五款最常见的云数据库
对于SQL Server用户，你可能已经知道Windows Azure SQL Database(原名SQL Azure)这一微软的云数据库。事实上除了SQL Database之外，还有很多关系型或者非关系型的数据库云服务。在本文中，我们就将为您总结五款最常见的云数据库，可以根据您的具体情况选择不同的服务。
亚马逊AWS
亚马逊关系型数据库服务(RDS)是最早一批基于云的数据库服务，它也是由Amazon Web Services(AWS)提供的首个数据库服务。在RDS基础之上，你可以部署Oracle、MySQL或是SQL Server数据库实例，同时使用标准存储或是Provisional IOPS存储，并且它还针对I/O密集型工作负载进行了优化。RDS还给你了这样的选择，就是使用亚马逊虚拟私有云服务来隔离你的数据库实例。此外，你还可以利用亚马逊CloudWatch Service来查看实例的关键运行指标。
当然AWS也有自己的云数据库产品，包括DynamoDB、Redshift以及SimpleDB,它们目前都是作为公共测试服务提供的。DynamoDB是一个NoSQL数据库服务，其所有的数据是存储在固态硬盘上的并复制到三个可用站点，这使其成为了一个快速而且高可用的系统。Redshift 是一个数据仓库服务，它使用列存储技术结合了分布式，并行查询所支持的数据集，范围从GB级别到PB级别甚至更多。而SimpleDB服务提供了一个非关系型，非模式化的数据存储，通过简单查询可以访问小字符数据集。
除了以上四项数据库服务，AWS还为迁移和处理数据提供了Data Pipeline(数据管道)工作流服务，以及在缓存中维护数据的ElastiCache服务。
谷歌云平台
和Amazon一样，Google提供多种数据相关的服务。首先是Cloud SQL,它是一个基于MySQL 的关系型数据库服务，它可以作为SQL Azure的替代品。Cloud SQL是与App Engine和其他Google服务全面而紧密集成的。Cloud SQL还支持同步复制到多个站点。此外，Google还提供BigQuery服务，它是一个实时大数据分析工具，可以让你对数十亿条记录数据集执行随机查询。此服务利用Google的庞大计算能力来让你可以从TB级别的数据集中分析数据。Google产品家族的最新成员Cloud Datastore,它是一个非模式化，非关系型数据库服务，它支持ACID事务，与那些在传统关系型数据库管理系统(RDBMS)中的服务是类似的。ACID指的是用于保证可预测性和安全事务的四个属性：原子性，一致性，隔离性和持久性。Cloud Datastore服务目前提供有一个预览版并且App Engine服务使用的是相同的Datastore存储。
Datastore是作为Google内部存储系统BigTable的一个接口。Datastore数据则复制到多个数据中心并随着流量的增加自动扩容。
Rackspace云数据库
Rackspace 提供的众多基于云的服务中，也包含了数据库服务。诸如MongoLab和Cloudant 之类的公司所提供的网关服务也将Rackspace覆盖在其产品之中。此外，Rackspace还为MySQL、Oracle和SQL Server提供了数据库管理服务。专用数据库管理员和工程师可以为你设计基于云的数据库系统并管理软硬件且同时提供全面支持。
Rackspace 如今也提供云数据库服务，它是一个建立在OpenStack平台上的全面管理的MySQL托管服务。OpenStack是由Rackspace和NASA 开发的一个基于开放标准的操作系统，它可以用于建立公有云和私有云。Rackspace云数据库同样使用有内置数据复制的SAN存储，并且在一个基于容器的虚拟化结构中加以实现，这样会比传统硬件虚拟化表现的更好。有了云数据库的情况下，部署，配置和打补丁都是自动进行的。
MongoLab
MongoLab 提供的一个数据库服务是基于MongoDB数据库的，这是一个开源的，面向文档的数据库系统，它可以以二进制的形式存储数据。与传统数据库固定的模式不同，MongoDB 模式可以因文档而不同并且会随应用程序的演进而改变。但是，MongoDB仍然提供了在一个关系型数据库中可用的某些功能，诸如二级索引以及一个完整的查询语言。
MongoLab将MongoDB作为一个网关服务加以提供，它可以托管在不同的云平台上，包括AWS,Joyent,Rackspace,Windows Azure以及Google Cloud Platform.此数据库服务可以让你执行自动备份，这样你就可以在你自己的网络上或是一个云存储提供商提供的网络上进行存储。MongoDB还提供一组基于Web的管理工具，它们可以让你进行诸如执行一般搜索，控制数据库，或是优化查询的工作。此外，MongoLab会不间断监控你的数据库服务器的健康状况和性能。
https://www.doczj.com/doc/528654111.html,
