数据库存储管理
大数据基础与实务(商科版)教学课件项目四 数据存储和管理
二 数据存储的方式
（三）SAN（Storage Area Network）存储方式
SAN的优势
网络部署容易
高速存储性能
因为SAN采用了光纤通道技术，所以它具有更高的存储 带宽，存储性能明显提高。SAN的光纤通道使用全双工 串行通信原理传输数据，传输速率高达1062.5Mb/s。
良好的扩展能力 由于SAN采用了网络结构，扩展能力更强。光纤接口提 供了10公里的连接距离，这使得实现物理上分离，不在 本地机房的存储变得非常容易。
迈克尔·斯通布雷克
知识准备
二 NewSQL和NoSQL数据库
（三）大数据引发数据库架构变革
一种架构支持多类应用 （One Size Fits All）
分析
大数据时代
多架构支持多类应用
NewSQL 分析
事务
OldSQL
架构多元化 OldSQL
互联网
事务
NoSQL 互联网
图4-3 大数据引发数据库架构变革
于是张明想知道大数据时代的数据存储与管理技术优势是怎样的 呢？
一 分布式文件系统
知识准备
定义
分布式文件系统（Distributed File System）是一种通过网络实现 文件在多台主机上进行分布式存储 的文件系统。
作用：可以有效解决数据的 存储和管理难题：将固定于某个 地点的某个文件系统，扩展到任 意多个地点/多个文件系统，众多 的节点组成一个文件系统网络。
知识准备
三 数据存储方式的比较
DAS、NAS和SAN三种存储方式比较存储应用最大的特点是没有标准的体系结 构，这三种存储方式共存，互相补充，已经很好满足企业信息化应用。
从连接方式上看：
DAS
采用了存储设备直接连接应用服务器，具有一定的灵活性和 限制性
测绘技术中的数据存储与管理常见问题与解决方法
测绘技术中的数据存储与管理常见问题与解决方法在现代社会中，测绘技术的应用越来越广泛。
测绘技术的快速发展使得数据的存储与管理变得尤为重要。
然而，在实际应用中，我们经常会遇到各种各样的问题。
本文将讨论测绘技术中的数据存储与管理常见问题，并提出相应的解决方法。
问题一：数据安全性在测绘过程中，我们会产生大量的数据，包括地理信息、地形图、卫星图像等。
这些数据对于测绘工作的准确性和可靠性至关重要。
但是，数据的存储和管理中存在许多安全隐患，例如数据泄露、数据损坏等问题。
解决方法：1.加强数据加密：我们可以使用各种加密算法来保护数据的安全性，例如对数据进行加密存储，使用访问控制技术限制权限等。
2.备份数据：定期对数据进行备份，确保在数据损坏或丢失的情况下仍然能够恢复数据。
3.建立数据管理规范：建立完善的数据管理规范，包括数据的分类、存储、访问权限等，确保数据的安全性。
问题二：数据质量在测绘过程中，数据质量是一个重要指标。
如果数据质量不高，将直接影响到地图的准确性和应用效果。
但是，由于测绘数据的特殊性，存在一些常见的数据质量问题，如数据不完整、数据重复、数据精度不高等。
解决方法：1.建立数据质量评估体系：建立一套完整的数据质量评估体系，包括数据完整性、一致性、准确性等指标，对数据进行定期的质量评估。
2.数据清洗：通过数据清洗技术，过滤掉重复、错误、无效的数据，提高数据的质量。
3.数据标准化：制定统一的数据标准，提高数据的一致性和准确性。
例如，对于地理坐标，应使用统一的坐标系统。
问题三：数据的组织与管理随着测绘数据的不断增加，数据的组织与管理变得复杂起来。
如何高效地组织和管理大量的数据成为了一个挑战。
解决方法：1.建立数据库系统：建立一个专门的数据库系统，用于存储和管理数据。
数据库系统可以提供高效的数据检索和管理功能。
2.数据索引技术：使用数据索引技术，对数据进行索引，提高数据的检索效率。
3.数据分类与标注：对数据进行分类和标注，便于管理和检索。
气象数据的存储与管理技术研究
气象数据的存储与管理技术研究地球上的气候变化是人类关注的重要问题之一。
气象数据的存储与管理技术在了解和预测气候变化方面起着至关重要的作用。
本文将探讨气象数据的存储与管理技术，并分析其在气候研究中的应用。
一、气象数据的获取与收集气象数据是指对地球大气各个要素进行观测、测量和收集的数据。
气象数据的获取与收集是气象研究的基础，也是制定天气预报和气候预测的重要依据。
气象数据可以通过气象观测站点、卫星遥感、气象雷达以及其他气象观测设备进行获取。
这些观测设备产生的数据量庞大且多样化，因此需要有效的存储与管理技术来处理和分析这些数据。
二、气象数据的存储技术1. 数据库技术数据库技术是存储和管理气象数据的常用技术之一。
通过建立气象数据库，可以方便地存储和检索气象数据，提高数据的可靠性和可访问性。
常用的数据库管理系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle 等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）。
