GBASE企业级大数据平台-功能测试报告

GBASE企业级大数据平台-功能测试报告
GBASE企业级大数据平台-功能测试报告

GBASE企业级大数据平台功能测试报告

目录

1.基础功能 (4)

1.1.基础SQL功能测试 (4)

1.1.1.建立数据库 (4)

1.1.2.建表 (4)

1.1.3.建立,修改,删除视图 (4)

1.1.4.INSERT语句 (5)

1.1.5.SELECT 语句 (5)

1.1.6.DELETE (6)

1.1.7.UPDA TE (6)

1.1.8.join 关联查询 (6)

1.1.9.函数建立,修改,运行,删除 (7)

1.1.10.存储过程建立,修改,运行,删除 (8)

1.1.11.建用户,设置密码,删除用户,赋权限 (8)

1.2.数据加载 (9)

1.2.1.工具简介 (9)

1.2.2.启动dispatch服务 (10)

1.2.3.准备测试数据文件 (10)

1.2.4.建立ctl加载任务文件 (10)

1.2.5.导入命令 (11)

1.2.6.数据导出 (11)

1.3.数据库备份与恢复 (12)

1.3.1.简介 (12)

1.3.2.建立备份测试表 (12)

1.3.3.建立备份目录 (13)

1.3.4.登陆gcrcman工具,查看备份内容 (13)

1.3.5.第一次全备 (14)

1.3.6.第二次备份 (15)

1.3.7.第三次备份 (17)

1.3.8.备份注意事项 (19)

1.3.9.使用备份命令注意事项 (20)

1.3.10.清除数据,整理备份数据 (21)

1.3.11.第一次恢复到第三次备份状态 (21)

1.3.12.第二次恢复到第二次全备状态 (23)

1.3.13.使用恢复命令注意事项 (25)

1.3.14.删除备份点 (25)

1.3.15.使用删除命令注意事项 (26)

1.3.16.集群相关操作 (27)

1.4.jdbc连接8a集群未测试,没有直连的myeclips (27)

1.4.1.环境准备 (27)

1.4.2.测试JA V A程序 (27)

1.5.odbc连接8a集群 (29)

1.5.1.安装Gbase 8a -ODBC驱动(64位) (29)

1.5.2.新建Gbase 8a –ODBC数据源 (30)

2.产品特性 (31)

2.1.监控工具使用未测试,还未部署监控工具 (31)

2.1.1.系统登录 (31)

2.1.2.集群监控配置 (32)

2.1.3.监控日志 (37)

2.1.4.节点报警 (38)

2.2.企业管理器使用未测试,没有直连windows机器 (49)

2.2.1.简介 (49)

2.2.2.GCluster集群管理 (50)

2.2.3.GCluster服务管理 (52)

2.2.4.连接到对象资源管理器 (55)

2.2.5.通过企业管理器加载本机数据文件 (56)

2.2.6.通过企业管理器启动服务器上的加载任务 (58)

2.3.行列混合存储 (59)

2.4.表压缩测试 (61)

2.4.1.建立测试表,压缩比(1,3) (62)

2.4.2.测试压缩比(5,5)效果 (62)

2.4.3.测试结果 (63)

2.5.gcdump导出工具 (64)

2.5.1.简介 (64)

2.5.2.安装文件 (64)

2.5.3.语法格式 (64)

2.5.4.参数说明 (64)

2.5.5.使用案例 (66)

1.基础功能

1.1. 基础SQL功能测试

1.1.1.建立数据库

create database Mydb;

1.1.

2.建表

分布表

create table user_info(cust_name varchar(20),sex varchar(10),country varchar(10)) distributed by ('cust_name');

create table user_acct_info (cust_name varchar(20),charge decimal(14,2)) distributed by ('cust_name');

复制表

create table sex_info (sex varchar(10),comm varchar(20)) replicated; create table country_info (country varchar(10),comm varchar(20)) replicated;

1.1.3.建立,修改,删除视图

CREATE OR REPLACE VIEW Mydb.VIEW_1 AS (SELECT * FROM https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,ER_ACCT_INFO WHERE CUST_NAME='Bruce Willis');

DROP VIEW Mydb.VIEW_1

1.1.4.INSERT语句

insert into user_info values('Jason Statham','male','USA'); insert into user_info values('Sylvister Stallone','male','USA'); insert into user_info values('Bruce Willis','male','USA');

insert into user_info values('Harrison Ford','male','CHN'); insert into user_info values('Nicole Kidman','female','USA'); insert into user_info values('Kelly Hu','female','CHN');

insert into sex_info values('male','男');

insert into sex_info values('female','女');

insert into country_info values('USA','美国');

insert into country_info values('CHN','中国');

insert into user_acct_info values('Jason Statham',2500000); insert into user_acct_info values('Bruce Willis',400000);

insert into user_acct_info values('Harrison Ford',200000);

insert into user_acct_info values('Kelly Hu',150000);

1.1.5.SELECT 语句

select * from user_info;

1.1.6.DELETE

delete from user_info where cust_name='Bruce Willis';

