云数据库体系架构的研究
一、云技术现状
云计算(cloud computing)是IT 技术发展的最新趋势,正受到业界和学术界的广泛关注。云计算是在分布式处理、并行处理和网格计算等技术的基础上发展起来的,是一种新兴的共享基础架构的方法。它可以自我维护和管理庞大的虚拟计算资源(包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等),从而提供各种IT 服务。用户在使用云计算提供的服务时按需付费,这不仅降低了使用门槛,也极大地节省了开销。由于云计算存在着巨大的潜在市场,Google,IBM,Microsoft,Amazon,Sun,HP,Yahoo,Oracle 等国际知名大公司都已经涉足云计算。云计算也开始在电信、金融等需要大规模并行处理的领域得到应用,比如中国移动研究院开发的云数据挖掘平台BC-PDM和云数据库产品HugeTable。
随着云计算技术的不断升温,它对各个技术领域的影响开始显现,其中比较典型的包括数据库领域。截止到现在,传统的数据库厂商,比如Oracle,Teradata,IBM,Microsoft 等,都已经推出了基于云计算环境的相关数据库产品。原来没有从事数据库产品开发的知名大公司,比如Amazon 和Google 等,也发布了Simple DB 和Big Table等产品。
面对数据的海量存储以及需求的动态变化，传统关系型数据
库已经显得力不从心。为了满足互联网发展以及互联网用户对数据海量存储的需求，Amazon、Google、Microsoft等公司相继对云数据库管理系统进行了深入研究，并生产了自己企业的云数据库。具有代表性的云数据库有Amazon的simpleDB、Google的BigTable以及yahoo的PNUTS等。与此同时,许多云数据库的相关问题开始被关注,比如云数据库的体系架构、数据模型、事务一致性、数据安全和性能优化等等。
二、云数据库介绍
1、云数据库概述
云数据库是在SaaS(software-as-a-service:软件即服务)成为应用趋势的大背景下发展起来的云计算技术,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易,同时也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。可以说,云数据库是数据库技术的未来发展方向。目前,对于云数据库的概念界定不尽相同,本文采用的云数据库定义是:云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。
如图1 所示,在云数据库应用中,客户端不需要了解云数据库的底层细节,所有的底层硬件都已经被虚拟化,对客户端而言是透明的。它就像在使用一个运行在单一服务器上的数据库一样,非常方便、容易,同时又可以获得理论上近乎无限的存储和处理
能力。
图1 云数据库应用示意图
2、云数据库的特性
云数据库具有以下特性:
(1)动态可扩展
(2)高可用性
(3)较低的使用代价
(4)易用性
(5)大规模并行处理
三、云数据库体系架构
云数据库的系统体系架构多种多样，本文主要介绍采用键／值数据模型和关系数据模型的系统体系架构以及可扩展分布式关系型系统体系架构。
1 、HBase体系架构
HBase(Hadoop Database)，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是谷歌Big table 的开源实现，其采用的架构和Bigtable类似。如图2所示。
图2 Hbase的体系架构
HBase体系架构中主要包括5部分，分别为：Client，ZookeeperHmaster，HRegionServer和Store，具体功能如下：
(1)Client：为用户访问数据库提供了接口。
(2)Zookeeper：主要用于存储数据库模式和所有HRegion的地址，并实时监控HRegion—Server的状态。
(3)HMaster：主要为每个HRegionServer分配其要维护的HRegion群组，实现负载均衡，HBase中仅有一个Master server。
(4)HRegionServer：每个HRegionServer主要用于管理多个HRegion，确保其能为Client提供服务，并及时向HMaster提供自己的运行状况信息。
(5)Store：主要用于实现数据库的存储功能，其由两部分组成：
MemStore和StoreFiles。更新数据首先会存储到MemStore中，并当MemStore数据存储满了之后再将数据存储到StoreFile中，其中StoreFile存放在分布式文件系统的HFile中。
2 、SQL Azure体系架构
SQL Azure是一种基于云计算的关系型数据库服务，基础架构类似于SQL Server2008，但它与SQL Server 2008有所不同，其在内部包含了很多虚拟服务器，可以根据需求的动态变化而改变参与计算的虚拟机数量。SQL Azure以关系模型存储数据，并且每台虚拟机都安装了数据库管理系统。一般情况下，一个完整的数据库会被存储到多台虚拟机中。每台虚拟机的结构相同，都包括SQL Azure Fabric，管理服务，若干数据库实例，管理服务主要用于实现数据同步，这就避免了因为更新操作而导致的每台虚拟机中数据的不同，从而保证了数据的高可用性。同时，虚拟机通过SQL Azure Fabric和管理服务之间互相交换信息，从而监控整体服务的状态。如图3所示。
图3 SQL Azure的体系架构
3、可扩展分布式关系型系统体系架构
