课件03多结构化数据管理存储与组织方法二
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数据库原理PPT课件
模式
也称为逻辑模式或概念模 式，定义了数据库中所有 数据的逻辑结构和关系。
内模式
也称为物理模式或存储模 式，描述了数据在物理存 储介质上的组织结构和存 储方式。
数据库管理系统
数据定义语言（DDL）
数据控制语言（DCL）
用于定义数据库中的各种对象，如表、 视图、索引等。
用于控制对数据库中数据的访问权限 和安全控制。
数据库原理ppt课件
目录
• 数据库概述 • 数据库系统结构 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库管理系统实现技术 • 数据库新技术与发展趋势
01 数据库概述
数据库的定义与作用
数据库的定义
数据库是一个长期存储在计算机 内的、有组织的数据集合，它能 为多种应用提供数据服务。
数据库的作用
数据库用于存储、检索、更新和 管理大量数据，支持企业或组织 的运营和决策。
NoSQL数据库具有可伸缩性强、灵活 性高和可靠性好等优点，可以满足大 规模数据处理和实时分析的需求。
03
NoSQL数据库的挑 战
NoSQL数据库面临着数据一致性、查 询效率和标准化等挑战，需要进一步 研究和标准化工作。
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关系数据库标准语言SQL
SQL定义
SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数 据库的标准编程语言，它包括数 据查询、数据操作、数据定义等
方面的命令。
SQL的主要功能
SQL的主要功能包括表格的定义 和维护、数据的查询和检索、数 据的插入和更新、数据的删除等。
SQL的特点
数据操纵语言（DML）
用于对数据库中的数据进行查询、插 入、更新和删除等操作。
第4章 数据存储与组织管理
15
Hale Waihona Puke 4.1.4 磁盘块存取的优化
二、校验和技术 ▪ 磁盘扇区通常会存储一些冗余位，以可帮助识 别从扇区读出的内容是否正确。 ▪ 最简单的校验和:是基于扇区内所有位的奇偶性。 ▪ 通过增加奇偶位数，可降低检不出错误的概率。
• 若用n个位存储校验和,则漏检错误的概率仅为1/2 n
9
4.1.3 磁盘故障及其处理策略
一、磁盘故障分类 二、校验和技术 三、稳定存储技术
▪ RAID6的故障恢复步骤
14
4.1.4 磁盘块存取的优化
❖在多数OS中，磁盘I/O请求是由文件系统 和虚拟内存管理器产生的。
❖DB系统中，系统高层的页请求通过磁盘空 间管理器，也会产生基于磁盘块的I/O请 求。
❖由于存取磁盘比存取主存要慢好几个量级， 所以，DB系统改善磁盘块存取性能非常重 要。
4. RAID3级(Bit-Interleaved Parity位-奇偶交替)
▪ RAID2中因配置了较多的冗余校验盘，能自动解决坏 盘检测问题，但也增大了代价。RAID3只使用一个冗 余磁盘，即采用最低的安全性开销。
▪ RAID2/3写操作都需要一个read-modify-write 的周期 过程。
高级数据库系统及其应用
第2部分 关系数据库系统实现 第4章 数据存储和组织管理
LOGO
第4章 数据存储和组织管理
4.1 物理存储介质 4.2 磁盘空间管理 4.3 文件的页组织 4.4 页表示格式 4.5 记录表示格式 4.6 DB元信息及其组织管理 4.7 DB缓冲区管理
2
4.1 物理存储介质
12
几种常用的RAID级简介
5．RAID4级(block-Interleaved Parity块-奇偶交替)
Hale Waihona Puke 4.1.4 磁盘块存取的优化
二、校验和技术 ▪ 磁盘扇区通常会存储一些冗余位，以可帮助识 别从扇区读出的内容是否正确。 ▪ 最简单的校验和:是基于扇区内所有位的奇偶性。 ▪ 通过增加奇偶位数，可降低检不出错误的概率。
• 若用n个位存储校验和,则漏检错误的概率仅为1/2 n
9
4.1.3 磁盘故障及其处理策略
一、磁盘故障分类 二、校验和技术 三、稳定存储技术
▪ RAID6的故障恢复步骤
14
4.1.4 磁盘块存取的优化
❖在多数OS中，磁盘I/O请求是由文件系统 和虚拟内存管理器产生的。
❖DB系统中，系统高层的页请求通过磁盘空 间管理器，也会产生基于磁盘块的I/O请 求。
❖由于存取磁盘比存取主存要慢好几个量级， 所以，DB系统改善磁盘块存取性能非常重 要。
4. RAID3级(Bit-Interleaved Parity位-奇偶交替)
