2013年全国数据库技术大会
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大数据下的存储变革——聚焦SNW 2013中国大会作者:暂无来源:《计算机世界》 2013年第26期本报记者郭平从什么时候开始我们被数据包围了?环顾四周,想想我们每天的工作和生活,数据俨然已经成了其中的一部分。
在刚刚结束的以“数据驱动业务,存储创造价值”为主题的一年一度的SNW中国大会上,大数据成为最大热点,而由此引发的对数据的存储、基础设施建设以及未来的融合趋势的讨论,也吸引了众多听众的关注。
SNW(StorageNetworkingWorld)中国大会是由计算机世界报社和SNIA(全球网络存储工业协会)共同主办的存储领域最大规模的技术大会,该会议最早源于美国,从21世纪初进入中国后,至今已经举办了近10年。
今年的大会除了精彩纷呈的大会主题演讲、分论坛技术讲座以及新产品和解决方案展示外,以讨论创新技术为目的的“技术沙龙”和以分析中国存储市场发展趋势为话题的“虚拟化和云计算沙龙”,成了会议的新亮点,气氛热烈。
大数据带来新思维大数据有多火?这恐怕从SNW大会上就可见一斑,会上几乎所有的主题演讲都不能“免俗”,开讲必谈大数据。
数据的增长趋势已经毋庸置疑,而大数据的重要性也已经成为业界共识。
华为存储产品线Marketing部长经宁认为,大数据是国家重要的战略资源,目前各国政府都不敢掉以轻心,他举例说,联合国在去年7月发布了政务白皮书《大数据促发展:挑战和机遇》,建议联合国成员国开发大数据潜在价值,对失业率增加、区域开支、疾病暴发进行预测;同样,奥巴马政府也在去年发布了《大数据研究和发展倡议》,启动“大数据研究和发展计划”,其六大联邦部门年投资2亿美元;今年1月,英国宣布投资1.89亿英镑发展大数据,这一数字将占英国新技术发展资金的31.5%;在中国,前不久的6月21日,中科院发表了由200多位专家耗时1年研究得出的战略报告,将大数据作为国家七大研究领域之一。
大数据的兴起为各行业带来了新的机遇,同时,也促使IT架构的改变。
数据库技术的历史及未来的发展趋势综述数据库技术的历史源远流长,发展历程令人叹为观止。
1960年代,IBM发明了第一个关系型数据库系统,称为“System R”,它是数据库技
术的开端。
其后,Oracle公司发布了第一款商业关系型数据库系统,标
志着数据库技术开始普及。
20世纪90年代,除了关系型数据库之外,还
出现了全文检索引擎和对象/关系型数据库。
如今,企业级的数据库技术
有Oracle、MySQL、DB2等,而NoSQL也正在普及,比如MongoDB、Redis 等。
未来,数据库技术将继续得到发展。
首先,企业级的数据库技术将朝
着可伸缩、分布式和高可用性发展,以应对海量数据的存储和管理。
此外,容量大、存储结构复杂和数据量庞大的流数据,以及易于使用、安全可靠
和数据可视化的云数据库,也将受到广泛关注。
总之,数据库技术仍将是
未来重要的发展方向,深入了解其核心原理,将有助于进一步推动数据库
发展。
2013年中国计算机大会概况及计算机科学技术研究发展趋势通过听取尚福华老师的讲座,不但增加了我的视野,更让我了解到计算机方面的相关新技术。
中国计算机大会由中国计算机学会创办于2003年。
中国计算机大会是中国计算机领域级别最高、规模最大的学术盛会。
旨在探讨计算机及相关领域最新进展和宏观发展趋势,展示中国学术界、企业界最新成果,使不同领域的专业人士能够获得探讨的机会并获得所需信息。
CNCC的特点是高端的学术性和专业性,面向学术界和产业界的专业人士。
会议的主要形式是大会特邀报告和技术专题论坛,此外有科技成果展览和专业参观,旨在为学术界专业人士之间及学术和产业合作搭建交流和合作平台。
大会邀请的十余位大会特邀报告者都是来自海内外的资深讲者,包括ACM图灵奖获得者、两院院士、知名企业家等,他们从不同的视角论述计算领域的技术、应用以及市场发展趋势。
尚老师主要给我们讲了大数据软硬件、网购软件、移动计算、MOOC、开源软件、混合智能、计算机视觉和三维打印等技术。
一、大数据软件大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为,大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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。