https://www.doczj.com/doc/528654111.html,也提供了自己的云数据库服务。https://www.doczj.com/doc/528654111.html,使用了相同的技术来强化Salesforce客户关系管理系统，它可以处理超过每天50亿的事务。https://www.doczj.com/doc/528654111.html,是基于多租户架构的，这样在它里面诸如缓存，系统目录以及查询优化器都是共享的。
尽管https://www.doczj.com/doc/528654111.html,提供关系型数据库服务，其架构也不同于典型的https://www.doczj.com/doc/528654111.html, 使用专门设计的模式来建立多租户和云环境，并不需要虚拟化，而这是托管系统常见的情况。另外，此服务使用一个运行时引擎从元数据实现所有应用程序数据，同时保持引擎、元数据和租户数据各自完全独立。
Cloudant,Couchbase和Garantia Data等公司也提供了云数据库服务，尽管Amazon和Google 在多样化上居于领先地位，但是这并不意味着他们的服务就适合你的企业。Rackspace Cloud Database、MongoLab以及https://www.doczj.com/doc/528654111.html,都是非常值得推荐的云数据库服务。
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5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工
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因此，越来越多的用户会选择性价比更好、可快速扩缩的云计算环境，将自己的应用系统迁移到云上已变成大势所趋。 二. 应用运维关注点的转变 传统企业的IT架构有一些非常典型的场景，按应用需求购买服务器设备，找IDC机房部署上架，开发各种应用程序部署到应用服务器，后台数据库部署到数据库服务器，这种传统的IT架构相对比较稳健。企业雇佣IT人员或者外包给专业的IT运维团队对IT系统进行运维花费了大量的人力物力，同时很难满足企业的业务快速发展和某一时间段业务量突增的情况。 云环境由服务供应商创造各类计算资源，诸如应用和存储，社会公众以按量付费的方式通过网络来获取这些资源，公共云运营与维护完全由云服务商提供，可以满足快速增长的业务量，也可以实现快速伸缩避免资源浪费。 云计算三个服务模型是云软件作为服务（SaaS）、云平台作为服务（Paas）、云基础设施作为服务（IaaS）。 IaaS代替了基础运维，公司不再需要人各地出差服务器上架了，机房值班更加不需要了。 PaaS部分代替了应用运维，甚至技术含量高的DBA，需求量都将锐减。 SaaS甚至连研发都省掉了，使得公有云的操控更加简单易用。 云使用者从原先硬件、操作系统、软件运维等繁琐事务中得以摆脱，现在在云部署模式下对云环境下的数据是否安全更加关注，下面我们就从政务专有云、行业云和公有云三种云模式来分析如何进行数据库的安全防护。
O R A C L E数据库管理系 统介绍精编 Lele was written in 2021
ORACLE 数据库管理系统介绍 的特点: 可移植性 ORACLE采用C语言开发而成，故产品与硬件和操作系统具有很强的独立性。从大型机到微机上都可运行ORACLE的产品。可在UNIX、DOS、Windows等操作系统上运行。可兼容性由于采用了国际标准的数据查询语言SQL，与IBM的SQL/DS、DB2等均兼容。并提供读取其它数据库文件的间接方法。 可联结性对于不同通信协议，不同机型及不同操作系统组成的网络也可以运行ORAˉCLE数据库产品。 的总体结构 （1）ORACLE的文件结构一个ORACLE数据库系统包括以下5类文件:ORACLE RDBMS的代码文件。 数据文件一个数据库可有一个或多个数据文件，每个数据文件可以存有一个或多个表、视图、索引等信息。 日志文件须有两个或两个以上，用来记录所有数据库的变化，用于数据库的恢复。控制文件可以有备份，采用多个备份控制文件是为了防止控制文件的损坏。参数文件含有数据库例程起时所需的配置参数。 （2）ORACLE的内存结构一个ORACLE例程拥有一个系统全程区（SGA）和一组程序全程区（PGA）。
SGA（System Global Area）包括数据库缓冲区、日志缓冲区及共享区域。 PGA（Program Global Area）是每一个Server进程有一个。一个Server进程起动时，就为其分配一个PGA区，以存放数据及控制信息。 （3）ORACLE的进程结构ORACLE包括三类进程: ①用户进程用来执行用户应用程序的。 ②服务进程处理与之相连的一组用户进程的请求。 ③后台进程 ORACLE为每一个数据库例程创建一组后台进程，它为所有的用户进程服务，其中包括: DBWR（Database Writer）进程，负责把已修改的数据块从数据库缓冲区写到数据库中。LGWR（Log Writer）进程，负责把日志从SGA中的缓冲区中写到日志文件中。 SMON（System Moniter）进程，该进程有规律地扫描SAG进程信息，注销失败的数据库例程，回收不再使用的内存空间。PMON（Process Moniter）进程，当一用户进程异常结束时，该进程负责恢复未完成的事务，注销失败的用户进程，释放用户进程占用的资源。 ARCH（ARCHIVER）进程。每当联机日志文件写满时，该进程将其拷贝到归档存储设备上。另外还包括分布式DB 中事务恢复进程RECO和对服务进程与用户进程进行匹配的Dnnn进程等。