▪ RAID2中因配置了较多的冗余校验盘，能自动解决坏 盘检测问题，但也增大了代价。RAID3只使用一个冗 余磁盘，即采用最低的安全性开销。
▪ RAID2/3写操作都需要一个read-modify-write 的周期 过程。
高级数据库系统及其应用
第2部分 关系数据库系统实现 第4章 数据存储和组织管理
LOGO
第4章 数据存储和组织管理
4.1 物理存储介质 4.2 磁盘空间管理 4.3 文件的页组织 4.4 页表示格式 4.5 记录表示格式 4.6 DB元信息及其组织管理 4.7 DB缓冲区管理
2
4.1 物理存储介质
12
几种常用的RAID级简介
5．RAID4级(block-Interleaved Parity块-奇偶交替)
课件03多结构化数据管理存储与组织方法二1
31
SUN JAVA(Weblogic+EJB)
EJB系统开发代码复杂 ↓精简代码 Spring 的反射(IoC)模式替代EJB 的工厂模式。
EJB是重量级的框架，维护和复用麻烦。Spring 是轻量级的，对其他对象无侵入性，代码复用性高。 EJB3.0吸收了许多SPRING的优点，开发难度降 低，不过运行成本偏高。
缺点： 1）由于与应用使用同一网络，会增加网络拥塞，同时 ，NAS性能也受制于网络传输能力; 2）数据安全性方面一般只提供两级用户安全机制，， 还需要用户额外增加适当级别的文件安全手段。
14
NAS用途
NAS主要应用于文件共享任务。 在某些情况下，在数据库应用中可以谨慎使用 NAS 解决方案，通常限于以下条件：大多数数据存 取为只读方式、数据库小、存取量低、且不指定预 定性能，在这种情况下，NAS解决方案减少用户整 体存储成本较有效。
文件级I/O传输。
↓ 不可以利用一个原始的I/O来提高性能。
13
NAS优缺点
优点： 1）部署简单，只须与传统交换机连接即可； 2）成本较低，投资仅限于一台NAS服务器（不像SAN 是整个存储网络），NAS服务器的价格往往针对中小企业 定位； 3）NAS服务器一般支持Web客户端管理，对熟悉操作 系统的网络管理人员来说使用方便。
MVC(Model View Controller)： M——数据模型，C——控制器，V——用户界面。 MVC框架将M和V的实现代码分离，使一个程序可 以使用不同的表现形式（一批统计数据可以分别用柱 状图、饼图来表示）。 C确保M和V的同步，M改变则V同步更新。
27
SUN JAVA(Weblogic+EJB)
买家的操作（关键字查询、分页、按时间排序）？ ↓ 数据库路由程序框架DBRoute（自行开发）。
SUN JAVA(Weblogic+EJB)
EJB系统开发代码复杂 ↓精简代码 Spring 的反射(IoC)模式替代EJB 的工厂模式。
EJB是重量级的框架，维护和复用麻烦。Spring 是轻量级的，对其他对象无侵入性，代码复用性高。 EJB3.0吸收了许多SPRING的优点，开发难度降 低，不过运行成本偏高。
缺点： 1）由于与应用使用同一网络，会增加网络拥塞，同时 ，NAS性能也受制于网络传输能力; 2）数据安全性方面一般只提供两级用户安全机制，， 还需要用户额外增加适当级别的文件安全手段。
14
NAS用途
NAS主要应用于文件共享任务。 在某些情况下，在数据库应用中可以谨慎使用 NAS 解决方案，通常限于以下条件：大多数数据存 取为只读方式、数据库小、存取量低、且不指定预 定性能，在这种情况下，NAS解决方案减少用户整 体存储成本较有效。
文件级I/O传输。
↓ 不可以利用一个原始的I/O来提高性能。
13
NAS优缺点
优点： 1）部署简单，只须与传统交换机连接即可； 2）成本较低，投资仅限于一台NAS服务器（不像SAN 是整个存储网络），NAS服务器的价格往往针对中小企业 定位； 3）NAS服务器一般支持Web客户端管理，对熟悉操作 系统的网络管理人员来说使用方便。
MVC(Model View Controller)： M——数据模型，C——控制器，V——用户界面。 MVC框架将M和V的实现代码分离，使一个程序可 以使用不同的表现形式（一批统计数据可以分别用柱 状图、饼图来表示）。 C确保M和V的同步，M改变则V同步更新。
27
SUN JAVA(Weblogic+EJB)
买家的操作（关键字查询、分页、按时间排序）？ ↓ 数据库路由程序框架DBRoute（自行开发）。
计算机应用基础高职ppt课件
网络协议与网络安全
网络协议
为计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。在OSI七层协议模型中主要是：物理层、数据 链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。TCP/IP四层协议模型主要包括：网络接口层、网络层、传 输层和应用层。
