浅谈企业级数据库选型及架构设计
华为企业数据架构、应用架构及技术架构设计方法
华为企业数据架构、应用架构及技术架构设计方法摘要：一、引言1.背景介绍2.文章目的二、华为企业数据架构设计方法1.数据架构概述2.数据架构设计原则3.数据架构实践方法三、华为企业应用架构设计方法1.应用架构概述2.应用架构设计原则3.应用架构实践方法四、华为企业技术架构设计方法1.技术架构概述2.技术架构设计原则3.技术架构实践方法五、总结与展望1.成果总结2.不足与改进3.未来发展趋势正文：一、引言1.背景介绍在数字化时代，企业数据架构、应用架构及技术架构的设计显得尤为重要。
华为作为全球领先的信息通信解决方案提供商，其在企业数据架构、应用架构及技术架构设计方面具有丰富的经验。
本文将深入剖析华为的企业数据架构、应用架构及技术架构设计方法，为广大企业提供参考借鉴。
2.文章目的本文旨在阐述华为在企业数据架构、应用架构及技术架构设计方面的理念、方法和实践，以帮助企业构建稳定、高效、可扩展的IT基础设施。
二、华为企业数据架构设计方法1.数据架构概述数据架构是企业IT系统中的核心组成部分，负责规划、组织和管理企业数据资源。
华为的数据架构设计方法遵循以下原则：2.数据架构设计原则（1）标准化与规范化：确保数据的一致性、可维护性和可复用性。
（2）分层次设计：按照数据的来源、性质和用途，分为不同的层次，实现数据的有序组织。
（3）数据分离：将数据存储、数据处理和数据展示分离，提高系统的灵活性和可扩展性。
3.数据架构实践方法（1）梳理业务需求：深入了解业务场景，明确数据需求和数据应用场景。
（2）设计数据模型：根据业务需求，设计合理的数据结构、数据关系和数据字典。
（3）数据存储与集成：选择合适的数据存储技术，实现数据的集中存储和管理。
（4）数据治理与安全：建立数据治理机制，确保数据质量、数据安全和数据隐私。
三、华为企业应用架构设计方法1.应用架构概述应用架构是企业IT系统的另一核心组成部分，负责承载业务功能和流程。
华为的应用架构设计方法遵循以下原则：2.应用架构设计原则（1）模块化：将复杂业务功能拆分为独立的模块，提高系统的可维护性和可扩展性。
企业级信息系统集成框架与架构设计研究
企业级信息系统集成框架与架构设计研究企业级信息系统集成框架与架构设计是一项关键的任务，它在现代企业中起到了至关重要的作用。
本文将对企业级信息系统集成框架与架构设计进行详细研究，探讨其意义、原则和设计方法，并提出一些建议。
一、意义企业级信息系统集成框架与架构设计是为了实现企业内部各个子系统之间的高效协同和数据共享。
它的意义在于解决企业内部信息孤岛问题，提高工作效率，降低沟通成本，以及为企业未来发展提供技术支持。
通过集成不同的子系统，企业级信息系统集成框架能够将数据和业务流程整合在统一的平台上，提供一致且准确的数据，避免了数据冗余和信息不一致的问题。
同时，它还能够提供复杂的业务流程管理功能，实现流程的自动化和优化。
二、原则在设计企业级信息系统集成框架与架构时，必须遵循以下原则：1. 模块化设计：将整个系统划分为独立的模块，每个模块负责特定的功能或服务。
这样可以降低系统的复杂度，提高可扩展性和可维护性。
2. 松耦合：不同的模块之间应该松散地耦合，即模块之间的依赖关系应该尽量减少。
这样可以降低系统的风险，提高系统的可靠性和灵活性。
3. 可扩展性：系统必须具备良好的扩展性，即在需求变化时能够快速适应，并且能够方便地集成新的模块或组件。
4. 安全性：保护系统的安全是建立在信息系统集成框架与架构设计的基础上的重要任务。
必须采取适当的安全措施，确保敏感数据的保密性和完整性。
三、设计方法在进行企业级信息系统集成框架与架构设计时，可以采用以下方法：1. 业务分析：首先需要对企业的业务流程进行详细分析，了解每个子系统的功能和数据需求。
这样可以为后续的系统设计提供基础。
2. 抽象建模：根据业务分析的结果，将不同的子系统抽象为模块，确定它们之间的依赖关系和接口规范。
