資料庫的場景

Ⅰ 資料庫防火牆應用場景有哪些

資料庫防火牆技術是針對關系型資料庫保護需求應運而生的一種資料庫安全主動防禦技術，資料庫防火牆部署於應用伺服器睜吵和資料庫之間。

用戶必須通過該系統才能對資料庫進行訪問或管理。資料庫防火牆所採用的主動防禦技術能夠主動實時監控、識別、告警、阻擋繞過企業網路邊界（FireWall、IDSIPS等）防護橡伏的外部數據攻擊、來自於內部的高許可權用戶（DBA、開發人員、第三方外包服務提供商）的數據竊取、破壞、損壞的等，從資料庫SQL語句精細化控制的技術層面，提供一種主動安全防禦措施，並且，結合獨立於資料庫的安全訪問控制規則，幫助用戶應對來自內部和外部的梁早攜數據安全威脅。

Ⅱ 圖資料庫的應用場景

圖資料庫技術的應用場景比較多，包括但不限於以下幾種場景：
1. 欺詐檢測
無論面對詐騙集團、勾結團伙還是高知罪犯，圖資料庫技術可以實時揭露各種重要詐騙模式。所以越來越多的公司使用圖數據技術來解決各種關聯數據問題，包括欺詐檢測。
2. 實時推薦引擎
圖技術能夠根據用戶購買、交互和評論有效跟蹤這些關系，以提供對客戶需求和產品趨勢最有意義的深刻見解。Ebay等購物網站就在使用圖技術給用戶推薦產品。
3.知識圖譜
將圖技術用於知識圖譜能夠精確搜索查詢，消除搜索查詢的歧義，並且能夠適應不斷增長的數據資產規模。

Ⅲ 簡述關系型資料庫和NOSQL資料庫分別適用場景

關系型資料庫（Relational Database Management System，RDBMS）猛輪是一種使用關系模型來組織數據的資料庫管理系統。它是傳統的、最常用的資料庫類型，廣泛應用於各種領域，如企業應用、政府機構、教育機構等。
關系型資料庫適用於存儲爛迅結構化數據和執行復雜的查詢操作的場景。它們提供了強大的查詢功能，能夠快速檢索、匯總和分析數據。此外，關系型資料庫還支持事務處理、約束、索引等功能，能夠保證數據的完整性和一致性。
NOSQL（Not Only SQL）資料庫是一種非關系型資料庫，它旨在為大規模數據存儲和處理提供更高的性能和更靈活的數據模型。NOSQL資料庫主要分為四類：鍵值存儲資料庫、文檔型資料庫、列存儲資料庫和圖型資料庫。
NOSQL資料庫適用於存儲非結構化或半結構化數據的場景。它們支持快速寫入和自動擴展，適用於海量數據的存儲和處理。此外，NOSQL資料庫還提供了靈活的數據模擬和查詢功能，能夠適應各種不同的飢知此數據類型和查詢需求。但是，NOSQL資料庫往往不支持事務處理和約束，因此在數據一致性和完整性方面可能不如關系型資料庫。
總的來說，關系型資料庫更適合存儲結構化數據，執行復雜的查詢和事務處理，保證數據一致性和完整性的場景。而NOSQL資料庫更適合存儲非結構化或半結構化數據，執行大規模數據存儲和處理的場景。

Ⅳ 常見NoSQL資料庫的應用場景是怎麼樣的

文檔資料庫
源起：受Lotus Notes啟發。
數據模型：包含了key-value的文檔集合
例子：CouchDB, MongoDB
優點：數據模型自然，編程友好，快速開發，web友好，CRUD。
圖資料庫
源起： 歐拉和圖理論。
數據模型：節點和關系，也可處理鍵值對。
例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j
優點：解決復雜的圖問題。
關系資料庫
源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的
數據模型：各種關系
例子昌茄：VoltDB, Clustrix, MySQL
優點：高性能、可擴展的OLTP，支持SQL，物化視圖，支持事務，編程友好。
對象資料庫
源起：圖資料庫研究
數據模型：對象鉛州
例子：Objectivity, Gemstone
優點：復雜對象模型，快速鍵值訪問，鍵功能訪問，以及圖資料庫的優點。
Key-Value資料庫
源起：Amazon的論文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
數據模型：鍵值對
例子：Membase, Riak
優點：處理大量數據槐迅蔽，快速處理大量讀寫請求。編程友好。
BigTable類型資料庫
源起：Google的論文 BigTable。
數據模型：列簇，每一行在理論上都是不同的
例子：HBase, Hypertable, Cassandra
優點：處理大量數據，應對極高寫負載，高可用，支持跨數據中心， MapRece。
數據結構服務
源起： ?
數據模型：字典操作，lists, sets和字元串值
例子：Redis
優點：不同於以前的任何資料庫
網格資料庫
源起：數據網格和元組空間研究。
數據模型：基於空間的架構
例子：GigaSpaces, Coherence
優點：適於事務處理的高性能和高擴展性