可扩展分布式关系型系统是在非关系型数据库存储系统基础上提出来的，并借鉴了RDBMS数据模型的高效性和NoSQL数据库的高可用性，其体系架构如图4所示。图中实线箭头用于表示组件间数据的传输功能；虚线箭头用于表示组件间对信号的控制功能。系统服务组件主要包括五种，分为别：RS(主服务，主要用于维护系统最底层的元数据)，US(更新服务，主要用于执行系统的更新操作)，CS(主干服务，主要用于存储用于查询的静态数据)，MS(合并服务，主要用于处理查询请求时数据的合并相关操作)，client(客户端，主要为用户操作数据库提供接口)。
图4 可扩展分布式关系型系统体系架构
客户端查询流程，如图5所示。
(1)首先客户端向处理合并操作的合并服务组件发送查询请求；
(2)合并服务组件接到请求后首先向主服务发送定位请求，获取相应数据所在服务器的位置；
(3)主服务组件RS根据合并服务的请求获取相应的定位信息并返回给合并服务组件；
(4)合并服务组件根据返回的定位信息首先向存储静态数据的主干服务组件CS发送查询请求；
(5)主干服务组件CS根据请求返回满足条件的静态数据；
(6)合并服务组件然后根据从主服务返回的定位信息向存储动态数据的更新服务组件发起动态查询请求；
(7)更新服务组件根据请求向合并服务组件返回满足需求的动态数据；
(8)合并服务组件将(5)和(7)返回的数据进行处理并将最终结果返回给客户端。
图4 数据查询流程
四、云数据库体系架构的探索
HBase体系架构采用键／值数据模型，解决了传统关系数据库只能存储关系型数据的瓶颈，其不仅可以存储结构化数据，同时也可以存储半结构化以及非结构化数据，并可以通过Zookeeper实时监控系统运行状态，保证交叉操作数据的正确性。SQL Azure体系架构采用关系数据模型，可以使用与人们所熟悉的SQL Server相同的方式来使用，在扩展性、可用性等方面相对传统数据库来说具有很好的改进，并可以通过管理服务实现数据间的同步。可扩展分布式关系型系统体系架构既具有关系数据库的便携性同时又增加了NoSQL的可扩展性，提出了一种全新的数据读写、合并以及存储流程。三者在实现方式上有所不同，但
他们的基本目的是一致的，都是尽可能保证系统的高可用性以及高效性，三者具有相对的优势，但如果将其优点进行融合，各自发挥各自的优势，便可带来新的体验。下面介绍一种在三者基础上提出的云数据库体系架构。
该体系架构融合了Hbase、SQL Azure、可扩展分布式关系型系统体系架构三者的优点，将用户的操作分为更新操作和查询操作两种。首先客户端通过访问端口进行操作，如果是查询操作并且客户端存储了相应的分区映射图，直接到指定的HregionServer读取数据，如果未存储相应的分区映射图则首先通过Hmaster—select获取相应的分区映射图之后再到指定的HregionServer读取数据。因为不需要执行更新操作，Store中只有存储数据的Storefile。如果用户执行的是更新操作，则首先经过Zookeeper检查一下相应的HRegionServer的状态，若可用则连接到相应的HregionServer，否则Hmaster_update会根据负载均衡分配可用的Hre—gionServer，并将数据首先放到MemStore中，在适当的时机自动更新到Storefile中。另外，每一个Hregion Server中包含一个管理服务，并且管理服务间相互连接，从而实现数据的同步。如图6所示。
图6 云数据库体系架构探索示意图
该体系架构与Hbase体系架构相比，采用了其监控的模式，不同的是每一个体系中含有两个Hmaster，分别为Hmaster—select和Hmaster—update，二者都可以管理HRegionServer的负载均衡，调整Region的分布，区别在于前者主要用于管理用户对Table的查询操作，后者主要用于管理用户对Table的增加、删除、修改操作。与SQL Azure体系架构相比，采用了其利用管理服务实现数据同步的功能。与可扩展分布式关系型系统体系架构相比，主要采用了其查询和更新操作相分离的思想，这样执行不同的操作目的性强，在一定程度上节省了时间。
五、结束语
随着信息量的增加，计算机所要处理的数据呈指数级别的增长，传统的关系型数据库已经不能满足用户的需求。云数据库为解决该问题提供了一种可行的解决方案，日益受到业界和学术界的普遍关注。云数据库的出现必定会带来一场巨大的变革，诸如：
数据存储的变革、极大的改变企业管理数据的方式、催生新一代的数据库技术、数据库市场份额面临重新分配、浏览器模式的改变、影响了DBA的工作量以及开发者的访问方式等。
就目前阶段而言，虽然已经出现了一些云数据库产品，其体系结构不尽相同，但总体目标都是尽可能保证数据的高效性、高可用性等云数据库特有的特性。但这些系统暂时并未完全实现云数据库相对传统数据库所有的优势，让这些系统能完全满足用户不断发展的需求仍需人们的共同努力。
参考文献
[1]史英杰，孟小峰．云数据库管理系统中查询技术研究综述[J]．Chinese Journal of Computers，2013，36(2)．
[2]Chen K，Zheng wM．Cloud computing．System instances and current research．Journal of oftware，$2009，20(5)：1 337—1348(in Chinese with English abstract)．http：／／www．jOS．org．cn／1000—9825／3493．htm[doi：10．3724／SP．J．1001．2009．034933．
[3]林子雨，赖永炫，林琛，邹权．云数据库研究[J]．Journal of Software，2012，23(5)．
[4]王献美，吴迪冲，朱泽飞，李仁旺．可扩展分布式关系型云数据库方案[J]．华中科技大学学报(自然科学版)，2012，40(1)．