这样可以为系统的整体设计提供框架。
3. 技术选择：根据系统的需求和要求，选择适当的技术和工具。
例如，选择合适的集成平台、数据库和开发语言。
4. 系统集成：基于抽象建模和技术选择，对不同的子系统进行集成。
数据库架构设计的原则与方法
数据库架构设计的原则与方法随着商业和政府机构的不断发展，数据成为了各种类型的组织和机构中最重要的资源之一。
而数据库应运而生，它们作为存储、管理和检索数据的工具受到越来越广泛的应用。
相应的，对于数据库设计和管理人员的需求也正逐渐增加。
因此，数据库架构设计的质量越来越关键，成为数据库应用程序的一个重要组成部分。
数据库架构设计有两个重要目标：避免数据冗余和确保数据互不重复。
好的架构设计不仅可以追踪和管理数据的变化，还能保持其完整性，密切关注系统数据。
好的数据库架构设计，可以提供最高效的可用性、性能、灵活性和可维护性。
在实现这些目标之前，我们需要了解数据库架构设计的原则和方法。
1.确定数据库的范围和要求在设计一个数据库之前，我们需要明确的是这个数据库所面向的对象是什么。
比如，是面向某个机构、某个行业、某个应用领域、还是面向多个客户和或多个应用。
只有明确数据库所面向的基本对象之后，才能确定数据库需要包含哪些信息。
同时也要确定对这些信息的要求是什么，比如数据的安全性、可用性、速度、容量等。
这些信息必须包含在最初的设计过程中，以确保数据库能够满足收集、存储、管理和检索信息的要求。
2.理解数据的整体结构和关联为了设计一个成功的数据库架构，必须理解数据的整体结构和数据之间的关系。
数据库中的信息必须按一定的结构保存，以确保能运行复杂的查询和操作，并对数据进行有效的分类和组织。
在设计数据库结构时，应该考虑尽可能的减少表之间的关系，尤其是避免循环依赖的关系，以便实现灵活和高效的查询。
关系数据库中的基础是表，这些表通过主键和外键相互连接。
在设计数据库架构时，应该首先确定每个表所代表的实体（如“客户”、“订单”）。
一旦确定了实体，就需要设计表的结构以满足该实体的全部属性和关系。
如果需要多个表来表示同一实体，则必须确保这些表之间的关系清晰明了并正确变成。
3.应用范围与业务需求的分析在数据库架构设计过程中，需要确定数据库所需的所有元素，包括表、视图、存储过程和触发器等。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构一、引言数据架构是指在系统架构中对数据的组织、存储、管理和访问进行规划和设计的过程。
在现代信息化时代，数据被认为是企业的重要资产之一，良好的数据架构能够为企业提供高效、可靠和可扩展的数据管理能力，从而支持企业的业务发展和决策制定。
本文将详细介绍数据架构的设计原则、组成要素以及常用的数据架构模式。
二、设计原则1. 数据一致性：数据架构应确保数据在不同系统之间的一致性，避免数据冗余和数据不一致的问题。
2. 数据安全性：数据架构应具备良好的安全性能，包括数据的保密性、完整性和可用性，以防止数据泄露、篡改和丢失。
3. 数据可扩展性：数据架构应具备良好的扩展性能，能够适应业务规模的增长和数据量的增加，保证系统的性能和稳定性。
4. 数据可管理性：数据架构应具备良好的管理性能，包括数据的维护、备份和恢复等功能，以保证数据的可靠性和可维护性。
5. 数据可访问性：数据架构应具备良好的访问性能，能够支持快速、准确地查询和分析数据，满足业务需求。
三、组成要素1. 数据模型：数据模型是数据架构的核心，它定义了数据的结构和关系，包括实体、属性、关系和约束等。
常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据存储：数据存储是指数据在系统中的物理存储方式，常见的数据存储包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
