一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势
传统SAN存储设备一般采用双控制器架构，两者互为备份，配置两台交换机与前端的服务器进行连接，这种双控制器架构方式会有以下两个方面的缺点：
1．网络带宽容易变成整个存储性能的瓶颈；
2．如果一个控制器损坏，系统的性能将大幅下降，影响存储的正常使用。
传统存储架构的局限性主要体现在以下几个方面：1、横向扩展性较差
受限于前端控制器的对外服务能力，纵向扩展磁盘数量无法有效提升存储设备对外提供服务的能力。同时，前端控制器横向扩展能力非常有限，业界最多仅能实现几个控制器的横向。因此，前端控制器成为整个存储性能的瓶颈。
2、不同厂家传统存储之间的差异性带来的管理问题
不同厂商设备的管理和使用方式各有不同，由于软硬件紧耦合、管理接口不统一等限制因素无法做到资源的统一管理和弹性调度，也会带来存储利用率较低的现象。因此，不同存储的存在影响了存储使用的便利性和利用率。
分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下：
1．高性能
一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度；一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。
2．支持分级存储
由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意
IPSAN与NAS FC-SAN，IP-SAN，NAS，DAS的区别 SAN 的概念 SAN（Storage Area Network）存储区域网络，是一种高速的、专门用于存储操作的网络，通常独立于计算机局域网（LAN）。SAN将主机和存储设备连接在一起，能够为其上的任意一台主机和任意一台存储设备提供专用的通信通道。SAN将存储设备从服务器中独立出来，实现了服务器层次上的存储资源共享。SAN将通道技术和网络技术引入存储环境中，提供了一种新型的网络存储解决方案，能够同时满足吞吐率、可用性、可靠性、可扩展性和可管理性等方面的要求。 一、FC-SAN 通常SAN由磁盘阵列（RAID）连接光纤通道（Fibre Channel）组成（为了区别于IP SAN，通常SAN也称为FC-SAN）。SAN和服务器和客户机的数据通信通过SCSI命令而非TCP/IP，数据处理是“块级”（block level）。SAN也可以定义为是以数据存储为中心，它采用可伸缩的网络拓扑结构，通过具有高传输速率的光通道的直接连接方式，提供SAN内部任意节点之间的多路可选择的数据交换，并且将数据存储管理集中在相对独立的存储区域网内。SAN 最终将实现在多种操作系统下，最大限度的数据共享和数据优化管理，以及系统的无缝扩充。FC-SAN的组成 在FC-SAN中，有一些专用的硬件和软件。硬件包括FC卡、FC HUB、FC交换机、存储系统等，软件主要是FC控制卡针对各种操作系统的驱动程序和存储管理软件。 ?FC卡：主要用于主机与FC设备之间的连接。 ?FC HUB：内部运行仲裁环拓扑，连接到HUB的节点共享100MB/S带宽（或更高）。 ?FC交换机：内部运行Fabric拓扑，每端口独占100MB/S带宽（或更高）。
数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。 今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。） 该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。 经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。 在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。 袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。 EasyCloud平台：云资源监控界面 发现其问题如下： 1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。 2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。 3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。 4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；
