多数据库场景

Ⅰ mpp数据库适合哪些应用场景

MPP（Massively Parallel Processing）数据库适合用于需要处理海量数据且需要快速响应的场景，尤其是需要进行复杂分析、高速度数据挖掘和大规模数据处理的场景，例如数据仓库、商业智能、在线分析处理等。MPP数据库通过将数据和计算分布到多个节点上并行处理，可以大大提高数据处理的效率和性能，并且支持高并发访问和大规模数据存储。

在企业级应用中，MPP数据库常用于大数据分析、数据挖掘、企业数据仓库、在线事务处理、在线分析处理等场景中。例如，金融行业需要对大量的交易数据进行实时处理和分析，而MPP数据库可以提供高性能和高可用性的数据处理能力。同时，零售行业也需要对大规模的销售数据进行实时处理和分析，以便做出更精准的销售决轮蚂渣策，而MPP数据库同样可以腊悄提供高效的数据处理能力。

关于机器语言程序，需要更具体的问题描物姿述才能进行回答。

Ⅱ mongodb使用场景是什么

使用场景：

（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。

（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，由MongoDB搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。

（3）大尺寸，低价值的数据。

（4）高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库。

（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询。

mongodb设计特点：

（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据。在MongoDB 中数据被分组存储在集合中，集合类似RDBMS 中的表，一个集合中可以存储无限多的文档。

（2）模式自由，采用无模式结构存储。在MongoDB 中集合中存储的数据是无模式的文档，采用无模式存储数据是集合区别于RDBMS 中的表的一个重要特征。

（3）支持完全索引，可以在任意属性上建立索引，包含内部对象。MongoDB的索引和RDBMS 的索引基本一样，可以在指定属性、内部对象上创建索引以提高查询的速度。除此之外，MongoDB 还提供创建基于地理空间的索引的能力。

（4）支持查询。MongoDB 支持丰富的查询操作，MongoDB 几乎支持SQL中的大部分查询。

（5）强大的聚合工具。MongoDB 除了提供丰富的查询功能外，还提供强大的聚合工具，如count、group 等，支持使用MapRece 完成复杂的聚合任务。

Ⅲ 数据库防火墙应用场景有哪些

数据库防火墙可以作为数据库入侵防御产品，接入在应用服务器和数据库服务器之间，防止外部黑客入侵；作为数据库运维管控产品，内部数据库运维接口，防止运维人员高危操作和泄漏敏感数据；作为内外网隔离装置，替代传统防火墙、IDS、IPS产品，实现唯一内网接入通道——安全数据库通讯。你可以咨询下安华金和，国内第一款数据库防火墙就是安华金和的。

Ⅳ 图数据库的应用场景

图数据库技术的应用场景比较多，包括但不限于以下几种场景：

1. 欺诈检测

无论面对诈骗集团、勾结团伙还是高知罪犯，图数据库技术可以实时揭露各种重要诈骗模式。所以越来越多的公司使用图亩档数据技术来解决各种关联数据问题，包括欺诈检测。

2. 实时推荐引擎

图技术能够根据用户购买、交互和评论有效跟踪这些关系，以提供对客户需求和脊弯产品趋势最有樱耐闷意义的深刻见解。Ebay等购物网站就在使用图技术给用户推荐产品。

3.知识图谱

将图技术用于知识图谱能够精确搜索查询，消除搜索查询的歧义，并且能够适应不断增长的数据资产规模。

Ⅳ 数据库漏扫产品应用场景有哪些举例说明

应用场景有很多例如：金融、银行、政 府、交通、能源行业等等。咱们以某等保测评中心为例，资深测评工程师近期测评任务非常繁重，其中最让他头疼的是检查业务系统的后台数据库，主要面临的问题是数据库类型多、版本多，以oracle数据库为例，各版本数据库缺省账户共有700多个，安全配置参数需要逐一检查，最关键的是数据库账户和密码是加密存储的，即使是DBA的权限也无法确定哪些是弱口令。安华金和数据库漏洞扫描系统，可以发现数据库自身的安全漏洞，以及使用中的安全隐患（弱口令、危险代码、权限宽泛），同时具备等保二、三级检查策略，明显提高了测评检查工作的效率和便捷度。

Ⅵ 干货分享｜优炫数据库支持多业务场景（二）

上期分享中，我们介绍优炫数据库支持的数据存储方式。

戳： 干货分享 优炫数据库支持多业务场景

本期，我们来讲讲优炫数据库支持的多种数据类型。

基本数据类型存储与管理

优炫数据库拥有完备的数据类型，内置数据类型包括 数字类型、货币类型、字符类型、日期/时间类型、布尔类型、枚举类型、网络地址类型、位串类型、文本搜索类型等, 支持使用 serial 类型创建表自增列。

通常为了加快指定过滤条件下从表中查询数据的速度，可以为表的某个字段或某几个字段建立索引。数据库对基本数据提供多种索引类型：B-tree、Hash、GIN（倒排序索引）和 BRIN（数据库块范围索引）。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。 默认情况下， CREATE INDEX命令创建适合于大部分情况的B-tree索引。

XML/JSON数据类型存储与管理

优炫数据库内置半结构化XML、JSON、JSONB数据类型。

xml数据类型可以被用来存储XML数据，它比直接在一个谨培郑text域中存储XML数据的优势在于，它会检查输入值的结构是不是良好，并且有支持函数用于在其上执行类型安全的操作。xml类型可以存储结构良好（如XML标准祥颂所定义）的“文档”，以及“内容”片段，它们由XML标准所定义，这意味着内容片段中可以有多于一个的顶层元素或字符节点。通过表达式来评估一个特定的xml值是一个完整文档或者仅仅是一个文档片段。

