数据库与存储架构

前言

决定应该赋予数据库什么样的存储和配置，已经成为一项杂乱无章的工作，这种现象我见得多了。数据库工程师一般都是数据库的专家，而对于存储配置的低层细节几乎一无所知。另外存储管理员和工程师也往往不知道数据库如何利用下层的存储，以及数据库、索引文件、记录文件，当然还有文件系统和卷管理器的需求和最佳配置又是什么。

这往往造成了存储资源利用率低，增加了整体成本，导致性能降低甚至可能无法满足你的需求，此外预算也总是很紧张，而管理上又要求有效地利用可获得的预算。本文将解决数据库管理员和存储工程师在解决架构问题而进行协作时的一些问题。

数据库与存储架构配置

组件

大部分数据库的端到端存储架构所需硬件和软件如下：

数据库

* 控制文件（Control file）

* 表空间（Table space）

* 索引文件（Index file）

* 重做日志（亦称在线日志，Redo log）

操作系统

文件系统和卷管理器（如果数据库运行在裸设备上，这一项可能没有关系）、主机总线适配器（HBA）、存储硬件。

以上每一部分都拥有多个组件，具有多种特性和功能，对整体性能影响显著。

数据库

数据库应用本身具有多重特性和功能，必须加以考虑。Oracle的组件如下：

控制文件――记录数据库的物理结构，用于激活数据库

表空间――来自数据库各行各列的实际数据

索引文件／空间――Oracle中并不需要索引，不过大型数据库总会用到索引，因为在数据库中进行查找时，索引可以大幅提升查找速度

重做日志――被激活的数据库请求，允许你在数据库崩溃后进行重建并重新启动（这些日志本质上类似于文件系统日志）

因为上述组件都有不同类型的访问模式，所以每种文件类型均被存储在不同的文件系统中，并有调节选项。其它数据库也拥有相似的文件类型，需要以相似的方式考虑。

控制文件

大部分数据库都建议使用多个控制文件以确保可靠性。控制文件并不需要常写常读，不过你必须确定各文件被放置在不同的RAID集上，适用于不同的RAID控制器。

表空间

表空间一般是数据库中量最大的数据。当读取列上的大表时，表空间可以由更大的I/O请求访问。根据大小和更新频率的不同，表空间常常位于更大的数据条带化RAID-5上，以便获得较RAID-1更高的密度和提升的性能。

索引文件／空间

在许多数据库中，索引文件是被访问频率最高的数据。查找索引文件有可能需要很大的IOPS（每秒I/O操作）。另外，有时候数据库被重新索引，这在计算上非常密集，并且需要大量的I/O带宽。因为数据库和所需的查找类型不同，索引空间也许会很大，一般来说，根据传统的UNIX文件尺寸，索引

文件的大小为2 GB。

重做日志

重做日志文件中存放了各种记录，你可以撤销对数据库的各种操作，这些被称为重做记录。重做记录用于循环缓冲器中，因为它一般是小I/O，所以用RAID-1就不错。由于需要两个或以上的重做日志文件，通常将日志文件放在不同的RAID-1卷上。

操作系统

数据库一般都需要具备操作系统的一些特性和功能，如共享内存和标志等。另外，数据库也经常利用计算机内大量的内存，这通常由改变数据库中的可调参数来实现。

在许多操作系统中，I/O请求的大小限制在256 KB或128 KB，不能改变，所以如果必须对存储和操作系统完成更多的请求，就会影响到I/O性能。

文件系统和卷管理器

架构决策中最重要的事情之一就是为每个数据库组件确定最理想的卷管理器和文件系统设置，对于每种类型的I/O，你可能希望进行不同的设置，请考虑以下的I/O类型：

长和短的连续块

长和短的随机块

长和短的多重数据流块

所有的读

所有的写

多线程

对所有这些类型的I/O来说，只有一组设置的文件系统表现得都不好，而且我敢说对于上述任何两种类型的I/O来说，只有一组可调参数的文件系统也无法做好，也不可能通过改变参数来提升性能。

设计中要确定的两个关键因素是：

1．对于所要处理的I/O类型，什么是最好的卷管理器和文件系统

2．对于该文件系统和卷管理器，什么又是最好的可调参数

几年前我曾做过一个数据库，由于一些原因而无法进行扩展，不过我认为其中最主要的原因是RAID缓存在进行索引查找时未得到有效利用。RAID的读访问率小于20％，而且我认为大部分是不规则的连续读（先对几个请求连续读，然后随机跳过几个，又开始连续读）。

