数据仓库的特点

数据仓库的特点是面向主题、集成、稳定、反映历史变化。

数据仓库作为现代化的产物，其特点有面向主题， *** 作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。

并且它是集成的，面向事务处理的 *** 作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的。

必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。同时它也是稳定的， *** 作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 *** 作主要是数据查询。

一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询 *** 作，但修改和删除 *** 作很少，通常只需要定期的加载、刷新。而且它可以反映历史变化， *** 作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据。

但是数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点如开始应用数据仓库的时点到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

数据仓库

数据仓库，简称DW，是为给企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合，被认为是商业智能的核心组件。

Aess数据库类型是关系型数据库。

数据库的类型：

1、数据库按照数据的存储位置可分为：集中式和分布式；

2、按照所采用的数据模型分为：层次型、网状和关系型。

扩展资料：

aess函数程序范例（C语言中）

/intaess(constcharpathname,intmode);

此函数用于检测某个指定路径的文件（第一个参数pathname），是否符合第二个参数选项（F_OK(是否是存在的文件），R_OK(是否可读），W_OK（是否可以写入）,X_OK(是否可以运行）；当参数1满足参数2条件时候返回0，不满足返回-1；（此处刚刚好和字符串比对返回值类似）/

//参考代码如下：

#include

#include

#include

charmyboolean(intp);

intmain(intargc,charargv)

{

inta,b,c,d;

a=aess(argv[1],F_OK);

b=aess(argv[1],R_OK);

c=aess(argv[1],W_OK);

d=aess(argv[1],X_OK);

printf("存在？%s,可读？%s,可写？%s,可运行？%s",myboolean(a),myboolean(b),myboolean(c),myboolean(d));

exit(0);

}

charmyboolean(intp)/此函数为了方便结果而定义的布尔运算/

{

charf=NULL;

if(p

returnf="否";

if(p==0)

returnf="是";

}

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。没错MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库。

（1）MongoDB提出的是文档、集合的概念，使用BSON（类JSON）作为其数据模型结构，其结构是面向对象的而不是二维表，存储一个用户在MongoDB中是这样子的。

使用这样的数据模型，使得MongoDB能在生产环境中提供高读写的能力，吞吐量较于mysql等SQL数据库大大增强。

（2）易伸缩，自动故障转移。易伸缩指的是提供了分片能力，能对数据集进行分片，数据的存储压力分摊给多台服务器。自动故障转移是副本集的概念，MongoDB能检测主节点是否存活，当失活时能自动提升从节点为主节点，达到故障转移。

（3）数据模型因为是面向对象的，所以可以表示丰富的、有层级的数据结构，比如博客系统中能把“评论”直接怼到“文章“的文档中，而不必像myqsl一样创建三张表来描述这样的关系。

（1）文档数据类型

SQL类型的数据库是正规化的，可以通过主键或者外键的约束保证数据的完整性与唯一性，所以SQL类型的数据库常用于对数据完整性较高的系统。MongoDB在这一方面是不如SQL类型的数据库，且MongoDB没有固定的Schema，正因为MongoDB少了一些这样的约束条件，可以让数据的存储数据结构更灵活，存储速度更加快。

（2）即时查询能力

MongoDB保留了关系型数据库即时查询的能力，保留了索引（底层是基于B tree）的能力。这一点汲取了关系型数据库的优点，相比于同类型的NoSQL redis 并没有上述的能力。

（3）复制能力

MongoDB自身提供了副本集能将数据分布在多台机器上实现冗余，目的是可以提供自动故障转移、扩展读能力。

（4）速度与持久性

MongoDB的驱动实现一个写入语义 fire and forget ，即通过驱动调用写入时，可以立即得到返回得到成功的结果（即使是报错），这样让写入的速度更加快，当然会有一定的不安全性，完全依赖网络。

MongoDB提供了Journaling日志的概念，实际上像mysql的bin-log日志，当需要插入的时候会先往日志里面写入记录，再完成实际的数据 *** 作，这样如果出现停电，进程突然中断的情况，可以保障数据不会错误，可以通过修复功能读取Journaling日志进行修复。

（5）数据扩展

MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小。

MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给 *** 作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。

MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。

mongodump和mongorestore,备份和恢复数据库的标准工具。输出BSON格式，迁移数据库。

mongoexport和mongoimport，用来导入导出JSON、CSV和TSV数据，数据需要支持多格式时有用。mongoimport还能用与大数据集的初始导入，但是在导入前顺便还要注意一下，为了能充分利用好mongoDB通常需要对数据模型做一些调整。

mongosniff,网络嗅探工具，用来观察发送到数据库的 *** 作。基本就是把网络上传输的BSON转换为易于人们阅读的shell语句。

因此，可以总结得到，MongoDB结合键值存储和关系数据库的最好特性。因为简单，所以数据极快，而且相对容易伸缩还提供复杂查询机制的数据库。MongoDB需要跑在64位的服务器上面，且最好单独部署，因为是数据库，所以也需要对其进行热备、冷备处理。

因为本篇文章不是API手册，所有这里对shell的使用也是基础的介绍什么功能可以用什么语句，主要是为了展示使用MongoDB shell的方便性，如果需要知道具体的MongoDB shell语法可以查阅官方文档。

创建数据库并不是必须的 *** 作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建，与对数据的动态处理方式是一致的。简化并加速开发过程，而且有利于动态分配命名空间。如果担心数据库或集合被意外创建，可以开启严格模式。

以上的命令只是简单实例，假设如果你之前没有学习过任何数据库语法，同时开始学sql查询语法和MongoDB 查询语法，你会发现哪一个更简单呢？如果你使用的是java驱动去 *** 作MongoDB，你会发现任何的查询都像Hibernate提供出来的查询方式一样，只要构建好一个查询条件对象，便能轻松查询（接下来会给出示例），博主之前熟悉ES6，所以入手MongoDB js shell完成没问题，也正因为这样简洁，完善的查询机制，深深的爱上了MongoDB。

使用java驱动链接MongoDB是一件非常简单的事情，简单的引用，简单的做增删改查。在使用完java驱动后我才发现spring 对MongoDB 的封装还不如官方自身提供出来的东西好用，下面简单的展示一下使用。

这里只举例了简单的链接与简单的MongoDB *** 作，可见其 *** 作的容易性。使用驱动时是基于TCP套接字与MongoDB进行通信的，如果查询结果较多，恰好无法全部放进第一服务器中，将会向服务器发送一个getmore指令获取下一批查询结果。

插入数据到服务器时间，不会等待服务器的响应，驱动会假设写入是成功的，实际是使用客户端生成对象id，但是该行为可以通过配置配置，可以通过安全模式开启，安全模式可以校验服务器端插入的错误。

要清楚了解MongoDB的基本数据单元。在关系型数据库中有带列和行的数据表。而MongoDB数据的基本单元是BSON文档，在键值中有指向不定类型值的键，MongoDB拥有即时查询，但不支持联结 *** 作，简单的键值存储只能根据单个键来获取值，不支持事务，但支持多种原子更新 *** 作。

如读写比是怎样的，需要何种查询，数据是如何更新的，会不会存在什么并发问题，数据结构化的程度是要求高还是低。系统本身的需求决定mysql还是MongoDB。

在关于schema 的设计中要注意一些原则，比如：

数据库是集合的逻辑与物理分组，MongoDB没有提供创建数据库的语法，只有在插入集合时，数据库才开始建立。创建数据库后会在磁盘分配一组数据文件，所有集合、索引和数据库的其他元数据都保存在这些文件中，查阅数据库使用磁盘状态可通过。

集合是结构上或概念上相似得文档的容器，集合的名称可以包含数字、字母或 符号，但必须以字母或数字开头，完全。

限定集合名不能超过128个字符，实际上 符号在集合中很有用，能提供某种虚拟命名空间，这是一种组织上的原则，和其他集合是一视同仁的。在集合中可以使用。

其次是键值，在MongoDB里面所有的字符串都是UTF-8类型。数字类型包括double、int、long。日期类型都是UTC格式，所以在MongoDB里面看到的时间会比北京时间慢8小时。整个文档大小会限制在16m以内，因为这样可以防止创建难看的数据类型，且小文档可以提升性能，批量插入文档理想数字范围是10~200，大小不能超过16MB。

