利用資料庫解決方案

㈠ 資料庫事務使用方法

一個大型、穩健、成熟的分布式系統的背後，往往會涉及眾多的支撐系統，我們將這些支撐系統稱為分布式系統的基礎設施。除了前面所介紹的分布式協作及配置管理系統ZooKeeper,我們進行系統架構設計所依賴的基礎設施，還包括分布式緩存系統、持久化存儲、分布式消息系統、搜索引擎，以及CDN系統、負載均衡系統、運維自動化系統等，還有後面章節所要介紹的實時計算系統、離線計算系統、分布式文件系統、日誌收集系統、監控系統、數據倉庫等。
分布式緩存主要用於在高並發環境下，減輕資料庫的壓力，提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時，磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級，因此，在資料庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統的響應速度，並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫，Mysql提供完整的ACID操作，支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作，並且支持存儲過程、函數等功能，產品成熟度高，功能強大。但是，對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說，出於對性能的考慮，不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能，犧牲了系統的易用性，並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於，它不使用SQL作為查詢語言來查找數據，而採用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，並且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數據，在數千個節點上進行分區，自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中，消息作為應用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應，消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度，提升了分布式系統協作的效率，使得系統能夠更快地響應用戶，提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求，解決資料庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環境下，由於採用分庫分表，或者使用NoSQL資料庫，導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。

㈡ 這種分布式資料庫應用，有沒有現成的解決方案

很多公司都在開發自己的分布式資料庫架構，且不少公司都可能使用上了，也有很多人在講分布式資料庫架構，這些是真正意義上的分布式資料庫嗎?
若要我加一個詞的話, 我一般說偽分布式或者說所謂的分布式資料庫架構，是跟陳國慶分享的NoSQL一樣，只是起一個簡單且好聽點的名字，之所以談這個話題，就是想與大家分享一下個人對偽分布式資料庫架構的理解及所實踐的。
PPT主要的內容主要有幾點：什麼是分布式資料庫；什麼是偽分布式資料庫；分布式和偽分布式資料庫架構的優缺點；偽分布式資料庫架構適用的場景；二種偽分布式資料庫架構的設計思路，一類適用於電子商務等領域，另外一類適合於SNS游戲等領域。
首先申明二個要點：第一點不支持分布式事務的，肯定不是分布式資料庫；第二點分布式強調的是可用性、可靠性和數據一致性，其中數據一致性又分鬆散一致性和嚴密一致性，因為分布式資料庫有不同的實現演算法，為此數據一致性都有各種差異。
接下來，我們看一下分布式資料庫的定義：由一組存儲在網路中不同伺服器上的數據組成，網路中每個節點具有獨立執行局部應用的能力，也可以通過網路通信系統執行全局應用的能力。
為什麼需要偽分布式資料庫產品?是因為集中式資料庫，當數據量越來越大，數據的讀寫量也越來越大，且無法通過垂直增加或升級硬體設備而滿足的，以及越來越成為業務增長的瓶頸，那麼我們就不得不考慮革新，採用一種更加有效、可行的方案解決。
偽分布式資料庫的應用場景，稍微羅列了下：電子商務平台（C2C、B2B、B2C） 、SNS平台、IM即時通信軟體、電子郵件系統、日誌分析系統、SNS游戲、其他平台型網站。
大致總結了下，使用偽分布式資料庫架構場景的三要素：
 大數據容量，且垂直升級擴展受限的；
 高並發事務型的；
 數據更新量遠大於數據讀取，且數據更新量非常大；
接下來我們看一下分布式資料庫一個最獨特的架構圖，但是看之前，先了解下分布式資料庫的四個是核心模塊。我們把四個名詞解釋一下：
什麼是局部資料庫管理系統?
什麼是全局資料庫管理系統?
什麼是全局數據字典?
什麼是通信管理?
 LDBMS
建立和管理局部資料庫，提供場地自治能力，執行局部應用及全局查詢的子查詢；
 GDBMS
提供分布透明性，協調全局事務執行，協調各局部DBMS完成全局應用，保證資料庫全局一致性、執行並發控制、實現更新同步和提供全局恢復等功能；
 全局數據字典
存放全局概念模式、分片模式、分布模式的定義以及各模式之間映像的定義，存放有關用戶存取許可權的定義，保證全局用 戶的許可權和資料庫的安全，存放數據完整性約束條件定義；
 通信管理
實現分布式資料庫各場地之間消息和數據傳遞；