数据库技术的重要性及影响力解析随着信息技术的高速发展,数据库技术作为其中的重要组成部分,已经广泛应用于各个领域。
它不仅可以帮助我们存储和管理海量的数据,还可以提供快捷高效的数据检索和分析功能。
数据库技术的重要性和影响力不容忽视。
本文将从几个方面进行解析。
1. 数据的存储与管理数据库技术可以有效地存储和管理大量的数据。
在过去,人们通常使用纸质文档或者电子表格来存储数据,但这种方式存在着数据冗余、数据丢失和数据安全性等问题。
而数据库技术可以将数据以一种更有组织性和结构性的方式存储起来,避免了数据冗余,保证了数据的完整性和一致性。
同时,数据库还提供了灵活的数据查询和修改功能,使得数据的管理更加高效和便捷。
2. 数据的检索和分析数据库技术还为我们提供了快速高效的数据检索和分析功能。
在传统的数据存储方式中,我们往往需要进行大量的人工检索和整理工作。
而通过数据库技术,我们可以使用SQL等查询语言,轻松地完成对数据的检索和筛选,大大节省了时间和人力成本。
此外,数据库系统还提供了数据分析功能,可以通过各种统计和计算方法对数据进行深入分析,为决策提供科学依据。
3. 企业管理与决策支持数据库技术在企业管理和决策支持方面发挥着至关重要的作用。
通过数据的存储和管理,企业可以更好地掌握自身的运营状况和市场动态。
同时,数据库技术的数据分析功能可以帮助企业进行销售预测、市场分析、客户关系管理等工作,为企业的决策提供科学依据。
无论是生产制造企业,还是金融机构、医疗行业,都需要数据库技术的支持来优化管理和提升业务效率。
4. 互联网与大数据时代的支撑随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来,数据库技术扮演着重要的角色。
互联网的快速发展,使得信息的产生和传输呈指数级增长,传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。
而数据库技术的出现解决了这一问题,使得海量数据的存储和管理成为可能。
同时,大数据时代的到来,也给数据库技术带来了新的挑战和机遇,如数据挖掘、机器学习等领域的发展,都需要数据库技术的支持。
中国数据库学术会议申办和举办指南(Ver. 1.0 )第一章 总则第1条 中国数据库学术会议(National Database Conference of China,简称为NDBC)是中国计算机学会(China Computer Federation, CCF)下属的数据库专业委员会(Database Technical Committee, DBTC)主办的常规年度学术活动,始于1977年。
其宗旨是为中国大陆、香港、台湾、澳门和海外华人数据库研究者、开发者和用户提供一个中华数据库学术交流平台,交流有关数据库研究与应用的成果和经验,讨论数据库研究与应用所面临的挑战性问题。
第二章 会议申办(拟承办会议的前两年)第2条 申请单位(集合或群体,以下简称申请单位)应该具备下列条件:(1) 申请单位集合中至少有一个高等院校或一个计算机科学技术相关的研究所或省市级计算机学会;(2) 申请单位中有数据库研究人员,并且参加过NDBC,熟悉NDBC 会议规范及流程;(3) 申请单位有举办过学术会议的经验,并有一定的财务支付能力,能够承担在申请、准备和开会过程中发生的必要的财务支出;(4) 申请单位的领导支持举办学术会议,申请单位所在地具备承担一定规模(200-400人,或更多)的赴会人员的食宿和交通集散的基础设施;(5) 申办单位预先协商好承办、协办关系,明析责权,团结协作。
第3条 提交申请时间:申请单位需在拟办会议的前两年提出,例如申请承办NDBC2011的单位需在NDBC2009会议前提出申请。
申办单位须在答辩的两个月之前,通过电子邮件向专委会秘书长提交申办报告。
第4条 申办答辩:提交申请的答辩单位须在当年的NDBC会议期间的专委工作会议上做申办答辩陈述。
答辩陈述包括下列内容(可参见附件中的样板):(1) 承办单位、协办单位清单,及相应的责任分工;(2) 承办单位简介,科研教学、学科建设、数据库研究情况简介,办会的主要负责人简介;(3) 承办单位所在地简介。
数据库技术的发展史
中国最早记载的数据库技术可以追溯到4000多年前的古代中国。
古代史书表明,它
们曾经使用“书目体系”——一种中央集权的文件存储系统。