网络安全
指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露， 系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。网络安全具有保密性、完整性、可用性、可控性和可审查性等特性。
计算机的应用领域
科学计算、数据处理、自动控制、计 算机辅助设计、人工智能等。
计算机系统的组成
计算机硬件系统
中央处理器、存储器、输入输出设备等。
计算机软件系统
系统软件、应用软件。
计算机的工作原理
冯·诺依曼体系结构，包括存储程序原理、二进制运算等。
计算机的工作原理
指令与程序
计算机执行的基本操作和操作序 列。
Linux操作系统
开源的操作系统，具有高度的灵活性 和可定制性，广泛应用于服务器和超 级计算机。
Android操作系统
基于Linux内核的开源移动操作系统， 广泛应用于智能手机和平板电脑。
应用软件的分类与使用
图像处理软件
如Adobe Photoshop、GIMP 等，用于处理和编辑图像。
数据库管理软件
常见多媒体文件格式与编码标准
图像文件格式
BMP、JPG、GIF、PNG等；
音频文件格式
WAV、MP3、WMA、AAC等；
常见多媒体文件格式与编码标准
• 视频文件格式：AVI、MP4、FLV、MKV等。
常见多媒体文件格式与编码标准
音频编码标准
大数据的存贮和处理课件
机器学习与大数据
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
课件01多结构化数据管理概述
21
Big Data相关的研究计划
国防部
多尺度异常检测（ADAMS）项目解决大规模数据集的
异常检测和特征化。
Machine Reading 项目，旨在实现人工智能的应用 和发展学习系统的过程中对自然文本进行知识插入，而 不是依靠昂贵和费时的知识表示目前的处理进程，并需 要专家和相关知识工程师所给出的语义表示信息。
数据库方式： 企业级应用，生产型企业、政府部门的较规范化的信息管理 ，用于规范和优化管理的流程，提高业务吞吐量。 手工录入、批量导入。
5
现代数据管理的特征
4）处理的需求 ——面向海量数据，TB、PB级别 ——查询为主、更新不频繁（？） ——数据一致性可弱化
数据库方式： ——面向企业级数据库 ——增、删、改、查 ——ACID特性的控制 系统运行 机制！
22
Big Data相关的研究计划
Mind‘s Eye 项目，旨在为机器建立视觉的智能。传统的 机器视觉研究的对象选取广泛的物体来描述一个场景的属 性名词，而Mind’s Eye旨在增加在这些场景的动作认识和 推理需要的知觉认知基础。这些技术可以建立一个更完整 的视觉智能效果。
视频和图像的检索和分析工具(VIRAT)计划旨在开发一个
20
Big Data相关的研究计划
2012年3月29日，美国政府宣布 “大数据的 研究和发展计划。”提高从大型复杂的数字数据集 中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与 工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究 。
六个联邦政府的部门和机构宣布新的2亿美元的 投资，提高从大量数字数据中访问、组织、收集发 现信息的工具和技术水平。
移动互联网用户发送和上传的数据量达到 1.3exabytes，相当于10的18次方；
Big Data相关的研究计划
国防部
多尺度异常检测（ADAMS）项目解决大规模数据集的
异常检测和特征化。
Machine Reading 项目，旨在实现人工智能的应用 和发展学习系统的过程中对自然文本进行知识插入，而 不是依靠昂贵和费时的知识表示目前的处理进程，并需 要专家和相关知识工程师所给出的语义表示信息。
数据库方式： 企业级应用，生产型企业、政府部门的较规范化的信息管理 ，用于规范和优化管理的流程，提高业务吞吐量。 手工录入、批量导入。
5
现代数据管理的特征
4）处理的需求 ——面向海量数据，TB、PB级别 ——查询为主、更新不频繁（？） ——数据一致性可弱化
数据库方式： ——面向企业级数据库 ——增、删、改、查 ——ACID特性的控制 系统运行 机制！
22
Big Data相关的研究计划
Mind‘s Eye 项目，旨在为机器建立视觉的智能。传统的 机器视觉研究的对象选取广泛的物体来描述一个场景的属 性名词，而Mind’s Eye旨在增加在这些场景的动作认识和 推理需要的知觉认知基础。这些技术可以建立一个更完整 的视觉智能效果。
视频和图像的检索和分析工具(VIRAT)计划旨在开发一个
20
