活动方案之数据库存储系统的相关设计及解决方案
仓储管理系统(WMS)解决方案
实现托盘和库位的电子化，是实现可视化、智能化仓库管理的基础。仓库中的货物都是以托盘为单位进行流转和存放，通过对托盘实现电子化，可实现对每个托盘的身份识别，存放和转运位置的实时追踪，结合电子化（数字化）的库位管理，可以为可视化的仓储管理提供必要的数据基础。
通过对仓库物理空间分区域划分，每个物理空间分配一标签标识，有效对库位货物定位，快速检索。
图2-1-1：RFID系统结构图
2.2
RFID技术最大的特点是非接触高速识别，它以无线式通信，射频标签不用露出电触点也可以被识读到，所以即使粘贴这种射频标签物品放在包装材料部也可以被识别出，RFID识别系统还可以同时识别多个射频标签及高速运动的射频标签，这能实现物品流通过程的高效性。具体优势表现如下：
叉车继续将货物托盘运输到空闲货架上，货架上安装有货架RFID电子标签，在上架的过程中，叉车RFID读写器将读取到托盘标签和料架标签，并将信息读出直接发送至数据中心，后台自动完成托盘信息与料架信息的绑定，即完成托盘上全部货物的上架操作，实现精确到货架的管理。
3.5.2
移库操作时，可直接由叉车客户端发起移库操作，叉车直接将需要移动的托盘下架，在叉车采集系统读取到货物托盘标签信息时，系统自动将托盘信息与之前绑定的料架信息进行解绑。待叉车将货物叉取到新的料架完成上架的过程中，叉车读取系统将读取到新的料架信息，并上传到数据中心，系统完成新料架的绑定，并实时更新库存。
非接触读写
只要通过RFID系统的阅读器即可不接触，直接读取信息至数据库，这比原始通过专门的单证员录入信息具有非常大的优势，并可以将物流处理状态的各种信息写入标签，为下一阶段工序减少很多信息采集时间。
多标签同时读取
通过RFID阅读器可以一次识读多个RFID射频标签，并且一次性把数据由阅读器传送到计算机网络系统，这种数据采集与对物品的验收速度是条形码一个个扫描采集与验收速度的十数倍，更比传统的利用单据录入的数据采集与查看货物名称来验收物品法快得多。通过这种RFID阅读器的多读性，可实现物品的高效快速流通。
物流仓储作业活动方案
物流仓储作业活动方案一、背景介绍物流仓储作业活动是指在仓库中对物流产品进行收货、存储、配送等环节的操作。
随着物流行业的快速发展，物流仓储作业对于企业的运营效率和客户满意度有着重要的影响。
为了提升物流仓储作业的效率和质量，我们需要制定一套科学合理的物流仓储作业活动方案。
二、目标与意义1. 目标•提升物流仓储作业的效率；•减少物流仓储作业出错率；•提高客户满意度。
2. 意义•提高企业运营效率和竞争力；•降低仓储作业成本；•增强客户忠诚度。
三、具体方案1. 仓库布局优化•合理划分不同类型的存储区域，如高温区、常温区和冷冻区，以满足不同产品的存储需求；•根据物料的流向和使用频率，合理安排存储区域的位置，以减少仓库内部运输时间；•在仓库布局中考虑安全和人员流动的因素，确保作业过程的顺畅性和安全性。
2. 作业流程优化•设计合理的作业流程，明确每个操作环节的职责和作业顺序；•引入物流仓储作业智能化设备，如自动化存储系统和智能拣货系统，提升作业效率和准确性；•制定标准化操作规程，并对作业人员进行培训和考核，以保证作业质量和效率。
3. 信息系统应用•引入物流仓储管理系统，实现对仓库内物料的实时监控和管理；•利用物联网技术，实现仓库内物料的智能化管理和追踪；•建立与供应链管理系统的整合，实现供应链的快速响应和协同作业。
4. 作业安全管理•制定作业安全管理制度，明确作业人员的安全责任；•配备合适的安全防护设备和消防设备，确保仓库内的安全；•定期组织安全培训和演习，提高作业人员的安全意识和应急能力。
四、实施步骤1. 方案设计•建立项目组，明确项目目标和方案设计的时间表；•进行现场调研，了解仓库的实际情况和作业需求；•与仓储作业人员和管理层进行沟通，收集意见和建议。
2. 方案评估•对设计方案进行评估和优化，确保方案的可行性和有效性；•制定实施计划和成本预算，评估方案的投资回报率。
3. 方案实施•采购所需的设备和系统，并进行安装和调试；•建立规范化的作业流程和管理制度；•对作业人员进行培训和考核，确保他们能够适应新的作业方式。