（1）索引能显著减少获取文档的所需工作量，具体的对比可以通过 explain()方法进行对比

（2）解析查询时MongoDB通过最优计划选择一个索引进行查询，当没有最适合索引时，会先不同的使用各个索引进行查询，最终选出一个最优索引做查询

（3）如果有一个a-b的复合索引，那么仅针对a的索引是冗余的

（4）复合索引里的键的顺序是很重要的

（1）单键索引

（2）复合索引

（3）唯一性索引

（4）稀疏索引

如索引的字段会出现null的值，或是大量文档都不包含被索引的键。

如果数据集很大时，构建索引将会花费很长的时间，且会影响程序性能，可通过

当使用 mongorestore 时会重新构建索引。当曾经执行过大规模的删除时，可使用

对索引进行压缩，重建。

（1）查阅慢查询日志

（2）分析慢查询

注意新版本的MongoDB 的explain方法是需要参数的，不然只显示普通的信息。

本节同样主要简单呈现MongoDB副本集搭建的简易性，与副本集的强壮性，监控容易性

提供主从复制能力，热备能力，故障转移能力

实际上MongoDB对副本集的 *** 作跟mysql主从 *** 作是差不多的，先看一下mysql的主从数据流动过程

而MongoDB主要依赖的日志文件是oplog

写 *** 作先被记录下来，添加到主节点的oplog里。与此同时，所有从结点复制oplog。首先，查看自己oplog里最后一条的时间戳；其次，查询主节点oplog里所有大于此时间戳的条目;最后，把那些条目添加到自己的oplog里并应用到自己的库里。从节点使用长轮询立即应用来自主结点oplog的新条目。

当遇到以下情况，从节点会停止复制

local数据库保存了所有副本集元素据和oplog日志

可以使用以下命令查看复制情况

每个副本集成员每秒钟ping一次其他所有成员，可以通过rsstatus()看到节点上次的心跳检测时间戳和 健康 状况。

这个点没必要过多描述，但是有一个特殊场景，如果从节点和仲裁节点都被杀了，只剩下主节点，他会把自己降级成为从节点。

如果主节点的数据还没有写到从库，那么数据不能算提交，当该主节点变成从节点时，便会触发回滚，那些没写到从库的数据将会被删除，可以通过rollback子目录中的BSON文件恢复回滚的内容。

（1）使用单节点链接

只能链接到主节点，如果链接到从节点的话，会被拒绝写入 *** 作，但是如果没有使用安全模式，因为mongo的fire and forget 特性，会把拒绝写入的异常给吃掉。

（2）使用副本集方式链接

能根据写入的情况自动进行故障转移，但是当副本集进行新的选举时，还是会出现故障，如果不使用安全模式，依旧会出现写不进去，但现实成功的情况。

分片是数据库切分的一个概念实现，这里也是简单总结为什么要使用分片以及分片的原理， *** 作。

当数据量过大，索引和工作数据集占用的内存就会越来越多，所以需要通过分片负载来解决这个问题

（1）分片组件

（2）分片的核心 *** 作

分片一个集合：分片是根据一个属性的范围进行划分的，MongoDB使用所谓的分片键让每个文档在这些范围里找到自己的位置

块：是位于一个分片中的一段连续的分片键范围，可以理解为若干个块组成分片，分片组成MongoDB的全部数据

（3）拆分与迁移

块的拆分：初始化时只有一个块，达到最大块尺寸64MB或100000个文档就会触发块的拆分。把原来的范围一分为二，这样就有了两个块，每个块都有相同数量的文档。

迁移：当分片中的数据大小不一时会产生迁移的动作，比如分片A的数据比较多，会将分片A里面的一些块转移到分片B里面去。分片集群通过在分片中移动块来实现均衡，是由名为均衡器的软件进程管理的，任务是确保数据在各个分片中保持均匀分布，当集群中拥有块最多的分片与拥有块最少分片的块差大于8时，均衡器就会发起一次均衡处理。

启动两个副本集、三个配置服务器、一个mongos进程

配置分片

（1）分片查询类型

（2）索引

分片集合只允许在_id字段和分片键上添加唯一性索引，其他地方不行，因为这需要在分片间进行通信，实施起来很复杂。

当创建分片时，会根据分片键创建一个索引。

（1）分片键是不可修改的、分片键的选择非常重要

（2）低效的分片键

（3）理想的分片键

（1）部署拓扑

根据不同的数据中心划分

这里写描述

（2）最低要求

（3）配置的注意事项

需要估计集群大小，可使用以下命令对现有集合进行分片处理

（4）备份分片集群

备份分片时需要停止均衡器

（1）部署架构

使用64位机器、32位机器会制约mongodb的内存，使其最大值为15GB

（2）cpu

mongodb 只有当索引和工作集都可放入内存时，才会遇到CPU瓶颈，CPU在mongodb使用中的作用是用来检索数据，如果看到CPU使用饱和的情况，可以通过查询慢查询日志，排查是不是查询的问题导致的，如果是可以通过添加索引来解决问题