1.1.7.UPDATE

update user_info set cust_name='Sysvister Stallone' where cust_name='Jason Statham';

1.1.8.join 关联查询

select

a.cust_name,

b.charge,

https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,m,

https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,m

from

user_info a

left outer join

user_acct_info b

on a.cust_name = b.cust_name

left outer join

country_info c

on a.country=c.country

left outer join

sex_info d

on a.sex=d.sex

1.1.9.函数建立,修改,运行,删除

------建立函数

DROP FUNCTION if exists `myfunction`;

DELIMITER //

CREATE FUNCTION myfunction (param varchar(10)) RETURNS INT

BEGIN

SELECT count(1) INTO @count FROM https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,er_info WHERE country= param;

RETURN @count;

END//

---执行函数

SET @result = myfunction('USA');

SELECT @result;

1.1.10.存储过程建立,修改,运行,删除

------建立存储过程

DROP Procedure if exists `myproc`;

DELIMITER //

CREATE DEFINER="root"@"%" PROCEDURE "myproc"(num1 int , num2 int) BEGIN

declare v_sum int;

declare v_num1 int;

declare v_num2 int;

set v_num1=num1;

set v_num2=num2;

set v_sum=v_num1+v_num2;

select v_sum;

END

---运行存储过程

call myproc(10,28);

1.1.11.建用户,设置密码,删除用户,赋权限

---建立user1,但没有任何权限

CREATE USER user1 IDENTIFIED BY 'user123';

---gccli登陆,给用户user1赋予Mydb库所有的表的insert 和 update权限grant insert,update,select on Mydb.* to user1;

查看权限是否赋予成功

show grants for user1;

用user1 登陆Mydb库,对表user_info进行增删改查

insert into user_info values('Vin Disel','male','USA');

insert into user_info values('Paul Walker','');

update user_info set country='USA' where cust_name='Bruce Willis';

----修改密码

用user1登陆,

set password=password('user1234');

----删除用户 drop user user1

1.2. 数据加载

1.2.1.工具简介

数据加载从部署的角度来讲分为三部分:

数据分发服务端程序(dispserver)

数据客户端(gbloader)

数据分发客户端程序(dispcli)

其中数据分发服务端程序器采用类似FTP服务器的方式来工作,但是不同之处在于,其为客户端提供的是虚拟文件服务。所谓虚拟文件是指在1个或多个物理文件的基础上经过重新切分生成的一种数据实体。例如,有3个需要装入lineorder表的数据文件,而目标节点有两个,则服务器会把这个3个物理文件按照既定规则重新切分为两个虚拟文件,而数据客户端在向分发服务器读取数据时,使用的是虚拟文件ID来标识它所请求的文件。

数据分发服务端程序和其客户端程序之间采用命令方式来通讯,并由数据分发客户端程序(dispcli)通过gcluster启动和监控数据客户端(gbloader)。数据分发客户端读取用户指定的分发任务列表文件,根据文件的配置启动相应的分发过程和相应节点上的gbloader,gbloader再根据命令行参数连接到数据分发服务器,并请求数据,执行导入操作。

1.2.2.启动dispatch服务

1 解压dispatch_server-8.5.1.2-build37115-redhat6.2-x86_64.tar.bz

2 生成dispatch_server文件夹

2 进入dispatch_server文件夹启动dispatch_server服务

3 chmod 755 *

4 开启disptach服务

/home/gbase/dispatch_server/dispserver --port=6666 --log-file=/home/gbase/disp_log/0830.log --log-level=4 --loader-log-dir=/home/gbase/disp_log/0830-logs &

1.2.3.准备测试数据文件

建立测试数据文件:/home/gbase/dispatch_server/user_info.dat

文件内容:

JasonStatham|male|USA|&VinDisel|male|3000000&SylvisterStallone|male|USA&B ruceWillis|male|USA&HarrisonFord|male|CHN&NicoleKidman|female|USA&|Kell yHu|female|CHN

1.2.4.建立ctl加载任务文件

[user_info]

disp_server=172.16.65.130:6666

file_list=/home/gbase/dispatch_server/user_info.dat

format=3

db_name=Mydb

table_name=user_info

delimiter='|'

socket=/tmp/gbase_8a_5050.sock

extra_loader_args=--parallel=4

line_separator='&'

max_error_records=20000

max_prefetch=2048

send_block_size=2M

1.2.5.导入命令

注:加载机172.16.65.130

集群服务器:172.16.65.131 172.16.65.132

此案例为加载机不在集群服务器范围内,顾需要增加参数-h172.16.65.131 用来识别集群服务器

./dispcli -h172.16.65.131 -t300 ctl/user_info.ctl

1.2.6.数据导出

select * from https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,er_acct_info into outfile '/home/gbase/user_acct_info_outfile.tbl' fields terminated by '$';

1.3. 数据库备份与恢复

1.3.1.简介

GBase 8a MPP Cluster提供专用的备份恢复工具(gcrcman),用户使用它可以方便地对整个集群中的数据进行集群的备份和恢复。集群的备份、恢复工具随集群的安装自动安装,该工具被安装在/opt/gcluster/server/bin目录

下。

一次全量备份开启一个新的周期。一次增量备份则续写最后一个备份周期,使其增加一个备份点。

备份恢复工具会对磁盘空间进行检查,如果存放备份数据的磁盘空间不足,会报告错误信息。

------------------------------备份案例----------------------------------

1.3.