数据安全方案
数据安全方案目录一、数据架构安全策略 (1)1. 数据架构设计原则 (2)2. 数据存储方案 (3)3. 数据处理流程规划 (4)4. 数据访问控制策略 (5)二、数据安全防护技术实现 (6)1. 数据加密技术 (8)2. 数据备份与恢复策略 (10)3. 数据审计与监控技术实现 (11)4. 网络安全防护措施集成 (13)三、数据安全风险评估及应对策略制定 (14)1. 风险识别方法与步骤 (15)2. 风险等级评估标准设定 (16)3. 风险评估报告撰写及反馈机制建立 (17)4. 应对措施与预案制定实施计划安排部署情况说明 (18)一、数据架构安全策略数据分类和标识：对企业的数据进行分类和标识，以识别出关键业务数据和敏感信息。
数据可以根据其重要性、敏感性以及业务需求进行分类，如客户数据、财务数据、交易数据等。
每个类别的数据都需要制定相应的安全保护措施。
数据访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问敏感数据和关键业务信息。
访问控制机制应基于用户身份、角色和业务需求来分配访问权限，实现最少数量的授权原则。
定期的访问审查和审计是检查数据访问行为是否符合策略要求的必要步骤。
数据备份和恢复计划：建立一套可靠的数据备份和恢复计划，以确保数据的可用性和持久性。
除了常规备份外，还需要进行异地备份，并定期测试备份的完整性和恢复过程的可靠性。
这样可以防止由于自然灾害、人为错误或恶意攻击导致的数据丢失。
数据加密和安全传输：采用数据加密技术来保护存储在存储介质中的敏感数据以及在传输过程中的数据。
确保所有敏感数据的传输都使用安全的通信协议（如HTTPS、SSL等），以防止数据在传输过程中被截获或篡改。
安全审计和监控：实施定期的安全审计和实时监控，以识别潜在的安全威胁和漏洞。
通过监控数据访问模式、异常行为等，及时发现异常并采取相应措施。
审计结果应记录在案，以供分析和未来的安全改进参考。
数据处理安全性：确保数据处理过程中的安全性，特别是在集成第三方应用程序或服务时。
活动方案之数据库建设方案
数据库建设方案【篇一：数据库设计方案[初步]】中国银行项目名称：中国银行数据库建设方案数据库建设前期说明：全行所有经营数据集中于北京、上海、广州三个数据中心。
上海和广州数据中心成为生产运行中心。
北京为灾难备份中心。
我们将于这三个地方建设三个数据库，三个数据库通过镜像技术，数据同步变化。
在此我们选择广州的数据中心来说明数据库建设方案。
其余两个数据中心的建设方案完全相同。
采用三个数据中心完全相同的原因：1. 可以互相分担任务，提高业务操作的效率。
2. 一旦发生灾害，无事故的数据中心可以立即替代故障的数据中心继续执行任务，将银行的损失降到最低。
概念结构设计数据库包含如下几类表：1.分支（，分支名，分支城市，资金）2.客户（，客户姓名，性别，身份证号，地址）3.贷款（，数量）4.支付（，支付日期，支付数量）5.员工（，员工姓名，开始工作时间，密码）6.存款账户（，余额，利率）7.贷款分支（8.申请（）9.支询（）10.存取款（员工表（employee）一条员工信息为0.05kb。
客户表(customer)分支表（branch）存取款表（account）贷款表（loan）支付表（payment）存款账户表（saving_account）贷款分支表（loan_branch）申请表（borrower）支询表（ask）数据库结构1. 数据库部署模式(采用什么样的模式，什么样的业务类型等等，都应该写明原因)rac+dataguard模式 rac+datagurad具备以下特点：（1）、需要冗余的服务器设备。
该模式需要有冗余的服务器硬件。
硬件成本较高。
（2）、安装配置比较复杂。
该模式既需要配置rac又需要配置dataguard，配置过程比较复杂，配置周期长。
???数据库服务器采用rac+dataguard模式，可以满足对可用性和容灾都有特定需求的应用。
选择该模式的原因：rac的好处是可以由多个性能较差的机器构建出一个整体性能很好的集群，并且实现了负载均衡，那么当一个节点出现故障时，其上的服务会自动转到另外的节点去执行，用户甚至感觉不到什么。