当时的文件存储和获取技术
不太发达,仅能实现字面上的功能。
19世纪时,随着科学及技术的发展,数据库技术得到了更多的应用。
例如,英国征税人Herman Hollerith在1890年代开发了一个“论坛文件存储器”,这是一种能够根据指
定字符来存储和获取信息的新型计算机存储系统。
Hollerith被认为是现代计算机存储技
术的奠基者。
到了20世纪中期,随着计算机技术的进步,再到后来的70年代,基于关系的数据库
已成为主流数据库系统技术,得到了显著的发展。
在此期间,由于技术的发展,政府机构、教育机构以及商业企业可以大量地收集、储存以及分析大量数据,实现了信息管理和传输
更加有效、丰富和高质量的目的。
90年代以来,随着网络技术的快速发展,数据库技术也发生了巨大的变化,从基于关系的数据库系统向基于对象的系统转变,取得了巨大的进步。
此外,新型的XML (Extensible Markup Language)数据库系统已经在20世纪末期得到广泛的应用。
现在,数据库技术的发展受益于分布式系统、人工智能、智能物联网等新兴技术的支持,形成了一个全新的、开放的生态系统,它能够让用户动态地汇聚不同来源数据,实现
数据保存、检索、处理、分析和推荐等功能。
未来,数据库技术将继续发展,为信息传输
提供更加先进的解决方案,为世界改变提供更大的帮助。
数据库技术发展概述摘要:20世纪50年代,随着运算机技术的进展,其应用领域不再局限于科学运算,人们开始使用运算机来治理数据。
由此,运算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。
所谓数据库确实是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式储备在一起形成的数据集合。
而数据库治理系统(Database Management System,简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、储备、检索和爱护数据库的软件系统。
它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。
通过多年的探究,目前,数据库技术已相当成熟,被广泛应用于各行各业中,成为现代信息技术的重要组成部分,是现代运算机信息系统和运算机应用系统的基础和核心。
关键字:数据库技术、治理系统、信息技术、基础和核心1、数据库技术的进展历程在数据库显现前,运算机用户是使用数据文件来存放数据的。
常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言,都支持使用数据文件。
有一种常见的数据文件的格式是,一个文件包含若干个“记录”,一个记录又包含若干个“数据项”,用户通过对文件的访问实现对记录的存取。
通常称支持这种数据治理方式的软件为“文件治理系统”。
在这种治理方式下,这些数据与其他文件中数据有大量的重复,造成了资源与人力的白费。
随着运算机所处理的数据的日益增多,数据重复的问题越来越突出。
因此人们就想到将数据集中储备、统一治理,如此就演变成数据库治理系统从而形成数据库技术。
数据库的产生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库治理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。
数据库的显现,实现了数据资源的整体和结构化治理,使数据具有了共享性和一定的独立性,并能够对冗余度进行操纵。
数据库治理系统的推出,使得数据库概念得到了普及,也使得人们认识到数据的价值和统一治理的必要。
然而由于IMs 是以层次模型来组织和治理数据的,对非层次数据使用虚拟记录,大量指针的使用降低了数据使用的效率,同时,数据库治理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级,数据的独立性也比较差,给使用带来了专门大的局限性。
数据库的发展历史
数据库是用来存储、管理和检索数据的软件系统,是计算机科学和信息技术领域中的核心技术之一。
随着计算机技术的不断发展,数据库也经历了不断的演变和进化。
20世纪60年代,数据库的概念逐渐被提出,当时主要用于科学计算和数据处理。
1965年,IBM公司推出了第一个商业化数据库系统—IMS,成为数据库技术的开端。