检查卷管理器后，我发现了问题所在。每个文件系统有32个LUN（逻辑单元号），每个LUN为8 GB。文件系统上的数据条设置为32 KB，与RAID分配相符。每个索引文件是2 GB。

考虑到RAID缓存的工作方式，你必须先读两个连续块再读第三个块，这是常用的算法，因此在下一个I/O到达缓存之前，需要32 KB*32 LUN*2，即2 MB的连续读数据。

RAID缓存利用率如此低下并不奇怪。客户被告知他们有两个办法提升性能，一是为卷管理器数据条分配2 GB，这样每个索引文件均被连续分配；二是使用另一种文件系统，可以使数据进行循环而不是条带化。循环状态下，每个开放的系统请求都会被分配给另一个LUN，并且被打开的文件中所有数据也都会被分配在那个LUN上。

当我们使用循环分配方法和读缓存测试这种配置时，访问率从20％上升到80％，性能也超过了当时客户的要求。

主机总线适配器（HBA）

即使价值2,000美元的HBA也会对大型数据库的性能造成重大影响。对HBA要考虑两个地方：1．未处理的I/O请求量

2．可以实现的最大请求量

大多数HBA在驱动器软件中将未处理的请求量默认值设置为16，这就限制了发送给RAID设备的命令数，即使拥有很多的磁盘驱动器和随机I/O，这个数值也可能无法充分利用存储资源。

许多操作系统和设备驱动器都限制了I/O请求的大小，使之小于从表空间读或向表空间写所需的请

求量。应该将设备驱动器内所设的限制更改为允许更大的请求量。当然，对每个设备驱动器和操作系统要做不同的设置，而且有意思的是，这些设置常常改变。

存储硬件

存储硬件很可能是为数据库构建系统时最重要的部分之一。你也许希望拥有许多不同的LUN，以便用于数据库中将发生的各种类型的I/O。举例来说，一般情况下你希望：

重做日志文件拥有高带宽需求（64 KB），发送到重做日志的I/O大部分是写

索引查找拥有高带宽小块随机I/O（8 KB），并且多数情况下对索引的I/O大部分是读

表空间拥有大块I/O（256 KB），并且一般情况下对表空间的I/O大部分是读

正如你所看到的，一种大小是无法满足所有需求的，因此你必须完成以下几组匹配工作：

1．RAID级别与典型的读／写访问类型

2．数据条宽度与请求大小

3．带宽需求与RAID级别和请求大小

4．缓存策略与所处理的I/O类型

这些似乎都不太容易，不过如果你从最基本的问题着手，解决起来也不难。

重做日志

根据重做日志的大小和带宽量，你可能最初会认为需要RAID-5数据条。这其实要看情况而定，因为大多数10K RPM磁盘的数据传送速度为外磁道柱面每秒69 MB，内磁道柱面每秒39 MB，15K RPM 的磁盘则更快。另外再加上RAID缓存的大小，你就无须使用RAID-5了。真正的决定因素在于：1．带宽需求――每秒多少MB的日志数据

2．日志的大小――能够适应缓存吗？

3．你的RAID速度

你必须收集到上述三项重要信息，用各种不同的数据库和系统工具查看系统，确定重做日志的表现是否会限制数据库的性能和扩展，而如果是，那么重做日志的I/O需求又是什么。

索引文件

索引文件的结构相当简单。如果你需要速度快一些，就使用数据条带化值很小的RAID-1加上一块高性能15K磁盘。因为索引文件是小块读文件，并且常常是随机I/O，所以这是目前最快的方式。

表空间

根据表的大小及其被访问和查找的方式，RAID-1有时是更好的方法，不过其它时候RAID-5就是最佳选择了。关键是决定表空间的I/O请求大小是多少，请求的大小常常取决于数据库中的可调参数。

结论

关于不同操作系统上的各种可调数据库有许多书籍和文献供参考，下面是我读过觉得有用的几本：在Solaris平台上配置和调节数据库（Configuring and Tuning Databases on the Solaris Platform）》，作者：Allan N. Packer，Sun微系统公司出版社，出版商：Prentice Hall（2001年12月5日），ISBN：0130834173。