存储方案建议书
存储方案建议书
尊敬的领导：
随着公司业务的不断发展，数据量的增加，我们迫切需要一个
更加有效的存储方案来管理和保护我们的数据资产。
为此，我特此
向您提出以下存储方案建议：
1. 云存储，考虑到数据安全和可扩展性，建议公司将部分数据
迁移到云存储平台，如AWS、Azure或Google Cloud。
云存储可以
提供高可用性和灾难恢复功能，同时减少了对硬件设备和维护人员
的需求。
2. 虚拟化存储，采用虚拟化存储技术，将存储资源整合成一个
统一的存储池，提高存储资源的利用率，降低成本。
同时，虚拟化
存储可以实现快速扩展和灵活的管理，适应公司业务的快速变化。
3. 数据备份和恢复，建议公司建立完善的数据备份和恢复机制，包括定期备份数据、多地备份、增量备份等措施，以确保数据的安
全性和可靠性。
此外，应定期进行数据恢复测试，以验证备份的有
效性。
4. 存储性能优化，针对不同类型的数据，采用不同的存储技术和策略，以实现最佳的存储性能。
例如，对于热数据可以采用闪存存储，对于冷数据可以采用低成本的磁盘存储。
综上所述，以上存储方案建议可以帮助公司更好地管理和保护数据资产，提高数据存储的效率和可靠性。
希望领导能够认真考虑并采纳这些建议，以推动公司数据管理工作的进一步完善和提升。
谢谢！。
XX银行操作型数据存储ODS项目方案介绍
数据服务体系
客户关系管理；精准营销管理；数据挖掘及建模
基于银行的现有数据仓库或数据平台系统、呼叫中心及电子银行等的电销营销历史数据，互联网数据，以客户为中心，从基本信息、资产信息、交易行为信息、客户关系以及营销历史几大方面反映客户在银行的全貌。采用SAS分析工具对客户进行分析并分层，探索具有营销价值的客户群体，并建立各种预测模型从而提升营销成功率；实现营销目标客户名单、推荐产品的精准推送、执行、结果反馈与评估的闭环管理。
中间业务平台、金融产品代理平台、资产管理平台
资金类
内部资金管理、资金交易系统
渠道类
客户信息交互平台、移动银行、柜面系统
创新类
电子账户综合管理平台、实时营销平台
案例分享
典型客户
BRM
银行资源管理BRM（Bank Resources Management），以“一切皆资源”为理念（人、财、产品、渠道、客户、供应商、合作伙伴） 为银行构建真正“资源管理与调度型”新一代银行整体架构与模型；使得银行的经营理念回归到： 利润 = 收益（销售为核心）- 成本（高效运营） – 风险（有效管控）
核心团队
骨干团队
技术团队
20年+的行业领军人物； 15年+的从业工作经验； 10年+软件服务从业经验； 主体具有海外工作经验；
业务知识丰富的行业技术专家； 丰富项目管理经验的骨干团队； 市场反应迅捷的高层次商务人才； 多数骨干成员拥有海外工作背景；
拥有海外工作背景的员工超过10%， 大学本科及以上技术团队成员构成；
银行资源管理BRM（Bank Resources Management）为银行业务系统建设提供咨询规划、模型设计、系统开发、 维护升级等全方位服务，他将银行内部资源（人力资源、财务资源、产品资源、渠道资源）和外部资源（客户、供应商、合作伙伴）整合统一管理，提高银行整体运营&营销效率，最大程度上满足客户需求。
数据库安全解决方案
3.管理措施强化：建立健全数据库安全管理制度，提高人员安全意识，降低安全风险。
三、详细方案
1.数据加密
为保护数据库中的敏；
-对传输过程中的敏感数据进行加密传输；
六、总结
本数据库安全解决方案综合运用技术和管理手段，旨在建立一道坚固的安全防线，保护企业宝贵的数据库资源。通过严格的合规性管理、细致的技术措施和持续的管理改进，本方案能够确保数据库系统在面对复杂多变的安全威胁时，保持高度的机密性、完整性和可用性。企业应以此方案为基础，结合实际情况，不断优化和提升数据库安全水平。
2.人员培训与意识提升：
-定期对数据库管理人员和普通用户进行安全意识和技能培训；
-通过内部通信和培训材料，强化员工对数据库安全重要性的认识；
-建立激励机制，鼓励员工积极参与数据库安全保护和改进活动。
3.安全运维：