Big Data相关的研究计划
2012年3月29日，美国政府宣布 “大数据的 研究和发展计划。”提高从大型复杂的数字数据集 中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与 工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究 。
六个联邦政府的部门和机构宣布新的2亿美元的 投资，提高从大量数字数据中访问、组织、收集发 现信息的工具和技术水平。
移动互联网用户发送和上传的数据量达到 1.3exabytes，相当于10的18次方；
数据库原理课件
数据库的作用
数据库用于存储、检索、更新和管理 大量数据，支持多种应用程序和用户 的需求，是信息系统的重要组成部分 。
数据库的类型与特点
关系型数据库
数据库的特点
关系型数据库使用表格形式存储数据， 通过行和列组织数据，支持复杂的数 据查询和操作。
数据库具有数据结构化、数据共享性 高、冗余度低、数据独立性高等特点， 能够提供高效、安全的数据管理。
02
在这一阶段，需要考虑数据的存储、备份、恢复和优化等方面的问题，并对其 进行规划和设计。
03
物理设计阶段的结果是生成一份物理模型说明书，其中包括对数据库服务器、 存储设备、网络架构等物理结构的详细描述和说明。
06 数据库应用开发
数据库应用开发概述
数据库应用开发的概念
01
数据库应用开发是指利用数据库管理系统（DBMS）和相关工
事务管理器
负责管理数据库事务，确保数 据的完整性和一致性。
数据库
存储和管理数据的物理结构， 包括表、视图、索引等。
用户界面
提供可视化的查询和管理工具， 使用户能够方便地与数据库进 行交互。
系统管理员工具
提供系统管理和维护的工具， 如数据备份、恢复和性能监控 等。
数据库管理系统的运行过程
用户通过用户界面发起数据操作请求， 如查询、插入、更新或删除等。
数据模型是用来描述数据、数据之间的关系以及数据操作 的抽象表示。
关系数据库系统的数据模型包括三个部分：数据结构、数 据操作和完整性约束。数据操作包括查询、插入、更新和删除等操作；完整性约 束则定义了数据的规则和限制。
关系数据库系统的完整性约束
完整性约束是用来保证数据库中数据的准确性和一致性的规则。
随着互联网和大数据技术的发展，NoSQL数据库逐渐兴 起，如MongoDB、Cassandra等。
数据库用于存储、检索、更新和管理 大量数据，支持多种应用程序和用户 的需求，是信息系统的重要组成部分 。
数据库的类型与特点
关系型数据库
数据库的特点
关系型数据库使用表格形式存储数据， 通过行和列组织数据，支持复杂的数 据查询和操作。
数据库具有数据结构化、数据共享性 高、冗余度低、数据独立性高等特点， 能够提供高效、安全的数据管理。
02
在这一阶段，需要考虑数据的存储、备份、恢复和优化等方面的问题，并对其 进行规划和设计。
03
物理设计阶段的结果是生成一份物理模型说明书，其中包括对数据库服务器、 存储设备、网络架构等物理结构的详细描述和说明。
06 数据库应用开发
数据库应用开发概述
数据库应用开发的概念
01
数据库应用开发是指利用数据库管理系统（DBMS）和相关工
事务管理器
负责管理数据库事务，确保数 据的完整性和一致性。
数据库
存储和管理数据的物理结构， 包括表、视图、索引等。
用户界面
提供可视化的查询和管理工具， 使用户能够方便地与数据库进 行交互。
系统管理员工具
提供系统管理和维护的工具， 如数据备份、恢复和性能监控 等。
数据库管理系统的运行过程
用户通过用户界面发起数据操作请求， 如查询、插入、更新或删除等。
数据模型是用来描述数据、数据之间的关系以及数据操作 的抽象表示。
关系数据库系统的数据模型包括三个部分：数据结构、数 据操作和完整性约束。数据操作包括查询、插入、更新和删除等操作；完整性约 束则定义了数据的规则和限制。
关系数据库系统的完整性约束
完整性约束是用来保证数据库中数据的准确性和一致性的规则。
随着互联网和大数据技术的发展，NoSQL数据库逐渐兴 起，如MongoDB、Cassandra等。
大数据时代的数据治理ppt课件
重要性
随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要 组成部分。数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠 性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商 业机会。
数据治理的发展历程
初级阶段
以数据管理为主，关注数据存储 、备份和恢复等基础设施层面的
问题。
发展阶段