2.建立备份测试表

use Mydb;

gbase> create table bak_test (user_id varchar(10),cust_name varchar(10));

Query OK, 0 rows affected (Elapsed: 00:00:00.95)

gbase> insert into bak_test values('1','Jackson');

Query OK, 1 row affected (Elapsed: 00:00:00.55)

gbase> select * from bak_test;

+---------+-----------+

| user_id | cust_name |

+---------+-----------+

| 1 | Jackson |

+---------+-----------+

1 row in set (Elapsed: 00:00:00.17)

现在表bak_test中有一条记录

1.3.3.建立备份目录

在集群所有节点建立备份目录

mkdir -p /home/gbase/backuptest

1.3.4.登陆gcrcman工具,查看备份内容

---进入交互模式看备份内容:

方式1:

gcrcman.py -d/home/gbase/backuptest/ 执行:show backup

方式2:

python /opt/gcluster/server/bin/gcrcman.py -d/home/gbase/backuptest -e"show backup"

具体用法可以参照

python /opt/gcluster/server/bin/gcrcman.py -h

------重要命令

show backup

backup level <0|1>

recover [ [point_id]]

recover safegroup [ [point_id]]

delete

cleanup

1.3.5.第一次全备

1 让集群进入只读模式

gcadmin switchmode readonly

2 备份并且查看是否备份成功

gcrcman>backup level 0 -------------0代表全备

03.13 07:00:38 BackUp start

--------------------------------------------

03.13 07:00:38 node (172.16.65.131) backup begin

03.13 07:01:01 node (172.16.65.131) backup success

--------------------------------------------

03.13 07:01:01 BackUp end

gcrcman>show backup -------可以看到有一条成功备份的记录cycle point level time

0 0 0 2015-03-13 07:00:38

3 让集群进入正常使用模式

gcadmin switchmode normal

1.3.6.第二次备份

1-再插入一条记录

gbase> insert into bak_test values('2','Harrison'); Query OK, 1 row affected (Elapsed: 00:00:00.52) gbase> select * from bak_test;

+---------+-----------+

| user_id | cust_name |

+---------+-----------+

| 1 | Jackson |

| 2 | Harrison |

+---------+-----------+

2 rows in set (Elapsed: 00:00:00.04)

----开始备份

gcadmin switchmode readonly

gcrcman>backup level 0

03.13 07:08:49 BackUp start

--------------------------------------------

03.13 07:08:49 node (172.16.65.131) backup begin

03.13 07:09:17 node (172.16.65.131) backup success

--------------------------------------------

03.13 07:09:17 BackUp end

gcrcman>show backup -------------------可以看到我们有两次全备记录cycle point level time

0 0 0 2015-03-13 07:00:38

1 0 0 2015-03-13 07:08:49

gcadmin switchmode normal

1.3.7.第三次备份

插入第三条记录

gbase> insert into bak_test values('3','John') Query OK, 1 row affected (Elapsed: 00:00:00.28) gbase> select * from bak_test;

+---------+-----------+

| user_id | cust_name |

+---------+-----------+

| 2 | Harrison |

| 3 | John |

| 1 | Jackson |

+---------+-----------+

3 rows in set (Elapsed: 00:00:00.06)

gcadmin switchmode readonly

gcrcman>backup level 1 ----------------增量备份

03.13 07:14:52 BackUp start

--------------------------------------------

03.13 07:14:52 node (172.16.65.131) backup begin

03.13 07:15:14 node (172.16.65.131) backup success

--------------------------------------------

03.13 07:15:14 BackUp end

gcrcman>show backup

cycle point level time

0 0 0 2015-03-13 07:00:38

1 0 0 2015-03-13 07:08:49

1 1 1 2015-03-13 07:14:5

2 -----本次增量备份记录

gcadmin switchmode normal

1.3.8.备份注意事项

----------基本注意事项:

1集群各节点网络连接正常。

2集群的各个节点上,必须都存在gcrcman.py中参数path指定的路径,且gbase 用户对该路径具备读写操作权限。注意,不要将/opt/gcluser或者/opt/gnode这两个目录及子目录设置为path的路径。

3必须使用gbase用户执行gcrcman.py命令。

4无论是多个会话连接,还是一个会话连接,每次只能运行一个gcrcman.py程序。

1.3.9.使用备份命令注意事项

1集群各项状态正常。

2备份时,由于gcrcman工具运行节点获取当前时间作为备份点的备份时间,因此集群务必保持各节点时间一致,才能保证在不同节点上进行持续备份。3备份前,各个节点上的备份数据需要保持一致。

4备份数据存放在集群环境内每个SafeGroup内的第一个节点分片(dpname)对应的机器,因此该节点需要预留出足够的磁盘空间,存放待备份的数据。例如,在如下所示的集群状态中,备份数据将存放到192.168.103.209和192.168.103.211服务器的备份文件夹中:

