数据库存储方案
‘壹’ 数据库有哪几种
数据库有:
1、Mysql是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一,在WEB应用方面,MySQL是最好的RDBMS应用软件之一。
2、SQL Server是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统(DBMS),它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的,并于1988年推出了第一个OS/2版本。
3、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
4、Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
5、memcache是一套分布式的高速缓存数据库系统,由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发,但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度,尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显着。
‘贰’ mysql 数据库存储超长字符串的处理方案
其实你的两种方案都可以,第二种也挺好的,以前我一般都用方案一那种,都存到数据库里,我没有测试过超长字符串存到数据库中的查询效率,和内存问题,不过你也可以这两种方案都用,过大的就存文件,小的就存数据库,用个字段做标识就行
‘叁’ 图片该如何存储在数据库里面,存放路径好还是以二进制存放在数据库里好
从项目的角度上来说,图片存储和数据库存储都是必须要分离的,
否则这一个模块就能拖垮你的整个工程。
二进制的存储方式,已经淘汰了,性能非常差,在以后的数据库版本里已经取消了这个存储方式。
存放路径,是一种非常方便的解决方案,不存在什么其他的问题,容易管理。
比如,你以前用二进制存储的一个图片,又要IO又要缓存的才能展示给用户看。
现在你保存的是地址,仅仅需要把链接提取出来即可,这样减少了数据访问上的压力。
‘肆’ 根据本讲要获得一个好的数据库需要什么
要获得一个好的数据库需要资源齐全,界面简便易用,设计美观大方。
传统的数据库方案并不具备强大的弹性伸缩能力,比如说常见的Oracle,MySQL,PostgreSQL等数据库,在面对数据量的爆发性的增长时,往往很容易遇到存储的瓶颈。
因此,不得不选用一些集群方案,如 Oracle RAC、 MySQL Sharding等,但这些解决方案同云计算的弹性伸缩能力想比,还是会有不小的差距。云时代用户需要的是可以随需应变,弹性支撑各种业务的数据库系统。
企业的数据库注意
在云时代,因为所有的数据库资源都是分布式存储的,每个数据库节点出现问题都是很正常的事情,所以就必须有一种可以实现数据一致性的数据复制方式来保证服务的高可用。
云数据库虽然可以做到弹性扩容,但当并发大到一定规模,云数据库需要在很高的并发下,依然可以维持系统的稳定。因此,云时代的数据库必须有合理的架构设计,才能更好的支持系统的需求。
‘伍’ 海量数据存储有哪些方式与方法
杉岩海量对象存储MOS,针对海量非结构化数据存储的最优化解决方案,采用去中心化、分布式技术架构,支持百亿级文件及EB级容量存储,
具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力,轻松应对大数据和云时代的存储挑战,为企业发展提供智能决策。
1、容量可线性扩展,单名字空间达EB级
SandStone MOS可在单一名字空间下实现海量数据存储,支持业务无感知的存储服务器横向扩容,为爆炸式增长的视频、音频、图片、文档等不同类型的非结构化数据提供完美的存储方案,规避传统NAS存储的单一目录或文件系统存储空间无法弹性扩展难题
2、海量小文件存储,百亿级文件高效访问
SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构,为海量小文件存储而生,将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别,帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战。
3、中心灵活部署,容灾汇聚分发更便捷
SandStone MOS支持多数据中心灵活部署,为企业数据容灾、容灾自动切换、多分支机构、数据就近访问等场景提供可自定义的灵活解决方案,帮助企业实现跨地域多活容灾、数据流转、就近读写等,助力业务高速发展。
4、支持大数据和AI,统一数据存储和分析
SandStone MOS内置文件智能化处理引擎,实现包括语音识别、图片OCR识别、文件格式转换等批量处理功能,结合标签检索能力还可实现语音、证件照片检索,从而帮助企业更好地管理非结构化数据。同时,SandStone MOS还支持与Hadoop、Spark等大数据分析平台对接,一套存储即可满足企业数据存储、管理和挖掘的需求。
‘陆’ 数据库是如何实现数据的存储的
数据库的存储文件是以页为单位(8K)存储在硬盘上....
http://blog.csdn.net/feixianxxx/archive/2010/01/24/5249919.aspx
‘柒’ 数据信息的存储方式可以分为几类
(1)结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
(2)非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库,用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息)。
面对海量非结构数据存储,杉岩海量对象存储MOS,提供完整解决方案,采用去中心化、分布式技术架构,支持百亿级文件及EB级容量存储,具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力,轻松应对大数据和云时代的存储挑战,为企业发展提供智能决策。
‘捌’ 图像的数据库存储都有什么方法详细点的。谢谢。
建议图片和文字说明分表存储,因为表中存在
text、ntext、image
数据类型的字段时,表查询的速度非常慢...
