資料庫伺服器對接分布式存儲
1、系統存儲過程
以sp_開頭,用來進行系統的各項設定.取得信息.相關管理工作。
2、本地存儲過程
用戶創建的存儲過程是由用戶創建並完成某一特定功能的存儲過程，事實上一般所說的存儲過程就是指本地存儲過程。
3、臨時存儲過程
分為兩種存儲過程：
一是本地臨時存儲過程，以井字型大小(#)作為其名稱的第一個字元，則該存儲過程將成為一個存放在tempdb資料庫中的本地臨時存儲過程，且只有創建它的用戶才能執行它;
二是全局臨時存儲過程，以兩個井字型大小(##)號開始，則該存儲過程將成為一個存儲在tempdb資料庫中的全局臨時存儲過程，全局臨時存儲過程一旦創建，以後連接到伺服器的任意用戶都可以執行它，而且不需要特定的許可權。
4、遠程存儲過程
在SQL Server2005中，遠程存儲過程(Remote Stored Proceres)是位於遠程伺服器上的存儲過程，通常可以使用分布式查詢和EXECUTE命令執行一個遠程存儲過程。
5、擴展存儲過程
擴展存儲過程(Extended Stored Proceres)是用戶可以使用外部程序語言編寫的存儲過程，而且擴展存儲過程的名稱通常以xp_開頭。
『貳』 簡述分布式資料庫的模式結構
分布式資料庫系統是在集中式資料庫系統的基礎上發展來的。是資料庫技術與網路技術結合的產物。什麼是分布式資料庫： 分布式資料庫系統是在集中式資料庫系統的基礎上發展來的。是資料庫技術與網路技術結合的產物。分布式資料庫系統有兩種：一種是物理上分布的，但邏輯上卻是集中的。這種分布式資料庫只適宜用途比較單一的、不大的單位或部門。另一種分布式資料庫系統在物理上和邏輯上都是分布的，也就是所謂聯邦式分布資料庫系統。由於組成聯邦的各個子資料庫系統是相對「自治」的，這種系統可以容納多種不同用途的、差異較大的資料庫，比較適宜於大范圍內資料庫的集成。分布式資料庫系統(DDBS)包含分布式資料庫管理系統(DDBMS)和分布式資料庫(DDB)。在分布式資料庫系統中，一個應用程序可以對資料庫進行透明操作，資料庫中的數據分別在不同的局部資料庫中存儲、由不同的DBMS進行管理、在不同的機器上運行、由不同的操作系統支持、被不同的通信網路連接在一起。一個分布式資料庫在邏輯上是一個統一的整體：即在用戶面前為單個邏輯資料庫，在物理上則是分別存儲在不同的物理節點上。一個應用程序通過網路的連接可以訪問分布在不同地理位置的資料庫。它的分布性表現在資料庫中的數據不是存儲在同一場地。更確切地講，不存儲在同一計算機的存儲設備上。 這就是與集中式資料庫的區別。從用戶的角度看，一個分布式資料庫系統在邏輯上和集中式資料庫系統一樣，用戶可以在任何一個場地執行全局應用。就好那些數據是存儲在同一台計算機上，有單個資料庫管理系統(DBMS)管理一樣，用戶並沒有什麼感覺不一樣。分布式資料庫中每一個資料庫伺服器合作地維護全局資料庫的一致性。分布式資料庫系統是一個客戶/伺服器體系結構。
『叄』 使用分布式資料庫有什麼優勢
華為雲、阿里雲、騰訊雲都推出了分布式資料庫服務。
無限擴容
自動水平拆分。
支持字元串、數字、日期等多種拆緯度。
業務不中斷平滑擴容。
性能卓越
性能通過水平擴展可線性提升。
簡單易用
兼容MYSQL 協議、語法、客戶端。
輕松數據導入，資料庫上雲。
一鍵實現資料庫擴容。
業務零代碼改動，實現讀寫分離。
快速部署
可在線快速部署實例，節省采購、部署、配置等自建資料庫工作，縮短項目周期，幫助業務快速上線。
低成本
穩定的產品，完善的運維和技術支持，相比開源產品總體性價比更高；多種實例規格配置覆蓋不同業務規模場景，按需購買。
單機資料庫容易產生容量與性能瓶頸
當前的硬體條件下，主流資料庫可以支持單表千萬級數據量的存儲，但是難以支撐密集的並發讀寫，存在性能瓶頸。
傳統的分區分表或分庫方案限制太多
採用分區表方案，數據不能跨實例存儲，擴展性和維護性較差。
採用分庫方案，客戶端需要自行管理各庫連接，資料庫連接管理和升級復雜，擴容遷移困難。
單機資料庫伺服器成本高昂
普通X86伺服器支撐能力有限，品牌廠商的伺服器價格高昂，通過增加硬體規格來提升並發性能的成本太高，且能到達的性能高度有限。
數據分布存儲
DDM採用水平拆分方式，將數據記錄數龐大的單表，按指定的拆分規則，分布式存儲到各個分片中。同時DDM提供路由分發功能，應用服務無需考慮數據該寫入哪個分片，該從哪個分片讀取。
讀寫分離
用戶可以根據數據讀取壓力負載情況，為每個RDS實例配置一個或者多個只讀實例，提高查詢並發性能。
高性能
在實際業務訪問中，SQL主要的性能瓶頸集中在物理資料庫節點上。
DDM實例關聯多個RDS節點，減少單個RDS存儲的數據量，同時實現並行計算，支持PB級數據量訪問，以及百萬級高並發。
在線平滑擴容
DDM在不中斷業務的情況下，支持新增RDS實例，水平擴容存儲空間。一鍵式擴容，輕松解決單機資料庫的容量瓶頸。
單機資料庫的現狀與困境
隨著互聯網飛速發展，企業數據越來越龐大，應用對性能要求也越來越高。單機資料庫對大批量數據的處理存在一定的局限性：
DDM輕松應對海量數據與高並發
DDM解決了單機關系型資料庫對硬體依賴性強、擴展能力有限、數據量增大後擴容困難、資料庫響應變慢等難題，通過分布式集群架構方案實現了「平滑擴容」，擴容過程中保持業務不中斷。
『肆』 如何實現企業數據 大數據平台 分布式存放
Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。
圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的NoSQL。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題
OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。
Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。
數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。
數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。