+=======================================================+

| GCLUSTER INFORMATION |

+=======================================================+

+-------+----------+------------------+--------+--------+

| rowid | nodename | IpAddress | sgname | dpname |

+-------+----------+------------------+--------+--------+

| 1 | node1 | 192.168.103.209 | sg01 | n1 |

+-------+----------+------------------+--------+--------+

| 2 | node2 | 192.168.103.210 | sg01 | n2 |

+-------+----------+------------------+--------+--------+

| 3 | node3 | 192.168.103.211 | sg02 | n3 |

+-------+----------+------------------+--------+--------+

| 4 | node4 | 192.168.103.212 | sg02 | n4 |

+-------+----------+------------------+--------+--------+

5 如果集群中存在nocopies表,需要使用DROP语句删除nocopies表,或者将nocopies表转换为分布表,才能完成备份。

否则会报告错误信息,例如:

gcrcman>backup level 0

11.13 09:53:42 [ERROR]: There is nocopy table, can't backup

6 备份时,需要使用gbase用户,执行gcadmin switch mode readlonly,将集群设置为只读状态,备份完毕后,执行gcadmin switchmode normal,将集群恢复为正常状态。

否则会报告错误信息,例如:

gcrcman>backup level 0

11.13 09:52:43 [ERROR]: (GBA-02BR-0065) The gcware not in 'READONLY' mode, please switch this mode by hand!

7 备份时,程序连同数据库中所有的用户和它的密码同时备份,因此恢复时,也是备份时的用户和密码,因此建议客户,备份前记录好集群中默认的root 用户的密码,以免恢复时忘记。

集团企业大数据云平台建设方案

集团企业大数据云平台建设方案

目录 第1章方案总述 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2项目目标 (2) 1.3项目建设原则 (2) 第2章系统建设规划 (4) 2.1项目建设目标的理解 (4) 2.1.1 项目建设范围 (4) 2.1.1.1 业务范围 (4) 2.1.1.2 组织范围 (4) 2.1.1.3 数据范围 (4) 2.1.2 项目建设内容 (4) 2.1.2.1 基础数据平台 (5) 2.1.2.2 集团级指标体系 (6) 2.1.2.3 统一报表平台 (6) 2.2集团(企业)数据平台的建设目标 (7) 2.2.1 集团(企业)数据平台一期建设目标 (7) 2.2.2 集团(企业)数据平台二期建设目标 (7) 第3章整体设计方案 (8) 3.1系统设计方法论 (8) 3.1.1 方法论 (8) 3.1.2 设计原则 (10) 3.1.2.1 标准规范 (11) 3.1.2.2 开放性 (12) 3.1.2.3 可扩展性 (12) 3.1.2.4 高性能 (13)

3.1.2.5 可管理性 (14) 3.1.2.6 高可用性 (15) 3.1.2.7 安全性 (16) 3.1.2.8 可重用性 (17) 3.2数据平台技术体系 (18) 3.2.1 数据平台逻辑架构 (18) 3.2.1.1 数据集成区 (18) 3.2.1.2 集团分析型数据区 (19) 3.2.1.3 管理平台区 (19) 3.2.1.4 统一报表展现平台 (20) 3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (20) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (20) 3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21) 3.2.1.5.2 质量检核 (21) 3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (21) 3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (21) 3.2.2 数据采集设计 (21) 3.2.2.1 T+1数据采集 (22) 3.2.2.2 数据补录 (23) 3.2.2.2.1 检核规则管理 (24) 3.2.2.2.2 录入任务管理 (24) 3.2.2.2.3 数据录入 (26) 3.2.2.2.4 查询操作 (27) 3.2.2.2.5 录入任务审批 (28) 3.3数据平台数据体系 (28) 3.3.1 数据架构设计 (28) 3.3.1.1 源系统数据落地区 (29) 3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (30)

中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料

中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力,对驱动企业管理的精细化、智能化,对外提供信息服务型产品,实现大数据开放后的运营和服务提升,公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作,通过整合全公司数据资源,盘活数据资产,助力公司第三条曲线的拓展,以服务“增效、外增收”的整体企业战略,保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台,通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”,形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力;具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力,辅助企业决策,彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面: (一)建好组织:建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构,立足公司全局,全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维,以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 (二)搭好平台:企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要

求,实现逻辑集中;全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点,进行物理分散,同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 (三)做好服务:企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地(位置等)、专业公司(咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等)、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下: (一)企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责,在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分: 数据基础服务能力:数据基础服务能力是大数据平台的基础,包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力:大数据平台需具备系统平台管理能力,提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理,包括诸如资源管

