时间戳进行存储，例如UNIX时间戳以秒为单位来表示时间，减小存储空间的占用。
三、索引优化索引在数据库中起到重要的搜索加速作用，但同时也会带来存储开销。
针对索引的存储优化，可以采取一些措施：1. 压缩索引：将索引进行压缩，减小存储空间占用。
可以采用相关的压缩算法，例如前缀压缩算法、位图索引等。
2021最新整理《网络信息安全》试题及答案三套
2021最新整理《网络信息安全》试题及答案三套《网络信息安全》试题1一、填空（每空1分共15分）1．数据未经授权不能进行更改的特性叫完整性。
2．对消息的所有可能含义进行编码时，所需要最少的比特数，称之为熵。
3．把敏感数据转换为不能理解的乱码的过程称为加密；将乱码还原为原文的过程称为解密。
4．使用DES对64比特的明文加密，生成64比特的密文。
5．将特制的标志隐藏在数字产品之中，用以证明原创作者对作品的所有权的技术，称之为数字水印。
6．包过滤器工作在OSI的防火墙层。
7．______SSL____工作在传输层，独立于上层应用，为应用提供一个安全的点—点通信隧道。
8．IPSec有隧道模式和传输模式两种工作模式。
9．攻击者对系统进行攻击，以便得到有针对性的信息，攻击主要分为主动攻击和被动两种。
10．计算机病毒检测分为内存检测和磁盘检测。
11．Pakistani Brain属于引导区病毒病毒。
12．入侵检测系统根据目标系统的类型可以分为基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统。
二、选择（每空1分共20分）1．某台服务器平均连续工作100小时会发生一次故障，修复故障需要1小时，则该服务器的可靠性为B。
A.1/100B.100/101C.101/100D.100/1002．下列B加密技术在加解密数据时采用的是双钥。
A.对称加密B.不对称加密C.Hash加密D.文本加密3．IDEA加密算法采用C位密钥。
A.64B.108C.128D.1684．Casear密码属于B。
A.置换密码B.单表代换密码C.多表代换密码D.公钥密码5．Vigenere密码属于C。
A.置换密码B.单表代换密码C.多表代换密码D.公钥密码6．防火墙是常用的一种网络安全装置，下列关于它的用途的说法B 是对的。
A.防止内部攻击B.防止外部攻击C.防止内部对外部的非法访问D.即防外部攻击，又防内部对外部非法访问7．直接处于可信网络和不可信网络之间的主机称为C。
Redis缓存的数据压缩与存储优化
Redis缓存的数据压缩与存储优化在分布式系统中，缓存是一项关键技术，能够有效提升系统的性能和吞吐量。
而Redis作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种互联网应用中。
在Redis中，数据的压缩与存储优化是提高系统性能的一个重要环节。
一、Redis中的数据压缩技术在Redis中，采用数据压缩的方式可以显著减少内存占用，并提高存储密度。
下面介绍几种常见的Redis数据压缩技术：1. 字符串压缩Redis中的字符串数据类型，通常可以利用压缩算法进行压缩。
例如，可以使用LZF算法对字符串进行压缩，有效减少存储空间。
同时，在存储数据时，也可以设置合适的编码方式，如使用int编码代替字符串编码，以达到减少存储空间的目的。
2. 压缩列表在Redis中，列表数据类型可以使用压缩列表进行存储。
压缩列表会对列表中的元素进行压缩，减少存储空间。
通过使用连续内存块存储数据，并采用特定的编码方式，可以在保证数据完整性的前提下，降低存储开销。
3. 压缩集合Redis中的集合数据类型，也可以使用压缩算法进行存储。
通过对集合中的元素进行压缩，可以减少存储空间，并提高存储效率。
二、Redis存储优化策略除了使用数据压缩技术外，还可以通过优化存储策略，进一步提高Redis的性能和存储效率。
下面介绍几种常见的Redis存储优化策略：1. 使用哈希表在Redis中，可以使用哈希表进行存储。
通过将相关的数据进行分组，可以提高数据的访问效率。
在存储大量数据时，使用哈希表可以更快地定位到具体的数据存储位置，提高系统的读写性能。
2. 冷数据淘汰对于一些很少访问的数据，可以使用冷数据淘汰策略。
通过设置合适的数据过期时间，将长时间未被访问的数据从缓存中淘汰，释放存储空间。
这样可以确保缓存中的数据都是热数据，提高系统的缓存命中率。
3. 数据分片在面对大规模数据存储时，可以考虑使用数据分片的方式进行存储。
通过将数据分散存储在多个Redis节点中，可以提高系统的存储容量和读写性能。
网络安全管理员-中级工考试题含答案