根据业务需求和性能要求，可以选择合适的数据存储技术。
3. 数据传输：数据传输是指数据在不同系统之间的传输和同步，常见的数据传输方式包括ETL（抽取、转换、加载）、消息队列和数据同步等。
数据传输需要考虑数据的一致性、可靠性和效率等因素。
4. 数据处理：数据处理是指对数据进行加工和计算，以满足业务需求。
常见的数据处理方式包括数据清洗、数据转换、数据聚合和数据分析等。
数据处理需要考虑数据的准确性、实时性和效率等因素。
四、常用的数据架构模式1. 集中式数据架构：集中式数据架构将所有的数据存储在一个中心化的数据库中，各个系统通过访问中心数据库来获取和更新数据。
数据库结构设计方案
数据库结构设计方案摘要：数据库结构设计是建立和规划数据库的过程，它关乎到整个系统的运行效率和数据安全性。
本文介绍了数据库结构设计的基本原则和步骤，并给出了一个实际的案例，展示了如何设计一个高效、安全的数据库结构。
一、引言数据库是现代信息系统中的核心组成部分，它承载了系统中的重要数据和业务逻辑。
良好的数据库结构设计可以提高系统的性能和可维护性，并保证数据的一致性和完整性。
二、数据库结构设计的基本原则在进行数据库结构设计时，应遵循以下原则：1. 数据冗余最小化：通过合理的表结构设计，避免数据的重复存储，以节省存储空间，并减少数据更新时的复杂性。
2. 数据一致性保证：通过定义适当的关系和约束，确保数据在数据库中的一致性和完整性，避免数据冲突和错误。
3. 性能优化：通过合理的表关联设计、索引优化等手段，提高数据库的查询效率和响应速度。
4. 扩展性和可维护性：在设计数据库结构时考虑系统未来的扩展需求，并使用标准化的命名规范和注释，以提高代码的可读性和可维护性。
三、数据库结构设计的步骤数据库结构设计可以分为以下几个步骤：1. 需求分析：通过与系统用户的沟通，理解系统的功能需求和数据需求，确定数据库中的实体、属性和关系。
2. 概念设计：在需求分析的基础上，使用ER图或UML图等工具，绘制出系统的概念模型，明确实体、属性和关系之间的逻辑结构。
3. 逻辑设计：在概念设计的基础上，将概念模型转化为数据库中的表结构设计，确定每个实体对应的表以及表之间的关系。
4. 物理设计：在逻辑设计的基础上，考虑实际数据库管理系统的特点和限制，进行表空间规划、索引设计、性能优化等工作。
5. 实施和测试：根据设计结果，创建数据库，并进行测试和验证，确保数据库结构满足系统需求，且能够正常运行。
四、案例分析假设我们需要设计一个图书管理系统的数据库结构，包含以下几个实体：图书、作者、图书馆、借阅记录。
根据需求分析，我们可以得到以下设计方案：1. 图书表(Book)：包含图书的基本信息，如书名、ISBN号、出版日期等。
数据库主备架构设计与实施
数据库主备架构设计与实施随着企业数据规模的不断增长，数据库的高可用性和数据保护变得愈发重要。
数据库主备架构设计与实施是保障数据库安全和稳定运行的重要一环。
本文将介绍数据库主备架构的设计原则、实施步骤以及相关注意事项。
一、数据库主备架构设计原则1. 高可用性：主备架构的设计目标是保证数据库能够在主节点发生故障时快速切换到备用节点，并实现故障恢复。
因此，主备架构应该具备自动切换和快速故障恢复的能力。
2. 数据一致性：主备节点之间的数据一致性是架构设计的重点。
在主备切换后，备份节点需要与主节点保持数据的完全一致性，以确保数据不会丢失或产生冲突。
3. 数据保护：主备架构需能够及时备份和恢复数据库数据，以保证数据的安全。
备份节点需要能够实时同步主节点的数据。
4. 扩展性：架构设计应考虑数据库的扩展需求，以支持更多的用户和业务需求。
应该采用可扩展的架构模式，能够灵活地增加节点数量和存储容量。
二、数据库主备架构实施步骤1. 确定主备架构类型：常见的主备架构类型有单节点主备、多节点主备和主从主备。
根据业务需求和数据库规模选择适合的主备架构类型。