5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题； 针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。 短期解决方案： 思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。 1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。 2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。 3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。 4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。 通过袋鼠DBA多次的数据库优化和调整，整个系统压力下降明显，数据库没有再出现响应慢的问题，解决了当前的性能瓶颈。 平台性能的明显提升，让客户对袋鼠云的技术实力有了一定的信任，这为后期架构方案的顺利执行，奠定了基础。 长期解决方案： 前面解决完短期的性能瓶颈，袋鼠DBA快马加鞭，对客户整体系统架构，重新进行了梳理和设计。 应用层采用微服务架构，原有数据库使用分库分表、缓存设计，满足系统未来2-3年的业务发展目标。 这样一来，即使未来系统容量不够，架构也无需进行大的重构，可以很方便地进行水平扩容，不会让技术成为业务发展的瓶颈。 解决内容如下： 1、基于阿里云EDAS做服务化设计。 2、协助客户对业务架构进行改造，通过缓存设计、页面渲染、前后端交互等，减少不必要的数据请求，使系统能够支持更大的流量和并发。
NAS和SAN字面上相似，并且都是新型数据存储模式，但这二者是完全不同的，针对不同方向的技术。 一、什么是SAN（Storage Area Storage，存储区域网） SAN（Storage Area Storage，存储区域网）是一个高速的子网，这个子网中的设备可以从你的主网卸载流量。通常SAN由RAID阵列连接光纤通道（Fibre Channel）组成，SAN和服务器和客户机的数据通信通过SCSI命令而非TCP/IP，数据处理是“块级”（block level）。是一个集中式管理的高速存储网络，由多供应商存储系统、存储管理软件、应用程序服务器和网络硬件组成，能够帮助您充分利用您所拥有的商业信息的价值。由于SAN的基础是存储接口，所以是与传统网络不同的一种网络，常常被称为服务器后面的网络。 SAN的概念是允许存储设备和处理器（服务器）之间建立直接的高速网络连接，通过这种连接实现只受光纤线路长度限制的集中式存储。 SAN可以被看作是存储总线概念的一个扩展，它使用局域网（LAN）和广域网（WAN）中类似的单元，实现存储设备和服务器之间的互连。这些单元包括：路由器、集线器、交换机和网关。SAN可在服务器间共享，也可以为某一服务器所专有，既可以是本地的存储设备也可以扩展到地理区域上的其他地方。SAN的接口可以是企业系统连接（ESCON）、小型计算机系统接口（SCSI）、串行存储结构（SSA）、高性能并行接口（HIPPI）、光纤通道（FC）或任何新的物理连接方法。 先进：光纤通道（Fibre Channel）SCSI 技术是SAN技术的物理基础。Fibre Channel采用高频（1GHz）串行位（Bit）传送，单环速度可达100-200Mbyte/s （相当于Gigabit），双环共用可达到200- 400Mbyte/s。每个环可挂接126个SCSI 设备，不加中继时最远距离可达10Km。而且有很大的继续发展空间。传统的SCSI 总线电缆因受制于电子技术和电气物理特性的限制，在速度（20-160MB/s），容量（每条总线8-16个SCSI设备），距离（1.5-25米）等方面都已近极限。 高效：Fibre Channel采用FC-AL仲裁环机制，使用Token（令牌）的方式进行仲裁，其效率远较传统Ethernet的CSMA/CD为高；另外，SAN的网络协议为SCSI-3，在数据流的包/桢结构上，其效率远较TCP/IP为高。安全：SAN不仅保留了传统的RAID，HA，Cluster等安全措施，而且提供了双环冗余，远程备份等新的安全手段。齐备：基于Fibre Channel的交换及接入设备。 二、什么是NAS（Network Attached Storage，网络附加存储） NAS（Network Attached Storage，网络附加存储）的典型组成是使用TCP/IP 协议的以太网文件服务器，数据处理是“文件级”（file level）。你可以把NAS 存储设备附加在已经存在的太网上。NAS按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015
任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用
目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时
1.1对FC SAN+共享文件系统的比较优势 1.1.1共享性能 首先，LoongStore集群存储系统是基于分布式文件系统的存储，支持多客户端的并发访问；而FC SAN自身只提供了块级的访问接口，并不能支持文件共享，所以ＳＡＮ方案必须采用在客户端另行安装共享文件系统的方式； 其次，在性能上，LoongStore采用数据分布式存储，无论是一个文件还是一个目录，数据都会按照一定的算法分布到存储服务器集群内的机器上，不存在计算和通道瓶颈，在被N个客户端访问时的IO性能，可以接近达到一个客户端访问的N倍，而且存储服务器数量越多，IO性能也呈现线性增长态势；而FC SAN 的文件分布在一个LUN内，一个LUN所能够提供的处理能力和IO能力都是有限的，因此多个作业并发访问时，响应速度和IO会出现不升反降的趋势。分别如图4.1、图4.2所示。 图4.1：LoongStore集群存储文件共享IO方式