2. 大数据技术由于气象数据的量大且复杂，传统的数据库技术往往无法满足大规模数据的存储和处理需求。
大数据技术的出现为气象数据的存储和管理提供了新的解决方案。
通过利用分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark，可以高效地处理大规模气象数据，实现数据的快速存储、分析和挖掘。
三、气象数据的管理技术1. 数据质量管理保证气象数据的质量是进行准确气象研究和预测的前提。
数据质量管理技术包括数据校验、数据清洗和数据校准等，可以有效地排除因设备故障、人为错误或其他因素导致的数据异常和错误。
2. 数据共享与合作气象数据的共享和合作能够促进气象研究的进展，提高气象预测和气候模拟的准确性。
采用开放数据协议和标准，利用互联网和云计算技术，可以实现气象数据的跨机构、跨地域和跨国家的共享与合作。
3. 数据可视化与可视分析数据可视化和可视分析技术可以将复杂的气象数据以直观、易懂的方式展示给用户，帮助用户更好地理解和分析气象数据。
数据库系统阶段数据管理的特点
数据库系统阶段数据管理的特点
数据库系统阶段的数据管理具有如下特点：
1. 数据集中管理：数据库系统将数据集中存储在一个地方，使得数据的存储和管理更加方便和高效。
用户可以通过统一的接口访问数据库中的数据，而不需要关心数据的具体存储细节。
2. 数据共享和共享性高：数据库系统允许多个用户同时访问和共享数据，提高了数据的利用率和共享性。
多个用户可以同时对数据库中的数据进行增删改查操作，而不会发生数据冲突和数据丢失。
3. 数据的持久化存储：数据库系统将数据持久化存储在磁盘中，即使系统或电源发生故障，数据也能够被恢复。
数据库系统通过日志和事务机制来保证数据的持久性和一致性。
4. 数据的高效组织和查询：数据库系统使用高效的数据结构和索引技术对数据进行组织和存储，提高了数据的访问效率和查询速度。
用户可以通过SQL语言进行复杂的查询操作，快速
获取所需的数据。
5. 数据的安全性和完整性：数据库系统提供了访问控制和数据完整性约束等机制，保证数据的安全性和完整性。
只有具有相应权限的用户才能够对数据进行访问和修改，防止数据被非法篡改或泄露。
6. 数据的备份和恢复：数据库系统提供了数据的备份和恢复功
能，用户可以定期备份数据库中的数据，以防止数据丢失或损坏。
在系统发生故障或出现意外情况时，可以通过恢复操作将数据恢复到之前的状态。
数据库系统功能概述
数据库系统功能概述随着信息技术的发展和应用，数据库系统在当今的社会中扮演着至关重要的角色。
与传统的文件处理系统相比，数据库系统具有更高的数据存储能力、更高的数据访问速度和更高的数据安全性，因此成为各个领域的人们所广泛使用和信赖的基础工具之一。
那么，在实际应用中，数据库系统究竟能够提供哪些基本的功能呢？下面我们将从以下几个方面进行阐述。
一、数据的存储和管理：数据库系统的最基本功能之一就是数据的存储和管理。
用户可以通过数据库系统将各种类型的数据进行存储和分类管理，并生成相应的数据字典。
这样，可以方便地进行数据的查找、修改和删除等操作。
二、数据访问和查询：数据库系统还可以支持用户进行数据访问和查询。
用户可以通过SQL等查询语言向数据库提出查询请求，进行数据的条件查询、统计、排序和分组等操作。
同时，也可以通过系统提供的API接口来实现程序对数据库的访问和操作。
三、数据备份和恢复：为了保障数据的安全性，数据库系统还支持数据备份和恢复的功能。
用户可以对数据库进行备份，将数据存储在其他地方，以便在需要的时候进行恢复，保证数据的完整性和可靠性。
四、数据安全管理：数据安全是数据库系统中非常关键的问题，因此系统也提供了相应的数据安全管理功能。
例如，可以通过用户权限的控制来进行数据的访问控制，SBel可以D通过数据加密来保护敏感数据的安全等等。
五、多用户的并发控制：在实际使用中，许多用户可能需要同时对同一个数据库进行访问和操作，因此数据库系统还需要支持多用户的并发控制功能。
通过加锁、事务等方式，可以避免不同用户之间的操作产生冲突，确保数据的一致性和完整性。
综上所述，数据库系统具有数据存储和管理、数据访问和查询、数据备份和恢复、数据安全管理以及多用户的并发控制等多个基本功能。
这些功能的实现，不仅为企业提供了便利，使得数据的管理更加高效和安全，同时还为数据分析、数据挖掘、机器学习等领域的发展提供了必不可少的工具和支持。
未来，随着各种人工智能技术的不断发展和应用，数据库系统的功能和应用还将不断被拓展和完善。
数据库中的多媒体数据处理与存储
数据库中的多媒体数据处理与存储数据库技术在信息管理和存储方面发挥了重要作用。
随着多媒体数据的广泛应用，如何高效地处理和存储这些数据成为了数据库领域的一个重要问题。
本文将探讨数据库中的多媒体数据处理与存储的相关技术和挑战。
一、多媒体数据的特点多媒体数据是指同时包含文本、图像、音频、视频等形式的数据。