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MySQL性能测试报告模板 请将测试后的结果,在以下模板中进行填写,替换下文中的“xxxx”部分。 一、测试环境 1、RDS实例信息 数据库版本:xxxx,例如:MySQL 8.0 实例规格:xxxx,例如:rds.mysql.c2.xlarge 地域可用区:xxxx,例如:华东1(杭州)可用区H 类型及系列:xxxx,例如:常规实例 (高可用版) 存储类型:xxxx,例如:本地SSD盘 检查是否开启高性能模板:可在"服务可用性"页面中查看,可以从RDS控制台上获取 2、ECS自建数据库信息 ●主库: 数据库版本:xxxx,例如:MySQL 8.0 数据库规格:xxxx,请填写innodb_buffer_pool_size的大小 所在可用区:xxxx,请填写ECS的可用区例如:华东 1 可用区 H ECS实例规格: xxxx,例如:ecs.g6.8xlarge ECS的CPU:xxxx,例如:32核 ECS的内存:xxxx,例如:128 GiB ●备库: 数据库版本:xxxx,例如:MySQL 8.0 数据库规格:xxxx, 请填写innodb_buffer_pool_size的大小 所在可用区:xxxx,请填写ECS的可用区例如:华东 1 可用区 H ECS实例规格: xxxx,例如:ecs.g6.8xlarge ECS的CPU:xxxx,例如:32核 ECS的内存:xxxx,例如:128 GiB 3、sysbench端的ECS实例信息

实例规格: xxxx,例如:ecs.g6.8xlarge 所在可用区:xxxx,例如:华东 1 可用区 H CPU:xxxx,例如:32核 内存:xxxx,例如:128 GiB 注释:以上信息可以从ECS控制台上获取 4、sysbench和数据库间的ping延迟 (1)压测机和RDS的网络延迟:xxxx ,例如:0.1ms (2)压测机和自建数据库的网络延迟:xxxx ,例如:0.1ms 二、测试结果 1、读写混合场景 sysbench线程数:xxxx,例如:16 TPS:xxxx,例如:99999 QPS:xxxx,例如:99999 RT: xxxx,例如:50.00ms 压测命令: 例如:sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest -- table_size=25000 --tables=100 --events=0 --time=300 --threads=16 --percentile=95 --report-interval=1 oltp_read_write run 压测结果截图:请截图

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代,企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理,如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理,如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长,产生了海量的数据,企业会仔细收集这些数据,并将其存储起来,以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术,企业可以将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产

品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准定位,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比,确定客户上网的习惯;信息的主要话题,以及相关媒体平台曝光量,企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等,提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日,是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台,实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机

生产企业大数据平台建设项目建议书

大数据平台建设项目建议书

目录 第一章、项目背景..................... 错误!未定义书签。第二章、项目思路..................... 错误!未定义书签。第三章、建设内容与方案............... 错误!未定义书签。第四章、时间进度..................... 错误!未定义书签。第五章、项目预算..................... 错误!未定义书签。第六章、企业效益及社会效益........... 错误!未定义书签。第七章、结论......................... 错误!未定义书签。

第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视,也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等:调度系统,2015年公司共投资了175万元,按集团分步建设、逐步投入的规划,完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合,构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心,生产信息能够上至集团,下至车间的生产调度网络系统。 农务系统,2005年开始实施,经过多次升级,现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块,覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司,实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统,利用用友NC供应链系统,以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台,实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台,建立了公司对各直属厂工作的监督平台,总部可以实时对下属各公司的工作进行监督,实时对各公司的具体业务执行情况进行查看,及时的对下属公司进行指导和监督。 尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效,但在实际应用过程中仍然存在一些较为显著的问题。 (一)总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上,又收购了三博公司五家糖厂。三博五厂 由上海迁回南宁,在宜州设立管理下属五厂的二级管理总部。 b)从系统部署上分析,企业总部与原先六厂为一套架构,而三博总部与下 属五厂为一套架构,各自独立,暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定,企业总部与下属六厂之间仅在NC供应链、 OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理,农务管理系统、生产调度 系统以及化验系统均由各厂自建,因此出现各厂建设系统的厂家不同, 使用的系统版本不同等现象。三博总部与下属五厂的关系亦如此。(二)总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建,因此不管是企业总部,或者

大数据成功案例电子教案

1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日,是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台,实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。

数据库实验5报告

北京联合大学信息学院实验报告 题目:实验五用户自定义函数 系别:软件系 专业:软件工程 班级:软件1203B 学号:20120803600 姓名: 同组人:无 指导教师:果晓来 2014年5月21日

5.用户自定义函数(2学时) 实验目的: 学习、掌握用户自定义函数的建立和使用 实验内容: 1、创建自定义函数 创建一个用户自定义函数,并测试、查看函数返回值。1)输入并执行下面语句 USE Northwind GO CREATE FUNCTION fn_TaxRate (@ProdID INT) RETURNS numeric(5,4) AS BEGIN RETURN (SELECT CASE CategoryID WHEN 1 THEN 1.10 WHEN 2 THEN 1 WHEN 3 THEN 1.10 WHEN 4 THEN 1.05 WHEN 5 THEN 1 WHEN 6 THEN 1.05 WHEN 7 THEN 1 WHEN 8 THEN 1.05 END FROM Products WHERE ProductID = @ProdID) END GO

2)此函数中输入变量是什么?返回值类型?如何定义的返回值? 输入变量:@ProdID 返回类型:numeric 定义的返回值:RETURNS numeric(5,4) 3)输入并执行语句测试函数 SELECT ProductName, UnitPrice,Northwind.dbo.fn_TaxRate(ProductID) AS TaxRate, UnitPrice * Northwind.dbo.fn_TaxRate(ProductID) AS PriceWithTax FROM Products