图4.2 FC SAN共享文件示意图 由图可见，在FC SAN中，虽然SAN设备本身拥有较高的通道能力（如4Gb），但是在共享环境下，存储所能够提供的IO性能受制于控制器的处理效率，整体性能的瓶颈无法从根本上得到解决。而LoongStore集群存储系统完全是分布式的访问方式，访问压力平均分配到每个存储服务器上，因此系统所提供的数据IO 性能几乎就是每台存储服务器性能相加的总和。 1.1.2可靠性 LoongStore集群存储系统采用全局数据冗余设计，保证每个数据块都能分布在不同的存储服务器上，这样带来的好处是： 1、数据重构速度极快；克服了传统RAID重构速度慢的隐患； 2、允许多块硬盘失效，甚至整台存储服务器失效，系统都能保证数据的完整性。 反观FC SAN设备，虽然在单台设备的可靠性设计上采用了硬件冗余、RAID 保护等方式，但有却出现了两个问题：首先，随着磁盘容量越来越大，硬盘数量越来越多，RAID的重建时间也越来越长，一次RAID重建往往花费十个小时以上，而在此期间，一旦RAID组内又有一块硬盘损坏，就会造成用户数据丢失，这在实际应用中并不少见。其次，如果单台SAN设备失效，也会造成数据丢失。 1.1.3扩充性 LoongStore集群存储系统具有十分灵活的在线扩展能力。对于新加入的存储
(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。
山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞 年级： 2014级 学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有
一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势 传统SAN存储设备一般采用双控制器架构，两者互为备份，配置两台交换机与前端的服务器进行连接，这种双控制器架构方式会有以下两个方面的缺点： 1．网络带宽容易变成整个存储性能的瓶颈； 2．如果一个控制器损坏，系统的性能将大幅下降，影响存储的正常使用。 传统存储架构的局限性主要体现在以下几个方面：1、横向扩展性较差 受限于前端控制器的对外服务能力，纵向扩展磁盘数量无法有效提升存储设备对外提供服务的能力。同时，前端控制器横向扩展能力非常有限，业界最多仅能实现几个控制器的横向。因此，前端控制器成为整个存储性能的瓶颈。 2、不同厂家传统存储之间的差异性带来的管理问题 不同厂商设备的管理和使用方式各有不同，由于软硬件紧耦合、管理接口不统一等限制因素无法做到资源的统一管理和弹性调度，也会带来存储利用率较低的现象。因此，不同存储的存在影响了存储使用的便利性和利用率。 分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下： 1．高性能 一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度；一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。 2．支持分级存储 由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意
南华大学 计算机科学与技术学院 实验报告 （2011 ~2012 学年度第一学期） 课程名称软件设计模式 实验名称设计模式UML建模 姓名肖喜武学号20094350225 专业软件工程班级本09软件02班 地点8-212 教师余颖
一、实验目的 （1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片 （2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片 二、实验内容 ?某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站 点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该 部门管辖的项目信息。 ?雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。 ?站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息 外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。 请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP 三、实验步骤 （1）理论分析 先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部 门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得 到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。图2.13给 出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3 的EMPLOYEE元组。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2
