数据库HA解决方案
HA解决方案
●项目背景及需求分析
企业的核心业务系统，一旦出现中断，势必极大影响企业的正常运转，造成巨大的损失。在实际的应用过程中，非法操作、硬件故障、软件错误、人为因素、自然灾害等灾难事故都对这套业务信息系统的持续运行构成潜在威胁。
用户充分考虑到了信息系统业务容灾的必要性，对其企业内部业务系统提出了业务高可用性的需求。做到有备无患，防范于未然。
用户准备了两台备用服务器，希望实现当生产服务器在运行时产生的数据能够实时的传送到备用服务器上，且在生产服务器遭遇故障，业务信息系统无法继续正常运行时能够自动切换到备用服务器上。保证对外服务的连续性，达到7X24的高可用级别。
●解决方案
通过对客户需求的详细分析，经过细致的产品对比、慎重的方案筛选以及客户现有资源等因素的综合考虑，Rose公司推荐其采用基于数据镜像的业务连续性旗舰产品——RoseMirrorHA，为客户应用系统（WEB应用+后台数据库Oracle）提供了具有无单点故障容错能力的系统平台。
1. 总体架构描述
在客户应用系统的主备4台服务器上，分别安装RoseMirrorHA。两两搭建基于数据镜像的双机高可用系统，无需客户更改现有系统的任何环节。
2. 具体实现过程
一台服务器作为用户业务系统的前台应用主机，一台服务器作为用户业务系统的后台数据库主机，另两台服务器分别作为应用和数据库的备机。客户端通过活动IP或主机别名访问应用服务。RoseMirrorHA高可用性系统，可以对主机的IP、应用程序、数据等进行监控和保护，当应用程序或主机发生故障后，RoseMirrorHA将自动、快速的切换活动IP和应用资源到备机，保证应用系统的持续运营。当资源在备机启动以后，客户端重连就能访问到应用。
原主机恢复后，接管了应用的备机将把变化后的数据进行同步，保障主备机的应用数据保持完全一致。
客户端
客户端Oracle 备机
Oracle主机
心跳线
WEB
应用备机
WEB应用主机
心跳线
数据传输线
数据传输线
图2.实施后拓扑图
客户应用系统在RoseMirrorHA的保护下，实现了业务的连续性运营，同时客户应用系统主机产生的数据通过数据镜像线实时传输到客户应用系统备机进行冗余备份，成熟的数据镜像技术保证主备两台主机的数据一致。
3.实现要求
a)硬件要求
服务器配置要求备注
4台服务器网卡：建议每台服务器专用1片物理网卡（千兆）用于
数据复制。
存储：备机存储容量需要大于或等于主机的存储数据
量，并且需要考虑到5~10年的数据增量。
b)网络要求：应用服务器与数据容灾备份服务器之间需要实现数据通信，搭建基
于TCP/IP的局域网。建议用户在主机与备机间至少建立2条心跳线（千兆网线
或串口线）。
c)软件要求：2台服务器使用相同版本的操作系统；并安装部署相同版本的
RoseMirrorHA软件。2台服务器上的应用安装必须完全一样（路径，数据库实
例名等）。
●方案效果
通过在客户实施RoseMirrorHA高可用性解决方案，实现了以下功能：
1. 业务的持续不间断
正常情况下客户应用系统在主机运行，向客户端提供应用服务，RoseMirrorHA实时将主机数据镜像到备机，并实时监控数据库、应用、网络等的状态。当主机发生故障时，RoseMirrorHA将快速自动的切换客户应用系统到备机，使用备机镜像数据提供应用服务。
2. 数据的冗余保护
RoseMirrorHA监控主机上的应用服务。驱动一旦捕获到应用变动的数据，便会立即把该数据复制到备机，成熟的数据镜像技术保证主备两台主机的数据一致。
3. 避免单点故障
整个系统硬件架构都实现了冗余（主机、存储、网络等），有效避免了软硬件的单点故障。
4. 降低管理和维护成本
RoseMirrorHA简洁直观的图形化管理界面（GUI），可以在网络中的任何一个地方管理网络中RoseMirrorHA主机，实现了远程管理。使得管理维护成为非常简单方便的事情。RoseMirrorHA简洁易用的配置管理方式，大大的降低了系统的实施管理和维护成本。
5. 灵活的Active-Active模式和Active-Standby模式
RoseMirrorHA支持Active-Active模式和Active-Standby模式。用户可指定每台服务器的作用（active or standby），指定要监控的服务和硬件部分，定义指定的服务发生故障后要采取的进一步行动（如是否重新启动该服务、允许的最大启动时间等）。
●方案总结
首先，通过实施RoseMirrorHA高可用性解决方案实现了对客户应用系统业务连续性的保障，满足了用户对于业务连续及数据冗余备份的需求。
其次，RoseMirrorHA利用成熟的数据镜像技术，保证主备两台主机数据的一致，实现无需共享存储的高可用软件解决方案，大大减少了用户在硬件上的投入。