高可用架构实践云数据库 UCloud云数据库（UDB）团队对UDB底层架构进行重构，对其性能和数据一致性等内核方面做了大量深入的工作。 “高可用”英文翻译为“High Availability”，从字面上理解就是要做到服务full-time的持续可用。但老实说，要做到full-time是不现实的，因为能够影响系统服务可用性的因素实在太多了，除软件BUG、硬件故障外，还包括系统所依赖的一些如运营商提供的带宽等第三方服务，，甚至还包括天灾人祸。因此，所谓的高可用意味着“更少的停服时间”，而工业界也有一套测量系统可用性的标准，即大家所熟知的SLA(Service Level Agreement),也就是几个9的可用性（如下表）： 在工业应用场景中，例如做在线服务的各大互联网公司，号称7*24小时不间断服务，如果只是达到一个“9”的可用性，将会是一种什么样的灾难。然而，要做到5个“9”的可用性，就意味着全年只有一次服务宕机，而且必须在5分钟左右就恢复，其难度不言而喻，因此只是采用技术手段不足以做到，还需要有一整套完备严谨的工程管理防范措施、配套工具及工程运维人员等。 云计算号称互联网公司的水和电，高可用犹如云服务商的生命线。因为云端成千上万个用户数据库实例所面临的问题会更加五花八门，所以云数据库作为该领域的一项重要服务，更是承受着不同维度的考验。
下面将先介绍MySQL领域的关键技术及适用场景，并在此基础上介绍和分享UDB的高可用方案。 数据库服务和很多工业服务在高可用技术方案是相通的，为了实现高可用，首先实现服务的”冗余”，即服务的集群化。如果服务有冗余备份，宕机后还有其它备份服务(热备和冷备)可以顶上，所以实现数据库服务的”冗余”也是高可用数据库的核心准则。 不过，有了”冗余”备份后还不够，因为如果每次宕机都需要人工恢复切换至备份服务，那么恢复时间得不到保证，同时人为的故障恢复过程中可能会引入新的风险(人为事故)，从而降低了服务的可用性，因此必须还具备”自动故障转移”功能。 数据库服务相比于其它系统的高可用，在上述两个关键技术点的实现上会更加困难，因为传统RDMS对数据、事务的持久性与稳定性要求非高，因此也提高了对冗余数据的一致性要求和实现难度。 下图是Oracle官方对MySQL几种典型高可用方案的可用性总结，由于时间相对较早，并且随着近年来分布式一致性协议在工业界的实践和发展，MySQL高可用方案又有了全新的发展方向以及相对成熟的方案，下面将一并罗列与解析。
云计算基础知识 公有云：公有云通常指第三方提供商用户能够使使用的云，公有云一般可通过Internet 使用。能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创造新的业务价值，公有云作为一个支撑平台，还能够整合上游的服务（如增值业务， 广告）提供者和下游最终用户，打造新的价值链和生态系统。 私有云：私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们 部署在一个安全的主机托管场所。 私有云可由公司自己的IT 机构，也可由云提供商进行构建。在此“托管式专用”模式中，像DMT这样的云计算提 供商可以安装、配置和运营基础设施，以支持一个公司企业数据中心内的专用云。此模式赋予公司对于云资源使 用情况的极高水平的控制能力，同时带来建立并运作该环境所需的专门知识。 企业云：一种基于云计算的，满足企业高扩展性、高可用性、组织和业务快速变更，实现企业协同管理，满足企业扩X、创新升级需求的平台技术框架。随着产业链整合、市场竞争日趋全球化，企业的需求和用户的消费习惯都在改变， 企业需要提供简单、快捷的商务云计算服务来满足企业扩X、产业链整合及创新升级的需要。 SaaS：SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。就像打 开自来水龙头就能用水一样，企业根据实际需要，从SaaS提供商租赁软件服务。 IaaS：I aaS提供给消费者的服务是对所有设施的利用，包括处理、存储、网络和其它基本的计、算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选 择、储存空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（例如，防火墙，负载均衡器等）的控制。PaaS:P aas提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、 操作系统、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托 云计算：关系数据库你就要被淘汰了.enet../cio/ 2010年10月24日10：11 来源：网界网字号：小| 大 【文章摘要】这些数据库具有一些共同特征，正是这些特征使它们特别适用于服务云计算式的应用。