㈢ 系統資料庫優化問題。如下：

實例講解MYSQL資料庫的查詢優化技術 作者：佚名 文章來源：未知 點擊數：2538 更新時間：2006-1-19 資料庫系統是管理信息系統的核心，基於資料庫的聯機事務處理（OLTP）以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種資料庫操作中所佔據的比重最大，而查詢操作所基於的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶資料庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鍾，甚至數小時。如果採用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鍾，由此可見查詢優化技術的重要性。筆者在應用項目的實施中發現，許多程序員在利用一些前端資料庫開發工具（如PowerBuilder、Delphi等）開發資料庫應用程序時，只注重用戶界面的華麗，並不重視查詢語句的效率問題，導致所開發出來的應用系統效率低下，資源浪費嚴重。因此，如何設計高效合理的查詢語句就顯得非常重要。本文以應用實例為基礎，結合資料庫理論，介紹查詢優化技術在現實系統中的運用。分析問題許多程序員認為查詢優化是DBMS（資料庫管理系統）的任務，與程序員所編寫的SQL語句關系不大，這是錯誤的。一個好的查詢計劃往往可以使程序性能提高數十倍。查詢計劃是用戶所提交的SQL語句的集合，查詢規劃是經過優化處理之後所產生的語句集合。DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：在做完查詢語句的詞法、語法檢查之後，將語句提交給DBMS的查詢優化器，優化器做完代數優化和存取路徑的優化之後，由預編譯模塊對語句進行處理並生成查詢規劃，然後在合適的時間提交給系統處理執行，最後將執行結果返回給用戶。在實際的資料庫產品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是採用基於代價的優化方法，這種優化能根據從系統字典表所得到的信息來估計不同的查詢規劃的代價，然後選擇一個較優的規劃。雖然現在的資料庫產品在查詢優化方面已經做得越來越好，但由用戶提交的SQL語句是系統優化的基礎，很難設想一個原本糟糕的查詢計劃經過系統的優化之後會變得高效，因此用戶所寫語句的優劣至關重要。系統所做查詢優化我們暫不討論，下面重點說明改善用戶查詢計劃的解決方案。解決問題下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。1．合理使用索引索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。2．避免或簡化排序應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：●索引中不包括一個或幾個待排序的列；●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；●排序的列來自不同的表。為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。3．消除對大型錶行數據的順序存取在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 這樣就能利用索引路徑處理查詢。 4．避免相關子查詢一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。5．避免困難的正規表達式MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」 即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。 另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。 6．使用臨時表加速查詢把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>「98000」 ORDER BY cust.name 如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name INTO TEMP cust_with_balance 然後以下面的方式在臨時表中查詢：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>「98000」 臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。 7．用排序來取代非順序存取非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。實例分析下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表，模式如下所示：1．part表 零件號零件描述其他列 （part_num）（part_desc）（other column） 102，032Seageat 30G disk…… 500，049Novel 10M network card…… …… 2．vendor表 廠商號廠商名其他列 （vendor _num）（vendor_name） （other column） 910，257Seageat Corp…… 523，045IBM Corp…… …… 3．parven表 零件號廠商號零件數量 （part_num）（vendor_num）（part_amount） 102，032910，2573,450,000 234，423321，0014，000，000 …… 下面的查詢將在這些表上定期運行，並產生關於所有零件數量的報表： SELECT part_desc，vendor_name，part_amount FROM part，vendor，parven WHERE part.part_num=parven.part_num AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num ORDER BY part.part_num 如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下： 錶行尺寸行數量每頁行數量數據頁數量 （table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages） part15010，00025400 Vendor1501，000 2540 Parven13 15，000300 50 索引鍵尺寸每頁鍵數量頁面數量 （Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages） part450020 Vendor45002 Parven825060 看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是：首先從part中順序讀取400頁，然後再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁（一個索引頁、一個數據頁），總計2萬個磁碟頁，最後對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。實際上，我們可以通過使用臨時表分3個步驟來提高查詢效率： 1．從parven表中按vendor_num的次序讀數據： SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num INTO temp pv_by_vn 這個語句順序讀parven（50頁），寫一個臨時表（50頁），並排序。假定排序的開銷為200頁，總共是300頁。 2．把臨時表和vendor表連接，把結果輸出到一個臨時表，並按part_num排序： SELECT pv_by_vn，＊ vendor.vendor_num FROM pv_by_vn，vendor WHERE pv_by_vn.vendor_num=vendor.vendor_num ORDER BY pv_by_vn.part_num INTO TMP pvvn_by_pn DROP TABLE pv_by_vn 這個查詢讀取pv_by_vn(50頁)，它通過索引存取vendor表1.5萬次，但由於按vendor_num次序排列，實際上只是通過索引順序地讀vendor表（40＋2=42頁），輸出的表每頁約95行，共160頁。寫並存取這些頁引發5＊160=800次的讀寫，索引共讀寫892頁。3．把輸出和part連接得到最後的結果： SELECT pvvn_by_pn.＊，part.part_descFROM pvvn_by_pn，part WHERE pvvn_by_pn.part_num=part.part_num DROP TABLE pvvn_by_pn 這樣，查詢順序地讀pvvn_by_pn(160頁)，通過索引讀part表1.5萬次，由於建有索引，所以實際上進行1772次磁碟讀寫，優化比例為30∶1。筆者在Informix DynamicSever上做同樣的實驗，發現在時間耗費上的優化比例為5∶1(如果增加數據量，比例可能會更大)。 小結20％的代碼用去了80％的時間，這是程序設計中的一個著名定律，在資料庫應用程序中也同樣如此。我們的優化要抓住關鍵問題，對於資料庫應用程序來說，重點在於SQL的執行效率。查詢優化的重點環節是使得資料庫伺服器少從磁碟中讀數據以及順序讀頁而不是非順序讀頁。