数据库性能测试报告-1.0.0

数据库性能测试报告 目录 1.前言 (4) 2.测试方法概述 (4) 2.1.测试环境 (4) 2.1.1.硬件环境 (4) 2.1.2.软件环境 (5) 2.2.测试工具 (5) 2.2.1.Tpch介绍 (5) 2.2.2.Jmeter介绍 (7) 2.2.3.Nmon介绍 (7) 2.3.测试方法 (7) 3.测试过程 (8) 3.1.测试数据库搭建 (8) 3.2.测试脚本准备 (8) 3.2.1.DDL脚本 (8) 3.2.2.平面数据文件 (8) 3.2.3.查询sql语句 (8) 3.3.测试数据规模 (26) 3.4.测试工具开发 (26) 3.4.1.插入数据功能 (26)

3.5.测试步骤 (27) 4.测试结果 (28) 4.1.数据量级—1GB (28) 4.1.1.装载时间对比 (29) 4.1.2.串行时间对比 (29) 4.1.3.并行时间对比 (30) https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,bright资源消耗情况 (30) 4.1.5.PostgreSQL资源消耗情况 (31) 4.2.数据量级—10GB (33) 4.2.1.装载时间对比 (34) 4.2.2.串行时间对比 (35) 4.2.3.并行时间对比 (35) https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,bright资源消耗情况 (36) 4.2.5.PostgreSQL资源消耗情况 (38) 4.3.数据量级—30GB (41) 4.3.1.装载时间对比 (42) 4.3.2.串行时间对比 (42) 4.3.3.并行时间对比 (43) https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,bright资源消耗情况 (43) 4.3.5.PostgreSQL资源消耗情况 (46) 4.4.数据量级—100GB (48)

企业大数据平台下数仓建设思路

企业大数据平台下数仓建设思路 本文章来自于阿里云云栖社区 摘要:介然(李金波),阿里云高级技术专家,现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历,对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验,曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。与阿里云大数据数仓结缘介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施,数仓开发和实施都是基于传统的 免费开通大数据服务:https://https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,/product/odps 介然(李金波),阿里云高级技术专家,现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。8年以上互联网数据仓库经历,对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验,曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。 与阿里云大数据数仓结缘 介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施,数仓开发和实施都是基于传统的基础架构。2008年加入阿里进入淘宝数据平台部后,他开始接触分布式计算平台Hadoop。 初始时在Hadoop平台上构建数仓主要解决企业内部数据分析的需求,在2010年公司决定对外开放数据后,开始于2011年利用自建的数仓体系支持对外数据产品数据魔方、淘宝指数。后续在平台和产品上不停的丰富数据内容,同时离线和流式两套数据体系支持数据产品。 从2012年开始,之前在Hadoop上的数据体系搬迁到阿里云数加MaxCompute (原ODPS)(原文链接: https://https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,/product/odps?spm=5176.100239.blogcont67020.17.8 okFBH),并完成了数据体系的重构,此时介然负责平台基础数据的建设支持全

《数据库原理及应用实验》

《数据库原理与应用实验》 实验报告册 学年第学期 学院: 专业: 年级: 姓名: 学号: 任课教师:

MySQL+Navicat安装步骤与下载地址百度地址: 配置与简单使用百度地址: 本文档所书写的代码,为本人纯手工敲打,并且通过软件测试成功,欢迎大家进行学习,如有错误,可联系本人

实验一创建和维护数据库 一、实验目的 (1)掌握在Windows 平台下安装与配置MySQL 的方法。(2)掌握启动服务并登录MySQL 数据库的方法和步骤。(3)掌握MySQL 数据库的相关概念。 (4)掌握使用Navicat 工具和SQL 语句创建数据库的方法。 (5)掌握使用Navicat 工具和SQL 语句删除数据库的方法。 二、实验要求 (1)学生提前准备好实验报告,预习并熟悉实验步骤;(2)遵守实验室纪律,在规定的时间内完成要求的内容;三、实验内容及步骤 (1)在Windows 平台下安装与配置MySQL 版。 (2)在服务对话框中,手动启动或者关闭MySQL 服务。(3)使用Net 命令启动或关闭MySQL 服务。 (4)分别用Navicat 工具和命令行方式登录MySQL。 (5)在文件中将数据库的存储位置改为D:\MYSQL\DATA。 (6)创建数据库。 ①使用Navicat 创建学生信息管理数据库gradem。 ②使用SQL 语句创建数据库MyDB。 (7)删除数据库。 ①使用Navicat 图形工具删除gradem 数据库。 ②使用SQL 语句删除MyDB 数据库。

常见的数据库产品有哪些 五、实验总结 1、收获 2、存在的问题

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。

那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。

到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,

会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。 在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图