另外，RoseMirrorHA充分利用用户既有的资源，充分保护用户投资，保护用户既有的
应用和数据。最大限度的适应已有的软件和硬件环境，无需专门的设备和其它额外成本投入，无形中降低了整个信息系统的总体拥有成本，提高了ROI。
数据库安全审计解决实施方案
数据库安全审计解决方案
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2
一、数据库安全审计需求概述 数据库系统是一个复杂而又关键的系统，数据库存在各种管理和技术上的风险，如果这些风险变为事实，那么企业数据将遭受严重的经济损失和法律风险。 而面对数据库的安全问题，企业常常要面对一下问题： ?数据库被恶意访问、攻击甚至数据偷窃，而企业无法及时发现、追踪并阻截这些恶意的行为。 ?数据库遭受恶意访问、攻击后，不能追踪到足够的证据。 ?不了解数据使用者对数据库访问的细节，从而无法保证数据安全，特别是敏感数据的管理。 ?来自内部的威胁：特权用户随意修改配置、改变或盗取数据，没有明确职责分工。 ?针对数据库、应用系统日志的审计只能做事后分析，周期长，且无法进行持续性审计。 ?审计缺乏规范性，无法有效成为公司的安全管理规范且满足外部审计需求。 ?人工审计面对海量数据，无法满足100%可见性，造成审计不完整。?DBA权责未完全区分开，导致审计效果问题。 二、Guardium企业数据管理综合解决方案 InfoSphere Guardium提供的一组集成模块，使用一个统一的控制台和后端数据存储，管理整个数据库的安全与合规周期。通过Guardium，IBM 现在提供一种直接解决数据库安全性和遵从性问题的自动、有效且高效的方法。可扩展企业安全平台既能实时保护数据库，又能自动化所有合规审计流程。这套方案不仅在解决问题方面表现卓越，而且在避免消极影响方面同样表现出色。它对数据库性能的影响几乎为零，无需对数据库作任何变更，甚至不依赖本地数据库日志或审计工具。 三、通过Guardium管理数据安全 ?发现、分类并且自动寻找、分类和保护敏感信息 使用数据库自动搜寻和信息分类功能来识别机密数据的存储位置，然后使用定制的分类标签来自动执行适用于特定级别的敏感信息的安全策
基于 MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总
基于MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总 最近公司推荐了mycat分布式中间件解决数据库分布式方案，今天到mycat官网学了一翻 （https://www.360docs.net/doc/9715965193.html,），汇总下几个重点： 1、mycat是什么？ mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL 协议的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL 客户端工具和命令进行访问,后端可以用MySQL 原生(Native)协议访问数据库（不限于MYSQL数据库）, 其核心功能是分表分库,即将一个多表水平分割为N 个小表,存储在后端的数据库中。 以下是几种通俗的方式介绍MYCAT： 1）对于DBA 来讲: Mycat 就是MySQL Server,而Mycat 后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL 的存储引擎,如InnoDB,MyISAM 等,因此,Mycat 本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL 上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL 保证的,简单的说,Mycat 就是MySQL 最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL 拥有了能跟Oracle PK 的能力。 2）对于开发来讲:
Mycat 就是一个近似等于MySQL 的数据库服务器,你可以用连接MySQL 的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat 端口是8066 而非MySQL 的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL 语句,因为返样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 3）对于架构师来讲： Mycat 是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat 智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目了然,根据返些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也不用改变。 2）双活部署 mycat、zk均采用双中心部署 3、常见的数据库切分优化方案 传统数据库存在着先天性的弊端,但是NoSQL 数据库又无法将其替今,NoSQL 只能作为传统数据的补充而不能将其