[5]The architecture of Hbase．http：／／hbase．apache．org／book．html#architecture．
[63 The architecture of SQL Azure．http：／／zh．wikipedia．org／wiki／SQL—Azure．
[7]Bond B C，Corbett JC Furman JJ．Megastore：providing scalable highly available storage for interactive services，CIDR’11：223—234[R3．Asilomar：CIDR2011．
“腾讯云”品牌资质分析报告 尊敬的用户： 随着经济全球化的深入发展，各市场领域的竞争已逐渐表现为品牌竞争。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）公布的最新数据显示,中国网民规模已达8.02亿，互联网普及率57.7%。而网民规模增长的推动力正是由于互联网商业模式的不断创新以及线上线下服务融合的加速，因此，互联网时代的到来也意味着网络品牌标识的价值提升。习总书记不断强调知识产权战略的重要性，同时每年5月10日“中国品牌日”的确立也标志着品牌建设与保护已经刻不容缓。 根据您查询的“腾讯云”品牌，及“网络服务-网络建站,商务服务-市场营销”行业，腾讯云的品牌分析报告如下： 目录 一、腾讯云品牌商标分析 1、行业注册分析 1.1 网络服务-网络建站行业注册分析 1.1.1 网络服务-网络建站行业品牌注册量 1.1.2 腾讯云品牌在网络服务-网络建站行业的主要注册情况 1.1.3 网络服务-网络建站行业下腾讯云同名品牌的主要竞争对手 1.2 商务服务-市场营销行业注册分析 1.2.1 商务服务-市场营销行业品牌注册量 1.2.2 腾讯云品牌在商务服务-市场营销行业的主要注册情况 1.2.3 商务服务-市场营销行业下腾讯云同名品牌的主要竞争对手 2、腾讯云品牌商标注册分析 2.1 网络服务-网络建站,商务服务-市场营销行业类别分析 2.2 腾讯云品牌在网络服务-网络建站,商务服务-市场营销行业的保护现状 3、腾讯云品牌字样在各行业的注册情况表 二、腾讯云品牌域名分析 1、全球知名品牌案例 2、腾讯云品牌域名匹配分析 3、品牌域名注册概况 4、Typo域名
“腾讯云”品牌在网络服务-网络建站行业，主要注册了以下几个类别:1、42类
数据库体系结构数据库如何处理一个查询 当应用程序向PostgreSQL系统提交一个查询时，一般要经过五个阶段：
联接阶段 一旦建立起来一个联接，客户端进程就可以向后端服务器进程发送查询了。查询是通过纯文本传输的，也就是说在前端不做任何分析处理。服务器分析查询，创建执行规划，执行该规划并且通过已经建立起来的联接把检索出来的记录返回给客户端。 分析阶段 解析器的功能就其目的性来说，就是检查从应用程序（客户端）发送过来的查询，核对语法并创建一个查询分析树（querytree）。 重写阶段 重写系统是一个位于分析器阶段和规划器/优化器之间的模块。它接收分析阶段来的查询树且搜索任何应用到查询树上的规则，（规则存储在系统表里）并根据给出的规则体进行转换。 重写系统的一个应用就是实现视图。当一个查询访问一个视图时（也就是说，一个虚拟表），重写系统改写用户的查询，使之成为一个访问在视图定义里给出的基本表的查询。 优化阶段 规划器/优化器的任务是创建一个优化了的执行规划。它首先合并对出现在查询里的关系进行扫描和连接所有可能的方法。这样创建的所有路径都导致相同结果，而优化器的任务就是计算每个路径的开销并且找出开销最小的那条路径。
执行阶段 接受规划器/优化器传过来地查询规划然后递归地处理它，抽取所需要的行集合。执行器就是对应于上面所提到的查询引擎中的执行处理客户端发来的请求（Executor），它是查询引擎的核心模块。 执行器实际上是一个需求－拉动地流水线机制。每次调用一个规划节点地时候，它都必须给出更多的一个行，或者汇报它已经完成行的传递。 针对不同的SQL查询类型，执行器会有不同的执行方案，而这些方案的选择是按照执行器机制进行的。
系统架构设计师-数据库系统 (总分：29.00，做题时间：90分钟) 一、单项选择题 (总题数：17，分数：29.00) 1.______不属于关系数据库管理系统。 A．Oracle B．MS SQL Server C．DB2 D．IMS （分数：1.00） A. B. C. D. √ 解析：题目给出的几种数据库管理系统中：Oracle、MS SQL Server、DB2较为常见，它们都属于关系型数据库管理系统。而IMS不是关系数据库管理系统，它是IBM公司推出的层次型数据库管理系统。 2.数据的物理独立性是指当数据库的______。 A．外模式发生改变时，数据的物理结构需要改变 B．内模式发生改变时，数据的逻辑结构不需要改变 C．外模式发生改变时，数据的逻辑结构不需要改变 D．内模式发生改变时，数据的物理结构不需要改变 （分数：1.00） A. B. √ C. D. 解析：不同的数据库产品支持不同的数据模型，使用不同的数据库语言，建立在不同的操作系统上。数据的存储结构也各不相同，但体系结构基本上都具有相同的特征，采用“三级模式和两级映射”。 数据库系统在三级模式之间提供了两级映象：模式/内模式映象、外模式/模式映象。正因为这两级映射保证了数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 数据的独立性是指数据与程序独立，将数据的定义从程序中分离出去，由DBMS负责数据的存储，从而简化应用程序，大大减少应用程序编制的工作量。数据的独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的。