70年代,关系型数据库技术成为了主流,1970年,IBM的研究员E.F.Codd提出了关系模型的概念,该模型后来演变成了SQL语言。
1970年代末,Oracle公司推出了第一个商业化的关系型数据库系统,标志着关系型数据库技术的应用开始进入实际应用阶段。
80年代,面向对象数据库(ODB)出现,这种数据库方式支持复杂的数据对象和继承属性。
90年代,客户/服务器架构的数据库系统开始流行,如Microsoft SQL Server等。
21世纪初,随着互联网的发展,出现了云计算和大数据技术,数据库系统开始向分布式、高可靠性、高可扩展性和高性能方向发展。
2010年,NoSQL数据库开始兴起,有些NoSQL数据库无需预定义表格和结构,能够更加灵活地存储和管理数据,成为一种新的数据库技术趋势。
总之,数据库技术随着计算机技术的不断发展和应用需求的不断变化,也在不断发展变化,从原始的文件系统到关系型数据库、面向对象数据库、客户/服务器数据库再到现今的大数据、云计算、NoSQL 数据库等。
2013年全国数据库技术大会
一.收获
1.1. 整体感受
本次会议的嘉宾有百度、阿里巴巴、新浪等企业中大数据存储、计算领域的多位知名人士、MySQL官方人员、国内一些自主产权的软硬件存储方案提供商,没有Oracle官方人员。
内容上两种体系各占一半,分别是以Hadoop为主的大数据方案,以及Oracle、MySQL、SQL Server为代表的传统关系型数据库方案。
主要聆听了一些行业内的技术架构方案。
当涉及到版本选取、优化、规范等细节时暂时无法领略到其中的奥妙。
1.3. Hadoop生态体系统一管理平台
Hadoop生态体系涉及从下至上的多种产品,它们都有各自的版本路线。
分散式的部署管理其中诸多产品较为麻烦。
小规模团队适宜采用第三方的Hadoop体系统一管理平台。
(1)Cloudera
专注于将开源的Hadoop生态体系完善成可靠的平台。
提供了方便的Hadoop集群部署、控制、监控工具。
产品分为免费版和企业版两种,其差别如下(免费版功能较少)/content/cloudera/en/products/cloudera-manager.html
目前,DELL已经联合Cloudera推出预装该平台的服务器
Cloudera企业版售价大约每节点每年4000美元,详细价格正在进一步了解中。
(2)Hortonworks
Hortonworks Data Platform (HDP)完全开源免费的Hadoop管理平台,融合了当前Hadoop 生态体系中的各个产品,可作为将来的实验平台。
同时,该机构已经与Rackspace、Teradata 等云计算平台合作。
/
1.4. 一体机
会议过程中,了解到了一些一体机方案。
它们同时提供机柜、主机阵列、数据库软件,以及存储、扩展策略。
较为方便,但是一旦使用就意味着将来的扩展、备份都会受到一定的约束,包括技术上和经费上的。
典型:Oracle Exadata Storage Server
/cn/products/database/exadata/index.html
单台价格在千万左右,在中国市场一共卖出百余台。
1.5. 其他产品
(2)Oracle 11g价格估计
Oracle按照两种方式进行销售,定CPU数目和定用户数目。
多CPU数目正在进一步了解中
/ty2o.html
客服电话4008186698
数据量在百GB时,可采用单Oracle节点+磁盘阵列服务器的架构。
数据量再大时,一定会涉及单库拆分,届时将需要购买多个Oracle存储节点。
同时该架构无法进行并行运算,只能做数据存取。
(3)火星高科的硬件存储产品与方案(类似DELL存储体系)
/index.html
(4)南大通用数据库软件(传统关系型,但支持内存数据库、列式存储。
列式存储擅长于大规模关系型数据的统计分析)
/index.htm
二.回顾
2.1. 会议主题
2013年第四届全国数据库大会(DTCC2013),由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix 主办。
主题围绕大数据应用、数据架构、数据管理(治理)、传统数据库等技术领域展开探讨。
(1)大数据应用涉及海量数据的捕获、数据组织、数据分析、应用决策等关键过程。
会议涉及了大数据架构设计、Hadoop、NoSQL、内存数据库等专题。
