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中小企业OA协同办公系统

IT高层管理者对于大数据六个最大的误解

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误解和错觉:1.所有的数据是大数据。调查机构Gartner公司称,大数据必须是大容量,高速度或多样化的各种数据。这意味着,如果你的数据只是处理容纳一个Excel文件,那么你不是在处理大数据。如果你只处理测量千兆字节的数据集,并采用个人电脑能处理,那么你不是在处理大数据。也许你正在处理数千兆字节电子邮..

行业信息化应用

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医务办公统一平台,另往日的医疗工作井井有条。上海仁济医院是一家三级甲等医院,隶属于上海交通大学医学院,现有位于黄浦江两岸的西院及东院以及闵行浦江镇,近十几年来医院的规模逐渐扩大,目前是上海三级医院中规模最大的医院。随着医院的不断扩展壮大,信息化建设的投入也越来越多,从原来最基本的门诊住院HIS,到后..

烟草行业信息化

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,它是深入推进现代烟草农业建设的根本要求。加强烟叶生产的企业信息化建设管理,就是实时对烟叶的生长、成长进行管理和控制,从烟叶的选种开始,烟叶各阶段的成长情况、农事的操作等,烟草行业企业信息化建设都会有数据的反馈,这样及时发现烟叶在生长过程中的问题并解决,将损失降到最低。第一、企业信息化建设是严格规范..

 

数据库技术分析及应用

作者:佚名  来源:网络
导读:OA协同办公系统 ,数据库技术分析及应用:  OldSQL数据库泛指传统的关系型数据库,如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、MySQL、PostgreSQL等,以结构化数据为处理对象,提供实时的、面向应用的事务处理能力,支持标准SQL或PL/SQL。     OldSQ
关键词: 协同办公  ERP软件  档案  客户管理  知识管理  项目管理  合同管理 

    一、OldSQL数据库

     OldSQL数据库泛指传统的关系型数据库,如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、MySQL、PostgreSQL等,以结构化数据为处理对象,提供实时的、面向应用的事务处理能力,支持标准SQL或PL/SQL。
     OldSQL数据库采用SMP(Symmetric Multi-Processing)对称多处理架构,汇聚多个服务器的一组CPU处理器,各CPU之间共享内存、总线和存储。可以通过增加CPU、内存来提高性能,进行Scale up的纵向扩展,但由于是共享存储IO带宽有限,无法大规模扩展,适合数据量在数十TB的应用场景。

     二、NewSQL数据库

     NewSQL泛指各种新的可扩展、高性能关系型数据库,这类数据库不仅具有对海量结构化数据的存储管理能力,还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。
 NewSQL数据库工作在一个分布式集群的节点上,采用本地存储(Share-nothing),每个节点拥有一个数据子集。NewSQL有一组节点用来做事务处理,这些节点接到特定的SQL查询后,会把它所需的数据从本地取回来后执行SQL查询,再返回结果。

    与OldSQL数据库共享存储相比,NewSQL数据库采用本地存储,无共享存储I/O限制,可以通过添加节点来Scale out横向扩展,节点数量可以达到数百台,数据量可以达到PB级。

     NewSQL系统虽然在的内部结构变化很大,但是它们有两个显着的共同特点:(1)它们都支持关系数据模型;(2) 它们都使用SQL作为其主要的接口。

     NewSQL数据库有2种存储方式,即行存储和列存储。
行存储和列存储方式是指数据在磁盘中按照行或者列的方式进行组织和物理存储。行存储架构和列存储架构的数据库分别适用于不同的应用场景,具备各自的优劣势。

     ·行存储

     行存储数据库适合增加、插入、删除、修改的事务处理处理等。以“修改”为例,数据库先把需要修改的指定记录从硬盘读取到内存,对记录进行修改,然后再从内存保持回到硬盘。由于只需要对指定的记录读取到内存和写入硬盘操作,所以I/O最小,效率最高。

     但是,行存数据库对列的统计分析却需要耗费大量的I/O。对指定列进行统计分析时,需要把整张表读取到内存,然后再逐行对列进行读取分析操作。因此,表结构越大,I/O效率越低。

    ·列存储

     列存储数据库对增加、插入、删除、修改的事务处理I/O高、效率低,以“修改”为例,列存数据库先把需要修改表的所有列数据从硬盘读取到内存组合成完整的表,然后对指定行记录进行修改,再按照列的方式保存回到硬盘。因此,表结构越大,I/O效率越低。

     但是列存储非常适合做统计查询类操作,统计分析一般是针对指定列进行,只需要把指定列读取到内存进行操作,所以I/O最小,效率最高。

     列存储还具备建立索引来优化统计查询性能。每个数据包在加载数据时自动建立索引,索引是对每个列存数据包的描述,包含基本的统计信息,如:最大值、最小值、平均值等,在数据查询时只需要解包就能得到统计值,可进一步降低I/O,对复杂查询的优化效果明显。索引本身占空间很少,扩展性很好,建立索引后无膨胀。建立索引的速度快,后续的数据包建立索引的速度不会受到前面数据包的影响。

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