2. 配置主节点：主节点负责接收用户的请求并处理数据更新操作。
需要配置数据库服务器和相应的软件。
3. 配置备节点：备节点负责数据的备份和故障恢复操作。
应与主节点具备相同的硬件和软件环境，确保能够实时同步主节点的数据。
4. 配置监控系统：为了保证主备节点的稳定运行，需要配置监控系统监测节点的运行状态、数据同步状态和负载情况。
及时发现故障并进行处理。
5. 配置自动切换和故障恢复机制：在主节点发生故障时，备节点需要能够自动切换为主节点并实现快速的故障恢复。
可以使用数据库复制、自动故障转移、负载均衡等机制来实现。
6. 数据备份和恢复策略：制定数据库的备份和恢复策略，包括备份频率、备份方式以及灾难恢复过程。
应保证备份数据的完整性和及时性。
7. 性能优化和容量规划：数据库主备架构需要考虑到性能优化和存储容量规划。
如何进行有效的技术选型与架构设计
如何进行有效的技术选型与架构设计随着科技的迅猛发展，技术在各行各业中的应用越来越重要。
对于企业来说，选择适合自身需求的技术以及合理设计架构是至关重要的。
本文将介绍如何进行有效的技术选型与架构设计。
一、技术选型在进行技术选型时，需要结合企业的实际需求和目标，以下是一些核心步骤：1.明确需求：首先要了解业务需求和问题，确定需要解决的具体技术问题。
2.调研比较：了解市场上有哪些可行的技术方案，并进行对比，评估其适用性、稳定性、成本等因素。
3.评估风险：对每种技术方案的风险进行评估，包括技术的成熟度、社区支持、安全性等。
4.可扩展性和灵活性：考虑到未来业务的扩展和变化，选择具有良好可扩展性和灵活性的技术。
5.成本效益：除了考虑技术本身的成本，还要考虑与现有技术的整合成本、运维成本、员工培训成本等。
6.确定技术栈：最终根据以上考虑，确定适合的技术栈。
二、架构设计技术选型之后，需要进行架构设计。
架构设计是指根据业务需求和技术选型，对整体系统进行划分、组织和规划。
以下是一些关键步骤：1.需求分析：进一步明确需求，将需求拆解成可处理的模块，并理顺模块之间的关系。
2.系统划分：将系统进行划分，将不同模块划分为不同的层级，如前端、后端、数据层等。
3.数据设计：根据系统需求，设计合理的数据库结构，包括表结构设计、索引设计、数据关系设计等。
4.模块设计：对每个模块进行详细设计，确定接口、数据流动等，保证模块之间的良好交互。
5.系统通信与集成：对于分布式系统，需要考虑系统之间的通信与集成方式，保证系统的高效协同。
6.安全设计：保证系统的安全性，采取合适的安全防护措施，如数据加密、权限控制、漏洞修复等。
7.性能优化：根据系统的瓶颈，进行性能优化，提高系统的响应速度和并发能力。
8.可伸缩性与容错性：设计具有可伸缩性和容错性的架构，以应对未来的业务扩展和变化，保证系统的稳定性。
三、技术选型与架构设计的关联技术选型和架构设计是相互关联的，它们需要进行有机结合。
数据库产品选型方案
数据库产品选型方案一、选型背景在当前信息化时代，数据量呈现爆炸式增长，对于企业来说，如何高效地存储、管理和利用这些数据成为了每个企业都面临的重要问题。
数据库作为数据的存储和管理工具，在企业的信息化建设过程中扮演了重要的角色。
因此，选择一款适合企业需求的数据库产品成为了每个企业都需要重视的事项。
二、选型原则1.功能完备性：数据库产品需要具备基础的数据存储、查询、备份、恢复、性能优化等功能，同时还应具备扩展性、高可用性、容灾等功能。
2.性能稳定性：数据库产品需要具备较高的稳定性和性能，确保在高并发、大数据量场景下依然能够保持出色的性能表现。
3.易用性：数据库产品需要具备较好的用户界面和操作便捷性，减少开发人员的学习成本和维护成本。
4.可扩展性：数据库产品需要具备较好的可扩展性，可适应企业业务的变化和数据量的增长。
三、选型方案经过对当前市面主流数据库产品的调研和分析，结合我司的需求和实际情况，提出如下的数据库产品选型方案。