网络安全管理员-中级工考试题含答案一、单选题（共49题，每题1分，共49分）1.针对信息安全风险的全程管理和信息安全管理持续改进，南方电网公司信息安全风险管理流程将覆盖（）四个环节，完善信息安全风险管理核心流程，并进行流程设计和实施。
A、可行性分析.控制实施.运行监控和响应恢复B、可行性分析.需求分析.控制实施和运行监控C、可行性分析.需求分析.运行监控和响应恢复D、需求分析.控制实施.运行监控和响应恢复正确答案：D2.“公开密钥密码体制”的含义是（）A、将所有密钥公开B、将私有密钥公开，公开密钥保密C、将公开密钥公开，私有密钥保密D、两个密钥相同正确答案：C3.1X是基于（）的一项安全技术A、物理地址B、物理端口C、应用类型D、IP地址正确答案：B4.刀片服务器不适合的工作环境（）。
A、计算密集型B、分布式应用C、处理密集型D、i/O密集型正确答案：B5.ARP欺骗可以对局域网用户产生（）威胁。
A、挂马B、局域网网络中断C、中间人攻击D、以上均是正确答案：D6.在信息系统的运行过程中，当系统所处理的信息和业务状态的变化可能影响到系统的安全保护等级时，系统运营、使用部门/单位应（）。
A、继续按原来的系统等级进行保护B、重新确定信息系统安全保护等C、评估系统等级若低于现在的等级，则继续按原来的系统等级进行保护D、以上都不对正确答案：B7.系统在返回给用户的错误报告中能包含的信息有（）。
A、主机信息B、软件版本信息C、网络DNS信息D、自定义的错误代码正确答案：D8.关于IDS和IPS，说法正确的是（）A、IDS部署在网络边界，IPS部署在网络内部B、IDS适用于加密和交换环境，IPS不适用C、用户需要对IDS日志定期查看，IPS不需要D、IDS部署在网络内部，IPS部署在网络边界正确答案：D9.AD域组策略下达最大单位是（）。
A、OUB、DomainC、SiteD、User正确答案：B10.以下工作于OSI 参考模型数据链路层的设备是（）。
Redis缓存的数据压缩与存储优化技术探索
Redis缓存的数据压缩与存储优化技术探索在现代软件开发中，缓存是一项广泛应用的技术，旨在提高应用程序的性能和响应速度。
Redis是一种常用的缓存解决方案，它具有高性能、灵活性和可靠性的特点。
然而，随着数据量的增长，缓存的存储成本也成为了一个问题。
为了解决这个问题，我们需要探索Redis缓存的数据压缩与存储优化技术。
一、压缩算法的选择在Redis中，数据压缩是通过使用压缩算法来减少存储空间的。
常见的压缩算法有Gzip、Snappy、LZ4等。
选择合适的压缩算法需要综合考虑压缩比率、压缩速度以及解压速度等因素。
在一些场景中，如果数据的压缩和解压速度很重要，可以选用Snappy或LZ4等快速压缩算法。
而在另一些场景中，如果存储空间非常宝贵，可以选择压缩比例更高的算法，如Gzip。
需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的压缩算法。
二、压缩级别的调整除了选择合适的压缩算法，我们还可以通过调整压缩级别来平衡压缩比和压缩速度。
一般来说，压缩级别越高，压缩比例就越高，但同时也会增加压缩和解压的时间成本。
在Redis中，常见的压缩级别有1到9。
可以根据实际需求，通过测试和评估来选择合适的压缩级别。
如果对存储空间要求较高，可以选择较高的压缩级别；如果对性能要求较高，可以选择较低的压缩级别。
三、数据类型的选择在Redis中，不同的数据类型对于数据压缩的效果有所差异。
例如，字符串类型的数据通常可以获得较好的压缩效果，而哈希类型和有序集合类型的数据则很难获得较好的压缩效果。
因此，在设计数据模型时，可以根据数据类型的特点来选择合适的压缩方案。
对于可压缩的数据类型，可以采用较为激进的压缩策略；而对于不易压缩的数据类型，则可以考虑采用较为保守的压缩策略或者直接不进行压缩。
四、数据热度的考虑在Redis中，数据的热度对于数据压缩的效果也有较大的影响。
热数据通常是指经常被访问的数据，而冷数据则是指很少被访问的数据。
对于热数据，采用较低的压缩级别可以平衡性能和存储空间；而对于冷数据，可以选择更高的压缩级别来节省存储空间。
大数据分析中的数据压缩与存储优化方法介绍(Ⅰ)
随着互联网的快速发展，大数据分析已经成为了当今社会的一个重要方面。
大数据分析可以帮助企业和组织更好地理解市场趋势、用户行为和业务运营情况，从而做出更明智的决策。
然而，大数据分析也面临着一个重要的问题，那就是数据的存储和传输。
在传统的大数据分析中，数据量庞大，传输和存储成本高，因此如何对数据进行压缩和存储优化成为了一个关键问题。
本文将介绍大数据分析中的数据压缩和存储优化方法。