-设立专门的安全运维团队，负责数据库的日常安全管理；
-实施严格的变更管理流程，确保任何数据库变更都经过适当审批；
5.安全培训与宣传
为提高人员安全意识，开展以下培训与宣传活动：
-定期组织数据库安全知识培训，提高员工安全技能；
-通过内部宣传渠道，普及数据库安全知识，提高员工安全意识；
-建立安全事件举报机制，鼓励员工积极上报潜在安全风险。
6.安全运维
为确保数据库安全运维，采取以下措施：
-建立安全运维管理制度，明确运维人员的职责和权限；
-定期进行安全检查和漏洞扫描，及时修补安全漏洞。
五、法律合规与风险评估
1.法律合规性评估：
-定期进行法律合规性评估，确保数据库安全措施与现行法律法规一致；
-依法保存相关审计日志和记录，以备监管机构审查。
数据库系统工程师年度工作计划
数据库系统工程师年度工作计划一、前言二、目标与任务1. 数据库基础建设（1）维护现有数据库服务器的稳定运行，确保数据的安全性、可靠性和可用性。
（2）优化数据库性能，提升数据处理能力，降低资源消耗，提高系统稳定性。
（3）监控数据库运行状态，及时发现问题并解决。
2. 数据库设计与开发（1）负责业务需求分析，设计符合实际业务需求的数据库结构。
（2）根据设计方案，完成数据库的部署、配置及安装。
（3）协助开发团队完成SQL语句编写，优化数据库查询性能。
3. 数据库维护与优化（1）定期进行数据库备份和恢复，确保数据不丢失。
（2）优化数据库日志，提高系统性能。
（3）定期检查数据库索引，调整索引策略，优化查询效果。
4. 技术研究与培训（1）跟踪业界数据库技术发展趋势，关注新技术、新方案。
（2）参加行业培训，提高自身专业素养。
（3）向上级领导汇报技术研究成果，为团队提供技术支持。
5. 团队协作与沟通（1）积极参与团队技术交流，分享工作经验。
（2）与开发、测试、运维等部门密切配合，确保项目顺利进行。
（3）提高个人沟通能力，为公司建立良好的合作关系。
三、工作计划及时间节点1. 第一季度（1月3月）（1）完成数据库基础设备的维护及优化。
（2）完成年度培训计划，提升个人专业技能。
（3）针对上一季度发现的问题进行总结，提出改进措施。
2. 第二季度（4月6月）（1）深入参与业务需求分析，完成相应数据库设计。
（2）根据设计方案，完成数据库部署与配置。
（3）与开发团队沟通，优化数据库查询性能。
3. 第三季度（7月9月）（1）继续优化数据库性能，提高系统稳定性。
（2）完成数据库维护工作，确保数据安全性。
（3）针对团队技术发展需求，组织内部技术分享。
4. 第四季度（10月12月）（1）总结全年工作成果，提炼成功经验。
（2）编写技术文章，展示个人技术成果。
（3）培养新人，提高团队整体技术水平。
四、风险评估与应对措施1. 风险：数据库系统故障导致数据丢失。
- 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)。
数据库存储系统的相关设计及解决方案
【摘要】设计数据库的目的是为了管理大量的数据，对数据的
管理既涉及到数据操作机制的提供，又涉及到数据存储。
如果把数
据库管理系统看成是一个仓库，在仓库里存放着各种各样的的物品，另外还有一个仓库保管员，这个保管员负责不同物品的搬进、存储、搬出，这里的仓库就类似于存储数据的“文件”。
【关键词】数据库系统；存储系统设计；数据库仓库
一、系统设计及解决方案实现的背景
纵观券商it发展现状，首先企业级业务应用越来越多，分工也
越来越细，而企业级的业务应用需求和要求都越来越高，单个业务
产品满足不了企业级应用需求，以下是目前券商主要面临的企业级
应用需求：
1.面向上级监管部门的数据报送
2.企业级合规管理和风险控制要求越来越高
3.实时动态业务风险监控
4.企业决策支持平台
5.客户营销管理
二、数据中心目标定位
概括而言，数据中心一方面是现有营业部柜台交易系统、总部
清算系统、稽核系统等业务系统的数据采集者和管理者，同时也是
营销管理、稽核监控、风险管理、数据挖掘和多维分析系统的数据
提供者。
（一）产品定位。
企业数据标准中心，据交换中心，据服务中心。
（二）功能定位。
致力于企业业务数据的管理方法和管理工具