Ⅳ 干貨分享｜優炫資料庫支持多業務場景（二）

上期分享中，我們介紹優炫資料庫支持的數據存儲方式。

戳： 干貨分享 優炫資料庫支持多業務場景

本期，我們來講講優炫資料庫支持的多種數據類型。

基本數據類型存儲與管理

優炫資料庫擁有完備的數據類型，內置數據類型包括 數字類型、貨幣類型、字元類型、日期/時間類型、布爾類型、枚舉類型、網路地址類型、位串類型、文本搜索類型等, 支持使用 serial 類型創建表自增列。

通常為了加快指定過濾條件下從表中查詢數據的速度，可以為表的某個欄位或某幾個欄位建立索引。資料庫對基本數據提供多種索引類型：B-tree、Hash、GIN（倒排序索引）和 BRIN（資料庫塊范圍索引）。每一種索引類型使用了一種不同的演算法來適應不同類型的查詢。 默認情況下， CREATE INDEX命令創建適合於大部分情況的B-tree索引。

XML/JSON數據類型存儲與管理

優炫資料庫內置半結構化XML、JSON、JSONB數據類型。

xml數據類型可以被用來存儲XML數據，它比直接在一個謹培鄭text域中存儲XML數據的優勢在於，它會檢查輸入值的結構是不是良好，並且有支持函數用於在其上執行類型安全的操作。xml類型可以存儲結構良好（如XML標准祥頌所定義）的「文檔」，以及「內容」片段，它們由XML標准所定義，這意味著內容片段中可以有多於一個的頂層元素或字元節點。通過表達式來評估一個特定的xml值是一個完整文檔或者僅僅是一個文檔片段。

JSON類型強制檢查數據有效性，使用專門的操作符和內置函數操作數據，保留空格，重復鍵和順序等。JSONB是解析輸入後保存的二進制數據，刪除了數據中的空格、調整了順序、優化了存儲、保留最後一個重復鍵值，可被索引。和 JSON 一樣，JSONB支持嵌入式的文檔和數組。JSONB 由若干個鍵值對存儲為單個實體，這種實體稱為文檔。 JSONB具有以下幾個特性：輕量級（Lightweight），可遍歷性（Traversable），高效性（Efficient）。 由於所需存儲更小，JSONB通常是首選格式。兩者區別在於：JSON類型寫快讀慢，JSONB類型寫慢讀快，支持SQL/JSON路徑語言。此外，資料庫支持對這兩類數據的全文檢索。

GIS空間類型存儲與管理

優炫資料庫支持GIS的地理信息應用，支持PostGIS、ArcGIS、超圖，支持OpenGIS聯盟（開放地理信息系統，OGC）抽象數據類型的SQL3規范，提供對地理矢量數據、3D模型、線性參考數據的組織、存儲、空間索引和管理。

Geometry（幾何對象類型）是優炫資料庫的一個基本存儲類型， 空間數據都會以Geometry的形式存儲在資料庫里，本質是個二進制對象。使用OGC推中鋒薦的WKT（Well-Known Text）和WKB（Well-Known Binary）格式進行描述，大幅增加了易用性，WKT與WKB基本數據類型(矢量數據)包括：

l 點 （POINT）：例如POINT(0 0)；

l 線 （LINESTRING）：例如LINESTRING(0 0,1 1,1 2)

l 面 (POLYGON多邊形)：例如POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0)) 簡單多邊形，例如POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1, 2 1, 2 2, 1 2,1 1)) 多邊形有一個內部的"孔洞（hole）"；