㈣ 資料庫管理真有那麼復雜嗎，有沒有什麼解決方案

作為混跡證券行業的一名資料庫運維人員，資料庫管理的繁瑣程度，真的遠比大家想的更甚。IDC報告顯示，77%的受訪機構擁有200多個資料庫實例，而82%的組織對每個實例至少擁有10個副本。根據這些數據，我們估計一個資料庫管理員必須為2000多個資料庫實例進行配置、管理、刷新、恢復以及執行其他資料庫操作。管理這些實例非常復雜且耗時，當資料庫運行在各種傳統軟體和硬體技術上時，情況還會進一步惡化。
不過，還是有解決辦法的。Nutanix推出的資料庫管理解決方案Era為資料庫管理等相關操作提供類雲服務，只需要簡單幾個步驟的點擊，就可以快速創建一套資料庫集群環境，補丁管理、數據副本管理也超級簡單，是一套非常高效便捷的資料庫管理解決方案，想要提升管理效率，將工作重心回歸核心業務的企業，都建議試下，絕對驚喜∞

㈤ 提供一些大規模資料庫歸檔的解決方案

數據立方雲計算一體機是大數據處理平台，採用英特爾E5家族系列CPU及英特爾伺服器組件，具有超高性價比、超高處理性能、超高可靠性等特性，提供千億紀錄級別的海量數據實時入庫、實時檢索等功能。
數據立方雲計算一體機是一種處理海量數據的高效分布式軟硬體集合的雲處理平台，該平台可以從TB乃至PB級的數據中挖掘出有用的信息，並對這些海量信息進行快捷、高效的處理。平台支持100GBps以上量級的數據流實時索引，秒級響應客戶請求，秒級完成數據處理、查詢和分析工作。平台可以對入口數據進行實時索引，對數據進行分析、清理、分割，並將其存儲在雲存儲系統上，不僅在入庫和檢索時具有非常高的性能優勢,還可以支持數據深度挖掘和商業智能分析等業務。