数据管理逐渐演变为数据治理，关 注数据的全生命周期管理，包括数 据质量、安全、隐私等方面。
实现不同领域、不同来源、不同格式数据 的整合和共享，打破数据孤岛现象，促进 数据的流通和利用。
数据价值挖掘
数据安全与隐私保护
通过数据挖掘和分析技术，发现数据的潜 在价值和关联关系，为企业决策和创新提 供支持。
建立完善的数据安全和隐私保护机制，保 障个人和企业的合法权益和数据安全。
2023
REPORTING
如提高数据质量、确保合规性、优化数据利用等。
明确数据治理的范围
包括数据类型、数据来源、数据使用者等。
评估当前数据状况
了解现有数据的质量、分布、安全性等情况。
建立数据治理的组织架构和团队
设立数据治理委员会
负责制定数据治理战略、监督实施和评估效果。
组建数据治理团队
负责具体的数据治理工作，包括数据清洗、整合、标准化等。
REPORTING
政府数据治理案例
智慧城市建设
政府通过数据治理，整合城市各部门的数据资源，实现城市管理的 智能化和精细化。
政府决策支持
政府利用大数据分析和挖掘技术，为政策制定和决策提供科学依据 。
公共服务优化
政府通过数据治理，提高公共服务的效率和质量，如医疗、教育、交 通等领域。
企业数据治理案例
客户关系管理
随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要 组成部分。数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠 性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商 业机会。
数据治理的发展历程
初级阶段
以数据管理为主，关注数据存储 、备份和恢复等基础设施层面的
问题。
发展阶段
数据管理逐渐演变为数据治理，关 注数据的全生命周期管理，包括数 据质量、安全、隐私等方面。
实现不同领域、不同来源、不同格式数据 的整合和共享，打破数据孤岛现象，促进 数据的流通和利用。
数据价值挖掘
数据安全与隐私保护
通过数据挖掘和分析技术，发现数据的潜 在价值和关联关系，为企业决策和创新提 供支持。
建立完善的数据安全和隐私保护机制，保 障个人和企业的合法权益和数据安全。
2023
REPORTING
如提高数据质量、确保合规性、优化数据利用等。
明确数据治理的范围
包括数据类型、数据来源、数据使用者等。
评估当前数据状况
了解现有数据的质量、分布、安全性等情况。
建立数据治理的组织架构和团队
设立数据治理委员会
负责制定数据治理战略、监督实施和评估效果。
组建数据治理团队
负责具体的数据治理工作，包括数据清洗、整合、标准化等。
REPORTING
政府数据治理案例
智慧城市建设
政府通过数据治理，整合城市各部门的数据资源，实现城市管理的 智能化和精细化。
政府决策支持
政府利用大数据分析和挖掘技术，为政策制定和决策提供科学依据 。
公共服务优化
政府通过数据治理，提高公共服务的效率和质量，如医疗、教育、交 通等领域。
企业数据治理案例
客户关系管理
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问题：光纤通道设备的互操作性差，采用光纤通道技术的系 统造价非常昂贵。
17
SAN用途
华中科技大学 潘鹏
上述SAN的技术特色使得其可以广泛胜任于用 户各类关键应用。 对于用户的某些关键应用（例如紧急任务数据 库应用），SAN可提供较好的存储性能。
18
NAS vs. SAN
华中科技大学 潘鹏
1）NAS是一台特殊的含有大量硬盘空间的计算机 ，连接在以太网上，其它计算机通过网络映射硬盘 使用空间。 SAN是一种容易扩容的光纤通讯的磁盘阵列机 ，是多台服务器共享使用多台阵列机，可以安装各 种软件，可跨平台。 2）SAN是光纤协议，NAS是TCP/IP协议。NAS 是利用现有网络，SAN是在sever端再架设一个网 络。
23
ORACLE+SAN+RAC+连接池
华中科技大学 潘鹏
ORACLE+NAS+RAC+连接池：NAS的文件级 I/O协议及传输的延时，限制甚至影响了系统的读 写性能优化。 数据容量的持续增加。 ↓ ORACLE+SAN+RAC+连接池
24
ORACLE+SAN+小型机+连接池+人工维护
华中科技大学 潘鹏
华中科技大学 潘鹏
Java应用服务器是Weblogic，MVC框架是 WebX，控 制层用了 EJB、持久层是 iBATIS。为了缓解数据库的 压力，商品查询和店铺查询放在搜索引擎上。
28
系统状况
华中科技大学 潘鹏
DBMS稳定——ORACLE，小型机 存储扩容——SAN 程序框架优化——MVC 连接池稳定——Weblogic 数据访问负载拆分——查询引擎 系统负载分割——控制层EJB、 持久层iBATIS的OR-Mapping