它们中的大多数可以在分布式环境中运行----意味着他们可以分布在多个地点的多台服务器上。它们本质上都不是事务性的，并且都牺牲了一些高级查询能力以换取更好的性能。(在很多情况下，这些数据库可以通过对象调用来检索，而不用SQL，无论如何，对程序员来说，前者更自然些)。 “在云计算计划里将找不到关系数据库的影子，这并非偶然，因为关系数据库不适合用于云计算环境“Geir Magnusson，10Gen工程副总裁这样认为。10Gen是一家按需平台服务供应商。 Magnusson帮助编写过Apache Geronimo应用服务器软件，本周在纽约举行的O'Reilly Web 2.0 会议上发言中他指出：“云计算是一种不同的技术，不同得足够改变开发者看待问题和解决问题的方式”。“我们将不得不重新审视我们做事的方式”，他说。 在发言期间，Magnusson列举了许多被专门开发用于云计算环境的新型数据库，包括
数据库系统概论复习资料 第一章绪论 一、选择题 1.在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在这几个 A 阶段。 B ．文件系统 阶段中，数据独立性最高的是 A ．数据库系 C ．人工管理 D ．数据项管理 2.数据库的概念模型独立于 A ．具体的机器和 DBMS A 。 B ．E-R 图 C ．信息世界 D ．现实世界 3.数据库的基本特点是 A.(1)数据结构化 B 。 (2)数据独立性 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余大，易移植 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 (4)统一管理和控制 (4)统一管理和控制 (4)统一管理和控制 B.(1)数据结构化 C.(1)数据结构化 (2)数据互换性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 D.(1)数据非结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 4. B 是存储在计算机内有结构的数据的集合。 A ．数据库系统 B ．数据库 C ．数据库管理系统 D ．数据结构 5.数据库中存储的是 A.数据 C 。 B.数据模型 C.数据及数据间的联系 D.信息 6.数据库中，数据的物理独立性是指 C 。 A ．数据库与数据库管理系统的相互独立
B．用户程序与DBMS的相互独立 C．用户的应用程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的 D．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 7.数据库的特点之一是数据的共享，严格地讲，这里的数据共享是指 A．同一个应用中的多个程序共享一个数据集合 B．多个用户、同一种语言共享数据 D 。 C．多个用户共享一个数据文件 D．多种应用、多种语言、多个用户相互覆盖地使用数据集合 8.数据库系统的核心是 A．数据库B 。 B．数据库管理系统C．数据模型D．软件工具 9.下述关于数据库系统的正确叙述是 A．数据库系统减少了数据冗余 B．数据库系统避免了一切冗余 A 。 C．数据库系统中数据的一致性是指数据类型一致 D．数据库系统比文件系统能管理更多的数据 10.数将数据库的结构划分成多个层次，是为了提高数据库的B①和B②。 ①A．数据独立性 ②A.数据独立性B．逻辑独立性 B．物理独立性 C．管理规范性 C．逻辑独立性 D．数据的共享 D．管理规范性 11.数据库(DB)、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS)三者之间的关系是A。 A．DBS包括DB和DBMS B．DDMS包括DB和 DBS
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。
【1】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。 【2】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中
十大最有用的云数据库 随着商业交易内所蕴含数据量的不断增加，服务提供商正在想办法让公有云的数据管理变得更加轻松。大数据正变得越来越重要，云服务提供商希望涉足企业数据库领域。研究机构IDC 预言，大数据将按照每年60%的比率增加，其中包含结构化和非结构化数据。企业需要想办法发挥这些数据的作用，而长期以来数据库就是一个非常好的解决方案。目前服务提供商正通过云技术推出更多可在公有云中托管这些数据库的方法，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来，同时让用户拥有数据库扩展能力。研究公司Wikibon的大数据研究专家Jeff Kelly说：“这是一个非常大的市场。云将是许多大数据的最终目的地。”