虚拟化存储比较：SAN与NAS 发表时间：2010-12-15 15:36:49内容来源：网络转载 内容提要：在一个虚拟化环境中，NAS设备可以作为虚拟机在服务器之间迁移的一个交换空间，作为一个备份介质，或者作为所有虚拟磁盘镜像的中央知识库。 随着数据中心中虚拟机镜像的数量越来越多，它需要消耗的空间也越来越大。同样，虚拟机在物理服务器间迁移以实现整个环境效率最大化时，在这些服务器间共享的网络介质要实现快速的切换和转换。 如果说所有的虚拟化环境都有一个共同的主题，那就是数据中心虚拟化存储空间需求。尽管现在市场上更倾向于使用StorageAreaNetwork(SAN)技术，但是NetworkAttachedStorage(NAS)也能满足企业数据中心这方面的需求。 在一个虚拟化环境中，NAS设备可以作为虚拟机在服务器之间迁移的一个交换空间，作为一个备份介质，或者作为所有虚拟磁盘镜像的中央知识库。在这样的任何一种情况下，数据中心和网络管理员都需要理解NAS设备的作用，以及它们对网络的影响。 为什么要使用NAS来作为数据中心虚拟化存储 网络存储的实现有两个主要的方法：NAS和SAN。这两种方法在网络架构以及在网络客户端上的表现都有所差别。NAS设备利用现有的IP网络和传输文件层接入，提取它可用的物理磁盘，并以网络共享的方式向使用诸如CIFS或NFS 的终端客户机提供一致的文件系统。NAS设备对网络方式的文件共享进行了优化，因为它们与文件服务器几乎是相同的。 相反，SAN技术，包括FibreChannel(FC)和iSCSI，实现数据块层访问，放弃文件系统抽象并在客户端表现为未格式化的硬盘。FC是目前最流行的SAN技术，它运行在一个专用的网络上，要求在每个服务器上使用专属的FC交换机和主机总线适配器(HBA)。而 FibreChanneloverEthernet(FCoE)是一个补充的新标准，它将存储和IP网络合并到一个聚合交换机上，但是它仍然需要在每个服务器上使用特殊的聚合网络适配器(CNA)。 而另一个数据块级技术iSCSI则在IP流量中封装了SCSI命令，同时能够使用现有Ethernet网络接口适配器，但是它一般会增加一个 TCP/IP卸载引擎(TOE)来优化性能。SAN解决方案在性能方面相对于NAS设备具备一定的优势，但也存在一些争议。SAN阵列的一个分区能够在两台主机上共享，但是这两台主机都 会将空间看作是自己的，这样这两台主机之间就会有空间争夺的风险。虽然有一些方法可以解决这个资源争夺问题，但是这个修复方法会增加额外一层的抽象——而NAS解决方案已经包含这一层抽象了。
第3章项目需求分析与数据库设计 3.1 项目开发背景 移动数据库是移动计算环境中的分布式数据库，移动数据库的应用大都嵌入到诸如掌上电脑、PDA、嵌入式设备等移动设备中，故移动数据库有时也称为嵌入式移动数据库。 目前绝大多数行业中数据存储与管理都需要随时随地进行，如果将数据存放在中心服务器数据库中，不便于各项数据操作，这时可以将中心服务器中数据库的部分数据，在联网状态下下载和保存到移动数据库中。这样很多的功能实现就可以在离线情况下直接在移动设备端实施完成，同时大幅度减少了中心服务器的负荷和压力。另外在设备端中对移动数据库的各项数据改变，也可以在网络连通时再传回到服务器上，以便保持服务器端与设备端数据的同步。 根据物流配送行业的特点，目前很多公司从客户商品购买到货物发送到客户手中这一系列业务流程都采用基于嵌入式设备的移动解决方案。工作人员在开始一天的工作时，可以直接通过手持设备查看当天要发送的所有货物信息，例如货物的收件人、收件地址和联系方式，并且可以给出一个最佳的投递路线。除此之外，当货物送达后，客户还可以直接在手持设备上进行电子签名以确认货物的送达，而后工作人员就可以将客户签名和货物送达信息直接通过无线网络传递给中心服务器，避免了一系列的“纸上操作”过程，大大加快了工作效率。 随着3G时代的到来，嵌入式移动数据库的应用会越来越广，利用嵌入式移动设备，当无线网络畅通时，可以利用无线网络获取所需的信息，并将这些重要信息存放到移动数据库中，这样既可以减少中心服务器的负载，又可以随时随地取得资料。当无线网络再次畅通时，我们又可以将移动数据库中的数据改变回传至中心数据库服务器。中心服务器数据库中如果存在新的数据信息，移动数据库也会自动加载这些新信息，确保了移动数据库和中心服务器数据库之间的数据同步。 3.2 项目的需求分析设计 3.2.1 项目业务需求描述 嵌入式软件开发公司对各地物流运输公司进行调研之后，整理出将要实现的移动物流配送系统业务功能，移动物流配送系统面向三类用户：客户服务人员、库房管理人员（包括装车人员）、货物运输人员。 （1）客户服务人员可以利用手持移动设备为客户购买所需商品，建立新的订单，并将新的客户订单信息发往商品所在的物流公司中央数据库服务器。 （2）库房管理人员可以利用手持设备获得中央数据库中有关客户订单的信息，确认客户