数据的独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 数据的物理独立性：是指当数据库的内模式发生改变时，数据的逻辑结构不变。由于应用程序处理的只是数据的逻辑结构，这样物理独立性可以保证，当数据的物理结构改变了，应用程序不用改变。但是，为了保证应用程序能够正确执行，需要修改概念模式/内模式之间的映像。 数据的逻辑独立性：是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构发生变化后，用户程序也可以不修改。但是，为了保证应用程序能够正确执行，需要修改外模式/概念模式之间的映像。 3.在数据库系统中，数据的完整性是指数据的______。 A．有效性、正确性和一致性 B．有效性、正确性和可维护性 C．有效性、正确性和安全性 D．正确性、一致性和安全性 （分数：1.00）
数据库表结构设计参考
表名外部单位表（DeptOut） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表（DeptOutSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表（DeptIn） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)
补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表（DeptInSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表（Province） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表（TelCall） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表 表名摄像头图像记录表（ScreenShot） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image
数据库基础 （ 视频讲解：25分钟） 本章主要介绍数据库的相关概念，包括数据库系统的简介、数据库的体系结构、数据模型、常见关系数据库。通过本章的学习，读者应该掌握数据库系统、数据模型、数据库三级模式结构以及数据库规范化等概念，掌握常见的关系数据库。 通过阅读本章，您可以： 了解数据库技术的发展 掌握数据库系统的组成 掌握数据库的体系结构 熟悉数据模型 掌握常见的关系数据库 1 第 章
1.1 数据库系统简介 视频讲解：光盘\TM\lx\1\数据库系统简介.exe 数据库系统（DataBase System，DBS）是由数据库及其管理软件组成的系统，人们常把与数据库有关的硬件和软件系统称为数据库系统。 1.1.1 数据库技术的发展 数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的，随着计算机技术的发展，对数据管理技术也不断地提出更高的要求，其先后经历了人工管理、文件系统、数据库系统等3个阶段，这3个阶段的特点分别如下所述。 （1）人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。当时硬件和软件设备都很落后，数据基本依赖于人工管理，人工管理数据具有如下特点： ?数据不保存。 ?使用应用程序管理数据。 ?数据不共享。 ?数据不具有独立性。 （2）文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，硬件和软件技术都有了进一步发展，出现了磁盘等存储设备和专门的数据管理软件即文件系统，文件系统具有如下特点： ?数据可以长期保存。 ?由文件系统管理数据。 ?共享性差，数据冗余大。 ?数据独立性差。 （3）数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来，计算机应用于管理系统，而且规模越来越大，应用越来越广泛，数据量急剧增长，对共享功能的要求越来越强烈。这样使用文件系统管理数据已经不能满足要求，于是为了解决一系列问题，出现了数据库系统来统一管理数据。数据库系统满足了多用户、多应用共享数据的需求，它比文件系统具有明显的优点，标志着管理技术的飞跃。 1.1.2 数据库系统的组成 数据库系统是采用数据库技术的计算机系统，是由数据库（数据）、数据库管理系统（软件）、数
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
数据库架构设计与实践
一、用户中心 用户中心是一个常见业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务，其核心元数据为：User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …) 其中： ?uid为用户ID，主键 ?uname, passwd, sex, age, nickname, …等为用户的属性 数据库设计上，一般来说在业务初期，单库单表就能够搞定这个需求。 二、图示说明 为了方便大家理解，后文图片说明较多，其中： ?“灰色”方框，表示service，服务 ?“紫色”圆框，标识master，主库 ?“粉色”圆框，表示slave，从库 三、单库架构
最常见的架构设计如上： ?user-service：用户中心服务，对调用者提供友好的RPC接口?user-db：一个库进行数据存储 四、分组架构 什么是分组？ 答：分组架构是最常见的一主多从，主从同步，读写分离数据库架构：?user-service：依旧是用户中心服务 ?user-db-M(master)：主库，提供数据库写服务 ?user-db-S(slave)：从库，提供数据库读服务 主和从构成的数据库集群称为“组”。