当然在DBaaS（数据库即服务）中仍然存在着许多问题，尤其是关于存储在云上的敏感信息，以及云服务中断等问题。不过，云数据库和工具这一新兴市场明显在加速发展。以下是美国《Network World》所关注的10个云数据库工具。其中一些是直接关系型数据库、SQL或者NoSQL数据库提供商，还有一些则将重点放在了开源数据库上。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，像甲骨文、惠普以及EMC/VMware这些大型的市场参与者也已经推出了他们各自基于云的产品，以及针对这些工具的策略。1.亚马逊Web服务（AWS）亚马逊Web服务（AWS）拥有多种基于云的数据库服务，包括关系型数据库和非关系型数据库。亚马逊关系型数据库（RDS）能够运行MySQL、甲骨文以及SQL Server等多种实例，而亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）则是一种专门针对小工作负载的非模式化数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB是一种支持固态硬盘的数据库，它能够自动在至少3个可用空间中复制工作负载。亚马逊Web服务的CTO Wemer Vogles表示，DynamoDB是亚马逊Web服务历史上增速最快的服务。此外，亚马逊还发布了一些辅助的数据管理服务，例如最新发布的Redshift数据仓库，以及能够帮助用户整合多来源数据以方便管理的Data Pipeline。 2.EnterpriseDBEnterpriseDB将重点放在了开源的PostgreSQL数据库上，不过让它名声鹊起的原因却是其与甲骨文数据库应用协同工作的能力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB的使用为本地甲骨文数据库编写的应用。目前EnterpriseDB已能够在惠普和亚马逊Web服务的云服务上运行。此外，EnterpriseDB 还具备二元复制及定期备份等功能。 3.Garantia DataGarantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务，用户可以在亚马逊Web服务公有云上运行开源的Redis和Memcached内存非关系数据库服务。Garantia软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动扩展节点，创建集群以及容错模型。 4.谷歌Cloud SQL谷歌的云数据库服务主要集中在谷歌Cloud SQL和BigQuery这两大产品上。前者被谷歌描述了一种类似MySQL的完全关系型数据库基础设施，而BigQuery则被塑造成在谷歌的云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。 5.微软Azure 微软利用其SQL Server技术研发了一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库，或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软对混合型数据库也非常关注，该公司使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软还拥有一个名为Tables的服务，这一基于云的NoSQL数据库服务采用了Blobs（二进制大对象存储）算法，并专门针对视频和音频等媒体文件进行了优化。 6.MongoLab在NoSQL的世界中，有各种各样的数据库平台可以选择，其中包括MongoDB。MongoLab允许用户通过亚马逊Web服务、微软Azure和Joyent等大型云服务提供商访问MongoDB。与其他网关类型服务一样，MongoLab同样在应用层整合了多种PaaS（平台即服务）工具。MongoLab既可以在共享的环境中访问，也可以在专用的环境中运行，不过后者的开销通常比前者稍大一些。 7.Rackspace通过名为“Cloud Databases”的产品，Rackspace的数据库既可以成为一个云，也可以成为一个托管服务解决方案。Rackspace将重点放在了Cloud Databases基于容器的虚拟化上，他们认为这将赋予数据库服务远甚于基于纯虚拟化基础设施的性能。Cloud Databases还以OpenStack
国内外灾害数据库汇总 与灾害相关的各类数据是进行灾害预测、灾情评估、灾后救援等工作的基础，国内外相关组织机构和部门对灾害数据库的建设非常重视，纷纷启动数据库建设项目，组织专门机构和人员开展灾害数据库建设工作。据统计，网上可检索到的灾害数据库就有40个，国外组织机构建设和维护的灾害数据库有26个，中国有14个（刘耀龙等，2008）。 国外尤其是发达国家特别重视灾害数据库建设及灾害数据信息共享,已建成的灾害数据库一般都可通过互联网进行访问。表1列出了15个国外主要的灾害数据库，包括联合国开发计划署(UNDP)、欧盟(EU)、世界卫生组织(WHO)、美国、日本、加拿大、澳大利亚和比利时等国际组织和国家组织建设的各类灾害数据库（含全球性的或本国内的）。美国对灾害数据库的建设贡献甚大，不仅建成了全球性的综合灾害数据库，还建成了包括海啸、地震等在内的各类专题灾害数据库。国外尤其是发达国家的灾害数据库在建设时就考虑到了数据共享的需要,在数量、可访问性到记录灾害种类(复合灾害群)、检索条件及查询结果等的设计上均有利于灾害信息在本国及国际范围的流通与共享，灾害数据库建设较为规范，灾害数据信息共享程度高。
