数据库的4种状态是什么

数据库的4种状态是什么,第1张

Oracle10g数据库的4种存储形式

数据库的存在一定需要有永久性存储方式和介质。Oracle自然也不例外,在Oracle10g中,有4种存储形式,分别是 *** 作系统文件,裸分区,自动存储管理,集群系统OCFS(RAC)。下面分别说一下这4种存储形式。 1 *** 作系统文件。 这种是大家最常用的方式了,也是非商业运行模式(比如开发或者开发阶段的测试环境)下最常用的形式。当大家安装Oracle的时候,如果选用了 *** 作系统文件的存储形式,那么就会把Oracle的数据存储在 *** 作系统中,以文件的形式存在。就好像我们玩某些单机版游戏,你的存档就是 *** 作系统的文件一样。用文件形式存储数据,带来的优点就是易于数据库移动。比如你把Oracle的数据文件直接copy到一台电脑上,就可以很快复制出一个一样的数据库系统出来。在文件的读写的时候, *** 作系统通常会提供缓存形式进行读写,避免过多读写硬盘对磁盘造成很大伤害。所以用 *** 作系统文件形式存储数据,等于先天性获得了 *** 作系统的缓存功能。

2 裸分区。裸分区就是把数据库直接写在磁盘上,不再经过 *** 作系统这一层,Oracle专门来对这个分区进行读写。因为没有了 *** 作系统这一层,所以读写起来的速度和性能是质一般的飞跃的,在某些对Oracle读写非常频繁的数据库应用中,采用裸分区形式存储数据甚至可以提高30%以上的性能。当然,如果数据存储是采用的 *** 作系统文件,如果在Unix下采用RAID对于文件读写 *** 作频繁的情况下也是一个可以提高性能的手段。

3 自动存储管理。 自动存储管理通常也被称为ASM,是在Oracle 10g以后才提供的一种新的存储形式。这种存储形式貌似是前两种存储形式的折中。既不是用的host *** 作系统的文件系统,也不是裸分区的形式直接由Oracle读写。而是可以看作为一种Oracle特有的文件系统形式。在ASM上可以存储数据文件,控制文件,日志文件等等,在ASM中,这些也是以文件的形式存在的,只不过这个时候的文件格式是Oracle自有的ASM形式。在Linux中和ASM有点相似的就是LVM(逻辑Volume管理),也是可以看作是一种自有的新的文件系统形式。

4 集群系统OCFS(RAC)。RAC的全称是什么呢,就是Real Application Cluster,是一种在集群的环境下实现共享的一种数据库存储形式。在通常我们的数据库,如果是单机版的数据库,当数据文件磁盘不能访问,那么这个数据库就挂掉了。如果是集群共享数据库的话,其中一种方法就是在某个节点存放数据文件,其余的数据库都通过NFS或者Samba来进行共享,虽然数据库的数据处理能力得到了很大的提高,不过如果这个存储节点挂掉的话,同样数据库也就宕掉了。而OCFS则是一种无断点恢复的存储形式,在整体给人的感觉就是每台数据服务器都有自己的文件系统,但是这些文件系统又仿佛只是同一个文件系统,因为数据更新或者其他的 *** 作都是很统一的。即使某台电脑挂了,其余的服务器照样运行,不会出现数据库的异常,而如果想新加入一台服务器也是很简单的事。特别适合于商用的7X24这种服务形式。

Oracle10g中的4种数据存储方式都介绍完了,我们最常用的自然是第一种形式,不过后面三种形式在商用环境下比较多。特别在大型商用对可靠性要去很高应用中,第四种RAC形式的使用是比较多的。当然,这里只是很简要的介绍了一下几个文件系统的概念。如果要仔细了解的话,当然是要好好查阅Oracle技术手册了。

SQL服务器是文件服务器、数据库服务器和应用程序服务器中的数据库服务器。

简单来说,就是提供一个存储数据的环境,并且能够进行数据上交互(如你网页是用aspnet做的,后台是用sql数据库,那网页上的一些数据可以从后台sql数据库里取出。

SQL是一种结构化数据库查询语言,其发音为“sequel”或“S-Q-L”。

尽管MICROSOFT以其特有的方式加入了所有权声明,但它在大多数据库应用中近乎成为一种标准。是一种使用你选择的标准从数据库记录中选择某些记录的方法。

1简介

分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外,对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如,用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录,一旦被访问,这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。

当下我们处在一个互联网飞速发展的信息 社会 ,在海量并发连接的驱动下每天所产生的数据量必然以几何方式增长,随着信息连接方式日益多样化,数据存储的结构也随着发生了变化。在这样的压力下使得人们不得不重新审视大量数据的存储所带来的挑战,例如:数据采集、数据存储、数据搜索、数据共享、数据传输、数据分析、数据可视化等一系列问题。

传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实,例如:纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制。

然而分布式存储的出现在一定程度上有效的缓解了这一问题,之所以称之为缓解是因为分布式存储在面对海量数据存储时也并非十全十美毫无压力,依然存在的难点与挑战例如:节点间通信、数据存储、数据空间平衡、容错、文件系统支持等一系列问题仍处在不断摸索和完善中。