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现 摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。 关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制 针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计 采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布 从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式： （1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。 （2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器
城市公共基础数据库建设参考方案
城市公共基础数据库建设参考方案
城市基础数据库系统建设方案
1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，
没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，建立全地区城市信息资源共建、共享的统一管理机制； 3）依托地区电子政务基础设施，充分利用现代信息技术，以科学的地区宏观经济和社会发展指标体系为基础，建设支持政府宏观经济管理和社会和谐发展的基础数据库系统，提高信息资源的建设、管理和共建共享能力； 4）为地区经济建设和社会和谐发展提供一致的城市基础数据，为各类应用系统建设提供基础数据支持，满足政府管理决策、部门信息共享和社会公共服务“三个层次”的需求。
数据处理平台解决方案设计.pdf
数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；
人口基础数据库建设方案【智慧城市应用】
智慧城市应用之人口基础数据库 转型期的中国是人口发展的关键时期，经济发展和社会建设面临的重大问题无不与人口密切相关，人口问题的聚集与凸显是当前政府面临的重要问题。如何运用信息化的手段进行人口数据的科学有效管理，建立人口基础数据库（简称“人口库”），从而切实提高社会管理与民生服务水平就显得相当重要和紧迫。 人口库建设的意义和重要性 人口基础信息是国家重要的基础信息之一，现行人口管理模式和信息应用模式是一种“条块分割”式的管理，各个相关部门只是从本部门的角度出发对人口信息进行管理，相互间不能很好地协调起来。随着市场经济体制的建立和完善，这种“条块分割”式的、孤立的人口信息管理和应用模式的弊病已显端倪：一方面是造成了许多不必要的重复劳动，另一方面各部门间信息不能共享，不能更好地服务百姓。 1、建立人口基础数据库平台是有效实施人口战略的重要依据，是提高政府决策科学化的支撑。 人口信息是社会的基础信息，是政府进行科学决策和公共行政管理的重要依据。长期以来，我国人口管理建立在户籍制度基础上，随着社会主义市场经济体制改革的深入发展，人口流动性越来越大，旧的管理模式已经不适应社会的发展需要。公安局、劳保局、建交委、社发局、工商局等部门都在实施对部分人口的专门管理，其要求是对实际居住地人口的管理，取得一定成效。由于各部门对人口管理和发展存在差异，统计口径也不一致，造成人口管理、统计的基础和基数始终不能统一，致使不能得到准确的人口及其分布状况信息。因此，迫切需要建立一个以公安人口信息为基础，以公民身份号码（境外人口为护照号）为唯一代码，以其他部门为补充和核准的，具有权威性、基础性和战略性的人口基础数据
XXX基础数据库系统建设可行性研究报告 (1)
XX城市基础数据库系统建设可行性 方案
1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和
金融级分布式数据库架构设计
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
城市公共基础数据库建设方案.
