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数据库架构前沿信息_数据库架构有哪些(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

数据库架构

数据仓库设计：两派争霸今天我们学习了数据仓库中的Ralph Kimball维度设计方法。Ralph Kimball是数据仓库设计的两大流派之一，他的方法强调先创建便于报告和分析的数据集市，然后将它们组合成一个广泛的数据仓库。简单来说，Kimball方法侧重于用户访问效果和高性能的数据库架构。此外，我们还介绍了ER实体模型的概念。ER模型是一种将数据抽象为实体、关系和属性的模型，用于表示数据关联。实体与实体之间的对照关系一般有三种：1:1、1:n和n:n。ER模型是数据库设计的理论基础，广泛应用于所有的OLTP系统建模中。在数据仓库的底层ods、dwd中也多采用ER关系模型。

网络安全基础词汇全解析 𐟓š网络安全基础词汇整理，按字母顺序排列，覆盖所有重要词汇。部分词汇列表： data manipulation language (DML) - 数据操作语言（DML），用于数据库操作。 data member - 数据成员、成员变量。 data source - 数据源（用于数据库）。 Data Source Name (DSN) - 数据源名称（DSN），用于数据库。 data structure - 数据结构。 Data Structures - 基本数据结构。 data-bound - 数据绑定（用于数据库）。 data table - 数据表（用于数据库）。 database catalog - 数据库目录（用于数据库）。 database - 数据库（用于数据库）。 database diagram - 数据关系图（用于数据库）。 definition - 定义。 database file - 数据库文件（用于数据库）。 delegation - 委托。 database object - 数据库对象（用于数据库）。 derived class - 派生类。 database owner - 数据库所有者（用于数据库）。 defer - 推迟。 database project - 数据库工程（用于数据库）。 delegate - 委托。 database role - 数据库角色（用于数据库）。 deploy - 部署。 database schema - 数据库模式、数据库架构（用于数据库）。 database script - 数据库脚本（用于数据库）。 datagram - 数据报文。网络安全 - 网络安全的各种术语和概念。网络安全“朱日和” - 网络安全的特定术语。每信息安全 - 每个信息的安全管理。四个阶段 - 网络安全的四个主要阶段。学完就会 - 网络安全的入门教程。网络安全薪资 - 网络安全的薪资情况。 Kali渗透测试 - Kali渗透测试的各种工具和技术。 SSHE码 - SSH编码的相关术语。 Burp Suite暴破web密码 - Burp Suite工具的使用方法。 Kali环境安装作业解析 - Kali环境的安装和配置教程。漏洞数据库和漏洞扫描 - 漏洞管理和扫描的相关术语。

一篇探讨现代硬件对数据库未来发展的影响的文章，分析了网络、存储和计算三大资源领域的进步如何塑造数据库架构。网页链接文章分析了网络、存储和计算三大硬件领域的最新进展，并讨论了它们如何影响数据库设计

计算机等级考试三级数据库的难点主要集中在数据库应用系统功能设计和事务高度与并发控制两大方面。下面，我们就来详细解读一下这些难点，并给出克服难点的建议。一、数据库应用系统功能设计难点解读： 1. 软件体系结构：包括软件架构的构成（构件、连接件、约束），以及软件设计的内容（总体结构设计、过程设计、数据设计，有时还包括人机界面设计）。从工程管理的角度看，设计又分为概要设计和详细设计。 2. 应用软件分类：应用软件分为数据库事务和应用程序。数据库事务具有逻辑独立功能，实现了某些特定的业务规则。事务概要设计的核心是辨识和设计事务自身的事务处理逻辑。 3. C/S与B/S结构：C/S结构中，数据管理和数据处理被分在客户端和服务器上；B/S结构则实现了人面交互、应用业务逻辑处理、数据管理三层分离，提高了系统的可维护性。这两种结构各有特点，需要考生熟练掌握。 4. 数据库逻辑设计：包括定义和描述数据库的全局逻辑结构、数据之间的关系、数据的完整性等。需要考生具备ER图转化关系模式、优化关系模式、数据完整性设计等能力。克服建议： 1. 系统学习：深入理解数据库的基本概念、原理以及软件体系结构，形成系统的知识体系。 2. 多做练习：通过大量的练习，加深对应用软件分类、C/S与B/S结构以及数据库逻辑设计的理解。 3. 案例分析：结合实际的数据库应用系统案例，分析并理解其功能设计，提升实战能力。二、事务高度与并发控制难点解读： 1. 调度与冲突操作：调度定义了多个事务的操作执行序列，冲突操作则涉及事务间对同一数据项的访问冲突。 2. ACID特性：即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），是数据库事务必须满足的四个基本特性。 3. 加锁协议：包括1级加锁协议、2级加锁协议、3级加锁协议以及2阶段锁协议，这些协议用于控制事务对数据的访问和修改。 4. 死锁与活锁：死锁是指事务无法获得所需资源而处于等待状态，活锁则是指事务因始终无法获得所需资源而长期等待。克服建议： 1. 深入理解：对ACID特性、加锁协议等核心概念进行深入理解，掌握其本质和原理。 2. 模拟实验：通过模拟实验，模拟事务的执行过程，观察并分析调度、冲突操作以及加锁协议的实际效果。 3. 问题解决：针对死锁和活锁问题，学习并掌握预防和解决的方法，如死锁预防协议、死锁检测与恢复机制等。综合建议 1. 制定计划：制定合理的学习计划，分阶段、分步骤地攻克难点。 2. 刷题练习：利用题库进行刷题练习，熟悉考试题型和难度，提高解题速度和准确率。 3. 交流讨论：加入学习交流群或论坛，与其他考生交流学习心得和解题方法，共同进步。在主页橱窗我们给您精选了相关图书课程，这些图书和课程都针对计算机等级考试三级数据库的难点进行了深入剖析和讲解，相信会对你的备考有很大帮助！𐟒꣨œ𚧭‰级考试# #数据库难点攻克##动态连更挑战#