怎么将图片和文字说明存入数据库...不懂什么意思...根据我理解的意思回答下吧,BDE和ADO的话,建议使用ADO,一个是BDE不太稳定,虽然速度快一点,再一个,ADO不但稳定,而且运行过一次后,查询相对BDE慢也未必感觉出来...
‘玖’ 谁知道数据库优化设计方案有哪些
本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计,着重论述了建立主键和索引的策略和方案,然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。
关键词: 优化(Optimizing) 第三范式(3NF) 冗余数据(Rendant Data) 索引(Index) 数据分割(Data Partitioning) 对象放置(Object Placement)
1 引言
数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解,笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料,基于多年的工程实践经验,从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论,着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争,相信读者会一目了然。
2 基于第三范式的基本表设计
在基于表驱动的信息管理系统(MIS)中,基本表的设计规范是第三范式(3NF)。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点:一是消除了冗余数据,节省了磁盘存储空间;二是有良好的数据完整性限制,即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制,这使得数据容易维护,也容易移植和更新;三是数据的可逆性好,在做连接(Join)查询或者合并表时不遗漏、也不重复;四是因消除了冗余数据(冗余列),在查询(Select)时每个数据页存的数据行就多,这样就有效地减少了逻辑I/O,每个Cash存的页面就多,也减少物理I/O;五是对大多数事务(Transaction)而言,运行性能好;六是物理设计(Physical Design)的机动性较大,能满足日益增长的用户需求。
在基本表设计中,表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位,但系统设计人员往往只注重于满足用户要求,而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上,它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义:
(1)主键(Primary Key):主键被用于复杂的SQL语句时,频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值(不能为Null或缺省值,要有相对稳定性),不含代码信息,易访问。把常用(众所周知)的列作为主键才有意义。短主键最佳(小于25bytes),主键的长短影响索引的大小,索引的大小影响索引页的大小,从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成,自然主键可以是复合性的,在形成复合主键时,主键列不能太多,复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是,在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时,人为形成的。人为主键一般是整型值(满足最小化要求),没有实际意义,也略微增加了表的大小;但减少了把它作为外键的表的大小。
(2)外键(Foreign Key):外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系(参照完整性),主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体,成为后者的一个属性,被称为外键。
(3)索引(Index):利用索引优化系统性能是显而易见的,对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引,可以避免整表扫描或访问,在不改变表的物理结构的情况下,直接访问特定的数据列,这样减少数据存取时间;利用索引可以优化或排除耗时的分类*作;把数据分散到不同的页面上,就分散了插入的数据;主键自动建立了唯一索引,因此唯一索引也能确保数据的唯一性(即实体完整性);索引码越小,定位就越直接;新建的索引效能最好,因此定期更新索引非常必要。索引也有代价:有空间开销,建立它也要花费时间,在进行Insert、Delete和Update*作时,也有维护代价。索引有两种:聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引,可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前,应利用数据库系统函数估算索引的大小。
① 聚族索引(Clustered Index):聚族索引的数据页按物理有序储存,占用空间小。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询或高度重复的列(连续磁盘扫描);被用于连接Join*作的列;被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作,另外没有必要用主键建聚族索引。
② 非聚族索引(Nonclustered Index):与聚族索引相比,占用空间大,而且效率低。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询(在没有聚族索引时)、主键或外键列、点(指针类)或小范围(返回的结果域小于整表数据的20%)查询;被用于连接Join*作的列、主键列(范围查询);被用于Order by和Group by子句的列;需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端,一是创建索引要耗费时间,二是索引要占有大量磁盘空间,三是增加了维护代价(在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度)。那么,在哪种情况下不建索引呢?对于小表(数据小于5页)、小到中表(不直接访问单行数据或结果集不用排序)、单值域(返回值密集)、索引列值太长(大于20bitys)、容易变化的列、高度重复的列、Null值列,对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外,对主要用于数据录入的,尽可能少建索引。当然,也要防止建立无效索引,当Where语句中多于5个条件时,维护索引的开销大于索引的效益,这时,建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项:在实际应用中,大批量的计算(如电信话单计费)用C语言程序做,这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据(文本文件),可利用系统的自身功能函数(如Sybase的BCP命令)快速批量导入,在导入数据库表时,可先删除相应库表的索引,这有利于加快导入速度,减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
(4)锁:锁是并行处理的重要机制,能保持数据并发的一致性,即按事务进行处理;系统利用锁,保证数据完整性。因此,我们避免不了死锁,但在设计时可以充分考虑如何避免长事务,减少排它锁时间,减少在事务中与用户的交互,杜绝让用户控制事务的长短;要避免批量数据同时执行,尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用:一个表同时只能有一个排它锁,一个用户用时,其它用户在等待。若用户数增加,则Server的性能下降,出现“假死”现象。如何避免死锁呢?从页级锁到行级锁,减少了锁征用;给小表增加无效记录,从页级锁到行级锁没有影响,若在同一页内竞争有影响,可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面;创建冗余表;保持事务简短;同一批处理应该没有网络交互。