城市基础数据库系统建设方案
1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，
数据库负载均衡解决方案
双节点数据库负载均衡解决方案 问题的提出？ 在SQL Server数据库平台上，企业的数据库系统存在的形式主要有单机模式和集群模式（为了保证数据库的可用性或实现备份）如：失败转移集群（MSCS）、镜像（Mirror）、第三方的高可用（HA）集群或备份软件等。伴随着企业的发展，企业的数据量和访问量也会迅猛增加，此时数据库就会面临很大的负载和压力，意味着数据库会成为整个信息系统的瓶颈。这些“集群”技术能解决这类问题吗？SQL Server数据库上传统的集群技术 Microsoft Cluster Server(MSCS) 相对于单点来说Microsoft Cluster Server(MSCS)是一个可以提升可用性的技术，属于高可用集群，Microsoft称之为失败转移集群。 MSCS 从硬件连接上看，很像Oracle的RAC，两个节点，通过网络连接，共享磁盘；事实上SQL Server 数据库只运行在一个节点上，当出现故障时，另一个节点只是作为这个节点的备份； 因为始终只有一个节点在运行，在性能上也得不到提升,系统也就不具备扩展的能力。当现有的服务器不能满足应用的负载时只能更换更高配置的服务器。 Mirror 镜像是SQL Server 2005中的一个主要特点，目的是为了提高可用性，和MSCS相比，用户实现数据库的高可用更容易了，不需要共享磁盘柜，也不受地域的限制。共设了三个服务器，第一是工作数据库（Principal Datebase），第二个是镜像数据库（Mirror），第三个是监视服务器（Witness Server，在可用性方面有了一些保证，但仍然是单服务器工作；在扩展和性能的提升上依旧没有什么帮助。
分布式数据库课程设计报告
分布式数据库在学生信息管理系统中的应用 班级: 姓名: 设计时间: 指导教师: 评语:_________________________________ 评阅成绩:＿＿＿＿评阅教师:＿＿＿＿＿ 目录 摘要 (2) 第一章绪论 (4) 1．1课题研究的意义 (4)
1．2分布式数据库技术国外发展现状 (5) 1．3分布式数据库技术国内发展现状 (5) 1．4分布式数据库技术发展动向 (5) 第二章分布式数据库理论 (7) 2．1分布式数据库理论 (7) 2．1．1分布式数据库系统的有关概念 (7) 2．1．2分布式数据库系统的特点 (7) 2．1．3分布式数据库数据分片 (9) 2．1．4分布式数据库数据分布 (9) 2．1．5数据分布设计策略 (10) 第三章系统总体设计 (13) 系统功能设计 (13) 系统结构设计 (13) 系统概念设计 (14) 系统逻辑设计 (14) 系统物理设计（表设计） (14) 第四章系统实现 (19) P OWER B UILDER开发工具简介 (19) P OWERBUILDER 9应用程序开发的基本步骤 (19) 编码规范 (20) 应用程序对象A PP_MAPBEX (20) 具体窗口的实现 (21) 摘要 社会在飞速的发展，计算机的应用正深入到人们生活的每一个角落。我们作为当代的大学生，更应该推动和实践计算机信息系统在生活在的应用，为将来的工作和学习打好基础。
本系统为简易的分布式学生信息管理系统，实现学生的基本信息管理和学生成绩管理。 本系统采用了Power Builder9＋SQL2000的结构来开发程序。Power Bulider(以下简称pb)做为应用程序开发工具和程序界面开发工具，pb具有功能强大，集成性好的优点，很适合小型系统的应用开发和界面开发。后台数据库使用SQL 2000系统，Microsoft SQL Server 2000是美国微软公司推出的使用相当广泛的数据库管理系统，包含一套图形工具，如服务器管理（用于启动和关闭数据库服务）、企业管理器（用于创建和修改数据库及备份数据库等）和查询分析器（用于交互执行Transact-SQL 语句和过程并提供图形查询分析功能）等。本报告说明了整个系统从分析到设计再到实现的具体步骤和过程，从中我学到了很多知识和技能。 关键词：分布式信息管理系统 PB+SQL2000
【精品】海量数据处理分析
海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
MSSQL数据库高可用性方案
高可用MS SQL Server数据库解决方案 建设目标 减少硬件或软件故障造成的影响，保持业务连续性，从而将用户可以察觉到的停机时间减至最小，确保数据库服务7*24小时（RTO为99.9%）运转，建设一套完整的高可用性MS SQL Server数据库系统。 需求分析 服务器宕机造成的影响 服务器宕机时间使得丢失客户收益并降低员工生产效率，为了避免对业务造成影响，从两个方面采取预防措施： 一、计划宕机时的可用性： ●补丁或补丁包安装 ●软硬件升级 ●更改系统配置 ●数据库维护 ●应用程序升级 二、防止非计划性宕机： ●人为错误导致的失败 ●站点灾难 ●硬件故障