一、数据压缩方法1. 有损压缩有损压缩是一种常用的数据压缩方法，它通过舍弃部分数据信息来减小数据量。
在大数据分析中，有损压缩通常被应用于图像、音频和视频等多媒体数据。
有损压缩能够显著减小数据量，但也会损失一定的数据信息。
因此，在选择有损压缩方法时，需要权衡数据大小和保真度。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MP3和MPEG等。
2. 无损压缩与有损压缩相反，无损压缩可以减小数据量而不丢失任何信息。
在大数据分析中，无损压缩通常被应用于文本和数字数据。
常见的无损压缩算法包括ZIP、GZIP和BZIP2等。
无损压缩虽然不能像有损压缩那样显著减小数据量，但保留了数据的完整性，因此在某些场景下更为适用。
二、存储优化方法1. 列式存储列式存储是一种针对大数据分析优化的存储结构。
与传统的行式存储相比，列式存储能够更好地满足大数据分析的需求。
在列式存储中，数据按列而非按行进行存储，这样可以使得查询时只需读取所需列的数据，而不必读取整行数据，从而提高了查询效率。
常见的列式存储系统包括Google的Bigtable和Apache的HBase等。
2. 数据分区和分片数据分区和分片是一种存储优化方法，通过将数据分割成不同的部分并存储在不同的节点上，可以提高数据的存储和查询效率。
数据分区和分片可以通过水平分区和垂直分区两种方式实现。
水平分区是指将数据按行进行分割，例如按照时间或地理位置进行分区；垂直分区是指将数据按列进行分割，例如将数据按照属性进行分区。
通过数据分区和分片，可以使得查询时只需访问所需的数据分区，从而提高了查询效率。
TDSQL计算引擎研发工程师岗位面试题及答案(经典版)
TDSQL计算引擎研发工程师岗位面试题及答案1.介绍一下TDSQL计算引擎的基本工作原理。
回答：TDSQL是基于分布式计算框架的实时数据分析引擎，通过将SQL查询转化为分布式计算任务来实现快速数据分析。
在查询处理过程中，数据会被分片并在多个节点上并行处理，最终结果会被聚合返回。
2.请解释一下分布式计算中的数据分片和数据聚合。
回答：数据分片是将数据划分成小块，使得每个节点可以并行处理部分数据。
数据聚合是将多个节点处理的结果合并为最终的输出。
3.在TDSQL中，如何处理复杂的SQL查询，例如涉及多表连接和子查询的情况？回答：复杂的SQL查询需要经过优化器解析，优化和重写阶段。
TDSQL会根据数据分布情况决定是否将多表连接和子查询下推到各个节点进行处理，然后再将结果聚合。
4.请描述一下TDSQL的查询优化过程。
回答：查询优化过程包括查询解析、查询重写、查询优化以及物理计划生成等阶段。
解析器解析查询语句，重写器根据规则进行优化，优化器选择最优执行计划，执行引擎根据物理计划执行任务。
5.在TDSQL中，如何处理数据倾斜的情况？请举例说明。
回答：数据倾斜可能导致某些节点负载过重。
可以采用数据重分布、数据倾斜检测和动态负载均衡等方法来处理。
例如，可以将数据倾斜的表进行重新分片，或者在查询时通过动态调整任务分配来平衡负载。
6.请讨论一下TDSQL中的事务处理和并发控制。
回答：TDSQL支持分布式事务处理，通过协调者节点来保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
并发控制可以使用多版本并发控制（MVCC）来管理不同事务的访问。
7.如何确保TDSQL的查询结果的准确性和一致性？回答：TDSQL通过在分布式计算中引入数据同步和版本控制机制来确保查询结果的准确性和一致性。
每个节点在执行查询时，都会根据数据版本来保证结果的正确性。
8.请解释一下索引在TDSQL中的作用以及如何选择合适的索引。
回答：索引在TDSQL中用于加速查询，减少数据扫描的成本。
大规模数据集中的数据压缩和存储优化技术研究
大规模数据集中的数据压缩和存储优化技术研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大规模数据集的产生和存储成为了当今社会面临的重要挑战。
面对海量的数据，如何高效地进行压缩和存储成为了研究者们亟待解决的问题。
本文将对大规模数据集中的数据压缩和存储优化技术进行深入研究，探索其中涉及到的关键问题、挑战以及解决方案。
首先，我们需要了解大规模数据集中存在哪些需要进行压缩和存储优化的问题。
首先是海量数据产生速度快、存储空间有限以及传输带宽有限等问题。
随着云计算、物联网等新兴技术应用越来越广泛，海量数据不断产生并迅速积累，对传统存储系统提出了巨大挑战。
其次是大规模分布式系统中如何高效地进行分布式压缩和分布式存储等问题。
