亿万数据存储和查询
‘壹’ 网络上那么多的信息，都储存在哪里会轻易被别人查到吗
这是一个大家都普遍非常关心的问题，因为我们每个人都有着很多数据与资料，而这些数据与资料有很多是非常私密的，是不希望别人能够看到的，如果是在过去其实我们根本就没有必要担心，因为我们的所有资料都存在自己的电脑，本地的磁盘当中也就不会有泄密的风险。
很多人都会担心我们的数据会不会被别人轻易的拿到，其实这种担心也是很有必要的，因为毕竟网络安全现在关乎着我们每一个人的利益，其实大体上分析一下，我认为这些数据还是应该比较安全的，因为每一家的平台网络公司，都会有自己的防火墙和一些专业人士来对这些资料进行加密，如果不是黑客故意去攻击或者有着超高科技的手段，我们的资料是绝对安全的。总而言之一句话，社会在发展，时代在进步，我们储存数据的方式也在发生着变化，这种变化带来的只能是让我们的数据更加安全更加可靠所以大家根本不必担心。
数据库是用来记录大量数据，比如你从能网络上搜到各种各样的东西，这些东西在网络的服务器上，就是以数据库的形式记录的。excel和它不是一个功能方向的东西。excel的作用不是做表格、写简历，而是进行数据分析和运算，只不过看上去它表现得像个大表格而已。office套件里作为数据库存在的是access，只不过access作为桌面数据库，引擎不太强大，数据量大了以后会变慢，它只是为了方便办公而设计的，像你说的mysql、oracle这些都是商业数据库，可以存储亿万条数据并且可以迅速查询。
‘叁’ 互联网如何海量存储数据
目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。
下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。
NoSQL
互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。
HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。
MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。
Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储
分布式文件系统
如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。
首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。
“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。
早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。
能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。
“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。
以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。
‘肆’ 亿万克的分布式存储产品有哪些
分布式存储有DM系列分布式统一存储、DO系列分布式对象存储、DF系列分布式文件存储、DB系列分布式块存储，返键则每个系列有不同配置的硬件平台，从12盘位到36盘位。
例如蛟漏棚云DM系统、亿万克蛟云DO分布式对象存储系列。蛟云DM系统亿万克推出的全新一代分布式统一存储，为企业提供包括块/文件/对象服务的私有云存储服务。DM系 列可以同时支持各种虚拟化应用、数据库事务处理和文件资源共享存储，满足关键业务和多种不同应用的存储需亮余求。不 同于传统的集中式存储，DM的存储核心是分布式架构的软件定义存储，有效的提高了存储的可靠性，并满足性能扩展 的需求。 蛟云DM系统支持传统应用平台，支持业界主流的虚拟化和云平台，以及支持容器云原生平台，可以满足各种复杂 的应用场景存储需求。