●数据损毁 ●软件故障 现有状况 ●服务器存在单点故障； ●数据库未做高可用性配置； ●数据库版本为MS SQL Server2008； ●服务器配置为CPU E7540 2.0，24G存； ●数据库容量约800G 技术解决方案 解决思路 考虑到本项目的需求和最佳性能，为了达到最佳可用性，方案采用两台数据库服务器做故障转移集群，连接同一台存储做数据库的共享存储，实现故障自动转移。同时，将旧服务器作为镜像数据库，采用SQL Server 2012的alwayson 功能来再次完成自动故障转移，并可以分担查询的负载。
架构拓扑 新数据库：承担数据库主体计算功能，用于生产数据，采用双机集群，实现自动故障转移。 旧数据库：通过镜像功能，存储数据库副本，用于发生故障时的转移。也可配置为只读，承担备份的负载。 存储：存储采用双控制器，双FC连接两台服务器，避免单点故障。 主/辅域控制器：采用双机模式，SQL Server 2012 实现高可用的必备基础设施。 高可靠性技术方案 SQL Server的企业版支持所有的高可用性功能，这些功能包括：
CAP理论与分布式数据库
根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。 但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。 目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。
分布式数据库研究现状及发展趋势
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）：曹峰（） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展，各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈。甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时，数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题，即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用，缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本，提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库系统的出现，有效地利用企业现有资源和网络资源。分布式数据库系统是一个面向地理上分布而在管理上需要不同程度集中的处理系统，主要解决在计算机网络上如何进行数据的分布和处理。由于分布式数据库有许多突出的优点，因此，分布式数据库系统可以广泛地应用于大企业，多种行业及军事国防等领域，这对建立集约型社会，加快社会主义现代化建设，将具有重要的现实意义。。
数据库大型应用解决方案
数据库大型应用解决方 案
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，每天百万级甚至上亿的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。 [@more@] 一、负载均衡技术 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成，通过常规网络或专用网络进行连接，由路由器衔接在一起，各节点相互协作、共同负载、均衡压力，对客户端来说，整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器。 1、实现原理 实现数据库的负载均衡技术，首先要有一个可以控制连接数据库的控制端。在这里，它截断了数据库和程序的直接连接，由所有的程序来访问这个中间层，然后再由中间层来访问数据库。这样，我们就可以具体控制访问某个数据库了，然后还可以根据数据库的当前负载采取有效的均衡策略，来调整每次连接到哪个数据库。 2、实现多据库数据同步 对于负载均衡，最重要的就是所有服务器的数据都是实时同步的。这是一个集群所必需的，因为，如果数不据实时、不同步，那么用户从一台服务器读出的数据，就有别于从另一台服务器读出的数据，这是不能允许的。所以必须实现数据库的数据同步。这样，在查询的时候就可以有多个资源，实现均衡。比较常用的方法是 Moebius for SQL Server集群，Moebius for SQL Server集群采用将核心程序驻留在每个机器的数据库中的办法，这个核心程序称为Moebius for SQL Server 中间件，主要作用是监测数据库内数据的变化并将变化的数据同步到其他数据库中。数据同步完成后客户端才会得到响应，同步过程是并发完成的，所以同步到多个数据库和同步到一个数据库的时间基本相等；另外同步的过程是在事务的环境下完成的，保证了多份数据在任何时刻数据的一致性。正因为Moebius 中间件宿主在数据库中的创新，让中间件不但能知道数据的变化，而且知道引起数据变化的SQL语句，根据SQL语句的类型智能的采取不同的数据同步的策略以保证数据同步成本的最小化。
城市地质数据库系统解决方案