1.传统关系型数据库管理系统（RDBMS）传统关系型数据库管理系统，如Oracle、MySQL、SQL Server等，是当前企业中使用较为广泛的数据库产品。
这些产品具备较长时间的发展历史，成熟的技术架构和丰富的功能。
优点是兼容性较好、可靠性高、性能稳定，在一些特定的场景和要求下具备较高的性价比。
但传统关系型数据库也存在一些问题，如扩展性相对较差、存储和查询效率有限、对海量数据处理性能有限等。
另外，传统数据库产品需要较强的硬件支持，导致了较高的成本。
因此，在当前大数据和高并发场景下的企业来说，可能需要考虑一些新的数据库技术。
2.新兴的非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库，如MongoDB、Redis、Cassandra等，是近年来发展起来的一种新型数据库技术。
非关系型数据库相对于传统关系型数据库，取消了一些ACID特性的限制，从而实现了更好的扩展性、性能和灵活性。
非关系型数据库适用于一些有大量的、非结构化、不易建模的数据场景，如社交网络、实时推荐、物联网等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2017年第1期信息通信2017 (总第169 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 169)浅谈企业级数据库选型及架构设计余广宏(中国人民大学，北京100872)摘要：文章通过对当前热门數据库引擎各自优缺点进行对比分析，在此基础上提供给企业在数据库架构设计选型参考，希望能够通过该研究，对当前企业在面对r r领域各类琳琅满目的數据库软件产品构建i t系统使用和设计數据库，保障 企业宝贵的数据资源，减少低成本，高性价比的T I系统有所帮助。
关键词:数据库技术;选型;架构设计;数据资产中图分类号:TM769 文献标识码:A文章编号:1673-1131( 2017 )01-0088-03在现代企业IT系统应用中，数据资产越来越宝贵,数据就是财富，而数据库(database恻是这些数据资产的载体和容器,是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，起着举足轻重的作用，每个使用数据库的企业都会花费大量人力和财力去构建和管理数据库，如何建设高可靠、高性能、低成本的数据库系统，无疑是每个企业都需要考虑的问题。
本文将从多方面对主流数据库的选型比较，企业数据库的架构设计等方面进行介绍，以期对企业数据库应用方面有所帮助。
1数据库产品现状作为数据库领域最权威的数据库知识网站DB-engine(/)，每个月都会对当月数据库使用流行度得分进行排名，并发布月度排行榜，图1展示的为最新的2016年11月，参与排名的310种数据库软件系统得分排名前10的数据库软件：主流数据库热度排行榜Hov O d20Lfr 2016Now D B M Si- Oracle □1. M ySQL Q3. Microsoft S Q L S erver•f* 5. Pos-tgireSQL‘4.Mor^goDB S34. OB?中 4. Cossnndra □4r 7.Microsoft Acc«ss寺i<l.Redls*9.SQLIte 310 system s In ranWno, N overnt^r 20Nov O d Now2010 2014 301%1413.01 -*09 ^7-9*1373.56 .l O S l1213.80 -0.3i +91,4a325.82 •M l..40.11325.48 fM.B r3&1.46 fO.90 -21.07153.97 -I.M♦1.0S125.97 #I.JO -H.99115,54 ♦*〇〇312.00 +3H3 +«.5S从图1可见，其排名是依据得分高低，那么其打分标准是 什么呢？从其提供的信息可一看到’他们计算数据库排名的 分数方法如下：⑴google，Bing和Yandex等网站上库名称在网站上被搜索的次数：分进行一个趋势分析，以便于大家直观地看到市场用户使用 数据库的热度趋势情况。