从互联网上可以查到，我国已建成一批灾害数据库,但是这些数据库中灾害数据的标准不统一，数据来源的可靠性与广泛性有待商榷，数据管理范式，包括灾害特征类、字段名称、对应数据类型等规范的确定、典型的关系数据库结构应用与国际同类数据库不一致，互访与接轨中存在明显的不协调,难以实现有效共享。并且，已建成并在网上发布的这些灾害数据库一般是依托某个项目进行，数据的后续更新和维护不及时，甚至某些数据库中的数据截止某个时间后就再也没有更新，表2列出了国内8个主要灾害数据库的基本情况，其中大部分在线发布的数据已不再更新。
8.1 知识点 8.1.1 数据库管理系统概述 DBMS的系统目标 数据库管理系统是数据库系统的核心，从用户角度来看，一个DBMS应尽可能具备的 系统目标是：用户界面友好、结构清晰和开放性。 DBMS的基本功能 DBMS主要是实现对共享数据有效的组织、管理和存取，所以DBMS具有以下基本功能： 1．数据库定义功能 2．数据存取功能 3．数据库管理功能 4．数据组织、存储和管理功能 5．数据库的建立和维护功能 6．其他如DBMS与其他软件系统的通信功能，与其他DBMS或文件系统的数据转换 功能 8.1.2 数据库管理系统的结构和运行过程 DBMS程序模块的组成 DBMS是一种由各种模块组成系统软件，主要的模块有： 1．据定义方面的程序模块 数据定义的程序模块主要包括如下内容： 文本框: 考纲要求 2．数据库设计的目标、内容和方法 3．数据库应用开发工具 4．数据库技术发展 （1）模式、外模式、存储模式的定义模块，在RDBMS中就是创建数据库、创建表、 创建视图、创建索引等定义模块。 （2）安全性定义，如授权访问。 （3）完整性定义，如主键、外键、以及其他一些完整性约束条件 2．数据操纵方面的程序模块 数据操纵的程序模块主要包括如下内容： （1）查询处理程序模块 （2）数据更新程序模块 （3）交互式查询程序模块 （4）嵌入式查询程序模块 3．数据库运行管理的程序模块 数据库运行管理主要包括：系统启动的初始化、建立DBMS的系统缓冲区、建立系统 工作区、打开数据字典、安全性检查、完整性检查、并发控制、事务管理、运行日志管理等。 4．据库组织、存储和管理方面的程序模块 数据库组织、存储和管理方面的程序模块主要包括：文件读写和维护、存储路径管理 和维护、缓冲区管理等。 5．据库建立、维护和其他方面的程序模块 数据库建立、维护和其他方面的程序模块主要包括初始装入程序、转储程序、恢复程
PI 实时数据库系统详细介绍 PI.实时数据库系统---详细介绍2010-08-20 11：50PI实时数据库系统(Plant Information System)是由美国OSI Software 公司开发的基于C/S、B/S结构的商品化软件应用平台，是工厂底层控制网络与上层治理信息系统连接的桥梁，PI在工厂信息集成中扮演着特别和重要的角色。PI实时数据库系统适用于电力、石油、化工、冶金、造纸、制药、水处理、食 品饮料、通讯等各种生产流程企业的生产过程优化。 PI是全世界装机量最多的实时数据库系统，已成为OSI公司的标志产品。美国O SI Software公司创建于1980年，总部设在加州San Leandro。在休斯顿、西雅图、克里夫兰设有分部，在美国的IL、FL、MO、MA 、NY、NC等州设有办事处，在澳大利亚、新西兰、德国、新加坡设有办事处，全球范围有超过50多个分销商，智网科技(杭州)有限公司是OSI Software公司在中国的指定分销商。同时，智网科技还利用自身的技术优势，在PI系统的平台上，二次开发了诸多的电厂应用子系统，使用户十分方便地进行电厂生产过程优化及安全运行治理。 OSI Software公司与Microsoft、SAP、KBC等闻名公司保持着良好的合作关系，PI 的客户端产品中底层完全采用微软Windows技术，同时也将用户界面Windows化。迄今为止，PI的客户端模块以功能强盛、灵活、易用的特点在业界一直保持着领先的地位。OSI Software公司还与世界上几乎所有的DCS/PLC厂商保持着良好合作关系，这就 使得PI与DCS/PLC的数据接口建立在坚实的基础之上。 PI实时数据库系统概述世界上众多的企业都熟悉到生产过程的实时数据与历史数据是企业最有价值的信息财富，是整个企业信息系统的核心和基础。但是，假如生产现场缺乏数据，数据不完整或者不一致，以及历史数据丢失，都将导致管理者对工厂的现状无法判断，给管理带来困难，严峻时甚至导致工厂停产，发生事故等等。二十年来，OSI Software公司一直致力于实时数据库产品的开发工作，使得PI系统成为世界上 最优秀的实时数据库产品。