Oacle9i性能调节方法和技巧（erformance Tuning Tips & Techniques）》，作者：Richard J. Niemiec，出版商：McGraw-Hill Osborne Media（2003年5月12日），ISBN：0072224738。

《创建一个自调节Oracle数据库：自动化Oracle9i动态SGA性能［Oracle焦点系列］（Creating a Self-Tuning Oracle Database: Automating Oracle9i Dynamic SGA Performance [Oracle In-Focus series]）》，作者：Donald K. Burleson，出版商：Rampant TechPress（2003年8月1日），ISBN：0972751327。

数据库的构建正如其它应用一样，你需要确定数据库对文件系统／卷管理器、HBA和RAID的I/O 模式，同时牢记性能需求和成本问题。由于数据库很复杂，调节起来有些难度，不过现在有很多工具供你查看数据，帮助你理解潜在的I/O问题。

数据中心IRF虚拟化网络架构与应用

数据中心IRF虚拟化网络架构与应用
1 概述
网络已经成为企业IT运行的基石，随着IT业务的不断发展，企业的基础网络架构也不断调整和演化，以支持上层不断变化的应用要求。在传统数据中心网络的性能、安全、永续基础上，随着企业IT应用的展开，业务类型快速增长、运行模式不断变化，给基础网络带来极大运维压力：需要不断变化结构、不断扩展。而传统的网络规划设计依据高可靠思路，形成了冗余复杂的网状网结构，如图1所示。
图1 企业数据中心IT基础架构网状网结构化网状网的物理拓扑在保持高可靠、故障容错、提升性能上有着极好的优势，是通用设计规则。这样一种依赖于纯物理冗余拓扑的架构，在实际的运行维护中却同时也承担了极其繁冗的工作量。多环的二层接入、full mesh的路由互联，网络中各种链路状态变化、节点运行故障都会引起预先规划配置状态的变迁，带来运维诊断的复杂性；而应用的扩容、迁移对网络涉及更多的改造，复杂的网络环境下甚至可能影响无关业务系统的正常运行。因此，传统网络技术在支撑业务发展的同时，对运维人员提出的挑战是越来越严峻的。随着上层应用不断发展，虚拟化技术、大规模集群技术广泛应用到企业IT中，作为底层基础架构的网络，也进入新一轮技术革新时期。H3C提供的网络虚拟化技术IRF2，以极大简化网络逻辑架构、整合物理节点、支撑上层应用快速变化为目标，实现IT网络运行的简捷化，改变了传统网络规划与设计的繁冗规则。

2
2.1
基于 IRF 虚拟化的数据中心 server farm 网络设计
数据中心的应用架构与服务器网络
对于上层应用系统而言，当前主流的业务架构主要基于C/S与B/S架构，从部署上，展现为多层架构的方式，如图2所示，常见应用两层、三层、四层的部署方式都有，依赖于服务器处理能力、业务要求和性能、扩展性等多种因素。
图2 多层应用架构基础网络的构建是为上层应用服务，因此，针对应用系统的不同要求，数据中心服务器区的网络架构提供了多种适应结构，如图3展示了4种H3C提供的常用网络拓扑结构：
图3 多种数据中心server farm结构根据H3C的数据中心架构理解和产品组合能力，可提供独立的网络、安全、优化设备组网，也可以提供基于框式交换平台集成安全、优化的网络架构。Server farm 1&2是一种扁平化架构，多层应用服务器

数据中心建设架构设计

数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明功能区说明图1：数据中心网络拓扑图数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。互联网区网络外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。

但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。应用服务器区网络应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。数据库区

C# 数据库体系结构

数据库体系结构数据库如何处理一个查询当应用程序向PostgreSQL系统提交一个查询时，一般要经过五个阶段：

联接阶段一旦建立起来一个联接，客户端进程就可以向后端服务器进程发送查询了。查询是通过纯文本传输的，也就是说在前端不做任何分析处理。服务器分析查询，创建执行规划，执行该规划并且通过已经建立起来的联接把检索出来的记录返回给客户端。分析阶段解析器的功能就其目的性来说，就是检查从应用程序（客户端）发送过来的查询，核对语法并创建一个查询分析树（querytree）。重写阶段重写系统是一个位于分析器阶段和规划器/优化器之间的模块。它接收分析阶段来的查询树且搜索任何应用到查询树上的规则，（规则存储在系统表里）并根据给出的规则体进行转换。重写系统的一个应用就是实现视图。当一个查询访问一个视图时（也就是说，一个虚拟表），重写系统改写用户的查询，使之成为一个访问在视图定义里给出的基本表的查询。优化阶段规划器/优化器的任务是创建一个优化了的执行规划。它首先合并对出现在查询里的关系进行扫描和连接所有可能的方法。这样创建的所有路径都导致相同结果，而优化器的任务就是计算每个路径的开销并且找出开销最小的那条路径。