JSON类型强制检查数据有效性，使用专门的操作符和内置函数操作数据，保留空格，重复键和顺序等。JSONB是解析输入后保存的二进制数据，删除了数据中的空格、调整了顺序、优化了存储、保留最后一个重复键值，可被索引。和 JSON 一样，JSONB支持嵌入式的文档和数组。JSONB 由若干个键值对存储为单个实体，这种实体称为文档。 JSONB具有以下几个特性：轻量级（Lightweight），可遍历性（Traversable），高效性（Efficient）。 由于所需存储更小，JSONB通常是首选格式。两者区别在于：JSON类型写快读慢，JSONB类型写慢读快，支持SQL/JSON路径语言。此外，数据库支持对这两类数据的全文检索。

GIS空间类型存储与管理

优炫数据库支持GIS的地理信息应用，支持PostGIS、ArcGIS、超图，支持OpenGIS联盟（开放地理信息系统，OGC）抽象数据类型的SQL3规范，提供对地理矢量数据、3D模型、线性参考数据的组织、存储、空间索引和管理。

Geometry（几何对象类型）是优炫数据库的一个基本存储类型， 空间数据都会以Geometry的形式存储在数据库里，本质是个二进制对象。使用OGC推中锋荐的WKT（Well-Known Text）和WKB（Well-Known Binary）格式进行描述，大幅增加了易用性，WKT与WKB基本数据类型(矢量数据)包括：

l 点 （POINT）：例如POINT(0 0)；

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

l 面 (POLYGON多边形)：例如POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0)) 简单多边形，例如POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1, 2 1, 2 2, 1 2,1 1)) 多边形有一个内部的"孔洞（hole）"；

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

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

栅格空间数据类型raster用于表示jpeg,tiff,png,DEM模型这样文件格式的数据。每一个栅格至少有1个波段，每个波段又有一系列像素值，栅格数据是转换成地理坐标的。可以从数据库外部导入已有栅格数据，也可在数据库内创建栅格数据。下面是一个在数据库内部创建栅格数据的示例：

拓扑类型和函数用于管理拓扑结构，比如面、边界和点。

创建一个带有栅格记录的栅格列的表可以用下面的SQL完成：

如果创建的栅格不依赖于其他栅格，那么可以使用函数：

ST_MakeEmptyRaster，接着使用ST_AddBand添加栅格数据。也可以使用geometry对象来创建栅格你需要使用函数ST_AsRaster。可能还需要和其他函数比如函数ST_Union 或函数 ST_MapAlgebraFct 或者其他地图代数系列函数联合使用。甚至还有一些根据一些已经存在的栅格表创建新的栅格表的可选函数。例如可以使用函数ST_Transform 根据一个已有的栅格表在其他投影系中创建一个新的栅格表。然后通过下SQL命令创建一个空间索引：

通过空间索引R-Tree实现空间数据查询和操作，R-Tree将数据分解为矩形（rectangle）、子矩形（sub-rectangle）和子-子矩形（sub-sub rectangle）等。它是一种可自动处理可变数据的密度和对象大小的自调优（self-tuning）索引结构。

图数据存储与管理

图数据以图关系这种数据结构存储，把图数据的顶点和边信息存储到关系型数据类型中，这些信息包括：

l 顶点（Vertices）：一个实体一个顶点，一个实体可以有多个属性。

l 边（Edges）：两个实体之间的连接线。

l 属性：实体和边都可以有多个属性。形象举个例子，一个实体对应关系表中一行记录，一个实体的属性代表关系表中这行记录的所有字段和值构成的键值对。

在优炫数据库中图数据通过关系型数据进行存储，这些数据与图模型中的数据相对应。例如通过下SQL语句建立存储图数据的表：

然后新增加数据，后续就可以根据这些数据进行图相关的计算和分析了。

时序数据存储与管理

时序数据存储和管理，通过把时序数据存储到关系型数据类型中。时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。

文档/图片/视频类型存储与管理

优炫数据库可存储任意未知具体内容的图片、声音、视频等非结构化数据，支持 GB 级大对象数据类型与流式数据访问。可借助于数据库图形化管理工具、应用程序、第三方工具等查看这些非结构化数据。根据业务需要也可借助数据库插件读取或识别这些非结构化数据的内容用于数据分析。

优炫数据库支持多种二进制数据类型，包括：Bytea、OID、Blob、raw、Varbinary、Longvarbinary。

自定义数据类型存储与管理

优炫数据库可自定义数据类型、索引、函数等数据库对象。 新增加的数据类型可以是新数据类型，也可以是已知几个数据类型的复合数据类型。

模分析型数据库用户可在数据库中使用CREATE TYPE或CREATE DOMAIN命令增加新的数据类型；可通过自定义函数或存储过程对数据进行各种处理。

CREATE TYPE在当前数据库中注册一种新的数据类型,定义数据类型的用户将成为它的拥有者。五种形式的CREATE TYPE，它们分别创建组合类型、枚举类型、 范围类型、基础类型或者 shell 类型。shell 类型仅仅是一种用于后面要定义的类型的占位符，通过发出一个不带除类型名之外其他参数的CREATE TYPE命令可以创建这种类型。在创建范围类型和基础类型时，需要 shell 类型作为一种向前引用。

CREATE DOMAIN创建一个新的域。 域本质上是一种带有可选约束（在允许的值集合上的限制）的数据类型。域主要被用于把字段上的常用约束抽象到一个单一的位置以便维护。例如，几个表可能都包含电子邮件地址列，而且都要求相同的 CHECK 约束来验证地址的语法。可以为此定义一个域，而不是在每个表上都单独设置一个约束。