維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。
圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。
MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。
『伍』 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。
『陸』 分布式存儲是什麼
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
分布式和集中式存儲
集中存儲的優缺點是，物理介質集中布放;視頻流上傳到中心對機房環境要求高，要求機房空間大，承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲，集中管理的優缺點是，物理介質分布到不同的地理位置;視頻流就近上傳，對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。
『柒』 分布式存儲一般提供哪些存儲服務區塊鏈的分布式存儲是什麼意思
摘要 區塊鏈本質是一個去中心化的資料庫 ，區塊鏈技術的數據共享是一個分布式的記賬薄， 它的本質上是一個按照時間順序串聯起來的鏈，創世塊開始的所有交易都記錄在區塊中。交易記錄等賬目信息會被打包成一個個的區塊並進行加密，同時蓋上時間戳，所有區塊按時間戳順序連接成一個總賬本。區塊鏈由多個獨立，地位等同的節點按照塊鏈式結構存儲完整的數據，通過共識機制保證存儲的一致性，一旦數據被記錄下來，在一個區塊中的數據將不可逆。
『捌』 集中式存儲和分布式存儲有什麼區別
區別：
1、物理介質分布不同。
集中存儲：物理介質集中布放。
分布存儲：物理介質分布到不同的地理位置。
2、視頻流上傳不同：
集中存儲：視頻流上傳到中心。
分布存儲：視頻流就近上傳，對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
3、對機房有要求不同：
集中存儲：對機房環境要求高，要求機房空間大，承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲：對骨幹網帶寬沒有什麼要求，可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;。小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
(8)資料庫伺服器對接分布式存儲擴展閱讀：
集中存儲：
指建立一個龐大的資料庫，把各種信息存入其中，各種功能模塊圍繞信息庫的周圍並對信息庫進行錄入、修改、查詢、刪除等操作的組織方式。
分布式存儲系統：
是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。
分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
網路-集中存儲
網路-分布式存儲系統
『玖』 目前主流的分布式資料庫系統實現方案有哪些
（1）方案一（資料庫保存所有伺服器索引信息）
全對稱結構，沒有中央伺服器
web方案：
只從本地資料庫檢索符合條件的記錄，給出結果
每次檢索都要從本地伺服器的海量數據中進行
資料庫方案：
資料庫保存所有伺服器的索引內容
緩存命中率高的記錄，減少檢索時間
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用，每個結點一萬條記錄
web伺服器：同時一百線程在本地資料庫伺服器檢索
資料庫伺服器：每次接收一百個查詢請求；每個請求要從一百萬條索引中檢索（最壞的情況）；緩沖機制可以稍微減輕負擔
數據更新操作：
同時更新所有資料庫/只更新本地，伺服器間相互同步
方案二（資料庫保存本地索引及少量緩沖）
每高校作為一個結點
所有結點全對稱結構，網路中沒有一個中央伺服器
web方案：
接收到請求時同時多線程向其它伺服器同時搜索（伺服器壓力問題？）
資料庫方案：
資料庫保存本地數據
資料庫保存一定量緩沖數據，
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用
則每個web伺服器同時發起一萬個線程向其它數據伺服器搜索（oops!）
每個資料庫伺服器會同時接收到一萬個查詢請求（oops！）
採用學習過程只能少量減少查詢請求和web伺服器搜索線程
數據更新操作：
只更新本地
方案三（中央伺服器方案一）
每高校一個結點
每結點結構相同，連接到同一個中央伺服器
web方案
每個查詢向中央伺服器進行，由中央伺服器實行檢索，中央伺服器返回檢索結果
資料庫方案
中央資料庫保存所有索引信息
每結點可以只用小型資料庫保存本地用戶和其它信息即可
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用，每結點資料記錄一萬條
web伺服器：同時發起一百個進程向中央資料庫查詢
資料庫伺服器（中央）：同時接收一萬條查詢請求並返回大容量結果
資料庫伺服器（結點）：少量工作
數據更新操作：
只更新中央伺服器
方案四（中央伺服器方案二）
每高校一個結點
每結點結構相同，連接到同一中央伺服器
web方案：
每個查詢向中央伺服器進行，由中央伺服器根據查詢內容進行轉發到結點資料庫，再由結點資料庫返回結果
資料庫方案：
中央伺服器保存各結點分類信息，根據頁面請求的分類轉發查詢到相應伺服器
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用，每結點資料記錄一萬條，每結點一百個類別
web伺服器：同時一百個進程向中央資料庫查詢
資料庫伺服器（中央）：同時接收一萬條請求並轉發
資料庫伺服器（結點）：從中央伺服器接收查詢請求，最壞情況下每結點接收到一萬條查詢請求
數據更新操作：
只更新本地伺服器
分類變化時更新中央伺服器
『拾』 分布式存儲是什麼選擇什麼樣的分布式存儲更好
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能