执行阶段接受规划器/优化器传过来地查询规划然后递归地处理它，抽取所需要的行集合。执行器就是对应于上面所提到的查询引擎中的执行处理客户端发来的请求（Executor），它是查询引擎的核心模块。执行器实际上是一个需求－拉动地流水线机制。每次调用一个规划节点地时候，它都必须给出更多的一个行，或者汇报它已经完成行的传递。针对不同的SQL查询类型，执行器会有不同的执行方案，而这些方案的选择是按照执行器机制进行的。

系统架构设计师-数据库系统

系统架构设计师-数据库系统 (总分：29.00，做题时间：90分钟) 一、单项选择题 (总题数：17，分数：29.00) 1.______不属于关系数据库管理系统。 A．Oracle B．MS SQL Server C．DB2 D．IMS （分数：1.00） A. B. C. D. √ 解析：题目给出的几种数据库管理系统中：Oracle、MS SQL Server、DB2较为常见，它们都属于关系型数据库管理系统。而IMS不是关系数据库管理系统，它是IBM公司推出的层次型数据库管理系统。 2.数据的物理独立性是指当数据库的______。 A．外模式发生改变时，数据的物理结构需要改变 B．内模式发生改变时，数据的逻辑结构不需要改变 C．外模式发生改变时，数据的逻辑结构不需要改变 D．内模式发生改变时，数据的物理结构不需要改变（分数：1.00） A. B. √ C. D. 解析：不同的数据库产品支持不同的数据模型，使用不同的数据库语言，建立在不同的操作系统上。数据的存储结构也各不相同，但体系结构基本上都具有相同的特征，采用“三级模式和两级映射”。数据库系统在三级模式之间提供了两级映象：模式/内模式映象、外模式/模式映象。正因为这两级映射保证了数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理独立性。数据的独立性是指数据与程序独立，将数据的定义从程序中分离出去，由DBMS负责数据的存储，从而简化应用程序，大大减少应用程序编制的工作量。数据的独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的。数据的独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。数据的物理独立性：是指当数据库的内模式发生改变时，数据的逻辑结构不变。由于应用程序处理的只是数据的逻辑结构，这样物理独立性可以保证，当数据的物理结构改变了，应用程序不用改变。但是，为了保证应用程序能够正确执行，需要修改概念模式/内模式之间的映像。数据的逻辑独立性：是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构发生变化后，用户程序也可以不修改。但是，为了保证应用程序能够正确执行，需要修改外模式/概念模式之间的映像。 3.在数据库系统中，数据的完整性是指数据的______。 A．有效性、正确性和一致性 B．有效性、正确性和可维护性 C．有效性、正确性和安全性 D．正确性、一致性和安全性（分数：1.00）

数据库表结构设计参考

表名外部单位表（DeptOut）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件外部单位ID 变长字符串(50) N 主键类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。表名外部单位子表（DeptOutSub）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少表名内部单位表（DeptIn）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部单位ID 变长字符串(50) N 主键类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)

补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改表名内部单位子表（DeptInSub）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门排序号Int 补充说明该表记录数一般很少表名省、直辖市表（Province）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定表名急件电话语音记录表（TelCall）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表表名摄像头图像记录表（ScreenShot）列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。数据的存储和读取分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格，适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案，但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对

于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。基础服务基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。应用层应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群，可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。

智慧政务云数据中心总体架构设计

目录第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)