2分布式文件系统的一些解决方案

Google Filesystem适合存储海量大个文件,元数据存储与内存中

HDFS(Hadoop Filesystem)GFS的山寨版,适合存储大量大个文件

TFS(Taobao Filesystem)淘宝的文件系统,在名称节点上将元数据存储与关系数据库中,文件数量不在受限于名称节点的内容空间,可以存储海量小文件LustreOracle开发的企业级分布式系统,较重量级MooseFS基于FUSE的格式,可以进行挂载使用MogileFS

擅长存储海量的小数据,元数据存储与关系型数据库中

1简介

MogileFS是一个开源的分布式文件系统,用于组建分布式文件集群,由LiveJournal旗下DangaInteractive公司开发,Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不错的开源项目:(注:Perlbal是一个强大的Perl写的反向代理服务器)。MogileFS是一个开源的分布式文件系统。

目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如国外的一些公司,日本前几名的公司基本都在使用这个

国内所知道的使用 MogileFS 的公司有托管网站 yupoo又拍,digg, 土豆, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站基本很多网站容量,都超过 30T 以上。

2MogileFS特性

1) 应用层提供服务,不需要使用核心组件

2)无单点失败,主要有三个组件组成,分为tracker(跟踪节点)、mogstore(存储节点)、database(数据库节点)

3)自动复制文件,复制文件的最小单位不是文件,而是class

4)传输中立,无特殊协议,可以通过NFS或>

2019年,我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型20阶段,需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出:IDC自2014年提出数字化转型以来,看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力,但是效果并不理想,有一些企业已经成功屹立在潮头,有一些企业在向上游进发,还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。

对于企业来说,数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为,目前阶段来看,企业亟待解决的是数字化能力提升,包括:与业务的深入结合能力;数据处理和挖掘能力;以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力,因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型,对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提,对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高,企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。

攻关数字化转型的“雄关漫道”,需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化,智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合;智能主要指平台智能化和智能化能力输出;可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的,就是新一代分布式企业级技术。

2019年5月15日,华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 80,作为新一代数据基础设施,诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示,千行百业正在加速智能化进程,越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施,加速迈向智能时代。

今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来,这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中,保证数据存储、调用等 *** 作的高可靠、高可用、高稳定,特别是满足金融级事物处理的ACID(原子性、一致性、隔离性和耐久性)要求,为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移,数据库技术也面临转型。

2018年,基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解,云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务,要分散到上百甚至上千台X86服务器上,而且还可能跨数据中心 *** 作,挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务,不能在断网或网络连接有问题时出错,也不能因响应速度慢而影响用户体验。

2018年8月,中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”,与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路,同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进,为分布式数据库进入企业关键业务系统,提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商,早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库,在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上,进行了分布式、并行计算的改造,历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。

在OLAP数据仓库之外,华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年,华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室,研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。

本次发布的GaussDB数据库新品包括:联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节,可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维,让数据库更高效、更智能,引领数据库架构的发展。

更进一步,本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构,华为引入AI管理和智能加速能力,率先推出了智能服务器FusionServer Pro;基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器;基于Ascend芯片的Atlas智能计算,实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合,大幅提升数据库性能。

汪涛强调,作为全球首款AI-Native数据库,GaussDB有两大革命性突破:第一,首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程,实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下,基于最优化理论,首创深度强化学习自调优算法,把业界平均性能提升60%。第二,支持异构计算,充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势,最大化数据库性能,在权威标准测试集TPC-DS上,华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

在以云计算为代表的分布式计算环境中,数据管理解决方案除了需要分布式数据库外,为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求,计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构,就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。

GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库,本次发布的FusionStorage 80则是分布式存储架构,创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议,1套存储支持4类存储能力,适用于全业务场景混合负载,最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。

IDC发布的《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告,2018年第四季度》显示,2018年,软件定义存储市场达到了549%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升,分别达到了221%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可,在2018年中国软件定义存储市场排名第一。

FusionStorage 80采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速,使IOPS提升 20%,结合华为AI Fabric无损网络,时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累,FusionStorage 80在SPC-1的性能测试中,单节点性能达到了168万IOPS以及1ms以内时延,成为承载企业关键应用的新选择。

此外,通过华为云的云上训练及本地AI芯片,FusionStorage 80将智能管理贯穿业务使用的全生命周期,如业务上线前对存储资源的规划,使用过程中的风险预判及故障定位,大幅提升存储效率,帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。

汪涛在发布会上强调,新一代智能分布式存储FusionStorage 80通过重定义存储架构,从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升,引领存储智能化。首先,“Storage for AI”通过融合共享,让AI分析更高效。其次,“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理,从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。

辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商,辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展,辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展,分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后,首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储,进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期,最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性,顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作,助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。

值得一提的是,华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合,把数据库的 *** 作下沉到存储节点,极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术,华为帮助用户提升数据中心的吞吐量,提升网络应用的可伸缩性,并且能自动调优。

除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外,华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域,从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面,华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作;在平台和工具层面,华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新;在标准组织和社区层面,华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

总结来说,华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布,是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合,能消除企业各业务系统数据孤岛,构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力,对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析,形成统一的全量数据和数据底座,实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化,可对基础设施进行高效的管理,为行业应用开发和迭代赋能,全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。(文/宁川)

分布式计算,非结构化数据库,分类、聚类等算法。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。

扩展资料:

大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

参考资料来源:百度百科-大数据

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