与传统的文本数据相比，多媒体数据具有以下几个特点：1. 数据量大：多媒体数据通常包含大量的像素、采样点和帧，使得数据量远远超过传统的文本数据。
2. 数据复杂：多媒体数据由不同类型的数据组成，需要采用不同的算法和技术进行处理。
3. 实时性要求高：多媒体数据往往需要在实时性的环境中进行处理和传输，如视频会议、实时监控等应用场景。
二、多媒体数据的处理为了高效地处理多媒体数据，数据库系统需要提供一系列的处理和管理功能。
1. 数据压缩：由于多媒体数据的数据量庞大，需要采用数据压缩算法将数据压缩到可接受的大小。
常见的压缩算法包括JPEG、MP3、H.264等。
2. 数据索引：为了提高多媒体数据的检索效率，数据库系统需要针对多媒体数据的特点设计相应的索引结构。
例如，对于图像数据可以采用基于颜色直方图或纹理特征的索引。
3. 数据处理：数据库系统需要提供针对多媒体数据的查询和分析功能。
例如，对于图片数据，可以进行图像识别、图像检索等操作。
三、多媒体数据的存储多媒体数据的存储是数据库中另一个重要的问题，需要考虑数据的安全性和访问性能。
1. 存储结构：数据库系统需要设计合适的存储结构来存储多媒体数据。
常见的多媒体数据存储结构包括B树、B+树、哈希表等。
2. 存储优化：为了提高多媒体数据的存储性能，数据库系统可以采用多种优化技术。
例如，可以使用磁盘阵列来提高存储吞吐量，采用数据分区来提高查询性能等。
3. 数据安全：多媒体数据通常包含重要的信息，数据库系统需要提供相应的安全机制来保护数据的安全性。
例如，可以采用加密算法对数据进行加密存储。
什么是数据库
什么是数据库数据库是指能够存储和管理大量数据的集合，它是指按照一定数据模型组织、存储和管理数据的系统软件。
数据库的目的是为了在计算机系统中存储和管理数据，以提供数据的安全、高效和可靠的访问。
1. 数据库的定义数据库是指按照一定的数据结构组织、存储和管理数据的系统软件。
它是计算机系统中用来存储数据的工具，可以看作是数据的仓库，提供了对数据的高效操作和管理。
2. 数据库的特点（1）数据的持久化存储：数据库中的数据具有持久化的特性，即使计算机关机或软件退出，数据仍然可以被保存。
（2）数据的共享性：多个用户可以同时访问和修改数据库中的数据，实现了数据的共享和协同工作。
（3）数据的独立性：数据的存储和管理与应用程序解耦，不同的应用程序可以通过数据库来共享数据，降低了数据冗余度。
（4）数据的完整性：数据库可以通过定义数据的约束条件来保证数据的完整性，如主键约束、外键约束、唯一约束等，确保数据库中的数据的一致性和正确性。
（5）数据的安全性：数据库提供了访问控制机制，可以对数据库中的数据进行权限管理，确保数据的安全性和隐私性。
3. 数据库的分类（1）关系型数据库：采用关系模型来组织和管理数据，以表格的形式存储数据，并通过表之间的关系进行数据查询和操作，如MySQL、Oracle等。
（2）非关系型数据库：根据键值对的形式存储数据，不需要事先定义表结构，适用于大数据量、高并发的场景，如MongoDB、Redis 等。
（3）面向对象数据库：以对象的形式存储和管理数据，将数据和方法封装在一起，适用于对象化的数据存储需求。
（4）层次型数据库：采用树状结构来组织和管理数据，通过父子关系表示数据之间的层次结构，适用于复杂的层级关系数据。
4. 数据库的应用数据库广泛应用于各个领域，如企业管理系统、电子商务、物流管理、医疗信息系统等。
数据库通过存储和管理数据，帮助用户高效地组织和利用数据，提高工作效率和数据管理能力。
总结：数据库是计算机系统中用于存储和管理数据的软件工具，具有持久化存储、数据共享性、数据独立性、数据完整性和数据安全性等特点。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数
（2）文件管理阶段大致是从20世纪50年代后期开始，至20世纪60年代中期。由于磁鼓、磁盘等存储设备和操作系统的出现，数据管理进入了文件系统阶段。这种数据处理系统把计算机中的数据组织成相互独立的数据文件，系统可以按照文件的名称对其进行访问。用户不必考虑数据在计算机系统中的实际存储方法（即物理结构），只需考虑数据间的关系（即逻辑结构）。文件系统中的文件属于个别程序所有，因此，文件管理阶段比人工管理阶段有了进步，它实现了文件内数据的结构化。但是，它仍然存在很多缺陷，如数据共享性、独立性差，且冗余度大等。
1988年，Microsoft与Sybase共同开发了运行于OS/2平台的SQL Server。
1993年，功能较少的SQL Server 4.2桌面数据库系统与Windows集成并提供了易于使用的界面。
1994年，Microsoft与Sybase在数据库开发方面的合作中止。
1995年，SQL Server 6.05重写了核心数据库系统。提供低价小型商业应用数据库方案。
数据管理是指对数据进行组织、存储、维护和使用等。随着计算机技术的发展，数据管理的方法也在发展，大体上可将其分为3个阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库系统阶段。