mongodb写入数据时会使用到CPU，但是mongodb写入时间一次只用到一个核，如果有频繁的写入行为，可以通过分片来解决这个问题

（3）内存

大内存是mongodb的保障，如果工作集大小超过内存，将会导致性能下降，因为这将会增加数据加载入内存的动作

（4）硬盘

mongodb默认每60s会与磁盘强制同步一次，称为后台刷新，会产生I/O *** 作。在重启时mongodb会将磁盘里面的数据加载至内存，高速磁盘将会减少同步的时间

（5）文件系统

使用ext4 和 xfs 文件系统

禁用最后访问时间

（6）文件描述符

linux 默认文件描述符是1024，需要大额度的提升这个额度

（7）时钟

mongodb各个节点服务器之间使用ntp服务器

（1）绑定IP

启动时使用 - -bind_ip 命令

（2）身份验证

启动时使用 - -auth 命令

（3）副本集身份认证

使用keyFile，注意keyFile文件的权限必须是600，不然会启动不起来

（1）拓扑结构

搭建副本集至少需要两个节点，其中仲裁结点不需要有自己的服务器

（2）Journaling日志

写数据时会先写入日志，而此时的数据也不是直接写入硬盘，而是写入内存

但是Journaling日志会消耗内存，所以可以在主库上面关闭，在从库上面启动

可以单独为Journaling日志使用一块固态硬盘

在插入时，可以通过驱动确保Journaling插入后再反馈，但是会非常影响性能。

logpath 选项指定日志存储地址

-vvvvv 选项（v越多，输出越详细）

dbrunCommand({logrotare:1}) 开启滚动日志

（1）serverStatus

这里写描述

（2）top

（3）dbcurrentOp()

动态展示mongodb活动数据

占用当前mongodb监听端口往上1000号的端口

（1）mongodump

把数据库内容导出成BSON文件，而mongorestore能读取并还原这些文件

（2）mongorestore

把导出的BSON文件还原到数据库

（3）备份原始数据文件

可以这么做，但是， *** 作之前需要进行锁库处理 dbrunCommand({fsync:1,lock:true})

db$cmdsysunlockfindOne() 请求解锁 *** 作，但是数据库不会立刻解锁，需要使用dbcurrentOp()验证。

（1）修复

mongd --repair 修复所有数据库

dbrunCommand({repairDatabase:1}) 修复单个数据库

修复就是根据Jourling文件读取和重写所有数据文件并重建各个索引

（2）压紧

压紧，会重写数据文件，并重建集合的全部索引，需要停机或者在从库上面运行,如果需要在主库上面运行，需要添加force参数 保证加写锁。

（1）监控磁盘状态

（2）为提升性能检查索引和查询

总的来说，扫描尽可能少的文档。

保证没有冗余的索引，冗余的索引会占用磁盘空间、消耗更多的内存，在每次写入时还需做更多工作

（3）添加内存

dataSize 数据大小 和 indexSize 索引大小，如果两者的和大于内存，那么将会影响性能。

storageSize超过dataSize 数据大小 两倍以上，就会因磁盘碎片而影响性能，需要压缩。

最主流的应该是如下三个

Oracle，最强大的数据库，没有之一，功能强大，数据容量强大，占硬盘最多，支持集群。

mysql，轻量型数据库，方便小巧，是程序设计阶段最好的试验型数据库，

容量较小，但是仍能完成绝大多数应用场合

sqlserver，微软配套的数据库，功能虽然不能与Oracle媲美，但仍是适用范围非常广泛的数据库，容量基本上能满足任何企业级系统的开发需要。

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代MySQL10的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。

MySQL

第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。我接触的第一个MySQL版本是MySQL40，到后来的MySQL55更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。MySQL也普及了「可插拔」引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟56后已经成为了官方的默认引擎。大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。

另外值得一提的是MySQL56中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。另外，57(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在56版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。MySQL57MTS支持两种模式，一种是和56一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑57或者MariaDB就好了，而且56、57由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2023年获得图灵奖。后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL57以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。

从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。电脑培训发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

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