缺点： 1）由于与应用使用同一网络，会增加网络拥塞，同时 ，NAS性能也受制于网络传输能力; 2）数据安全性方面一般只提供两级用户安全机制，还 需要用户额外增加适当级别的文件安全手段。
12
NAS用途
华中科技大学 潘鹏
NAS主要应用于文件共享任务。 在数据库应用中可以谨慎使用 NAS 解决方案，通常限于以 下条件： 大多数数据存取为只读方式、 数据库小、 存取量低、 且不指定预定性能 在这种情况下，NAS解决方案减少用户整体存储成本较有 效。
16
SAN的优点和问题
华中科技大学 潘鹏
1）由于在数据传输时被分成小段，使SAN对服务器处理的 依赖较少，可以有效地传送爆发性的块数据，性能及可靠性 就得到了充分的发挥。 2）通过城域网（MAN， Metropolitan Area Network ） ，SAN可以实现远程灾难恢复。使用E3信道SAN可以在不 降低性能的同时将部件间的距离增加至150km。 3）SAN的管理集中而且高效，可以在线添加/删除设备、动 态调整存储网络以及将异构设备统一成存储池等。
19
NAS vs. SAN
华中科技大学 潘鹏
3）NAS以文件方式访问数据，而SAN以sectors方式访 问数据。 SAN对于高容量块级数据传输具有明显的优势，易扩 展且管理设备高效，可运行关键应用（如数据库、备份等 ）。 NAS更加适合文件级别的数据处理。可作为日常办公 中需要经常交换小文件的存储配置（如存储网页）。
↓ 数据量继续增加，存储的节点拆分，一拆二、 二拆四。。。
15
SAN
华中科技大学 潘鹏
高性能的光纤通道交换机和光纤通道网络协议 是SAN的关键。 SAN利用光纤通道协议（FCP，Fibre Channel Protocol ）上加载SCSI协议来达到可 靠的块级数据传输。 在一些关键应用中，传输块级数据要求必须使 用SAN，尤其是多个服务器共同向大型存储设备进 行读取。
文件级I/O传输。
↓ 不可以从原始的I/O层面来提高性能。
11
NAS优缺点
华中科技大学 潘鹏
优点： 1）部署简单，只须与传统交换机连接即可； 2）成本较低，投资仅限于一台NAS服务器（不像SAN 是整个存储网络），NAS服务器的价格往往针对中小企业 定位； 3）NAS服务器一般支持Web客户端管理，对熟悉操作 系统的网络管理人员来说使用方便。
Pear DB：PHP 模块，负责数据 访问层。
4
华中科技大学 LAMP(Linux+Apache+MySQL+PHP) 潘鹏
上述方案随着访问量和数据量的飞速上涨，问 题很快出现。 1）数据库锁表，MySQL当时是第4版的，使用默 认的存储引擎MyISAM → 读数据时会锁表。 主库往从库写数据时会对主库产生大量的读操 作，使主库性能急剧下降。 高访问量时，数据库支撑不住。 (Oracle在写 数据时会有行锁，读数据时没有) 2）数据容量和安全性问题，MySQL当时不稳定。
13
SAN （Storage Area Network，存储区域网）
华中科技大学 潘鹏
SAN是一个高速的子网，子网中的设备可以从主网卸载流量。通常 SAN由RAID阵列连接光纤通道组成，SAN和服务器和客户机的数据通信 通过SCSI命令而非TCP/IP，数据处理是“块级”（block level）。
6
ORACLE本地后台DB+连接池
华中科技大学 潘鹏
7
ORACLE+NAS+RAC+连接池
华中科技大学 潘鹏
上述方案中数据是本地的，优化工作包括DBA对 Oracle进行性能调优和SQL语句优化。 ↓ 数据量继续增大，本地存储难以支撑。 ↓ 采用NetApp 的 NAS(NetworkAttached Storage： 网络附属存储) 存储作为数据库的存储设备，加上 Oracle 实时应用集群 (RAC，Real Application Clusters，)来实 现负载均衡。 ↓ 隐患：1）NAS的NFS(Network File System)协议传 输的延迟很严重； 2）RAC的稳定性； 3）SQLRelay容易死锁。
MVC(Model View Controller)： M——数据模型，C——控制器，V——用户界面。 MVC框架将M和V的实现代码分离，使一个程序可 以使用不同的表现形式（一批统计数据可以分别用柱 状图、饼图来表示）。 C确保M和V的同步，M改变则V同步更新。
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SUN JAVA(Weblogic+EJB)
多结构化数据管理
潘鹏
数据存储与组织方法 实际案例解读（淘宝）
发展历程
个人网站 ↓ DBMS读写副本 ↓ DBMS升级 ↓ 网络存储+DBMS集群 ↓ 为查询业务设置搜索引 擎