TPC-C GBase 8s&某国际主流数据库性能测试报告

TPC-C GBase 8s&某国际主流数据库性 能测试报告 版本号2.4 2011年5月

GBase版权所有?2011,保留所有权利。 版权声明 本文档所涉及的软件著作权、版权和知识产权已依法进行了相关注册、登记,由南大通用数据技术有限公司合法拥有,受《中华人民共和国著作权法》、《计算机软件保护条例》、《知识产权保护条例》和相关国际版权条约、法律、法规以及其它知识产权法律和条约的保护。未经授权许可,不得非法使用。 免责声明 本文档包含的南大通用公司的版权信息由南大通用公司合法拥有,受法律的保护,南大通用公司对本文档可能涉及到的非南大通用公司的信息不承担任何责任。在法律允许的范围内,您可以查阅,并仅能够在《中华人民共和国著作权法》规定的合法范围内复制和打印本文档。任何单位和个人未经南大通用公司书面授权许可,不得使用、修改、再发布本文档的任何部分和内容,否则将视为侵权,南大通用公司具有依法追究其责任的权利。 本文档中包含的信息如有更新,恕不另行通知。您对本文档的任何问题,可直接向南大通用数据技术有限公司告知或查询。 未经本公司明确授予的任何权利均予保留。 通讯方式 南大通用数据技术有限公司 天津华苑产业区海泰发展六道6号海泰绿色产业基地J座(300384) 电话:400-817-9696 邮箱:info@https://www.360docs.net/doc/9619074295.html, 商标声明 标,注册商标专用权由南大通用公司合法拥有,受法律保护。未经南大通用公司书面许可,任何单位及个人不得以任何方式或理由对该商标的任何部分进行使用、复制、修改、传播、抄录或与其它产品捆绑使用销售。凡侵犯南大通用公司商标权的,南大通用公司将依法追究其法律责任。

2020年大数据应用分析案例分析(实用)

大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下,”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇,不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策,还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出,所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视,并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT”与”经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,并在此基础上作简单的梳理和分类。

一、大数据应用案例之:医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便

SQL数据库实验二报告——数据库关系模式

实验二数据库关系模式 实验名称:数据库关系模式 实验课时:2课时 实验地点:艺术楼417 机器编号:ST07 实验时间: 2018年11月 9日15:30-17:10 第10周星期四 班级: 学号: 姓名: 一、实验目的 熟悉 SQL Server 图形化界面的基本操作。 二、实验要求 在图形化界面和查询分析器(应用 SQL 语言)两种环境下实现数据库关系模式设计: (1)创建、修改、查看表的结构。 (2)建立和修改表的主码、外码、索引及其它约束条件。 (3)对所创建的表进行插入、修改和删除元组的操作,删除所创建的表。 三、实验环境 (1)硬件设备:PC机一台 (2)操作系统:Windows 10 (3)应用工具:SQL Server 四、实验内容: 1.创建表 (1)使用 SQL Server Management Studio,如图 2.1 所示,点开要创建表的数据库,右键点击数据对象“表”,选择“新建表”。在弹出的表的新建窗口中填入相关表信息(列名、数据类型、是否为 null)。表信息填写好之后,如果有

需要就可以设置主键。设置方法为,首先选中作为主键的列,如果是多个列,可以按 ctrl 键多选;选中列后,如图 2.2 所示,点击钥匙图标,或者右键菜单选择“设置主键”。点击磁盘图标或者关闭窗口时会提示输入表名,创建新表成功。外键约束是用来加强两个表(主表和从表)的一列或多列数据之间的连接的。创建外键约束的顺序是先定义主表的主键,然后定义从表的外键。也就是说只有主表的主键才能被从表用来作为外键使用,被约束的从表中的列可以不是主键,主表限制了从表更新和插入的操作。点击关系图标或者右键菜单选择“关系”,则弹出关系对话框,如图 2.3 所示,点击“添加”按钮新建外键联系。点击“表和列规范”右侧的“...”按钮,弹出如图 2.4 所示界面,主表的列必须是主键或者唯一约束的列,从表的列必须与主表的列数据类型和长度一致,即图 2.1 新建表外键。点击管理索引和键的图标或者右键菜单选择“索引/键”,弹出如图 2.5 所示对话框,可以创建索引或者 unique 约束,缺省已经有一个主键索引。图 2.5 管理索引/键点击管理 CHECK 约束的图标或者右键菜单选择“CHECK 约束”可以创建 check 约束。 (2)如图 2.6 所示,点击“新建查询”打开 SQL 语言编辑器,可以在窗口内编写 SQL语句或者执行 SQL 脚本文件。在执行 SQL 语言之前,要注意当前的数据库,可以通过下拉框切换数据库,也可以通过在窗口内执行命令“use 数据库名”切换数据库。 创建表 CREATE TABLE [数据库名.拥有者.]<表名> (<列名> <数据类型>[ <列级完整性约束条件> ] [,<列名> <数据类型>[ <列级完整性约束条件>] ] … [,<表级完整性约束条件> ] ); 主键约束(PRIMARY KEY),用来强制数据的实体完整性,唯一标识表中的每行记录。每个表只能有一个主键,可以是一列或多列的组合。主键值必须唯一并且不能为空。 唯一约束(UNIQUE) ,用来强制数据的实体完整性,限制表的非主键列中不允许输入重复值。一个表中可以定义多个唯一约束,可以是一列或多列的组合。