分组有什么特点？ 答：同一个组里的数据库集群： ?主从之间通过binlog进行数据同步 ?多个实例数据库结构完全相同 ?多个实例存储的数据也完全相同，本质上是将数据进行复制 分组架构究竟解决什么问题？ 答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望：?线性提升数据库读性能 ?通过消除读写锁冲突提升数据库写性能 ?通过冗余从库实现数据的“读高可用” 此时可以使用分组架构，需要注意的是，分组架构中，数据库的主库依然是写单点。一句话总结，分组解决的是“数据库读写高并发量高”问题，所实施的架构设计。 五、分片架构
TDSQL分布式数据库服务 产品概述
目录 产品简介产品概述 (4) 简介 (4) 解决问题 (4) 单机数据库瓶颈 (4) 应用层分片开发工作量大 (4) 开源方案或 NoSQL 难题 (4) 产品优势 (6) 超高性能 (6) 专业可靠 (6) 简单易用 (6) 应用场景 (7) 大型应用（超高并发实时交易场景） (7) 物联网数据（PB 级数据存储访问场景） (7) 文件索引（万亿行数据毫秒级存取） (7) 高性价比商业数据库解决方案 (7) 基本原理水平分表 (9) 概述 (9) 水平切分 (9) 写入数据（ SQL 语句含有 shardkey ） (11) 数据聚合 (12) 读取数据（有明确 shardkey 值） (12) 读取数据（无明确 shardkey 值） (12) 读写分离 (14) 功能简介 (14) 基本原理 (14) 只读账号 (14) 弹性拓展 (15) 概述 (15) 扩容过程 (15) 新增分片扩容 (15) 现有分片扩容 (15) 强同步 (17)
背景 (17) 存在问题 (17) 解决方案 (17) 实例架构 (19) 地域选择 (20)
产品简介 产品概述 19-11-19 10:36:08 简介 分布式数据库 TDSQL（TencentDB for TDSQL，TDSQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。 解决问题 单机数据库瓶颈 面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。 TDSQL 目前单分片最大可支持6TB存储，如果性能或容量不足以支撑业务发展时，在控制台自动升级扩容。升级过程中，您无需关心分布式系统内的数据迁移，均衡和路由切换。升级完成后访问 IP 不变，仅在自动切换时存在秒级闪断，您仅需确保有重连机制即可。 应用层分片开发工作量大 应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。 基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。 开源方案或 NoSQL 难题 选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，这些产品免费或者费用相对较低，但可能有如下问题： 产品 bug 修复取决于社区进度。 您的团队是否有能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。 关联系统是否做好准备。 您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。
数据库系统原理自测题（2） 一、单项选择题 1．数据库物理存储方式的描述称为【B】 A．外模式B．内模式 C．概念模式D．逻辑模式 2．在下面给出的内容中，不属于DBA职责的是【A】A．定义概念模式B．修改模式结构 C．编写应用程序D．编写完整行规则 3．用户涉及的逻辑结构用描述【C】 A．模式B．存储模式 C．概念模型D．逻辑模式 4．数据库在磁盘上的基本组织形式是【B】A．DB B.文件 C.二维表 D.系统目录 5．在DBS中，最接近于物理存储设备一级的结构，称为【D】A．外模式B．概念模式C．用户模式D．内模式 6．从模块结构考察，DBMS由两大部分组成：【B】A．查询处理器和文件管理器B．查询处理器和存储管理器 C．数据库编译器和存储管理器D．数据库编译器和缓冲区管理器 7．设W=RS，且W、R、S的属性个数分别为w、r和s，那么三者之间应满足 【A】 A．w≤r+s B．w＜r+s C．w≥r+s D．w＞r+s 8．数据库系统的体系结构是数据库系统的总体框架，一般来说数据库系统应具有三级模式体系结构，它们是【A】 A．外模式、逻辑模式和内模式B．内模式、用户模式和外模式 C．内模式、子模式和概念模式D．子模式、模式和概念模式 9．ER图是表示概念模型的有效工具之一，在ER图中的菱形框表示【A】A．联系B．实体 C．实体的属性D．联系的属性 10．数据库管理系统中数据操纵语言DML所事项的操作一般包括【A】 A．查询、插入、修改、删除B．排序、授权、删除 C．建立、插入、修改、排序D．建立、授权、修改