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/528654111.html, 基于云数据库的应用研究 作者：胡钰强 来源：《电子技术与软件工程》2016年第06期 摘要随着社会经济和科技的不断发展，在各个领域当中，计算机技术、网络技术、信息 技术的大量应用使得数据量不断增长，同时也产生了更大规模的系统日志文件、管理操作记录文件等，而传统的数据库对于如此庞大的数据管理要求，已经难以满足。基于此，可利用云数据库技术，有效的解决这一问题。因此，本文对基于云数据库的应用进行了研究，以期推动该领域技术的进一步发展。 【关键词】云数据库应用研究 在信息化时代背景之下，计算机和互联网在各个领域当中都发挥了至关重要的作用。而在计算机网络的应用当中，会产生大量的数据信息，这些数据信息都是在数据库当中进行存储。随着计算机网络的不断普及，网络中产生的数据信息量也越来越大，传统的本地数据库已经难以支持如此海量数据信息的存储，因此，基于云技术开发的云数据库，能够更为有效的应对这一情况，从而提高数据库的应用效率，更好的为计算机网络服务提供支持。 1 云数据库技术的发展及优势 在计算机网络的发展和应用当中用，对于一些传统的服务要求，传统数据库能够进行较为良好的支持，但是随着信息技术的快速进步，其自身的一些问题也逐渐暴露出来。基于云计算平台，数据应用和数据管理的数量爆发式的增长，单靠传统的数据库已经不能满足要求。因此，基于云技术的发展，应当研究和应用云数据库技术，从而更好的为数据提供服务。根据不同的服务类型，可将云计算分为三个不同的类别，分别为IaaS、PaaS、SaaS。在SaaS逐渐得到广泛应用的情况下，云数据库得到了产生和发展，对于数据库的存储能力，进行了非常大的提升，同时将重复配置的资源进行消除，为软件升级和硬件更新提供了良好的便利。在云数据库当中，具有很多方面的优势，例如支持资源有效分发、多租户形式、高可用性、良好可扩展性等优势。在未来的数据库技术发展中，云数据库技术是一个主要的发展方向。 在实际运用云数据库的过程中，对于云数据库的底层细节，在客户端并不需要进行了解，对于客户端来说，底层硬件和实现并没有太大的意义，其与本地运行的数据库一样，在应用过程中能够为用户提供极大的便利，同时拥有超乎想象的处理能力和存储容量。云数据库在实际应用中具有很多方面的优势，例如动态可扩展、高可用性、使用代价较低、易用性良好等。此外，云数据库还能够对大规模的并行处理提供支持，对于实时的面向用户的使用、新类型商务解决方案、以及一些科学应用等，都能够提供非常良好的支持。 2 云数据库的主要应用
第一章数据库系统基本概念 数据库（Database，简称DB），是一个有结构的、集成的、可共享的、统一管理的数据集合。数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS）是用来管理数据库的一种商品化软件。 ●所有访问数据库的请求都由DBMS来完成的。 ●DBMS提供了操作数据库的许多命令（语言），即SQL语言。 DBMS 的主要功能： ●数据定义的功能。DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language，DDL)。通过DDL， 可以方便地定义数据库中的各种对象。如定义Students表结构。 ●数据操纵的功能。DBMS提供数据操纵语言(Data Manipulation Language，DML)。通过 DML，实现数据库中数据的基本操作。如向Students表中插入一行数据。 ●安全控制和并发控制的功能。如控制非法用户访问数据库。 ●数据库备份与恢复的功能。对数据库进行定义备份，以便数据库遭遇意外时，能恢复。数据库系统 数据库系统的组成：数据库由若干张相互关联的表格组成。 数据库系统各个部件之间的关系 ●用户与数据库应用（即应用程序）交互； ●应用程序与DBMS交互； ●DBMS访问数据库中的数据,返回给应用程序； ●应用程序按用户的习惯显示得到的数据。 数据库系统管理数据特点： ●数据是集成的、共享的。--数据库系统中所有的数据都集中存储在一个数据库中。 ●数据重复小。 ●数据独立性好。--应用程序不依赖任何数据的结构与访问技术。 ●数据结构化，易于按用户的视图表示。 模式：就是数据的一种抽象描述。 数据库的三级模式：外模式、概念模式、内模式。 1.内模式是数据库中数据的存储结构、存储方法、存取策略等的描述，也称物理模式、存 储模式。 2.概念模式是数据库中数据的逻辑结构的描述，也称模式、概念结构。 3.外模式是单个用户用到的数据逻辑结构的描述，通常也称视图、子模式。 一个数据库只有一个内模式，一个概念模式，但可以有多个外模式。 实际的物理数据库与内模式对应，用户使用外模式。