主流数据库热度趋势2数据库产品选型从上面可以看到，数据库产品有300多种，面对如此着众 多的数据库产品，企业在设计I T中如何选择也就面对一个难 题。
其实数据库产品种类虽然繁多，但是对于企业来说，不应 该追求新技术或者时尚，把握选择低成本，髙可靠性原则才是 选择的关键，本文将从几款主流的市场使用最多的数据库产 品进行选型比较，所谓选择的优劣往往只是相对来说，其实每 款产品的存在都有其自身优势。
当前的数据库又被分成SQL和:NOSQL数据库两种，现 在先对常见的 SQL数据库:oracle、MySQL、SQL Server、pos-tgrcSQL和DB2四种最常见的数据库进行比较：主要从如下几个方面：(1)平台性。
(2) 使用Google Trends来获取搜索频率，计算该数据库的 总体受欢迎度；(3) 相关知名IT领域网站上相关产品的问题量和兴趣用 户量：(4) 求职网站上提供的相关数据库技术的工作数量；(5) 职业社交网站上提及的相关产品简历量；(6) 社交网站上的相关联的数据库产品数据量。
通过其排名打分标准看来，其打分标准主要通过市场用其中oracle、MySQL、postgreSQL和DB2均支持所有的主流操作系统;而SQL Server只支持windows上运行，当然为了 追赶云计算的浪潮，微软也推出了自己的linux版本的SQL Server，不过市场的认可度不是很高。
(2)安全性。
Qracle、DB2和SQLServer由于都是商业版的，所以其安 全性也是很髙，而MySQL和postgreSQL其提供社区开源版本,所以灵活性和安全性较差。
户群体认可度’其排名也就代表了当前数据库领域各类数据 库产品在IT领域使用的热度，所以其也对企业在选择数据库 产品提供参考，因为市场上热度较髙的基本都是一种成熟的 产品，并且相关技术人才培养成本也就低了，当然在取舍问题 往往不只是考虑一个基本面,后面还要详细分析。
DB-engine还会依据历史数据，对所有数据库近几年的得⑶成本。
Qracle、DB2、SQL Server均是商业化发布版本，所以企业 需要花费大量的财力去购买产品许可和服务，而MySQL和 postgreSQL均发布有基于社区开源版本，提供给企业用户免 费试用，并且由于庞大的用户群,功能和稳定性也也强，从而 会给企业节省大量的产品采购和人力成本。
88⑷简便性。
Oracle、DB2、SQL Server由于商业化，有企业厂商提供专业 化服务和工具支持，所以使用工具也较为简便，而MySQL和pos> IgreSQL目前也有大量的开源工具，但是由于各种工具都是用户 自己定制开发，所以很多功能还需要结合企业使用继续贼。
(5) 并发性。
Oracle有着最为先进的锁并发机制，其他类型的数据库也 有多种MVCC并发机制，当然对于开发用户来说，专业性会要 求高一些，否则会造成较为严重的性能问题。
(6) 灵活性。
0racle、DB2、SQL Server均算功能比较齐全的大型软件，所以也比较庞大，灵活性反而不是那么强，而MySQL和Pos~ tgreSQL本身体量较小，便于横向纵向扩展，安装也简单，所以 灵活性很强。
总体来说，SQL数据库分为商业版的和开源版的，对于企 业来说，IT成本是一个不得不面对的问题，同时数据的安全可 靠也是一个很重要需要考虑的方面，所以企业在选择数据库 时不是单单从一方面考虑，而是需要综合多方面考虑。