研发，包括业务数据组织架构规划、数据规范管理、数据质量管理、数据发布管理以及数据的复用性管理等方面的系统性工程。
（三）存贮设计定位
既要考虑高并发高效率的oltp服务处理，也要考虑大数据量访
问的olap统计分析要求，基于未来5年到10年的数据存贮容量测算，以此来考虑系统的主机、存储架构设计以及数据处理技术应用
等技术研究工作的方向。
三、系统设计原则
数据中心项目技术解决方案的设计原则体现在以下六个方面，
使得有限的资源以较有效的协作方式共同发挥效用：
（一）可扩展性
数据模型：设计模型时，尽可能满足未来可能要上线的业务系
统数据模型，同时还需制定一套合理的模型设计规范。
数据分发平台：在设计时应考虑，随着分发数据规模的扩大和
分发节点的增多，对分发处理和传输处理的性能要求会越来越高。
（二）高性能
分发平台：需考虑大数据量条件下的文件传输效率，主要体现
在特殊日期及特殊情况下的全量文件传输。
数据库设计：同时要考
虑分析类型的大批量数据或频繁访问需求，还要满足实时监控类的
高并发访问要求。
（三）可管理性
数据质量管理：报告的可读性，标准的可维护性，问题处理流
程的可操作性。
数据分发平台：需要充分考虑数据分发任务易于配置，传输结果易于监控。
（四）高可用性
数据模型的可用性：能屏蔽源系统结构的变化对数据中心系统
带来影响。
局部数据模型的扩展不会对其它数据模型产生大的影响。
系统备份：生产系统出现异常时，备份恢复机制及时恢复处理。
（五）安全性。
一是防止数据中心系统的数据资源被恶意修改
和盗取；二是防止数据在传输过程中被截留和篡改。
（六）可重用性。
可重用性是指尽可能避免数据中心项目的重
复投入，应尽可能考虑包括物理设备、系统软件、框架组件、规范
方法以及业务应用等多个层面上的复用。
四、数据库存贮方案设计
1.1 数据各逻辑层级划分。
为保证数据中心能提供多层次、多粒度、多特征的数据服务，并保证etl过程的清晰、可控、完整、准确，数据中心根据数据性质、处理阶段以及数据质量的不同分为原始层、标准层、模型层、数据集市层4个数据层，具体如下：
1.2 数据库系统的硬件架构设计。
根据系统分析得出的各项数据，即可得到相应的硬件配置要求。
1.2.1 存储设备容量评估。
本节提出的“存储容量规划”将支持过
去5年以上的历史数据和未来10年的新增业务数据的存储空间要求。
1.2.1.1 基础数据规模评估。
根据调查，某券商2002年以来
（至2012年）的历史数据规模可按1.5t计算。
我们以此次配置的存储“满足未来3-4年（从2012年算起）的
业务正常运行”、“将考虑未来10年的业务运行的扩展能力”这两个
条件来评估，得出的基础数据规模为：
约=2.9t
约=6.8t
注：公式中的25%是增量数据因子。
每次进行清洗时，通过一
定的方法，将部分非增量数据丢弃（这75%的数据，我们通过比对
法发现其与历史数据或存量数据有重复取值，将其载入后暂存待查
或去除）的结果。
1.2.1.2 逻辑数据存储规模评估。
上节评估出的“基础数据规模
（后称a）”，将是本系统进行逻辑数据存储规模（后称b）的依据。
原始层数据的规模b1：按最后年度的1倍采集数据量计算。
ods层
数据的规模b2：考虑到原始数据被处理后的部分业务数据的重新组
织和重定义，且会生成一定的聚集数据，应给予适当的冗余，此处
的冗余因子设定为1.2。
1.3 备份环境设计。
根据证监会的相关要求，系统需要建设本地“备份和应用测试机”环境。
但如果我们只是刻板的将“生产环境”克
隆一下，将极不经济。
我们需要按照应用特点、数据处理要求，来
定制备机架构。
本地“备份和应用测试机”需兼顾“数据备份和本地容灾”双重职能。
1.4 数据备份需求评估。
数据中心的数据必须建立可靠有效的备
份机制，避免由于数据丢失。
初步规划：将数据中心管理的数据分
成3类并分别制定备份策略。
这3类数据可以使用用户隔离、表空
间隔离相结合的方式，增强备份调度的可操作性。
静态数据、配置
信息表（/领域表）：可以每日备份，并可覆盖性备份，保留最近3
日或者5日的备份即可。
参考文献
[1] 汤庸，叶小平，汤娜. 数据库理论及应用基础. 北京：清
华大学出版社， 2004。