在分布式系统中，如何将海量数据分散到不同节点上，并且高效地进行压缩和存储成为了一个重要的研究方向。
在研究大规模数据集中的数据压缩和存储优化技术时，我们需要面对的第一个关键问题是数据压缩算法的选择。
传统的数据压缩算法有很多，如哈夫曼编码、Lempel-Ziv编码等。
然而，这些算法在处理大规模数据集时往往效率不高，需要消耗大量的计算资源和存储空间。
因此，我们需要研究和设计高效的数据压缩算法，以满足对海量数据进行实时压缩和存储的需求。
另一个关键问题是如何进行分布式存储优化。
在大规模分布式系统中，海量数据通常会被分散到不同节点上进行存储。
然而，在节点故障、网络延迟等因素影响下，如何保证分布式系统中海量数据的可靠性和高效性是一个非常复杂而又重要的问题。
为了解决这个问题，在设计分布式存储系统时需要考虑到节点故障恢复、负载均衡以及容错机制等方面。
此外，在大规模数据集中还存在着对隐私保护和安全性要求较高的需求。
随着个人信息泄露事件的频发，人们对数据隐私的保护越来越重视。
因此，在进行数据压缩和存储优化时，我们需要考虑如何对敏感数据进行加密和安全存储，以保护用户的隐私。
在研究大规模数据集中的数据压缩和存储优化技术时，我们可以借鉴一些已有的研究成果。
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开放管理工具(Open Admin Tool)的接口
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Informix Dynamic Server (IDS)
IDS 11 数据压缩和存储优化
* 从11.50.xC4版本开始IDS具有该特性
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当数据未被压缩时，也可使用repack(整合空间)和 shrink(归还空间) repack和shrink相互独立 Shrink不隐式的执行repack
可被重新使用 的数据页
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压缩操作(1)
§ create_dictionary
4 创建压缩字典 4 之后插入或修改的数据行(row)将被压缩 4 之前已经存在的行(row)不被压缩
§ compress
4 如果字典不存在的话将自动执行create_dictionary 4 压缩所有已经存在的行(row) 4 在压缩期间数据表可被其它查询使用
真实世界里存储费用的例子
§ 假设存储的收费标准是每月每8G字节25美元 § 假设10T字节的数据被用于数据库、备份、数据复制站点等 § 每年的数据存储费用= 375千美元 § 如果存储优化特性可以节省40%的存储空间，每年您将节省150千 美元
(10TB / 8GB) * 25美元 * 12月 = 375千美元每年
行(row)压缩概念
§ 压缩算法在整个数据表(table)中寻找重复的模式(pattern)
4 当模式被找到时，字符串被一个12比特(bit)的符号替代 4 符号被存储于一个数据字典中以供快速查找
§ 在数据页(page)中数据是被压缩的 (不管是在硬盘上还是在缓冲池里)
4 显著的节省了输入输出的带宽– 更好的性能 4 显著地节省了内存空间– 更有效的内存使用 4 一些中央处理器(CPU)的额外开销
•
行(row)数据被处理前必须先被解压缩
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使用压缩数据字典(dictionary) 对数据行(row)进行压缩
§ 数据字典包含表里数据行的重复出现的信息
4 压缩的候选对象可跨越列(column)的边界或在列里
40% Faster
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对数据表进行压缩
数据字典 数据 数据 shrink (归还空间)
多个数据页
未压缩的 数据表
已压缩的 数据表
repack (整合空间)
§ § §
Admin API(管理应用编程接口)
§ 所有的压缩和存储优化操作都可通过IDS Admin API内建 的用户定义例程(UDR)调用
4 execute function task(…); 4 execute function admin(…); 4 示例 • execute function task(“table compress repack shrink”, “table_name”, “database_name”, “owner_name”);