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↓ 更换Web引擎和网络连 接池 ↓ 增加文件存储机制 ↓ 分布式文件库 ↓ 分布式海量数据库
2个人网站Fra bibliotek未来如何？
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(Weblogic+EJB)+DBRoute
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一台 Oracle 的处理能力有限：连接池有数量限制，查 询速度跟容量成反比。数据量上亿、查询量上亿时，到达极 限。 ↓ 多用几个Oracle 数据库，即”分库分表“。 ↓ 用户信息按ID分到两个数据库中 (DB1/DB2)，商品信 息和卖家也分到两个对应的数据库中，商品类目等通用信息 放在第三个库中 (DBcommon)。
买家的操作（关键字查询、分页、按时间排序）？ ↓ 数据库路由程序框架DBRoute（自行开发）。
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数据库路由器 ICX（ DBRoute ）
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数据库客户通过ICX访问数据库，ICX可以同时连接多 个数据库。ICX采用全新的并发事务处理方式，向连接的N 台数据库同步复制事务处理，系统在任何时刻具有多个一 致的最新逻辑数据库数据集。
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NAS：网络附属存储
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NAS的典型组成是使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，数 据处理是“文件级”（file level），可以把NAS存储设备附加 在已经存在的太网上。
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NAS
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NAS设备与直接访问存储或其它网络存储方案（例如 SAN或ISCSI）的区别：I/O操作使用文件层次的I/O协议。 文件I/O是高层次类别的需求，只允许文件被访问，用户 无权直接访问存储设备的地址块（NAS的操作系统实现地址 访问）。 举例：指定读取文件中第1000字节后的256字节。 在NAS应用中，文件I/O请求不知道磁盘卷或磁盘扇区。 ↓ NAS操作系统定位文件在磁盘中的存储位置，发出块I/O 请求到磁盘来实现文件读和写操作。
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改进思路
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更换后台数据库 ↓ Oracle 的连接池可有效增强数据库的并发访问能力，但 PHP pearDB是放在Apache上的，没有连接池功能，因此每一 个请求都会对数据库产生一个连接。 (Java 语言有 Servlet 容 器，可以存放连接池) ↓ eBay 在 PHP 下面采用了一个从BEA购买的连接池的工具， 较贵。采用替代方案，一个开源的连接池代理服务 SQLRelay(http://sourceforge.jp/projects/freshmeat_sql relay ) 提供连接池功能。
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SUN JAVA(Weblogic+EJB)
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EJB系统开发代码复杂 ↓精简代码 Spring 的反射(IoC)模式替代EJB 的工厂模式。
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NAS读写过程简述
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1）NAS用户的I/O请求被封装到TCP/IP协议，通过IP网络传输；
2）远程NAS文件系统将该请求转换为块I/O来实现对NAS磁盘存
储的读写； 3）如果要将数据返回客户端，NAS软件重新将数据封装在TCP/IP
协议，通过网络回传。