11．设有关系R(A,B,C)和关系S(B,C,D)，那么与RS等价的关系代数表达式是【C】 A．π1，2，3，4（σ2=1∧3=2（R×S））B．π1，2，3，6（σ2=1∧3=2（R×S）） C．π1，2，3，6（σ2=4∧3=5（R×S））D．π1，2，3，4（σ2=4∧3=5（R×S））12．在关系模式R中，函数依赖X→Y的语义是【B】A．在R的某一关系中，若两个元组的X值相等，则Y值也相等 B．在R的每一关系中，若两个元组的X值相等，则Y值也相等 C．在R的某一关系中，Y值应与X值相等 D．在R的每一关系中，Y值应与X值相等 13．设有关系模式R（A，B，C，D），R上成立的FD集F={A→C，B→C}，则属性集BD 的闭包(BD)+为【B】A．BD B．BCD C．ABD D．ABCD 14．有10个实体类型，并且它们之间存在着10个不同的二元联系，其中2个是1：1联系类型，3个是1：N联系类型，5个是M：N联系类型，那么根据转换规则，这个ER结构转换成的关系模式有【B】 A．13个B．15个C．18个D．20个 15．关系模式R分解成数据库模式ρ的一个优点是【D】A．数据分散存储在多个关系中B．数据容易恢复 C．提高了查询速度D．存储悬挂元组 16．事务并发执行时，每个事务不必关心其他事务，如同在单用户环境下执行一样，这个性质称为事务的【D】A．持久性B．一致性C．孤立性D．隔离性 17．用户或应用程序使用数据库的方式称为【B】A．封锁B．权限C．口令D．事务 18. 常用的关系运算是关系代数和。【C 】 A ．集合代数 B ．逻辑演算 C ．关系演算 D ．集合演算 19．在关系代数表达式优化策略中，应尽可能早执行操作【C】A．投影B．连接 C．选择D．笛卡儿积 20．当关系R和S自然连接时，能够把R和S原核舍弃的元组放到结果关系中的操作是 【D】A．左外连接B．右外连接 C．外部并D．外连接 规范化为BCNF 【C 】A.消除非主属性对码的部分函数依赖B ．消除非主属性对码的传递函数依赖 C.消除主属性对码的部分和传递函数依赖D ．消除非平凡且非函数依赖的多值依赖23．对用户而言，ODBC技术屏蔽掉了【B】A．不同服务器的差异B．不同DBS的差异
浅析-腾讯云数据库行业解决方案在这个大数据兴起的时代，移动互联网和智能终端的普及及发展十分迅速，数据信息正以每年40%的速度增长，大家是不是经常会在处理数据的时候遇到这些问题，处理数据时间长，数据太多不易管理，担心自建数据库不安全等等，今天小编结合腾讯云市场相关资讯给大家介绍腾讯云数据库解决方案，为大家分析为什么选择腾讯云。 腾讯云数据库方案是什么？ 腾讯云数据库是拥有性能卓越，弹性扩展，同时免运维，减少开发成本等优点。并为行业提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等数据库运维全套解决方案。 首先使用腾讯云数据库具有以下优势： 1）灵活配置，快速部署：按使用场景配置，秒级快速部署数据库服务，弹性式一键升级扩容； 2）数据可靠，持续可用：多重备份保证数据可靠性，主备多活架构使数据可用性强； 3）性能卓越：超大内存和高性能读写的物理机型支撑，支持海量访问； 4）全方位服务：提供7*24 小时的问题咨询，专业解答所有疑惑，同时监控各项业务指标。 腾讯云数据库可覆盖不同行业领域的专属方案，应对各类场景需求，为了更高效完善的应用腾讯云数据库，我们需要一个围绕典型数据库使用场景下的综合解决方案——腾讯云数据库解决方案。
给大家介绍几个常见行业下场景需求的痛点： （1）游戏行业：游戏玩家数据量大，多个分区数据服务，每个分区都需要快速读取数据。 （2）金融行业：存储和处理金融交易数据、账户数据等比较繁杂，安全可靠性需求高（3）电商行业：高并发流量，活动节日大促时遭遇业务高峰，访问请求压力大，海量数据需要处理 （4）医疗：健康数据采集量大，对数据处理能力要求高 （5）大数据：存储数据量大，对计算能力要求极高，数据增长快速，对分布式数据处理能力要求高 还有其他行业需求难点等等·，而此时，使用腾讯云数据库就可以解决上述问题。 腾讯云数据库解决方案优势： （1）针对游戏行业-云数据库可以解决游戏玩家数据快速存取的问题，同时弹性的扩展能力）能轻松应对开服合服； （2）针对金融行业-云数据库可为金融行业提供安全审计，跨地域容灾，数据强一致的数据库服务，保证金融数据安全高可靠； （3）针对电商行业-云数据库CDB for MySQL高性能特性以及Redis快速读写能力帮你在活动大促时解决访问高峰带来的请求压力。 还有其他行业解决方案等等，这里就不一一介绍了，实际使用腾讯云数据库有很多复杂的问题需要解决，并且腾讯云数据库体系覆盖目前主流数据库，部署便捷，选型更佳灵活，如果您需要购买腾讯云，可关注微盛网络官网，同时与腾讯云官方优惠叠加,优惠相当于折
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。 但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。 目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。
数据库架构规划方案
架构的演变 架构演变一定是根据当时要求的场景、压力下性能的需要、安全性、连续性的要求、技术的发展..... 我把架构的发展分为大概4个阶段： 1.单机模式 IT建设初期，高速建设阶段，大家要做的只有一件事，我需要什么构建什么，我需要ERP我买软件，需要HIS买HIS，这个时期按需构建大量的系统基本在这个时期产生，当然那个时候也没什么高可用的要求。 2.双机热备和镜像 基本是20年前的技术了，在高速构建后，一堆的系统运行中，用户发现我们的核心业务如果坏掉业务受影响，停机几个小时做恢复这是无法接受的，那么双机热备或镜像，Active-Standby的模式出现，这样一台机器工作，一台备用坏了在短时间可以接管业务，造成的损失会低很多！
那么问题也很明显，备机资源浪费，依赖存储，数据还是单点，成本较高。产品也很多：RoseHA/RoseMirrorHA、NEC ExpressCluster、微软MSCS、Symantec VCS、Legato、RHCS 太多太多了。 随后为了解决数据单点的问题有出现了存储的主备，存储的双活这厂商也太多了，这里就不介绍了 基本上传统企业依然停留在第一和第二阶段，也就是要么单机，要么双机热备 3.节点多活