㈥ 資料庫設計解決方案入門經典的內容簡介

本書向讀者提供了許多實用的方法和工具，用來設計高效、可靠和安全的資料庫。本書作者RodStephens詳細講解了應該如何組織資料庫以便在不降低性能的前提下確保數據完整性，為開發各種資料庫應用程序提供了堅實的基礎。書中提到的方法和技術適剛廠各種資料庫環境，包括Oracle、Microsoft Access、SQL Server和MySQL。通過學習本書，讀者將會了解優秀資料庫設計的基本過程並最終掌握實際設計資料庫的方法。
本書主要內容
·如何確定滿足用戶需求的資料庫要求
·使用各種建模技術構建數據模型的方法，包括實體關系模型、用戶界面模型和語義對象模型
·了解不同類型的資料庫的技巧，包括關系資料庫、FlatFiles、電子表格、XML和對象資料庫
·如何優化和調整設計以便改善資料庫的性能
·理解良好的應用程序設計和資料庫設計之間關聯的技術
·設計靈活、健壯的資料庫方法以適應業務變化和發展
·便於維護和技術支持的設計方法
·避免常見的資料庫設計錯誤的方法

㈦ 海量資料庫解決方案的作者序言

這已經是第四次為本書寫作者序言了，此時此刻過去20年的生活如同電影般在我的腦海里一一掠過。當我最初決定步入IT領域時就為自己立下了誓言，時至今日回想起多年走過的歷程，其間充滿了艱辛，也正是這無數的艱辛讓我最終體驗了收獲的愉悅。
回望這20多年的足跡，我一直努力用新的視角去觀察他人所忽視的領域，嘗試用嶄新的思維和充滿創意的雙手去耕耘。盡管如此，也仍然無法緊跟IT技術飛快的發展步伐。我為實現理想而終日不停前行的腳步，雖然忙碌但卻無限滿足。
眾所周知，能夠加工成寶石的原石比比皆是，一分耕耘，一分收獲，每當我們初次接觸某個新的東西時都會或多或少有些緊張。因此從這一層面來看，資料庫散發著無窮的魅力，它如同淵博精深的智者般質朴，總是以真實、坦誠的心去面對每一位學習和研究它的人。
在過去並不短暫的歲月里我一直深信資料庫的骨骼就是「數據」，並為這一理論的發展不斷努力，吸收同仁們分享的經驗而持續奮斗。為了打破始終在理論表面徘徊的固有模式而不斷尋求新的嘗試，並試圖探求能夠讓IT工作者在實際工作中輕松應用並掌控的巧妙方法。
這種巧妙方法不能是只通過經驗和試驗才能獲得的，它必須是利用日常常識就可以理解說明的方法。有這么一句話「會者不難，難者不會」，如果能夠把一些復雜的理論與通俗淺顯的常識相結合，那麼不僅有利於人們的理解，更有利於人們在合適的情況下加以靈活運用。相反，有這么一句話「一知半解以為是」，意思是指那些只觀其表不觀其里就加以相信的人。
很多程序員只忠實地相信自己的經驗，當問及為何如此時，大部分人的答案都是「因為我那樣做過」或「那樣比較好」。10種類型的原理可以組合出10的階乘（3 628 800）種現象，那麼100種類型的原理所能夠表現出來的現象數可以認為是一個天文數字。
如若僅憑經驗去思考問題，無論怎麼努力，最終也只能獲得其中一部分的原理而已。然而，事實上我們是完全有能力深刻地理解這100種原理的。但如果不試圖進行深刻鑽研而只停留在表面，最終只能是一無所獲。寶石是不會被輕易發現的，只有憑借最大的努力去尋找方能找到。
在不知不覺中當我們遇到了從表面上看無法解決的復雜問題時，會出現兩種人：其一，是堅持不懈、徹夜不休也要尋找到最佳解決辦法的人，這種人通過不懈的努力最終能夠獲得什麼呢？事實上隨著歲月的流逝，他們終將成為眾人皆知的專家；其二，是認為過於煩瑣，直接予以放棄的人，這種人只會讓自己的血汗變成廉價的廢棄物。