(5)查询优化规则:在访问数据库表的数据(Access Data)时,要尽可能避免排序(Sort)、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们,在优化查询时,必须做到:
① 尽可能少的行;
② 避免排序或为尽可能少的行排序,若要做大量数据排序,最好将相关数据放在临时表中*作;用简单的键(列)排序,如整型或短字符串排序;
③ 避免表内的相关子查询;
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接;
⑤ 在Where子句中多使用“与”(And)连接,少使用“或”(Or)连接;
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时,可以建临时表(索引)以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持,否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引,放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性(见本文第一部分),然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化:如需要部分数据时而要扫描整表,许多过程同时竞争同一数据,反复用相同行计算相同的结果,过程从多表获取数据时引发大量的连接*作,当数据来源于多表时的连接*作;这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时,我们要对基本表进行扩展设计:许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据,有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢?根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理,这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
3.1 分割表或储存冗余数据
分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。
水平分割表:一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时,水平分割表,并消除新表中的冗余数据列;若个别过程要访问整个数据,则要用连接*作,这也无妨分割表;典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时,最好将被重复访问的这些行单独形成子集表(冗余储存),这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要;但在分割表以后,增加了维护难度,要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,这也会增加额外的磁盘I/O开销。
垂直分割表(不破坏第三范式),一种是当多个过程频繁访问表的不同列时,可将表垂直分成几个表,减少磁盘I/O(每行的数据列少,每页存的数据行就多,相应占用的页就少),更新时不必考虑锁,没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性,用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时,最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表(冗余储存),这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要;但这增加了重叠列的维护难度,要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
总之,为主要过程分割表的方法适用于:各个过程需要表的不联结的子集,各个过程需要表的子集,访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。
注意,在分割表以后,要考虑重新建立索引。
3.2 存储衍生数据
对一些要做大量重复性计算的过程而言,若重复计算过程得到的结果相同(源列数据稳定,因此计算结果也不变),或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销,或计算复杂需要大量的CPU时间,就考虑存储计算结果(冗余储存)。现予以分类说明:
若在一行内重复计算,就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时,必须要用触发器更新这个新列。
若对表按类进行重复计算,就增加新表(一般而言,存放类和结果两列就可以了)存储相关结果。但若参与计算的列被更新时,就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。
若对多行进行重复性计算(如排名次),就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时,必须要用触发器或存储过程更新这个新列。
总之,存储冗余数据有利于加快访问速度;但违反了第三范式,这会增加维护数据完整性的代价,必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,以维护数据的完整性。
3.3 消除昂贵结合
对于频繁同时访问多表的一些主要过程,考虑在主表内存储冗余数据,即存储冗余列或衍生列(它不依赖于主键),但破坏了第三范式,也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时,必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表,这样可以减少磁盘I/O*作,但破坏了第三范式,也增加了维护难度。对父子表和1:1关系表合并方法不同:合并父子表后,产生冗余表;合并1:1关系表后,在表内产生冗余数据。
4 数据库对象的放置策略
数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中,平衡I/O访问,避免I/O瓶颈。
⑴ 访问分散到不同的磁盘,即使用户数据尽可能跨越多个设备,多个I/O运转,避免I/O竞争,克服访问瓶颈;分别放置随机访问和连续访问数据。
⑵ 分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。
⑶ 把事务日志放在单独的磁盘上,减少磁盘I/O开销,这还有利于在障碍后恢复,提高了系统的安全性。
⑷ 把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上;把频繁用的表、频繁做Join*作的表分别放在单独的磁盘上,甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上,把访问分散到不同的磁盘上,避免I/O争夺;
⑸ 利用段分离频繁访问的表及其索引(非聚族的)、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O,避免瓶颈,增加吞吐量,实现并行扫描,提高并发度,最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能,分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外,利用段可以使备份和恢复数据更加灵活,使系统授权更加灵活。