（1）人工管理阶段大致出现在20世纪50年代中期之前。那时，计算机主要用于数值计算，没有操作系统及管理数据的软件，数据包含在程序中，用户必须考虑存储、使用数据的一切工作。因此，该阶段的数据管理是最低级的数据管理，处理方式涉及数据量小，数据无结构，而且数据间缺乏逻辑组织，数据依赖于特定的应用程序，缺乏独立性。
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第五章数据库存储管理 内容简介： （1）逻辑单元的管理：表空间、段、区间和数据块等； （2）物理文件管理：控制文件、数据文件、临时文件、重做日志文件和归档文件等；
（3）自动存储管理 5.1表空间的管理 提问：1) 表空间的概念 2）表空间的组成 5.1.1查看表空间信息 有两种方法 (1) 通过oracle视图查看信息 段 类 型 说 明 V$TABLESPACE 控制文件中保存的所有表空间的名称和数量 DBA_TABLESPACES 所有表空间的描述信息 USER_TABLESPACES 所有用户可访问表空间的描述信息 DBA_TABLESPACE_GROUPS 所有表空间组及其所属的表空间信息
DBA_SEGMENTS 所有表空间中的区间信息 USER_SEGMENTS 所有用户表空间中的区间信息 DBA_FREE_SPACE 所有表空间中的空闲区间信息 USER_FREE_SPACE 所有用户表空间中的空闲区间信息 V$DATAFILE 所有数据文件信息 V$TEMPFILE 所有临时文件信息 DBA_DATA_FILES 显示所有属于表空间的数据文件信息 DBA_TEMP_FILES 显示所有属于临时表空间的临时文件信息
例题1：查看表空间的内容和数量。 select * from v$tablespace; 例题2：查看表空间的内容和状态 select tablespace_name,contents,status from dba_tablespaces; 通过EM查看 以sysdba登录到EM，打开“管理”页面，在数据库管理/存储中单击“表空间”，打开“表空间管理”页面
5.1.2创建表空间 （1）通过create tablespace创建 表空间内容不同，创建方法也不同 a.本地管理表空间 将表空间的所有区间信息以位图的方式记录，所有的表空间都可以被本地管理。 例题3：创建本地管理表空间 Create tablespace orcltbs01 datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\orcltbs01.dbf’ size 10M extent management local autoallocate; 参数 含义 值 datafile 指定表空间的数据文件； 具体物理文件 Size 指定数据文件的大小； 整数值+单位 Autoallocate 指定表空间由系统管理 最小区间为64KB uniform 指定最小区间的大小；
（2）通过EM创建
例题4：创建表空间orcltbs02,指定最小区间为128KB Creatae tablespace orcltbs02 datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\orcltbs02.dbf’ size 30M extent management local uniform size 128K; b.大文件表空间 大文件表空间由唯一的、非常巨大的数据文件组成；只能包含一个数据文件。 例题5：创建大文件表空间 Create bigfile tablespace bigtbs datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\bigtbs.dbf’ size 10G; size:指定文件大小。 c.临时表空间 例题6：创建临时表空间tmptbs create temporary tablespace tmptbs tempfile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\temtbs.dbf’ size 20M reuse extent management local uniform size 16M; tempfile 指定临时文件 具体物理文件 reuse 指定临时文件可以重用 注意：创建临时表空间时，不允许使用autoallocate，表空间中区间的大小必须通过uniform手工指定 （2）通过EM管理表空间