l 多點 （MULTIPOINT）：例如MULTIPOINT((0 0),(1 2))；

l 多線 （MULTILINESTRING）：例如MULTILINESTRING((0 0,1 1,1 2),(2 3,3 2,5 4))；

l 多面 （MULTIPOLYGON）：例如MULTIPOLYGON(((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1,2 1,2 2,1 2,1 1)), ((-1 -1,-1 -2,-2 -2,-2 -1,-1 -1)))；

l 幾何集合 （GEOMETRYCOLLECTION）：例如GEOMETRYCOLLECTION(POINT(2 3),LINESTRING(2 3,3 4))。

柵格空間數據類型raster用於表示jpeg,tiff,png,DEM模型這樣文件格式的數據。每一個柵格至少有1個波段，每個波段又有一系列像素值，柵格數據是轉換成地理坐標的。可以從資料庫外部導入已有柵格數據，也可在資料庫內創建柵格數據。下面是一個在資料庫內部創建柵格數據的示例：

拓撲類型和函數用於管理拓撲結構，比如面、邊界和點。

創建一個帶有柵格記錄的柵格列的表可以用下面的SQL完成：

如果創建的柵格不依賴於其他柵格，那麼可以使用函數：

ST_MakeEmptyRaster，接著使用ST_AddBand添加柵格數據。也可以使用geometry對象來創建柵格你需要使用函數ST_AsRaster。可能還需要和其他函數比如函數ST_Union 或函數 ST_MapAlgebraFct 或者其他地圖代數系列函數聯合使用。甚至還有一些根據一些已經存在的柵格表創建新的柵格表的可選函數。例如可以使用函數ST_Transform 根據一個已有的柵格表在其他投影系中創建一個新的柵格表。然後通過下SQL命令創建一個空間索引：

通過空間索引R-Tree實現空間數據查詢和操作，R-Tree將數據分解為矩形（rectangle）、子矩形（sub-rectangle）和子-子矩形（sub-sub rectangle）等。它是一種可自動處理可變數據的密度和對象大小的自調優（self-tuning）索引結構。

圖數據存儲與管理

圖數據以圖關系這種數據結構存儲，把圖數據的頂點和邊信息存儲到關系型數據類型中，這些信息包括：

l 頂點（Vertices）：一個實體一個頂點，一個實體可以有多個屬性。

l 邊（Edges）：兩個實體之間的連接線。

l 屬性：實體和邊都可以有多個屬性。形象舉個例子，一個實體對應關系表中一行記錄，一個實體的屬性代表關系表中這行記錄的所有欄位和值構成的鍵值對。

在優炫資料庫中圖數據通過關系型數據進行存儲，這些數據與圖模型中的數據相對應。例如通過下SQL語句建立存儲圖數據的表：

然後新增加數據，後續就可以根據這些數據進行圖相關的計算和分析了。

時序數據存儲與管理

時序數據存儲和管理，通過把時序數據存儲到關系型數據類型中。時序數據是指時間序列數據。時間序列數據是同一統一指標按時間順序記錄的數據列。在同一數據列中的各個數據必須是同口徑的，要求具有可比性。時序數據可以是時期數，也可以時點數。時間序列分析的目的是通過找出樣本內時間序列的統計特性和發展規律性，構建時間序列模型，進行樣本外預測。

文檔/圖片/視頻類型存儲與管理

優炫資料庫可存儲任意未知具體內容的圖片、聲音、視頻等非結構化數據，支持 GB 級大對象數據類型與流式數據訪問。可藉助於資料庫圖形化管理工具、應用程序、第三方工具等查看這些非結構化數據。根據業務需要也可藉助資料庫插件讀取或識別這些非結構化數據的內容用於數據分析。

優炫資料庫支持多種二進制數據類型，包括：Bytea、OID、Blob、raw、Varbinary、Longvarbinary。

自定義數據類型存儲與管理

優炫資料庫可自定義數據類型、索引、函數等資料庫對象。 新增加的數據類型可以是新數據類型，也可以是已知幾個數據類型的復合數據類型。

模分析型資料庫用戶可在資料庫中使用CREATE TYPE或CREATE DOMAIN命令增加新的數據類型；可通過自定義函數或存儲過程對數據進行各種處理。

CREATE TYPE在當前資料庫中注冊一種新的數據類型,定義數據類型的用戶將成為它的擁有者。五種形式的CREATE TYPE，它們分別創建組合類型、枚舉類型、 范圍類型、基礎類型或者 shell 類型。shell 類型僅僅是一種用於後面要定義的類型的佔位符，通過發出一個不帶除類型名之外其他參數的CREATE TYPE命令可以創建這種類型。在創建范圍類型和基礎類型時，需要 shell 類型作為一種向前引用。