可以自豪地說「我付出了常人所無法想像的艱辛」，為了尋求完美的真理舍棄了很多常人的生活。在沒有釣到魚時釣魚人也許會為此而耿耿於懷，但在我看來問題的關鍵在於沒有尋找到有效的釣魚方法。如果釣魚人能夠充分理解我的想法，並甘願為了改變自己的固有觀念而付出較大努力，盡管他也可能會為此而花費大量的時間和心血，但堅信他一定能夠獲得別人所無法獲得的成果。如果他研究出了別人所無法研究出的釣魚方法，那麼從此就再也不用為釣不到魚而擔心了。
各位讀者在工作的同時究竟是否一直在使用一種平凡的方法呢？還是為了解決明天必須要完成的任務而臨時抱佛腳呢？它需要緊跟流行的步伐，如不及時進行更新，在不經意之間就已經落伍了。
然而數據和資料庫並非如此，不論歲月如何流失，我們積攢起來的「內功」是不會消失的。如果能對其原理有一個深刻的理解，那麼不論何時何地都能夠隨心所欲地釣到很多魚。隨著資料庫技術的發展進步，能夠精確執行指令的DBMS與日俱增，隨著對DBMS應用能力的不同所獲得的性能差異使我們從技術中獲得滿足感。
不知不覺中《海量資料庫解決方案》系列叢書深受廣大讀者的喜愛已經長達10年之久，截至今日，本書依舊深受廣大讀者的喜愛。
IT領域技術10年的發展狀況與其他領域100年的發展狀況相當, 在資料庫的發展歷程中，有一些技術和原理被不斷更新，有一些技術和原理被直接替代，也有一些技術和原理始終被維持使用。其中能夠被持續使用而沒有被改進的，說明它們是完美的，是適應性非常強的。
然而，我並沒能及時將資料庫所提供的新功能的真正含義和特性，及其在實際工作中的靈活運用方法和准則介紹給各位讀者，借這次機會向各位忠實的讀者表示深深的歉意。我知道很多讀者對這本新書寄予了厚望， 相信通過我的努力能夠讓各位讀者如願以償。
事實上，本人在此期間為了研究數據架構（Data Architecture）的相關理論花費了大量的時間和精力，因為我認為數據架構的重要性和根本性主要體現在它是搜集和管理數據體系的理論，它的目的在於以資料庫技術為基礎，構建更加深邃、全面的數據體系。並且一些用戶還組織了專門的學習小組，我為此而感到非常欣慰。
隨著信息化進程的不斷加快，利用資料庫所要管理的數據不僅會顯著增多，而且也會變得非常復雜，由此而引發的數據合並、標准化、數據質量等方面的問題也已經到了不得不解決的境地了，實際上可以說是迫在眉睫。因此，構建以監督數據構架是否按照要求構建、完善對數據進行有效控制的元數據系統，已經成了我們所必須完成的迫切任務。
幸運的是，很多開發人員和管理人員都對數據構架注入了極大的關心，韓國政府為此專門設置了數據構架資格考試，也正是由於國家和各位IT領域從業者的努力才使得數據構架有了今天的良好發展形勢。為了使其得到進一步的發展，我們為此而研究出了更為體系化的理論方法，出版了高質量的書籍，設置了高標準的培訓課程，構建出了將數據構架解決方案和相關組件相結合的元數據系統。
然而，在我為了推進數據構架的發展而付出大量時間和精力的同時，並沒有放棄對資料庫的研究。在此期間，我不僅連續不斷地向很多用戶提供資料庫的咨詢工作，而且也在不斷地研究著新出現的技術。雖然我並沒有公開地出版新書，但是卻編寫了大量的研究材料，並將其中相當大一部分在公司韓國資料庫振興院的主頁上公開發表。盡管如此。
經過一年的晝夜工作終於完成了本書，並為了在本書中涵蓋所有DBMS的「最小公倍數」而付出了很大的努力。雖然在各個DBMS之間多少都有一些差異，但是如果從原理和靈活運用准則的角度來看，它們之間其實並沒有太大的差異。如若對所有DBMS的功能進行詳細說明，反倒不利於各位讀者的理解，所以在本書中以Oracle為基準進行說明的部分比較多。
