关于大数据库

① 有哪些类型大数据库

数据库划分
小型数据库：access,foxbase
中型数据库：mysql,sql server,Informix
大型数据库：sysbase,oracle,db2

如何考虑用什么类型的数据库（小型数据库）
1. 项目的规模
a. 负载量多大，用户多大
b. 成本
c. 安全性
负载量小 100人内
比如留言板，信息系统 选用小型数据库
成本在千元以内，对安全性要求不高。

中型数据库
比如在负载，日访问量 5000—15000
成本在万元内
比如 电子商务网站

大型数据库
负载可以处理 少量数据库
Sybase < Oracle < db2
安全性能高，价格昂贵

② 大数据库，小数据库有什么区别

当然可能。小数据库是所开联赛的所有球员，和这个国家的所有知名球员，还有世界知名球员。比如我开中超一个联赛（这样比较好理解），就有中超球员和绝大部分中甲球员，还有中国的海外球员，包括一些在新加坡等较低级别联赛效力的球员。然后就只能开出世界级的，例如梅西、C罗等人，还有高潜小孩，比如奥塔门第。像越瓦诺维奇这样的球员也许就开不出来。甚至像詹姆斯或者哈特这种国家队替补都有可能开不出来。
而大数据库则包含大多数知名球员，基本你能想出来的球员，他都会有，弱点的国家，也会有很多知名的球星，也许郑大志都能开出来。
如果你小数据库开中超，大数据库开英超，英超就看不见中超大部分球员。同等条件下，不会出现大数据库的球员小数据库没有的情况，随机球员当然例外。

③ 支持大型数据库的服务器需要什么配置

选择数据库服务器的原则：

1、高性能原则：保证所选购的服务器，不仅能够满足运营系统的运行和业务处理的需要，而且能够满足一定时期业务量的增长。一般可以根据经验公式计算出所需的服务器TpmC值(Tpmc是衡量计算机系统的事务处理能力的程序)。

后比较各服务器厂商和TPC组织公布的TpmC值，选择相应的机型。同时，用服务器的市场价/报价除去计算出来的TpmC值得出单位TpmC值的价格，进而选择高性能价格比的服务器。

2、可靠性原则：可靠性原则是所有选择设备和系统中首要考虑的，尤其是在大型的、有大量处理要求的、需要长期运行的系统上。考虑服务器系统的可靠性，不仅要考虑服务器单个节点的可靠性或稳定性，而且要考虑服务器与相关辅助系统之间连接的整体可靠性。

(3)关于大数据库扩展阅读：

优点：

1、编程量减少

数据库服务器提供了用于数据操纵的标准接口API（Application Programming Interface，应用程序编程接 口）。

2、数据库安全高

数据库服务器提供监控性能、并发控制等工具。由DBA（Database Administrator，数据库管理员）统一负 责授权访问数据库及网络管理。

3、数据可靠性管理

数据库服务器提供统一的数据库备份/恢复、启动/停止数据库的管理工具。

4、计算机资源利用充分

数据库服务器把数据管理及处理工作从客户机上分离出来，使网络中各计算机资源能灵活分配、各尽其用。

④ 国家大数据库在哪里

中国数据中心位于贵州贵安新区的大数据库灾备中心机房内，有着一根特殊的网络虚拟专线，这条专线跨越了北京与贵州之间2200多公里的距离，实现了国家与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。

⑤ SQLSERVER大数据库解决方案

在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。

灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。

在数据管理层中主要包括三款产品：SQLServer、SQLServer并行数据仓库和

Hadoop on Windows。

针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。

具体来说，针对结构化数据可以使用SQLServer和SQLServer并行数据仓库处理。

非结构化数据可以使用Windows Azure和WindowsServer上基于Hadoop的发行版本处理;而流数据可以使用SQLServerStreamInsight管理，并提供接近实时的分析。

1、SQLServer。去年发布的SQLServer2012针对大数据做了很多改进，其中最重要的就是全面支持Hadoop，这也是SQLServer2012与SQLServer2008最重要的区别之一。今年年底即将正式发布的SQLServer2014中，SQLServer进一步针对大数据加入内存数据库功能，从硬件角度加速数据的处理，也被看为是针对大数据的改进。