第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。

数据中台之结构化大数据存储设计

数据中台之结构化大数据存储设计一.前言任何应用系统都离不开对数据的处理，数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因，数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中，通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑，而数据系统负责处理数据。传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术，这是一个被创造出来的名词，代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用，经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下，大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展，让『大数据』技术的使用门槛进一步降低，越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展，最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一，而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在云平台之上才能完成。应用系统和数据系统也会逐渐融合，数据系统不再隐藏在应用系统之后，而是也会贯穿在整个业务交互逻辑。传统的应用系统，重点在于交互。而现代的应用系统，在与你交互的同时，会慢慢的熟悉你。数据系统的发展驱动了业务系统的发展，从业务化到规模化，再到智能化。业务化：完成最基本的业务交互逻辑。规模化：分布式和大数据技术的应用，满足业务规模增长的需求以及数据的积累。智能化：人工智能技术的应用，挖掘数据的价值，驱动业务的创新。向规模化和智能化的发展，仍然存在一定的技术门槛。成熟的开源技术的应用能让一个大数据系统的搭建变得简单，同时大数据架构也变得很普遍，例如广为人知的Lambda架构，一定程度上降低了技术的入门门槛。但是对数据系统的后续维护，例如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化，需要掌握大数据、分布式技术及复杂环境下定位问题的能力，仍然具备很高的技术门槛。数据系统的核心组件包含数据管道、分布式存储和分布式计算，数据系统架构的搭建会是使用这些组件的组合拼装。每个组件各司其职，组件与组件之间进行上下游的数据交换，而不同模块的选择和组合是架构师面临的最大的挑战。本篇文章主要面向数据系统的研发工程师和架构师，我们会首先对数据系统核心组件进行拆解，介绍每个组件下对应的开源组件以及云上产品。之后会深入剖析数据系统中结构化数据的存储技术，介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。二.数据系统架构 1.核心组件

数据中心新一代医院信息系统的核心架构

新一代医院信息系统的核心架数据中心构数据中心：新一代医院信息系统的核心架构一、前言多年的历程了，从总体上走过了从单用户的应20我国的医院信息化已经经历了多年中，医院信20用，到部门级应用和全院级管理信息系统应用这三个阶段。这息系统从早期以财务、药品和管理为中心初级应用，发展到今天以病人信息为中心的临床业务支持和电子病历应用。近年来随着新医改的深入，医院信息化也从典型的院内应用发展到整个区域医疗信息化的有机组成部分。今天的医院信息化已经成为医院的医疗活动和管理活动必不可少的支撑手段，我们很难想象没有相关的医院信息系统的支撑，医院的门诊和住院业务如何能够进行。在医院业务的几乎每一个环节，都能发现有相关信息系统在运转：收费、药房药库、检验检查、放射、医嘱、查房、手术麻醉、病人膳食…信息系统应用在医院几平是无处不在。在医院信息系统应用沿着广度和深度两个维度不断发展同时，我们也感受到医院信息化的发展遇到越来越多的问题。应该说这二十多年来，信息技术的各个方面，无论是计算技术、存储技术、集成技术、能源技术等方面都取了长足的发展，相关技术和产品医院信息化的各个环节也级服务器系统和小型机计PC有了不同程度的应用。计算能力方面，越来越先进的无论是传统的(算系统进入到医院；数据存储方面，所有类型的大规模存储产品都在医院信息化中有了应用；应用开发方面，)IP-SAN 架构、IP构架还是架构SAN消息总线等应用集成手段也在应用开发中得到使用；其他如最先进的备份产品、电源产品、网络产品、安全产品等也在医院里经常可以看到。虽然所有最先进的信息技术已经在医院信息化中得到了应用，但我们感觉医院信息应用的易管理性、实时性、可靠性、安全性、易扩展性等方面仍然存在着众多的问题。本文尝试通过对医院发展到现阶段所遇到的主要问题的深入分析，并借鉴其他行业建设经验，来探讨高度复杂系统的典型实例医院信息系统建设中应用数据IT 成熟中心架构来解决相关问题的可能性。二、当前医院信息化遇到的主要问题、应用集成问题凸显1情境已不再是医院信息系统的典型系统)Single Vendor(同一产品提供商我们发现市场的流行语。各个厂HIS状态。曾几何时，完整的应用系统产品线提供商是一个商者把能提供全系列的医院信息系统模块作为自己发展方向和市场定位。医院在采购各种模块的时候，也把同一厂商作为采购时候

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。一、大数据技术栈大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。二、lambda架构和kappa架构目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

金融级分布式数据库架构设计

目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)