CREATE DOMAIN創建一個新的域。 域本質上是一種帶有可選約束（在允許的值集合上的限制）的數據類型。域主要被用於把欄位上的常用約束抽象到一個單一的位置以便維護。例如，幾個表可能都包含電子郵件地址列，而且都要求相同的 CHECK 約束來驗證地址的語法。可以為此定義一個域，而不是在每個表上都單獨設置一個約束。

Ⅵ 資料庫防火牆應用場景有哪些

資料庫防火牆可以作為資料庫入侵防禦產品，接入在應用伺服器和資料庫伺服器之間，防止外部黑客入侵；作為資料庫運維管控產品，內部資料庫運維介面，防止運維人員高危操作和泄漏敏感數據；作為內外網隔離裝置，替代傳統防火牆、IDS、IPS產品，實現唯一內網接入通道——安全資料庫通訊。你可以咨詢下安華金和，國內第一款資料庫防火牆就是安華金和的。

Ⅶ 圖資料庫的應用場景

圖資料庫技術的應用場景比較多，包括但不限於以下幾種場景：

1. 欺詐檢測

無論面對詐騙集團、勾結團伙還是高知罪犯，圖資料庫技術可以實時揭露各種重要詐騙模式。所以越來越多的公司使用圖畝檔數據技術來解決各種關聯數據問題，包括欺詐檢測。

2. 實時推薦引擎

圖技術能夠根據用戶購買、交互和評論有效跟蹤這些關系，以提供對客戶需求和脊彎產品趨勢最有櫻耐悶意義的深刻見解。Ebay等購物網站就在使用圖技術給用戶推薦產品。

3.知識圖譜

將圖技術用於知識圖譜能夠精確搜索查詢，消除搜索查詢的歧義，並且能夠適應不斷增長的數據資產規模。

Ⅷ mpp資料庫適合哪些應用場景

MPP（Massively Parallel Processing）資料庫適合用於需要處理海量數據且需要快速響應的場景，尤其是需要進行復雜分析、高速度數據挖掘和大規模數據處理的場景，例如數據倉庫、商業智能、在線分析處理等。MPP資料庫通過將數據和計算分布到多個節點上並行處理，可以大大提高數據處理的效率和性能，並且支持高並發訪問和大規模數據存儲。

在企業級應用中，MPP資料庫常用於大數據分析、數據挖掘、企業數據倉庫、在線事務處理、在線分析處理等場景中。例如，金融行業需要對大量的交易數據進行實時處理和分析，而MPP資料庫可以提供高性能和高可用性的數據處理能力。同時，零售行業也需要對大規模的銷售數據進行實時處理和分析，以便做出更精準的銷售決輪螞渣策，而MPP資料庫同樣可以臘悄提供高效的數據處理能力。

關於機器語言程序，需要更具體的問題描物姿述才能進行回答。

Ⅸ mpp資料庫適合哪些應用場景

MPP資料庫主要適合查詢統計、分析研判等大數據處理場景，主要特點是整體架構呈現純扁平化，不存在單點性能瓶頸，基於開放式標准X86 PC伺服器構建，採用分布式架構設計，靈活實現按需部署，具備靈活的系統伸縮性，支持系統的縱向擴展和橫向擴展。
國內的產品主要是南大通用的GBase 8a MPP Cluster，是面向大數據、雲計算場景自主研發的大規模並行資料庫集群產品，在海量數據高速處理的場景下具有高性能、低成本、高可靠、易使用等諸多優勢，國外的如GreenPlum、Vertica等。

Ⅹ 想請教一下，資料庫應用中有哪些超高並發的應用場景

通信領域特別是運營商核心系統領域的應用場景就要求實時超高吞吐量，高並發低延時。AntDB有著業界領先的運行速度，承載了當時全球最大的通信計費、賬務系統核心數據。時至今日，AntDB每天都在高效應對與「雙11」、「 618」同樣量級的交易量，峰值每秒可處理百萬筆電信核心交易⌄全國 10 億手機用戶在後台使用著 AntDB 資料庫，其每秒處理的核心業務量可達百萬筆，在核心系統平穩運行近10 年。