随着业务量越来越大，数据量不断飚升，系统高效性的矛盾显现出来，系统卡慢、报表、接口业务无法分离OLAP OLTP业务混合导致系统锁情况严重，资源消耗极其庞大，光靠升级硬件已经无法满足要求，横向扩展已经成为大势所趋。 同时切换时间、备机无法启动的问题也困扰着用户。 那么节点多活，多台机器同时对外提供访问的技术登上舞台，代表的ORACLE RAC、微软ALWAYSON 、MOEBIUS集群 多活的两种模式也是从第二带架构的演变 oracle rac 把双机热备的辅助节点变的可以访问，关键点数据在多节点内存中的调配 Microsoft awo、Moebius 则是把镜像的辅助节点变的可以访问，关键点数据多节点同步 这样横向扩展来分担压力，并且可以在业务上进行分离。 4.分布式架构 分布式架构真的不知道从何说起，概念太大，每个人理解的都不一样，只能意会不能言传： 比如说一份数据分开存成多份
智能钛工业 AI 平台 产品概述
目录 智能钛工业 AI 平台 (1) 产品简介产品概述 (3) 产品功能 (3) 产品优势 (4) AI 训练系统 (4) AI 推理系统 (4) 应用场景 (6)
产品简介 产品概述 19-07-08 16:30:25 智能钛工业 AI 平台（Tencent Intelligence Industry Insight，TI-Insight，以下简称平台）是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台。它包含了 AI 训练系统，AI 推理系统两个功能组件。平台提供了包含数据工厂、内置通用和行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。支持算法工程师、及具备有限深度学习知识的业务用户可以从0到1快速构建模型、1到 N 快速迭代训练模型。同时，平台提供优化调度算法微服务能力，可以帮助团队快速地部署模型，高效利用硬件计算资源，提高生产力。 产品功能 AI 训练系统 提供数据集管理、新建模型、模型迭代提升、模型在线评估、题库测试、结果分析和洞察、内置通用/行业/定制算法等功能，通过AI 训练系统可持续提升模型精度，在上线后短时间内就可以达到相当稳定的运行精度，识别速度高、准确率好、效率高。 AI 推理系统 提供微服务部署、运行管理、CPU/GPU 资源管理、请求负载均衡、服务高可用、计算实例自动扩缩容等功能。
产品优势 19-07-08 15:27:44 智能钛工业 AI 平台（TI-Insight）包括 AI 训练系统和 AI 推理系统两个业务模块： AI 训练系统 简单易用，快速上手 功能界面简洁清晰，集数据管理、模型训练、评估、预测和结果洞察于一体，覆盖全工作流程，形成模型训练的完整闭环，操作流程方便易用，基于内置的算法工具集和直观的操作指导可以让业务专家无需具备编程或深度学习的专业知识就可以创建出业务模型。 全面提高线上生产能力 内置了一体化的训练集和题库集管理工具，以及自动化模型迭代环境，可以将原有模型快速迭代更新，适应生产中不断出现的新变化，紧密贴合实际生产业务的需求，大幅提高生产能力。 强大的算法通用化能力 提供多种通用/行业/定制算法镜像，可适应不同行业客户需求。用户可基于此进行模型训练，为算法工程师免除定制化模型开发之苦。 开放式平台 在内置的算法包不满足客户需求情况下，客户或实施合作伙伴根据可以根据软件提供的算法包封装文档在短短数周内就封装出一个定制算法，并且能导入到平台中用来训练出新的业务模型。 集成方便，部署灵活 可将模型一键部署至 AI 推理系统，用户可以脱离线下人工部署的繁琐流程和操作，只需关注于模型的优化迭代。 系统可靠，维护成本低 采用腾讯云容器服务 TKE 进行训练，具备稳定的运行性能，可进行服务架构的快速升级，安全可靠，性价比高。AI 推理系统 异构算力虚拟化 GPU 算力虚拟化，一键部署不同类型的机器学习模型和深度学习模型，为用户提供最佳推理服务。 自动弹性扩缩容
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。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库系统的出现，有效地利用企业现有资源和网络资源。分布式数据库系统是一个面向地理上分布而在管理上需要不同程度集中的处理系统，主要解决在计算机网络上如何进行数据的分布和处理。由于分布式数据库有许多突出的优点，因此，分布式数据库系统可以广泛地应用于大企业，多种行业及军事国防等领域，这对建立集约型社会，加快社会主义现代化建设，将具有重要的现实意义。。
一、数据库结构设计步骤 二、需求分析 三、概念结构设计 四、逻辑结构设计 五、数据库物理设计 数据库结构设计 一、数据库结构设计步骤 一般可将数据库结构设计分为四个阶段，即需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理设计。 下面各节分别介绍各阶段设计内容和具体方法。 二、需求分析 需求分析的任务是具体了解应用环境，了解与分析用户对数据和数据处理的需求，对应用系统的性能的要求，提出新系统的目标，为第二阶段、第三阶段的设计奠定基础。一般需求分析的操作步骤如下所述。 1．了解组织、人员的构成 子系统的划分常常以现有组织系统为基础，再进行整合，而新系统首先必须达到的目的是尽可能地完成当前系统中有关信息方面的工作，在原有系统中，信息处理总是由具体人来实施的。我们要了解组织结构情况、相互之间信息沟通关系、数据（包括各种报告、报表、凭证、单据）往来联系情况。 具体弄清各个数据的名称，产生的时间与传递所需时间与周期，数据量的大小，所涉及（传送）的范围，使用数据的权限要求，数据处理过程中容易发生的问题及其影响，各个部门所希望获得的数据的情况等。 然后了解每个人对每一具体数据处理的过程，基本数据元素来源于哪些地方、获取的途径、处理的要求、数据的用途，进而弄清数据的构成、数据元素的类型、性质、算法、取值范围、相互关系。 在上述调查基础上，首先画出组织机构及工作职能图。我们以一个学校的基层单位——某大学一个系的管理为例来简要说明。 系的组织机构及工作职能如图7.1所示。