城市地质数据库系统解决方案 发布时间：2012-10-26 15:40:01来源：原创【打印本页】 1. 设计目标 以城市地质调查成果为基础，初步建立城市三维可视化城市地质信息服务和管理系统，实现地质资料收集全面化、整理标准化、录入格式化、管理常态化；充分挖掘地质资料的潜在价值，实现地质资料信息服务多元化，提升地质资料信息服务化水平，提高地质资料的利用率。通过三维地质建模，实现重点区域地质模块的三维可视化、分析、提取、信息生成等功能，为政府宏观决策、重大工程建设项目实施等提供科学依据，降低社会投资风险，构建城市地质资料信息服务经济社会发展的新体制和动态运行保障机制，全面提升地质工作对经济社会发展的服务水平和综合服务能力。 2. 总体框架设计 面向城市地质和三维地质建模数据库建设、成果集成、信息共享和可视化的总体需求，基于GIS、地质、三维可视化和Virtual Globes技术，建立了三维环境下的海量、多尺度、三维立体地质信息的建模、集成、共享和可视化的总体技术框架（下图）。
三维地质建模成果集成、信息共享和可视化的总体技术框架 3. 系统结构与功能设计 根据项目建设目标和需求分析，城市地质信息服务和管理系统的系统结构如下图所示，系统从纵向上可以划分为5个层次：（1）数据采集层，（2）数据库层，（3）数据服务层，（4）专题数据及应用层；（5）业务层。
系统结构及功能模块划分示意图 3.1. 数据采集层 数据采集层满足各类地质资料数据在数据录入、数据编辑、数据更新、数据转入等方面的需求，包含数据辅助整理入库和辅助建库软件编制工具，实现海量数据库建立和后续数据更新，以及数据访问权限控制。 数据采集层实现了基于已有空间数据的建库和三维建模。 3.2. 数据库及其管理层 数据管理模块主要是用来管理所有地质专题数据和三维模型数据，实现地质专题数据的导入导出和加载可视化显示。三维模型目前基于标准obj及vrml交换格式存储，以大字段方式存储于数据库。Ctech、discover3D和MapGIS K9等三维建模工具建好的模型导出为中间格式后进行入库，然后统一由数据管理模块进行管理。 数据库层存储了来自数据采集系统采集的各类空间和属性数据，按数据类型分包括空间数据库（基础地理空间数据库、专题图形数据库、基础地质数据库），专业属性数据库、三维地质模型数据库等数据库。数据库在Oracle支持下实现空间数据与非空间数据一体化存储与管理，具有下述特征：
大量数据海量数据处理办法
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该> =nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
大型分布式数据库应用的案例
大型分布式数据库应用的案例 做大型数据库应用的时候，随着数据量越来越大，计算越来越复杂，对于性能的挑战越来越大。我们只能去使用现有的数据库方案：比如SQL SERVER Cluster或者Oracle RAC等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多，另外还是解决不了维护的问题，要改一个表或者还原一次数据库都得几个小时或者更长的时间。最根本的办法还是像google那样有成千上万的中小型机器来代替超大型机器，每一次查询都会由几十台上百台机器来负载的分布式计算才是趋势。这里给大家介绍一个类似的数据库上的相关案例 1 背景 我们知道数据是一个公司的命脉，随着业务越做越大，数据量也会越来越大，计算也会越来越复杂，性能，可靠性，可扩展性的需求就会越来越强烈，这个时候一个集中式的数据库显然已经满足不了需求了。对于技术决策者来说有两条路可以走，第一：按照现有的大型数据库的解决方案，比如SQL SERVER Cluster或者Oracle RAC 等,但是这也就等于走上了一条烧钱的道路，小则几十万，大则上百万乃至更多；第二：使用真正能够扩展的分布式数据库，利用中小型服务器甚至是PC机的累加来替代大型的服务器，这也是很多公司希望的，却苦于没有合适产品，现在有了ClusterKiller，用它真正能给您带来：高性能，高可用性，高扩展性，高性价比。 2 方案比较 2.1 SQL SERVER的集群模式 这种结构只能说是一种故障转移的机制，当有一个节点出现问题后把负载转移到另一个节点上。在负载能力上和扩展性上没有任何办法，而且还浪费了硬件资源
2.2 Oracle Real Application Clusters (RAC) Oracle Rac最多可支持64个节点，基本上算是解决了性能，扩展性的问题了，但是它在存储上还是一个单点，且不说出现故障怎么办，IO也可能会成为性能瓶颈。我们都知道一个数据库大到一定程度的时候，在物理上分区才能从根本上解决问题，对几十万数据进行查找和几百万上千万的数据进行查找在系统的消耗上以及响应时间上有着几何级的降低。 2.3 Cluster Killer 从图例中可以看出，下面的像网格一样的机器叫数据层，每个机器上存储着数据全集的一个分区，每一行组成一个数据全集，每一列是某个分区的多份相同的数据从而达到查询时负载均衡的效果，同时也是高可用性的保障：某个列的机器出现问题后其他的机器会负载访问。为了不让这样一个复杂的结构暴露给应用程序，在数据层上面又放了一层机器叫中间层，中间层机器的数据库中驻留着的中间件来处理SQL语句，根据SQL语句的类