大数据经典使用十大案例

如有人问你什么是大数据?不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前,你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样,不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”(也许对于技术人员来说是这样的)。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释:variety(类型)、velocity(产生速度)和volume(规模)。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势,Laney的意图是说明大数据的实际应用前景,听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业,但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例: 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.360docs.net/doc/9619074295.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析(Laney没有说出这家公司的名字)。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提

数据库实验二

数据库实验二 集团文件版本号:(M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988)

实验报告册 2014 / 2015 学年第2 学期 系别计算机科学与技术系 实验课程数据库原理 专业计算机科学与技术 班级 姓名 学号 指导教师 实验二——SQL语句 一、实验目的 1.熟悉SQL的数据查询语言,能使用SQL进行单表查询、连接查询、嵌套查询、集 合查询和统计查询,能理解空值的处理;

2.熟悉数据库的数据更新操作,能使用SQL语句对数据库进行数据的插入、更新、 删除操作; 3.熟悉SQL支持的有关视图的操作,能创建、查询及取消视图; 4.了解NULL在数据库中的特殊含义,掌握使用SQL进行与空值相关的操作; 二、实验预习内容 在认真阅读教材及实验指导书【实验1.2 数据查询】、【实验1.3 数据更新】、【实验1.4 视图】和【实验1.6 空值和空集的处理】的基础上,上机前请预习以下内容,并在空白处填写相应的步骤或命令。 1.使用SCHOOL数据库,在SQL SERVER 2000 的查询分析器中使用SQL语言完成以 下操作。请在空白处填写相应的SQL命令。 1)查询年级为2001的所有学生的名称,按编号顺序排列; 2)查询所有课程名称中含有data的课程编号; 3)统计所有老师的平均工资; 4)查询至少选了3门课的学生编号; 5) 6)查询没有学生选的课程编号; 7)查询既选了C++又选了Java课程的学生编号; 8)查询选了C++但没选Java课程的学生编号; 9)向STUDENTS表中插入“LiMing”的个人信息); 10)将“LiMing”的年级改为2002; 11)删除所有选了Java课程的学生选课记录; 12)求出每门课的课程号、选课人数,结果存入数据库表T1中。

(完整版)数据库性能测试报告

数据库系统性能测试报告

目录 1计划概述 (3) 2参考资料 (3) 3术语解释 (3) 4系统简介 (3) 5测试环境 (3) 6测试指标 (4) 7测试工具和测试策略 (4) 8测试数据收集 (4) 9测试结果数据以及截图 (5) 10 测试结论 (10)

1计划概述 目的:找出系统潜在的性能缺陷 目标:从安全,可靠,稳定的角度出发,找出性能缺陷,并且找出系统最佳承受并发用户数,以及并发用户数下长时间运行的负载情况,如要并发100用户,如何对系统进行调优 概述:本次测试计划主要收集分析数据库处理并发请求相关数据,做出分析和调优 测试时间:*年*月**日*点*分-*点*分 2参考资料 相关性能测试资料 3术语解释 性能测试 英文解释:Performance testing 概念解释:运行性能测试确定系统处理能力,来判断系统是否需要优化 负载测试 英文解释:Load testing 概念解释:通过系统面临多资源运行或被攻击情况下进行测试 4系统简介 数据库服务器,支持整个系统对数据的存储过程 5测试环境

器 6测试指标 测试时间:*年*月*日—*年*月*日 测试范围:数据库处理服务器或客户端请求信息(插入,查询,更新,删除)语句时,服务器各项性能指标的性能测试 Jmeter指标:(由于Apache旗下性能测试工具Jmeter收集的性能指标偏少,下面的数据选取代表性指标)1.Average/ms:服务器处理事物平均响应时间(表示客户端请求到服务器处理信息且反馈客户端的时间) 2.Throughput/s:服务器每秒处理请求数(表示服务器每秒处理客户端请求数(单位:个/秒))3.KB/s:服务器每秒接受到的数据流量(表示服务器每秒接受到客户端请求的数据量KB表示)硬件指标: 1.%Processor time :CUP使用率(平均低于75%,低于50%更佳) 2.System:Processor Queue Length :CUP队列中的线程数(每个处理器平均低于2) 3.Memory:Pages/sec :内存错误页数(平均低于20,低于15更佳) 4.Physical Disk-%Disk Time:磁盘使用率(平均低于50%) 5.SQL Server:Buffer Manager-Buffer Cache Hit Ratio:(在缓冲区告诉缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比,正常情况次比率超过90%,理想状态接近99%) 7测试工具和测试策略 ?测试工具:Apache-Jmeter2.3.2 ?测试策略:根据公司内部实际情况,以及业务分布设置数据库访问量即并发用户数 ?测试数据:因为涉及公司内部数据不便外泄,敬请见谅! ?数据说明:选取数据均为代表性数据,包括存储过程以及查询,更新,删除,插入 8测试数据收集 收集多轮测试的结果进行对比,绘制成几何增长图形,找出压力转折点

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