(2)数据仓库与商业智能是当前热点。
其管理要求确保数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计、安全性。
在这个基础上,再进行数据挖掘、分析,最终形成可视化的分析结果。
主要网站
/
/redian/dtcc2013/
2.2. 看点介绍
第一天包括大数据主题演讲,及Hadoop、NoSQL、内存数据库三个分会场。
其中较为重要的演讲(包括重要PPT展示):
(1)《看时代演变诉说大数据驱动新工业革命》
/a2013/0418/1473/000001473907.shtml
将数据中心的计算能力比喻为能源,将数据比喻为材料
(2)《MPP NewSQL数据库集群案例分享》
/a2013/0418/1473/000001473834_all.shtml
传统数据库集群架构、网络部署架构
(3)《移动互联网将成为大数据应用的主战场》
/a2013/0418/1473/000001473896_all.shtml
当前大数据工具的分类、大数据处理架构
(4)《微软大数据实践及应用》
/a2013/0418/1473/000001473927_all.shtml
微软SQLServer2012对Hadoop集群的支持
(5)《谈小米hadoop/hbase微实践》
/a2013/0418/1473/000001473949.shtml
Hadoop与HBase介绍,小米的版本选择,问题探讨
(6)《HBase发展与改进优化分享》
/a2013/0418/1473/000001473938.shtml
HBase社区Committer谈HBase发展、实践、优化
(7)《基于Hadoop的携程集中式日志系统介绍》
/a2013/0418/1474/000001474008.shtml
携程网日志存储、处理的大数据架构
(8)《百度的下一代离线存储计算系统》
/a2013/0418/1474/000001474081.shtml
百度分布式文件系统架构、高可用性一致性的备份策略
第二天包括Oracle、MySQL、SQLServer的数据架构与优化。
其中较为重要的演讲(包括重要PPT展示):
(1)《Oracle优化算法解析》
/a2013/0419/1474/000001474315.shtml
Oracle内部SQL执行计划、优化器的介绍
(2)《基于Oracle的SQL优化案例分析》
/a2013/0419/1474/000001474420.shtml
Oracle内部如何收集数据统计信息进行SQL执行优化
(3)《MySQL Cluster实战初探》
/a2013/0418/1473/000001473992.shtml
人人网MySQL集群搭建、出现性能瓶颈后的拆分策略
(4)《阿里191亿背后数据库架构优化之秘密》
/a2013/0419/1474/000001474331.shtml
阿里巴巴数据库软硬件,读写分类、高可用性、一致性架构,MySQL辅助工具
(5)《谈数据库设计规范》
/a2013/0419/1474/000001474500.shtml
数据库设计、使用过程中各方面应遵循的规范
(6)《大型业务系统DB升级到11gR2》
/a2013/0419/1474/000001474522.shtml
数据库系统升级的流程及注意事项
第三天涉及数据管理(治理)、数据分析、商业智能,DBA职业发展。
其中较为重要的演讲(包括重要PPT展示):
(1)《百度大规模存储系统最佳实践》
/a2013/0420/1474/000001474672.shtml
大数据特征的分析维度
(2)《谷歌三把火业界进入大数据时代》
/a2013/0420/1474/000001474682.shtml
Hadoop生态体系,Cloudera与HBase同时具备高扩展性和实时性
(3)《ExaData高效备份之道》
/a2013/0420/1474/000001474670.shtml
火星高科公司的备份一体机,支持各类Oracle数据的块级备份写入
(4)《数据库防御技术大全》
/a2013/0420/1474/000001474675.shtml
数据库防火墙,审计、扫描技术及其工具
(5)《保险行业核心业务系统数据模型改善方案》
/a2013/0420/1474/000001474695.shtml
数据标准化与数据建模。