【浪潮KaiwuDB联合中国信通院数据库应用创新实验室召开能源行业数据库研讨沙龙】近日，由中国信通院指导，中国信通院数据库应用创新实验室、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）、山东浪潮数据库技术有限公司联合主办的“数据库技术助力能源行业数字化转型”主题研讨沙龙在上海成功举办。活动邀请到行业专家学者、数据库技术爱好者、数据库应用企业共同到场，就能源电力行业数字化需求变化，我国数字技术在能源行业的纵深发展，及数据库技术在核心业务场景中的应用实践等议题展开研讨交流。中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部副主任马鹏玮发表了《数据库产业发展趋势解读》主题分享，围绕全球数据库技术与产业发展，深度介绍了数据库产业规模，数据库人才培养体系，多模、向量等新技术发展趋势，及数据库技术在我国各产业应用落地情况等十六个方面的观察内容。马主任表示，随着敏捷开发方法成为软件工程的主流，越来越多的软件开发项目采用多种数据库技术栈，导致架构复杂、维护成本高等问题日益突出。多模数据库作为一种新兴的数据管理解决方案，可以满足应用程序对于结构化、半结构化、非结构化数据的统一管理需求，实现数据的多模融合处理，已逐渐成为现代数据库架构演进的一大趋势。浪潮KaiwuDB高级方案专家余静发表《浪潮KaiwuDB数据库，解锁能源产业数据发展潜能》主题分享。余静表示，能源大数据的采集和传输技术逐渐成熟，传感器、物联网等技术在能源领域得到广泛利用。以电力系统为例，生产、传输、配电等各类生产管理系统需要处理和存储大量的实时数据和历史数据，同时确保数据在并发操作下的一致性和完整性。浪潮创新研发的分布式多模数据库系统KaiwuDB，依托自适应时序引擎技术、分布式计算技术，具有高扩展性和高可用性，更贴合大规模数据处理和高频率数据写入的场景需求；同时，基于创新的多模架构技术和原生AI，拥有高度的异构数据存储能力和强大的查询能力，可有效应对电力系统中各种复杂的数据存储、查询、分析需求。另外，国家电网系统两位专家从应用侧分享了能源行业数字化建设的典型场景和建设需求。专家表示，在数字经济和实体经济融合背景下，能源行业对发展数据要素展开了积极探索，选择合适的数据库是确保能源电力系统数据管理高效、可靠和安全的重要环节。基于对AIoT垂直场景需求的深入探索，浪潮KaiwuDB将能源行业作为一大重点方向，先后推出数字能源解决方案、分布式储能解决方案、智慧管网解决方案等，并在光伏、风电、储能、园区综合能源管理等业务领域实现落地应用，大幅提升系统数据实时处理和数据价值挖掘的能力。未来KaiwuDB也将不断优化数据库产品性能，推出更完备的数字化解决方案，让“Powered by KaiwuDB”核心理念深度落地于碳排放管理、能源利用效率提升、新能源企业降本增效等典型应用场景，携手合作伙伴及用户企业打造能源数据创新应用标杆案例，为全面推进能源行业数字化转型发展提供坚实的技术支撑，打好数据基石底座。