亿万克蛟云DO分布式对象存储系列基于通用的服务器结合存储系统软件构建了一个弹性扩容、敏捷部署、持续在 线、可跨地域访问、智能分层流动的高性价比存储架构体系，是一个面向企业级海量非结构化数据的全分布式存储产 品。本产品支持两地三中心的数据中心主备、双活以及多站点容灾部署，提供高可靠和高可用的服务能力，在保证数 据高安全性的同时，打破存储规模、地域限制的壁垒，降低企业IT建设的整体投入，具有大容量、高性能和易扩展等优 势，满足了新业务形态的多元化存储需求。 此系列产品针对EB级数据容量和百亿级文件数量的视频、影像和文档等非结构化数据，适用于包含互联网多媒体创 作与分享视频、线上教育精品课程录播、政企数据备份与监控视频、金融票据影像及医疗影像在内的数据归档与查询、 数据备份、大数据分析、Al训练和检索等应用场景。【感兴趣请点击此处，了解一下。 】
‘伍’ 大数据的核心技术有哪些
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
‘陆’ 政府单位如何保护海量数据的
传统电子政务模式下，电子政务系统分散建设、分散管理、分散运维，暴露出重复建设、信息孤岛、高投入低效益等诸多问题。随着云计算的发展，政府部门开始将传统政务系统的数据逐步迁移到政务云平台，实现统一存储、统一管理。
这些迁移上来的业务数据除了数据库的资料，还有各类电子公文、档案、审批材料、图片等亿万级的非结构化数据。海量非结构化数据爆发，使政务云建设不仅需要与政府各个部门间的业务系统无缝结合，避免产生“信息孤岛”，更重要的是要考虑到亿万级数据的存储和使用。
政务云PB级数据需求挑战
PB级数据合规存储：政府单位在办公过程中产生大量的电子公文、档案、图片等非结构化数据，而且这些数据在以几十倍、几百倍的速度增长着。在这种环境下，政务云该如何保证亿万级非结构化数据的合规存储？
多重业务系统数据统一访问：政府单位有不同业务系统，如OA、邮箱、CRM等。传统政务数据中心建设成本在不断上升，各业务系统非结构化数据无法统一存储、访问，资源利用率较低；不同业务部门之间共同完成某一任务时，需要各业务系统资源能够安全、实时共享到所有有需要的人。
AnyShare文档云用于亿万级文件合规存储
海量对象存储集群：实现文件存储的对象化，维护统一的全局元数据体系，确保数据的最终一致性。对象存储本身提供了加密安全存储，支持对象级重复数据删除，通过纠删码提高存储空间利用率；支持站点内集群高可用、多站点复制容灾等特性，整个集群系统高达99.9999%的高可靠性；通过元数据的分块分表实现亿万级文件的元数据高速查询。 同时，支持WORM特性的对象存储系统，保证重要资料长期固化存储，防止被篡改、删除。
高性能的文件存储集群：基于私有云对象存储系统，结合爱数AnyShare自主研发的NAS网关集群。统一对外提供高性能、自动同步的海量文件存储空间。NAS网关可对外提供标准CIFS、NFS文件协议，打通政府内部各业务系统数据，提供统一访问入口，实现各业务系统内的非结构化数据统一存储、合规管理。
AnyShare文档云用于亿万级文件的高效体验
爱数AnyShare文档云支持在海量非结构化数据数据合规存储的基础上，提供多种非结构化数据处理服务：如 Windows使用体验，全文检索服务，内外网安全交换等。
完全的Windows使用体验：沿袭Windows文件操作习惯，支持在线视频播放，文件预览。同时，可以直接在资源管理器看到云端文件，按需加载，在文件夹下面完成所有操作。
全文检索服务：AnyShare文档云支持对海量非结构化数据的高效检索使用，可根据关键词、文件全称或标签等多种搜索方式精确检索到所需文件，全文检索一秒定位。其中自动标签是AnyShare文档自动分析选件自动分析文档内容生成的标签，手动标签是根据需要手动添加的标签，帮助PB级数据根据文档内容分类、归档，并可基于标签精确检索，提高文档使用、访问效率。
内外网安全交换：AnyShare文档云提供非结构化数据内外网安全交换的解决方案，解决了传统通过网闸、物理摆渡设备交换过程中的繁杂手工以及摆渡码头不安全的问题。最终可实现内外网的安全交换、自动投放、端到端审核及行为审计；并通过网闸或者物理隔离机械臂光盘摆渡设备打通政府内外网，实现交换两端的文档数据完全处于安全的加密状态，满足国家规定政府信息资源内外网安全共享交换的需求。
在这个数据爆炸的时代，随着国家对政府信息化工作的要求逐步提升，爱数 AnyShare文档云可以帮助政府部门打造亿万级的非结构化数据存储中心，更好的应对海量数据的存储挑战，解决电子公文、档案、图片等非结构化数据的存储问题。同时，AnyShare文档云可以保证这些数据在固化归档的基础上做到安全共享、精确检索！相信随着政务云的发展和普及，我国的政务信息化水平将提升到一个更高的台阶。
-----------------------
以上内容摘自爱数公众号，仅供参考