1.行业背景银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。

3.分布式数据库总体架构其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。

数据库架构设计与实践

一、用户中心用户中心是一个常见业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务，其核心元数据为：User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …) 其中： ?uid为用户ID，主键 ?uname, passwd, sex, age, nickname, …等为用户的属性数据库设计上，一般来说在业务初期，单库单表就能够搞定这个需求。二、图示说明为了方便大家理解，后文图片说明较多，其中： ?“灰色”方框，表示service，服务 ?“紫色”圆框，标识master，主库 ?“粉色”圆框，表示slave，从库三、单库架构

最常见的架构设计如上： ?user-service：用户中心服务，对调用者提供友好的RPC接口?user-db：一个库进行数据存储四、分组架构什么是分组？答：分组架构是最常见的一主多从，主从同步，读写分离数据库架构：?user-service：依旧是用户中心服务 ?user-db-M(master)：主库，提供数据库写服务 ?user-db-S(slave)：从库，提供数据库读服务主和从构成的数据库集群称为“组”。

分组有什么特点？答：同一个组里的数据库集群： ?主从之间通过binlog进行数据同步 ?多个实例数据库结构完全相同 ?多个实例存储的数据也完全相同，本质上是将数据进行复制分组架构究竟解决什么问题？答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望：?线性提升数据库读性能 ?通过消除读写锁冲突提升数据库写性能 ?通过冗余从库实现数据的“读高可用” 此时可以使用分组架构，需要注意的是，分组架构中，数据库的主库依然是写单点。一句话总结，分组解决的是“数据库读写高并发量高”问题，所实施的架构设计。五、分片架构

存储的三种架构

存储架构三种常见架构：DAS DAS、、NAS NAS、、SAN 在数据存储中，存储设备与服务器的连接方式通常有三种形式：1、存储设备与服务器直接相连接--DAS；2、存储设备直接联入现有的TCP/IP 的网络中NAS； 3、将各种存储设备集中起来形成一个存储网络，以便于数据的集中管理--SAN。 1、什么是直接附属存储（、什么是直接附属存储（DAS DAS DAS）？）？DAS（Direct Attached Storage，直接附属存储），也可称为SAS（Server-Attached Storage，服务器附加存储）。DAS 被定义为直接连接在各种服务器或客户端扩展接口下的数据存储设备，它依赖于服务器，其本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统。在这种方式中，存储设备是通过电缆（通常是SCSI 接口电缆）直接到服务器的，I/O（输入/输入）请求直接发送到存储设备。DAS 适用于以下几种环境： 1）服务器在地理分布上很分散，通过SAN（存储区域网络）或NAS（网络直接存储）在它们之间进行互连非常困难； 2）存储系统必须被直接连接到应用服务器； 3）包括许多数据库应用和应用服务器在内的应用，它们需要直接连接到存储器上，群件应用和一些邮件服务也包括在内。

典型DAS 结构如图所示: 对于多个服务器或多台PC 的环境，使用DAS 方式设备的初始费用可能比较低，可是这种连接方式下，每台PC 或服务器单独拥有自己的存储磁盘，容量的再分配困难；对于整个环境下的存储系统管理，工作烦琐而重复，没有集中管理解决方案。所以整体的拥有成本（TCO）较高。目前DAS 基本被NAS 所代替。 2、什么是网络附属存储（、什么是网络附属存储（NAS NAS NAS）？）？NAS NAS（（Network Attached Storage Storage：网络附属存储）：网络附属存储）是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。NAS （Network Attached Storage，网络附属存储），是一种专业的网络文件存储及文件备份设备，或称为网络直联存储设备、网络磁盘阵列。NAS 存储的特点

数据库的体系结构

数据库基础（视频讲解：25分钟）本章主要介绍数据库的相关概念，包括数据库系统的简介、数据库的体系结构、数据模型、常见关系数据库。通过本章的学习，读者应该掌握数据库系统、数据模型、数据库三级模式结构以及数据库规范化等概念，掌握常见的关系数据库。通过阅读本章，您可以：了解数据库技术的发展掌握数据库系统的组成掌握数据库的体系结构熟悉数据模型掌握常见的关系数据库 1 第章