Introduction to database information management system The database is stored together a collection of the relevant data, the data is structured, non-harmful or unnecessary redundancy, and for a variety of application services, data storage independent of the use of its procedures; insert new data on the database , revised, and the original data can be retrieved by a common and can be controlled manner. When a system in the structure of a number of entirely separate from the database, the system includes a "database collection." Database management system (database management system) is a manipulation and large-scale database management software is being used to set up, use and maintenance of the database, or dbms. Its unified database management and control so as to ensure database security and integrity. Dbms users access data in the database, the database administrator through dbms database maintenance work. It provides a variety of functions, allows multiple applications and users use different methods at the same time or different time to build, modify, and asked whether the database. It allows users to easily manipulate data definition and maintenance of data security and integrity, as well as the multi-user concurrency control and the restoration of the database. Using the database can bring many benefits: such as reducing data redundancy, thus saving the data storage space; to achieve full sharing of data resources, and so on. In addition, the database technology also provides users with a very simple means to enable users to easily use the preparation of the database applications. Especially in recent years introduced micro-computer relational database management system dBASELL, intuitive operation, the use of flexible, convenient programming environment to extensive (generally 16 machine, such as IBM / PC / XT, China Great Wall 0520, and other species can run software), data-processing capacity strong. Database in our country are being more and more widely used, will be a powerful tool of economic management. The database is through the database management system (DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM) software for data storage, management and use of dBASELL is a database management system software. Information management system is the use of data acquisition and transmission technology, computer network technology, database construction, multimedia