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACLE客户，执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACLE软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACLE允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACLE数据库系统中分布处理的例子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
NAS 与SAN 存储解决方案优劣比较 膇一年一度的《 THE ZAGAT GUID》E餐饮指南评选全球最佳餐厅活动是美食家和食客们翘首以待的大事。在这一指南中，列举了全世界数百家顶级餐厅。对于入选餐厅来说，能获得这一指南较高评价不仅是一种荣誉，对它们的成功经营也起至关重要的作用。 肄在餐厅进餐要想获得享受，最重要的是两点：菜肴美味可口及服务质量出色。餐厅要想上《 THE ZAGAT GUID》E的“光荣榜”，这两点缺一不可。如果菜肴让人食指大动，但是服务水平令人不敢恭维 ; 或者服务态度很好，而菜谱却没有特色，这样的餐厅都无法入选《THE ZAGAT GUID》 E 。 膃现在的存储行业与餐饮行业情况类似。目前存储网络技术领域中的两个主旋律是 SAN（存储区域网络）和 NAS（网络连接存储），两者都宣称是解决现代企业高容量数据存储需求的最佳选择。但是您仔细一想，就会发现这两种技术并非互相竞争，而是互有优势，两者互补才是满足不同需求的正道螁正如在餐厅就餐时大厨不会为您传菜，跑堂不会为您烹制
鲜橙烩鸭，您必须确保选用的存储技术能充分发挥其优势，而不是越俎代庖。下面我们就好好比较一下双方的特长和适用的领域，并了解如何把它们融入信息生命周期管理 (ILM) 战略之中。 芇NAS：活络勤勉的跑堂 蒅在存储世界里， NAS相当于餐厅里的跑堂。它适用于文件或数 据块访问，作为 SAN与工作组或用户之间的网关。换句话说，它的使命是将数据从“厨房”送至相应的“餐桌”。 NAS能很好的完成“跑堂”这一工作。 袅NAS吸引人之处就在于它通常能即插即用，采购及管理的成本 低廉。由于 RAID阵列、磁带、硬盘或其他设备直接连接到每一服务器或服务器集群， NAS没有必要按 SAN的方式安排 LUN。由于网络与存储单元之间一对一的关系， NAS反应敏捷，搜索和传输数据的速度很快。
题目分布式数据库环境下的数据安全策略研究
摘要 分布式数据库系统是与计算机网络相结合的一个系统，随着云计算技术的发展，分布式数据库结合分布式文件系统作为底层存储构架的应用越来越广泛。然而，就目前的形式来看，分布式数据库系统还存在着一些不安全因素，本文以分布式数据库系统的不安全因素为出发点，分析了分布式数据库系统所存在的一些不安全因素，进而提出了一些相应的防X措施。 关键词：分布式数据库,不安全因素，安全策略
Abstract Distributed database is a system which bines with the network system. With the development of cloud puting, distributed database which bines with distributed file system has been widely applied as the underlying storage architecture. However, at the present, there are still some insecurity in the distributed database system. This paper starts with the insecurity of the distributed database, analyzes the existence of the insecure factors，and then put forward some appropriate preventive measures. Keywords：distributed databases system, insecurefactors，security policy