图7．1 系管理体系结构图 作为管理层经常需要的信息和工作有： ．查询老师个人基本情况及打印相应内容 ．查询与统计科研项目情况及相关报表 ．查询与统计论文著作情况及相关报表 ．上级部门及其他部门来文管理与查询（要求能全文检索） ．系部发文管理 ．任务下达、检查及管理 ．信件、通知的收发及管理 ．日程安排调度及管理 ．设备仪器计划及管理 ．设备入库与库存情况管理与查询 ．设备借还领用管理及相应报表 ．耗材计划与领发管理及相应统计报表 ．图书管理及借还情况查询 ．学生毕业设计文档管理 ．专业与班组编制与查询 ．教学文档管理及查询（安排与检查，包括课表、考试日程安排、监考安排等）．学生成绩管理与查询和统计 ．教师、学生、实验室课表管理及查询 ．学生基本情况管理与查询（包括社会活动、奖惩、家庭情况及学校校友管理）
腾讯智慧建筑管理平台 产品概述
目录 腾讯智慧建筑管理平台 (1) 产品简介产品概述 (3) 什么是腾讯智慧建筑管理平台 (3) 产品优势 (3) 产品功能 (5) 应用场景 (6)
产品简介 产品概述 19-07-29 10:45:47 什么是腾讯智慧建筑管理平台 腾讯智慧建筑管理平台（Smart Building Operating System，以下简称微瓴）是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统，针对建筑内的硬件、应用等资源，提供物联、管理与数字服务，为建筑赋予了综合协同智慧能力，并为建筑管理运营者与建筑业主方提供安全、高效、便利的建筑综合管理运营系统，助力地产行业数字化和智能化转型，提升建筑的运营效率与服务品质，创造全新的服务模式与用户体验。 产品优势 联动灵活性高 用户可根据自身业务，搭建多样化的建筑联动规则。 建筑监管度高 腾讯云微瓴对建筑内的设备、应用、用户、场景进行统一监管，打破用户盲区。 物联能力丰富化 硬件：支持 SDK、MQTT、智能网关、软网关等快速对接方式。 应用：支持各行业的数据对接协议、权限对接协议、硬件控制协议等。 服务：支持 API 对接服务。 空间数字化 腾讯云微瓴实现了建筑、楼层、设备点位与空间映射的数字化，让建筑变成一个智慧空间，可以衍生出丰富标准的空间能力与空间服务。 建筑智能化 腾讯云微瓴通过融合多样 AI 算法，实现建筑智慧化响应与决策。 升级持续化 腾讯云微瓴支持云端持续升级与软硬件分离，且建筑的各项软、硬件服务都支持组态化的拆卸升级，实现建筑服务的优质灵活更换。
运营管理智慧化 增强系统之间的关联性，解决业务系统彼此孤立的问题，提高建筑运营效率，降低运营成本。业务数据沉淀与应用为建筑运营提供了数据支撑，助力建筑智慧化发展。 智能监控能帮助用户定位故障问题，缩短问题的响应时间与处理周期。
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差不多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差不多知识和差不多概念，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 数据治理技术进展史 随着生产力的不断进展，社会的不断进步，人类对信息的依靠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。所谓数据处理确实是对数据的收集、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。数据处理的目的确实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。数据治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，就已采纳穿孔卡片来存储人口普查数据，并采纳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、软件的迅速进展，加之数据库理论和技术的进展，为数据治理进入一个革命性时期提供有力的支持。依照数据和应用程序相互依靠关系、数据共享以及数据的操作方式，数据治理的进展能够分为三个具有代表性的时期，即人工治理时期、文件治理时期和数据库治理时期。 【1】人工治理时期 这一时期发生于六十年代往常，由于当时计算机硬件和软件进展才刚刚起步，数据治理中全部工作，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治理差不多程序。数据的逻辑组织与它的物理组织差不多上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据治理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。如此就给数据治理的维护工作带来许多困难。同时由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此专门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，信息资源白费严峻。