鸿萌数据迁移服务：数据迁移第一步，评估数据，识别并解决问题数据迁移是一个复杂的过程，涉及到移动大量数据，同时需要保持数据完整性并确保在新环境中仍然可访问和可用。这个过程充满了潜在的陷阱和问题，可能会由于数据格式的差异、数据库架构的不一致或数据质量的不一致出现问题。因此，在数据迁移工作开始之前，对数据进行评估是至关重要的工作。在数据评估过程中，需要了解要迁移的数据、其格式、数量和质量，主要任务是评估数据源、识别潜在问题并制定解决方案。对于企业来讲，这也是一个很好的机会，可以借此对数据的质量进行一次整体的治理。识别数据源列出所有数据源，包括迁移中涉及的数据库、应用程序和文件。对需要迁移的每个数据源进行编目。这包括数据库、平面文件、云存储库、第三方 API，甚至遗留系统。记录数据源详细信息，例如数据类型、大小、格式以及任何自定义字段或属性。确定每个数据源的重要性以确定迁移的优先级。进行数据分析深入研究数据集，识别模式、异常和结构。分析每个数据源以了解其质量、结构以及与其他源的关系。确定迁移前需要解决的任何数据不一致、缺失值或重复记录。检查源之间的数据依赖性和关系，以避免在迁移过程中破坏它们。评估缺失值、频率模式、重复和异常等问题。识别并排除不必要的历史或冗余数据段构建详细的范围界定报告，概述数据格局并总结潜在问题。数据清洗在迁移前清理并标准化数据，以确保准确性。如果数据来自多个来源，此步骤至关重要。对每个来源运行数据质量检查，以识别任何不一致、错误或差距。解决这些问题制定解决任何数据质量问题的流程建立数据质量规则。规划数据清理流程。设置验证规则以确保迁移后数据的完整性。数据映射定义源数据和目标数据之间的关系，以确保迁移成功。定义每个数据元素的映射规则，包括字段名称、格式和所需的任何转换。确定每个领域的转换要求和逻辑。创建一个映射文档，概述字段如何从源系统映射到目标系统，以在迁移过程中作为参考。创建测试用例以根据这些映射验证迁移后的数据准确性。评估数据依赖性识别不同字段、表或实体之间的数据依赖性和关系。仔细检查数据内的关系和依赖性。识别外键关系、层次结构和链接记录以确保无缝迁移。了解某一字段的变化将如何影响迁移后的相关字段。制定计划来解决任何数据依赖性，以避免迁移过程中出现错误数据量分析确定要迁移的数据量并规划其存储和移动。评估需要从每个源迁移的数据量。确定存储容量、网络带宽或基础设施方面的任何限制并进行相应规划。根据数据的大小、位置和格式确定移动数据的最有效方法。定义可扩展性要求和潜在的性能瓶颈。大型数据集可能需要专门的工具、增量迁移或增加的基础设施资源。

如何为数据库字段建立高效索引 𐟚€ 1. 𐟔 针对那些经常需要查询的字段，建立索引是明智之举。这样可以大大提高查询速度。 𐟓‘ 返回所需字段，避免不必要的额外字段，以减少回表的可能性，从而提高性能。 𐟚렩🥅在索引上使用内置函数、模糊查询或违反最左前缀法则，以确保索引的有效性。 𐟓‰ 尽量使用批量操作，因为建立数据库连接是一个资源密集型操作。 𐟓Š 采用读写分离的数据库架构，以提高系统的可扩展性和性能。 𐟓ˆ 利用小表驱动大表的思想，优化查询和索引策略。

𐟚— 停车场后端API设计初探 𐟔 𐟓Œ 第一步：理解产品需求 𐟓Œ 在设计停车场后端API之前，我们必须先了解系统的特性。比如，停车场是否需要支持多种车型的车位？如何计算停车费？这些关键问题都需要与相关利益方进行确认。 𐟓Œ 第二步：制定高层设计 𐟓Œ 接下来，我们要明确公共和私有API端点的划分。这将奠定系统的基础功能。同时，为每个API设计输入参数和输出格式。 𐟓Œ 第三步：设计数据库架构 𐟓Œ 记住，API背后有数据库支持。因此，我们需要为车、用户、车位和停车场等实体设计相应的数据表。 𐟓Œ 第四步：构建整体系统架构 𐟓Œ 从前端用户界面到后端服务器，再到数据库，我们需要进行整体的系统设计。这里，读复制是一个优化策略，因为停车场的读操作远多于写操作，这样可以有效缓解读请求的压力。 𐟒ᠥ𐏧𛓠𐟒ኧ𓻧𛟨𙶩ž神秘，而是必须掌握的技能。通过上述步骤，我们可以设计出稳定、高效的停车场后端API。 𐟚€ 每日进步一点，明天继续分享！ 𐟚€