5.1.3修改表空间属性 (1)重命名表空间 例题7：将表空间orcltbs02更名为orcltbs03 Alter tablespace orcldbs02 rename to orcltbs03; (2)本地管理表空间 例题8：给表空间增加数据文件 Alter tablespace orcltbs01 Add datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\orcltbs011.dbf’ size 10M; (3)大文件表空间 例题9：修改大文件表空间的数据文件大小。 Alter tablespace bigtbs resize 4G; (4)临时表空间 例题10：向临时表空间中添加临时文件tmptbs01.dbf 20M Alter tablespace tmptbs Add tempfile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\temtbs01.dbf’ size 20M ; (5)设置联机和脱机 思考：什么情况下可将表空间设置为脱机状态？ 注意：系统表空间、撤销表空间和临时表空间不能设置为脱机状态。 例题11：将表空间orcltbs01设置为脱机状态 Alter tablespace orcltbs01 offline; Select tablespace_name,contents,status from dba_tablespaces; 例题12：将表空间orcltbs01设置为联机状态 Alter tablespace orcltbs01 online; (6)设置只读表空间 目的：保护表空间中的数据文件不被修改 例题13：设置表空间orcltbs01为只读表空间 Alter tablespace orcltbs01 read only; 例题14：设置表空间orcltbs01为读写表空间 Alter tablespace orcltbs01 read write; 5.1.4删除表空间 为节省空间，对不用的表空间应及时删除。 删除表空间时，可以选择同时删除其内容和数据文件。 例题15：删除表空间orcltbs01. Drop tablespace orcltbs01; 删除表空间的同时删除期中的段 Drop tablespace orcltbs01 including contents; 删除表空间的同时删除包含的段和数据文件 Drop tablespace orcltbs01 including contents and datafiles;
5.1.5段和数据块管理 表空间由段组成，在创建表空间时，可以指定段空间的管理方式。 段空间有2种管理方式：自动和手动。 例题16：创建表空间mytbs01,自动段管理方式 Create tablespace mytbs01 Datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\mytbs01.dbf’ size 30m Extent management local autoallocate Segment space management auto; 例题17：创建手动段管理方式的表空间mytbs02 Create tablespace mytbs02 Datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\mytbs02.dbf’ size 30m Extent management local autoallocate Segment space management manual; 例题18：创建表空间，指定块的大小 Create tablespace mytbs03 Datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\mytbs03.dbf’ size 30m Extent management local autoallocate Blocksize 8K;
5.1.6撤销表空间 回滚或撤销对数据库的变化 Oracle使用完全自动的撤销表空间机制：用户可以创建一个撤销表空间，服务器自动管理撤销表空间。 通过初始化参数undo_mnagement 为anto激活自动撤销管理机制； 初始化参数duno_tablespace设置默认的撤销表空间. 例题19：创建撤销表空间 Create undo tablespace undotbs01 Datafile ‘c:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\undotbs02.dbf’ size 2m reuse;
5.2控制文件管理 每个oracle数据库都有控制文件，用来记录数据库的物理结构。 控制文件包含如下信息： 数据库名称 相关数据文件和重做日志文件的名称和位置 数据库创建的时间戳 当前的日志序列号 检查点信息
5.2.1创建控制文件 （1）创建初始控制文件 系统在创建数据库的同时会自动创建控制文件。控制文件的名称在初始化