1.1 数据库系统简介视频讲解：光盘\TM\lx\1\数据库系统简介.exe 数据库系统（DataBase System，DBS）是由数据库及其管理软件组成的系统，人们常把与数据库有关的硬件和软件系统称为数据库系统。 1.1.1 数据库技术的发展数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的，随着计算机技术的发展，对数据管理技术也不断地提出更高的要求，其先后经历了人工管理、文件系统、数据库系统等3个阶段，这3个阶段的特点分别如下所述。（1）人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。当时硬件和软件设备都很落后，数据基本依赖于人工管理，人工管理数据具有如下特点： ?数据不保存。 ?使用应用程序管理数据。 ?数据不共享。 ?数据不具有独立性。（2）文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，硬件和软件技术都有了进一步发展，出现了磁盘等存储设备和专门的数据管理软件即文件系统，文件系统具有如下特点： ?数据可以长期保存。 ?由文件系统管理数据。 ?共享性差，数据冗余大。 ?数据独立性差。（3）数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来，计算机应用于管理系统，而且规模越来越大，应用越来越广泛，数据量急剧增长，对共享功能的要求越来越强烈。这样使用文件系统管理数据已经不能满足要求，于是为了解决一系列问题，出现了数据库系统来统一管理数据。数据库系统满足了多用户、多应用共享数据的需求，它比文件系统具有明显的优点，标志着管理技术的飞跃。 1.1.2 数据库系统的组成数据库系统是采用数据库技术的计算机系统，是由数据库（数据）、数据库管理系统（软件）、数

云计算数据中心架构

云计算数据中心架构胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域，提高云计算数据中心的数据处理能力。云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构，应该是什么样的呢？一、云计算数据中心总体架构云计算数据中心总体架构，分为服务和管理两大部分。 1、服务部分服务部分主要以提供给用户的基于云的各种服务为主。它包括以下3个层次（服务模式）：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。 2、管理部分管理部分主要以云的管理层为主。它的功能是：确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。云计算数据中心总体架构包括：中心机房架构、网络系统架构、主机系统架构、储存系统架构和应用平台架构。二、云计算数据中心机房架构根据多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算数据中心机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括：集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。 1、集装箱模块化机房集装箱模块化机房，在室外无机房场景下应用。减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月；而能耗仅为传

统机房的50％；可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。 2、楼宇模块化机房楼宇模块化机房，采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术；可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。三、云计算数据中心网络系统架构 1、设计理念网络系统总体架构规划，应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。 2、规划内容数据中心网络，根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 ⑴、按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为：内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 ⑵、按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为：核心层、汇聚层、接入层。 ⑶、从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为：存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 3、Fabric网络架构此外，还有一种Fabric网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络架构有可能使网络延迟问题成为一大瓶颈。这就使得在服务器之间的低延迟通信和更高的双向带宽的需要，变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展。最终的目标是：在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络架构的关键之一，就是“消除网络层级”的概念。Fabric网络架构，可以利用阵列技术来扁平化网络；可以将传统的三层结构压缩为二层；并最终转变为一层；通过实现任意点之间的连接，来消除复杂性和网络延迟。例如，在服务超过10亿用户的情况下，需要重新设计网络架构。而使用新的Fabric网络架构目的就在于，保证在社交网络流量不断扩张的情况下，网站能够保持正常运行。不过，Fabric这个新技术，目前还没有统一的标准。其推广应用还有待更多的实践。链接：Fabric Fabric是IBM公司推出的企业级区块链。2017年，IBM公司将其贡献给了Hypherlegder项目。Fabric和Sawtooth是Hypherlegder的两个重要企业级项目。

分布式数据库设计方案

1.大型分布式数据库解决方案企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。分区表技术让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。分布式分区视图分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数

据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。库表散列在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。

CAP理论与分布式数据库

根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。

分布式数据库研究现状及发展趋势

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：分布式数据库技术论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）：曹峰（）研究生姓名：刘杰飞年级：2014级学号：201422403003 成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2015年 6 月17日

分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展，各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈。甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时，数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题，即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用，缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本，提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。分布式数据库系统的出现，有效地利用企业现有资源和网络资源。分布式数据库系统是一个面向地理上分布而在管理上需要不同程度集中的处理系统，主要解决在计算机网络上如何进行数据的分布和处理。由于分布式数据库有许多突出的优点，因此，分布式数据库系统可以广泛地应用于大企业，多种行业及军事国防等领域，这对建立集约型社会，加快社会主义现代化建设，将具有重要的现实意义。。