…
…
ANCPRPLT
220J
200
Z165-3
NE132
6157
SNCPRPLT
580T
132
Z165-3
NE132
6157…Βιβλιοθήκη A (01)220J
200
(02)
S (01)
580T
132
(02)
…
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议程
§ 不断增加的存储成本 § 什么是IDS压缩 § 管理
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当前信息技术存储趋势
存储硬件占信息技术预算的百分比正在不断的增加。备份和恢复在花销中处于第二 重要的位置。。。存储问题是使首席信息官们夜不能寐的首要问题
4Sysmaster 4Sysutils 4Sysuser 4Syscdr 4Syscdcv1
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HDR, ER, CDC (DataMirror) 与压缩
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议程
§ 不断增加的存储成本 § 什么是IDS压缩 § 管理
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§ purge_dictionary
4 删除旧的不再使用的数据字典 4 单独的命令(因为ER、DataMirror可能需要旧的数据字典)
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存储优化操作
§ repack, repack_offline
Dictionary
PartCode ANCPRPLT SNCPRPLT SPart 220J 580T Quantity 200 132 LotNum Z165-3 Z165-3 BinLoc NE132 NE132 Aisle 6157 6157
01 NCPRPLT
02
Z165-3NE1326157
压缩操作(2)
§ uncompress, uncompress_offline
4 解压缩数据表(table)和分片(fragment)中的每一行 4 将压缩字典变得无效 4 “uncompress” – 其它查询可存取数据 4 “uncompress_offline” – 数据表被X锁锁住了，其它查询不能存取数据
外部的压缩预测工具
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总结
§ 通过IDS11的压缩功能进行的存储优化可以为您节省4050%的空间 § 对于存取大量数据的负载，压缩还改进了性能 § 您不仅看到您在线的数据库使用的存储空间变少了，更经 常的，您还看到您用于备份和灾难恢复的存储空间被节省 了一半 § 在实际客户案例中，存储空间的节省被实现了，性能上的 收益也是明显的 § 另外，Utility的执行时间也被节省了 (特别是数据库备份和 恢复时间被节省了一半) 。因此您可以看到IDS11的压缩有 很多的好处。
2007年全球的数据中心在电力和 冷却上的花费约等于在服务器上 的花费
到2008年底全世界一半的数据中 心将面临严重的电力短缺
82%在本季度没有存储开销方面的预算 ■ 28%看到在数据存储上的电力消耗增加了50% ■ 存储的复合年增长率是两位数的
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开放管理工具(Open Admin Tool)的接口
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自动压缩
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§ OAT提供了用于压缩的图形化界面 § OAT支持远程执行(数据库管理员不用直接登录到目标机 器上)
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开放管理工具(Open Admin Tool)的接口
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节省存储空间
§ § § 可被压缩的表格被压缩后通常能节省60%到80%的空间 整个数据库的存储空间将被节省40%到50% 这意味着只要50%的磁盘空间就能够支持IDS11数据库!
78% Smaller