(wacle、MySQL、SQL Server、postgreSQL和DB2 又被称为 传统数据库，随着互联网的兴起，传统单一的SQL数据库存储 已经不能满足企业数据存储的要求，所以越来越多的NOSQL 数据库出现,并且都是以开源版本呈现可供选择，其中比较热 门的 NOSQL数据库有 mongodb、Redis和 Hbase.Mongodb:支持主从分布式设计，使用非结构化、方便扩充字段，有 较好的写性能，同时mongodb的内存型缓存内容，提升了读写 速度，但是会使用较大的内存，并且掉电后会出现数据丢失问 题，其本身还有许多BUG,稳定性也不如传统数据库强。
Redis:主要使用K^y-value的内存缓存，目标是髙效的分布式缓 存,读写性能佳，list,set,hash等几种简单结构使用也很简单，并且支持分布式结构，其与通常的缓存数据库的优势在于支 持数据存储功能，所以是缓存数据库中使用最多的数据库。
Hbase:其为列式存储数据库，其定位髙效存储大数据，可伸缩性 好,但并不是完全髙可用，底层依靠hadoop提供的HDFS，使 用时有一整套zooke^per，pig，hive的生态系统。
曾经有人说,NOSQL会取代传统数据库，但是通过上面 的分析可以看到，其实各种NOSQL数据库功能上是传统数据 库的互补，并不能替代传统数据库，企业在构建自己的IT系统 时，就需要根据业务和数据的实际选择适合业务模式的产品，这样才能设计和构建高效，安全，可靠的企业应用系统。
3企业数据库架构设计前面章节主要介绍了业界比较流行的数据库软件，对于 企业来说设计低成本，髙可用，高性能，可扩展性强的数据库 系统是个基本的原则，只有通过良好的数据库架构设计才能 保障企业的数据安全可靠3.1典型的数据库架构典型的企业数据库架构IOE架构，也就是业内一直沿用 至今的设计，I即IBM的服务器，O就是oracle的数据库软件，E代表EMC存储，该架构通常采双机热备或互备，也就是两 台数据库服务器共享存储，其中一台服务器作为备份服务器，主服务器宕机后才可以手工或通过双机软件切换到备机，这样会造成备份服务器资源浪费，后来为了提高数据库服务器的利 用率，后来为了提髙资源的而利用率,逐步采用双活，典型就是 oracle RAC,DB2 PureScale双节点可以同时提供读写服务，提 髙了服务器的使用效率，并且提髙了应用程序的访问性能。
数据库双机设计双机互备采用共享存储方式，存在较严重的安全隐患，如 果存储或服务器发生故障，应用就可能无法正常运行,现代数 据中心，要求年度的可靠性均是3个9以上，也就是要求一年 内因故障造成的业务中断最多8.76个小时，所以建立异机异 地容灾备份，在出现意外，可以及时进行主备切换，切实提髙 数据库的可靠性，所以数据库也提供了容灾功能。
数据库容灾设计数据库双机和容灾技术都是早起传统的经典架构，直到现 在还是广泛在业界使用，其特点是，投入成本往往比较大，物理 是M库还是服务器輪都价值不菲，并且单赌算能力扩充有限，存储数据往往比较规则，随着互联网的兴起，数据量和 数据格式本身的不规则，很难在这样的系统中承载，分布式计 算技术的兴起，解决了这个难题，让更多的服务器参与运算。
3.2分布式数据库架构以上的架构被称为Scale U p架构，单机只你能通过更换 更到端的机器和软件来实现垂直扩展，优势在于业务不用修 改代码，劣势在于架构被把持，更换存储成巨大，定价权也被 数据库软件厂商把持。
分布式计算的发展，数据库也开始使 用Scale out架构，也就是通过多台廉价计算机运算能力来实现 集中运算，当然数据库也选择更加轻量级的开源数据库，如 MySQL或PostgreSQL数据库得到青睐。
无论从功能上，易用性，性能还是可靠性上，开源数据库 逐步占领了庞大的用户群，也活跃了相关技术圈子，从而带动 了更加多样性的功能提髙。
总体来说，企业的核心业务系统数据库建议上oracle,DB2 等商业数据库版本，但是涉及到WEB网站系统，日志系统，数 据仓库等对业务数据一致性要求不是那么强烈的就可以使用 开源数据库,一个良好的企业数据库架构，最基本的原则是要89有良好的可扩展性。
3.3什么是可圹展性从数据库角度来讲，Scale (扩展)就是让数据库提供更强的 服务能力和更强的处理能力。