关于SAN和NAS存储方式分析 存储方式分析 一、NAS和SAN简介 NAS（Network Attached Storage，网络附加存储）是一种文件共享服务，由专用的服务器通过专有文件系统管理存储空间，对外通过NFS（Network File System，网络文件系统）或者CIFS（Common Internet File Service，公共因特网文件服务）等协议提供文件级的访问功能。NAS支持不同的操作系统共享同一个文件。 在NAS中，存储系统采用专用的文件服务器管理文件存储系统，存取存储系统上的文件，并管理相应的网络安全和访问授权。NAS系统可以根据应用服务器或者客户端计算机发出的指令，完成对其文件的管理， NAS采用UDP或TCP协议提供标准化访问服务，能够在异构服务器间共享数据。 NAS架构图如下： 通过上图NAS的物理架构可以看出，NAS使用了传统以太网和IP协议，当进行文件共享时，则利用了NFS和CIFS实现Unix和Windows等异构系统的通信。由于NFS和CIFS都是基于操作系统的文件共享协议，所以NAS的特点是进行文件级的共享存取。 SAN即Storage Area Network（存储区域网络），使用专用网络连接主机和存储设备。当有数据存取时，数据通过存储区域网络，在主机和存储设备之间高速传输。根据
存储区域网络的不同可分为FC SAN 和IP SAN。SAN 不但提供了对数据设备的高性能连接，提高了数据读写速度，还增加了对存储系统的冗余连接，提供了对高可用群集系统的支持。SAN 网络与LAN 业务网络相隔离，存储数据流不会占用业务网络带宽。 SAN 存储方式如下图所示： 二、SAN 和NAS 的区别 NAS 和SAN 最本质的不同就是文件管理系统在哪里，NAS 实现的是实现的是一种文件级存储一种文件级存储一种文件级存储，，SAN 实现的是块实现的是块级存储级存储级存储，，如下图所示：
分布式数据库习题 第一章 1.1请用自己的语言定义下列分布式数据库系统中的术语： 全局/局部数据 全局数据是指参与全局应用，可被多个站点上的应用访问的数据； 局部数据是指只提供本站点的局部应用所需要的数据。 全局/局部用户（应用） 在分布式数据库系统中，一个用户或一个应用如果只访问他注册的那个站点上的数据称为局部用户（应用）。 如果访问涉及两个或两个以上站点中的数据，称为全局用户（应用）。 全局/局部DBMS 全局数据库系统是协调全局事务的，协调各局部DBMS以完成全局应用，保证数据库的全局一致性，执行并发控制，实现更新同步，提供全局恢复功能的数据库管理系统。 局部数据库管理系统位于局部场地上，是为建立和管理局部数据库，提供场地自治能力，执行局部应用及全局查询的子查询的数据库管理系统。 全局/局部DB 全局数据库（GDB）是指从整个系统角度出发，由全局数据库管理系统进行管理的数据库，它由各个局部数据库逻辑组合而成； 局部数据库（LDB）是指从各个站点的角度出发，由局部数据库管理系统进行管理的数据库，它由全局数据库的某种逻辑分割而成。 全局外模式 是全局应用的用户视图，是全局概念模式的子集，也称全局视图。 全局概念模式 描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，是分布式数据库的全局概念视图。分片模式 描述全局数据的逻辑划分。每一个全局关系可以分为若干不相交的部分，每一部分称为一个片段，分片模式定义片段以及全局关系到片段的映像。
分配模式 分配模式定义片段的存放结点。根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点，即定义片段映像的类型，确定分布式数据库是冗余的还是非冗余的，以及冗余的程度。 局部概念模式 是全局概念模式的子集，对每个站点来说，在该站点上全部物理映像的集合就称为该站点上的局部概念模式。 1.2采用分布式数据库系统的主要原因是什么？ 分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。采用分布式数据库的原因主要有两方面：（1）集中式数据库系统的不足：数据按实际需要已经在网络上分布存储，如果再采用集中式处理，势必造成附加成本和通信开销；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，将会影响整个系统的运行，可靠性不高；集中式处理导致系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩展性较差。（2）分布式数据库系统的优点：具有灵活的体系结构；适应分布式的管理和控制机构；经济性能优越；系统的可靠性高、可用性好；局部应用的响应速度快；可扩展性好，易于集成现有系统。 1.3分布式数据库系统可分为那些类？ （1）按局部数据库数据管理系统的数据模型分类： 同构型DDBS （包括两种：同构同质型。同构异质型），异构型DDBS （2）按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类： 全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS 1.5分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？ （1）物理分布性：分布式数据库中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络联结起来的多个站点上。 （2）逻辑整体性：分布式数据库中的数据物理上是分散在各个站点中的，但这些分散的