阿里云数据库技术获中国计算机学会“科技进步一等奖” 2024 年度“CCF 科技成果奖”震撼揭晓，阿里云创新自研技术再度荣耀绽放！在此次获奖的 38 个项目中，阿里云“云原生三层解耦 Serverless 数据库关键技术与应用”项目脱颖而出，荣获 2024 年度中国计算机学会（CCF）科技进步一等奖。这一卓越成果现已成功应用于阿里云云原生数据库 PolarDB，而在此之前，阿里云数据库最新自研技术已先后斩获中国电子学会科技进步一等奖、浙江省科技进步一等奖等重量级荣誉，此次再度折桂，实乃实力之彰显。阿里云数据库项目独具匠心地提出并完美实现了计算、内存、存储三层解耦的新一代云原生数据库架构，以无畏之勇气突破了云原生数据库分布式共享内存池、多主多写计算池、Serverless 智能调度等关键技术壁垒。如今，这一先进技术已在电信、金融、政务等重点行业的核心业务系统中实现了规模化应用，为各行业的数字化转型注入了强大动力。那三层解耦的云原生 Serverless 数据库架构，宛如一把锐利的宝剑，斩断了传统架构中 CPU 和内存紧耦合所导致的高成本、资源利用率低等瓶颈，真正让数据库服务做到了按需使用、按量付费。作为中国首款自研云原生数据库，PolarDB 的三层解耦架构赋予用户极大的灵活性，可根据业务需求独立配置 CPU 和内存资源数量。如此一来，仅以 50%的成本，便能实现高达 6 倍于商业和开源数据库的性能，堪称性能与成本的完美平衡。此外，PolarDB 还极具创新性地攻克了数据库 Serverless 中跨机事务迁移的核心难题，将跨机迁移时间成功压缩到 0.5 秒以内，整体性能更是提升数十倍，宛如一颗璀璨的科技明珠。 2024 年，PolarDB 在 Serverless 和多主架构方向的技术成果，先后斩获了学术顶会 IEEE ICDE 和 ACM SIGMOD 的最高奖——最佳论文奖，这不仅是阿里云的荣耀，更是中国企业在科技领域的重大突破，标志着中国企业独立完成的成果首次获此殊荣，为中国科技的崛起增添了浓墨重彩的一笔。

oracle数据库体系结构 𐟘‡ 你能简单描述一下你对Oracle数据库体系结构的理解吗？类似这样的回答： Oracle数据库是一个功能强大的企业级数据库管理系统，其架构是整个系统的基础。以下是我对Oracle数据库架构的基本理解： Oracle数据库的架构主要由实例和物理文件组成。实例是数据库的运行时环境，由内存结构和后台进程组成，负责处理数据库操作。物理文件则包含了数据库的所有数据和结构信息，包括数据文件、日志文件和控制文件等。在Oracle数据库的实例中，共享池（Shared Pool）是一个关键组件。它包含了数据字典缓存、查询结果缓存和执行计划缓存等，用于提高数据库的性能。数据字典缓存存储了数据库对象的元数据，查询结果缓存存储了最近执行的SQL查询的结果，而执行计划缓存则存储了SQL语句的执行计划。数据库缓冲区缓存（Database Buffer Cache，DBC）是另一个重要的内存结构。它缓存了数据库块（页），当计算引擎需要读取或写入数据文件中的数据时，它会先将相关的数据块加载到DBC中。这样，大部分的数据库操作可以在内存中完成，从而提高了性能。此外，Oracle数据库还使用重做日志缓冲区（Redo Log Buffer）来记录数据库中的更改操作。这些更改操作首先被写入重做日志缓冲区，然后再被写入数据库缓冲区缓存。当事务提交时，重做日志缓冲区中的部分数据会被写入磁盘，但数据库缓冲区缓存中的数据并不会立即写入磁盘，而是由DBWR（或DBWn）进程适时地将其写入磁盘。在物理文件方面，Oracle数据库使用了多种类型的文件来存储数据和结构信息。数据文件包含了实际的数据，而控制文件则记录了数据库的结构信息，如数据文件的名称和位置。日志文件则用于记录数据库中的更改操作，以便在发生故障时进行恢复。总的来说，Oracle数据库的架构是一个高度集成和优化的系统，它通过合理的内存结构、后台进程和物理文件设计，实现了高性能、高可用性和高安全性的数据库管理。这种架构使得Oracle数据库在各种企业级应用程序中得到了广泛应用，并成为了许多企业的核心数据管理系统。

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