数据库系统

ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。 一、数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。 从数据库中抽取数据一般有以下几种方式： 1.全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 2.增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL 使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。 对捕获方法一般有两点要求： 准确性:能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到； 性能:不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有： （1） 触发器方式（又称快照式） 在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。 优缺点 优点：数据抽取的性能高，ETL 加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。 缺点

第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。 水平切分数据库：可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了宕机造成的损失； 负载均衡策略：可以降低单台机器的访问负载，降低宕机的可能性； 集群方案：解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题； 读写分离策略：最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量； 第2章 基本原理和概念 什么是数据切分 "Shard" 这个词英文的意思是"碎片"，而作为数据库相关的技术用语，似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏中。"Sharding" 姑且称之为"分片"。Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(Scale Out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。通过一系列的切分规则将数据水平分布到不同的DB或table中，在通过相应的DB路由或者table路由规则找到需要查询的具体的DB或者table，以进行Query操作。“sharding”通常是指“水平切分”，这也是本文讨论的重点

第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互 联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式。 水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台机 器的访问负载，降低了宕机的可能性；通过集群方案，解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题；通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取 （Read）数据的速度和并发量 。目前国内的大型互联网应用中，大量的采用了这样的数据切分方案，Taobao,Alibaba,Tencent，它们大都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。以实现方式和实现的层次来划分，大概分为两个层次（Java应用为例）：JDBC层的封装，ORM框架层的 实现。就JDBC层的直接封装而言，现在国内发展较好的一个项目是被称作“变形虫”(Amoeba)的项目，由阿里集团的研究院开发，现在仍然处于测试阶 段（beta版），其运行效率和生产时效性有待考究。就ORM框架层的实现而言，比如Taobao的基于ibatis和Spring的的分布式数据访问 层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定

　本文只是一个概念，具体配置太多，这里不做细节描述。 　　1、分布式应用的概念和优势 　　分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据 存储 单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 　　分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份，并且通过就近访问原则，用户可以就近访问数据库节点，这样就实现了异地的负载均衡。同时，通过数据库之间的数据传输同步，可以分布式保持数据的一致性，这个过程完成了数据备份，异地存储数据在单点故障的时候不影响服务的访问，只需要将访问流量切换异地镜像就行。 　　分布式数据库应用的优势如下： 　　(1)适合分布式数据管理，能够有效提高系统性能。 　　(2)系统经济性和灵活性好。 　　(3)系统的可靠性和可用性强。 　　2、mysql分布式应用的主要技术 　　(1)mysql数据切割 　　数据切割(sharding)是指通过某种特定的条件，将存放在同一数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面，以达到分散单台设备负载的效果。数据切分还可以提高系统的总体可用性，因为单台crash之后

一、实验目的 通过该实验把数据库的理论知识（数据库和数据表的设计理论、视图、索引、存储过程、触发器、数据库备份、数据库安全等）应用到具体的综合实例中，达到数据库知识整合的目的。完成学生成绩管图书借阅理系统基本功能设计，提高学生的分析问题、解决问题的能力。 二、设备与环境 硬件：多媒体计算机 软件：WindowsXP以上的操作系统、Oracle 10g 数据库管理系统 三、实验内容及实验结果 1.数据库设计 设计思想 创建一个表空间LIBTBS，用于保存图书管理系统的各种表，首先需要定义数据文件的存储地址，并且定义该数据文件的大小为500M、的分配方式为自动扩展、表空间的管理方式为本地管理。 然后，将该表空间对应的数据文件的扩展方式定义为自动扩展，当该数据文件被写满时，每一次扩展50M，最大的数据文件大小为1000M，防止数据文件被填满而无法扩展。 2 ．数据表设计 设计思想 创建四个表，定义在 "SCOTT" 模式下，存储在之前建立的表空间 LIBTBS中。这四个表是读者表、图书表、借阅表和历史借阅表。 读者表的作用是存放读者信息，读者号，读者姓名，性别，年级，学院，等等读者相关的信息。 图书表的作用是存放图书信息， ISBN ，书名，作者，存储量，价格等图书的相关信息。 借阅表的作用是对读者表和图书表的一个链接，显示哪些人借的哪些书。借阅的日期和借阅过程产生的序列号信息。