2、SQLServer并行数据仓库。并行数据仓库(Parallel Data Warehouse Appliance，简称PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新产品，目前已经成为微软主要的数据仓库产品，并将于今年发布基于SQLServer2012的新款并行数据仓库一体机。SQLServer并行数据仓库采取的是大规模并行处理(MPP)架构，与传统的单机版SQLServer存在着根本上的不同，它将多种先进的数据存储与处理技术结合为一体，是微软大数据战略的重要组成部分。

3、Hadoop on Windows。微软同时在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可扩展与微软产品易用、易部署的传统优势融合到一起，形成完整的大数据解决方案。微软大数据解决方案还通过简单的部署以及与Active Directory和System Center等组件的集成，为Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。凭借Windows Azure上基于Hadoop的服务，微软为其大数据解决方案在云端提供了灵活性。

⑥ 教你设计大型Oracle数据库

本文教你如何设计大型Oracle数据库 希望对大家有所帮助

一 概论

超大型系统的特点为

处理的用户数一般都超过百万 有的还超过千万 数据库的数据量一般超过 TB;

系统必须提供实时响应功能 系统需不停机运行 要求系统有很高的可用性及可扩展性

为了能达到以上要求 除了需要性能优越的计算机和海量存储设备外 还需要先进的数据库结构设计和优化的应用系统

一般的超大型系统采用双机或多机集群系统 下面以数据库采用Oracle 并行服务器为例来谈谈超大型数据库设计方法

确定系统的ORACLE并行服务器应用划分策略迅盯

数据库物理结构的设计

系统硬盘的划分及分配

备份及恢复策略的考虑

二 Oracle并行服务器应用划分策略

Oracle并行服务器允许不同节点上的多个INSTANCE实例同时访问一个数据库 以提高系统的可用性 可扩展性及性能 Oracle并行服务器中的每个INSTANCE实例都可将共享数据库中的表或索引的数据块读入本地的缓冲区中 这就意味着一个数据块可存在于多个INSTANCE实例的SGA区中 那么保持这些缓冲区的数据的一致性就很哗亮重要 Oracle使用 PCM( Parallel Cache Management)锁维护缓冲区的一致性 Oracle同时通过I DLM(集成的分布式锁管理器)实现PCM 锁 并通过专门的LCK进程实现INSTANCE实例间的数据一致

考虑这种情况 INSTANCE 对BLOCK X块修改 这时INSTANCE 对BLOCK X块也需要修改 Oracle并行服务器利用PCM锁机制 使BLOCK X从INSTANCE 的SGA区写入数据库数据文件中 又从数据文件中把BLOCK X块读入INSTANCE 的SGA区中 发生这种情况即为一个PING PING使原来 个MEMORY IO可以完成的工作变成 个DISK IO和 个 MEMORY IO才能够完成 如果系统中有过多的PING 将大大降低系统的性能

Oracle并行服务器中的每个PCM锁可管理多个数据块 PCM锁管理的数据块的个数与分配给一个数据文件的PCM锁的个数及该数据文件的大小有关 当INSTANCE 和INSTANCE 要操作不同的BLOCK 如果这些BLOCK 是由同一个PCM锁管理的 仍然会发生PING 这些PING称为FALSE PING 当多个INSTANCE访问相同的BLOCK而产生的PING是TRUE PING

合理的应用划分使不同的应用访问不同的数据 可避免或减少TRUE PING;通过给FALSE PING较多的数据文件分配更多的PCM锁可减少 FALSE PING的次数 增加PCM锁不能减少TRUE PING

所以 Oracle并行服务器设计的目的是使系统交易处理合理的分布在INSTANCE实例间 以最小化PING 同时合理的分配PCM锁 减少FALSE PING 设计的关键是找出可能产生的冲突 从而决定应用划分的策略 应用划分有如下四种方法

根据功能模块划分 不同的节点运行不同的应用

根据用户划分 不同类型的用户运行在不同的节点上

根据数据划分 不同的节点访问不同的数据或索引

根据时间划分 不同的应用在不同的时间段运行

应用划分的两个重要原则是使PING最小化及使各节点的负载大致均衡

三 数据库物理结构的设计

数据库物理结构设计包括确定表及索引的物理存储参数 确定及分配数据亩芦和库表空间 确定初始的回滚段 临时表空间 redo log files等 并确定主要的初始化参数 物理设计的目的是提高系统的性能 整个物理设计的参数可以根据实际运行情况作调整

表及索引数据量估算及物理存储参数的设置