《数据库系统原理课程设计》 讲 义 黑龙江大学计算机科学技术学院 黑龙江大学软件学院 2018年3月 课程简介 一、开设本课程设计的目的 数据库系统原理是软件工程专业本科学生的一门重要的专业基础课。为配合数据库系统原理课程的教学，开设本实践课程，通过DBMS的应用和模拟DBMS的实现，更深刻地领会DBMS的工作原理和实现方法，从而具有初步开发系统软件的实际能力，特开设此课程设计。 二、课程内容安排 课程要求完成三部分内容： 第一部分： 关系数据库SQL语言的使用。通过上机实践，了解DBMS和SQL的概貌。熟练掌握SQL的 数据定义、数据操纵、完整性控制等功能 。熟练掌握视图、 触发器、游标、存储过程等基本数据库功能。 第二部分： 设计并 实现一个数据库应用原型系统 。数据库应用原型系统的实现首先需要熟悉某个关系数据库系统（例如：MySQL、SQL Server、Oracle等）的使用和对数据库API(例如：ODBC、JDBC等)的调用。然后以数据库管理系统为后台数据库，实现一个数据库应用系统（学生综合管理系统、图书管理系统、人事管理系统或其他应用系统）。 第三部分： 利用 文件系统 实现一个 数据库管理原型系统 。数据库管理原型系统的实现内容包括SQL语言的词法和语法分析、创建数据库、数据的增删改操作、索引的创建与删除、查询处理和优化、数据库恢复功能、并发控制功能等。 三、实践要求

这篇文章很不错。对 数据库水平扩展技术的前因后果讲解得比较透。转载来与大家分享（原始出处我已经找不到了，应该是来自于阿里的同学们）。 ------------------------------------------ 1 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台机器的访问负载，降低了宕机的可能性；通过集群方案，解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题；通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取（Read）数据的速度和并发量。目前国内的大型互联网应用中，大量的采用了这样的数据切分方案，Taobao,Alibaba,Tencent，它们大都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。以实现方式和实现的层次来划分，大概分为两个层次（Java应用为例）：JDBC层的封装，ORM框架层的实现。就JDBC层的直接封装而言，现在国内发展较好的一个项目是被称作“变形虫”(Amoeba)的项目，由阿里集团的研究院开发，现在仍然处于测试阶段（beta版）

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！ http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！ 服务器处理性能估算 系统的建设，必须满足未来 5 年业务发展和管理的需求，所以下面对服务器性能指标的估算，将以满足未来 5 年的需要为基准。 1. 数据库服务器 1.1. TPCC 值估算 约定： 系统同时在线用户数为 100 人（ U1 ）； 平均每个用户每分钟发出 2 次业务请求（ N1 ）； 系统发出的业务请求中，更新、查询、统计各占 1/3 ； 平均每次更新业务产生 3 个事务（ T1 ）； 平均每次查询业务产生 8 个事务（ T2 ）； 平均每次统计业务产生 13 个事务（ T3 ）； 一天内忙时的处理量为平均值的 5 倍； 经验系数为 1.6 ； ( 实际工程经验 ) 考虑服务器保留 30 ％的冗余； 服务器需要的处理能力为： TPC-C=U1*N1* （ T1+T2+T3 ） /3*3* 经验系数 / 冗余系数 则数据库服务器的处理性能估算为： TPC-C= 100*2* （ 3+8+13 ） /3*5*1.6/0.7= 18,285 TPM 1.2. 内存估算 该服务器内存主要由操作系统占用内存、数据库系统占用内存、并发连接占用内存等几部分组成。 约定： 操作系统占用约

首先，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。 其次，优化数据库访问。 前台实现完全的静态化当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站， 静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用 Select * from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。 第三，禁止外部的盗链。 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。 第四，控制大文件的下载。 大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说

备份 备份软件 Amanda -客户端-服务器模型备份工具 Bacula - 另一个客户端-服务器模型备份工具 Backupninja -轻量级，可扩展的元数据备份系统 Backuppc -客户端-服务器模型备份工具和文件共享方案。 Burp -网络备份和还原程序 Duplicity -使用rsync算法加密的带宽-效率备份 Lsyncd -监控一个本地目录树的变化,然后产生一个进程去同步变化。默认使用rsync。 Rsnapshot -文件系统快照工具 SafeKeep -使用rdiff-backup，集中的，基于pull的备份 TarSnap - 具有一个开源客户端的安全备份服务 UrBackup -另一个客户端-服务器备份系统 DREBS - AWS EBS支持策略的备份脚本 克隆 克隆软件 Clonezilla -分区和磁盘镜像/克隆程序 Fog - 另一个计算机克隆解决方案 Redo Backup -简单的备份，恢复和还原 云计算 AppScale – 兼容Google App引擎的开源云计算软件. Archipel -使用Libvirt管理和监视虚拟机 CloudStack -创建，管理和部署基础云服务的云计算软件 Cobbler -Cobbler是一个Linux安装服务器，允许快速地构建网络安装环境 Eucalyptus -兼容AWS的开源私有云软件 Mesos