盡管在本書中所使用的描述方法和命令語言主要以Oracle為基準，但所說明的原理和概念適用於所有的DBMS，這就像盡管每一個照相機的具體操作方法都有所不同，但從拍攝照片的角度來看卻並沒有太大的差異一樣。為了幫助各位讀者更好地理解和應用本書中所介紹的原理和方法，介紹其被應用在各個不同DBMS中的相關書籍在不久的將來將呈現給各位讀者。
本書將整體內容分為兩個部分，在第1部分中以影響數據讀取效率的所有要素為類別，對其各自的概念、原理、 特徵、應用准則，以及表的結構特徵、多樣化的索引類型、優化器的內部作用、優化器為各種結果制定的執行計劃予以詳細說明，並以對優化器的正確理解為基礎，提出了對執行計劃和執行速度產生最大影響的索引構建戰略方案。
在第2部分中主要介紹提高數據讀取效率的具體戰略方案。在這部分中，介紹與數據讀取效率相關的局部范圍掃描的原理和具體應用方法，以及對被認為是提高資料庫使用效率基礎的表連接的所有類型予以詳細說明。
在第1部分的第1章中，主要對資料庫在存儲數據時所使用的基本存儲結構進行詳細說明。就像人類無法生活在水中，魚類無法生活在陸地一樣，結構上的特徵對很多方面都有著根本性、決定性的影響。盡管不同的DBMS所使用的術語有所不同，但是當我們依據其本質進行分類時就會發現所有表現出來的形式都屬於同一種類型。
在第1部分的第2章中，主要對優化器制定執行計劃影響最大的所有索引類型進行詳細說明。在此所涉及的索引類型有被廣泛使用的最一般的B-Tree索引、在海量數據處理或數據倉庫中能夠獲得較好效果的點陣圖索引、基於虛擬列所創建的多樣化的用戶自定義函數索引等。
在第1部分的第3章中，主要對優化器進行深刻剖析。在此不僅介紹優化器在實現最優化操作時所執行的內部執行步驟，還對作為資料庫處理數據步驟的執行計劃的各種類型進行了分類說明。如果各位讀者能夠對各個具體的執行單位有一個很好的理解，那麼仍然能夠對將其組合在一起的整體執行計劃有一個很好的理解。另外，為了引導優化器按照我們所期望的方式制定執行計劃，又對各種類型的提示（Hint）進行了說明。
在第1部分的第4章中，非常具體地提出了對制定最優化執行計劃有著非常大影響的索引構建戰略方案。優化器並不能開辟出新的讀取路徑，而只能在現有的讀取路徑中選擇出比較有效的路徑。因為按照本書中所提出的索引構建戰略方案所構建出的索引能夠改變現有的讀取路徑，所以如果沒有依據此方案來構建戰略性的索引，那麼數據的讀取效率必然會在很大程度上受到影響。
在第2部分的第5章中，以對執行計劃的正確理解為基礎，通過具體事例，對只讀取了部分數據就能獲得結果的秘訣——局部范圍掃描的原理和多樣化的應用類型進行了詳細說明。在這里從一個新的高度對前面所介紹的方法進行了擴充說明。最後對在各種比較流行的留言板中實現局部范圍掃描的方法進行了詳細說明。
在第2部分的第6章中，對表連接的所有類型進行了詳細說明。在這里對作為傳統型的表連接方式——嵌套循環連接和排序合並連接，以及能夠有效實現海量數據連接目的的哈希連接的相關原理進行了徹底剖析，並提出了多種靈活運用准則。另外，又對以多樣化類型出現的半連接和在數據倉庫中必須要使用的星型連接，以及星變形連接進行了詳細說明。最後附加性地提出了點陣圖連接索引的基本概念和靈活運用方法。
在這里向各位讀者鄭重承諾，我將在盡可能短的時間內完成其他兩本系列書籍的編寫工作。由於我經常在讀者所期待的時間內未能出版約定的書籍，也許各位讀者對我如期完成這兩本書並不抱太大的希望，所以在這里希望各位讀者能夠諒解。我在管理自己企業的同時，既要研究新的技術，又要提供解決方案和編寫書籍，時間的不足真的讓我窘迫和無奈。
由於這兩本系列書籍會同時在國外出版發行，所以不論我被多少瑣事所困擾，都必須在約定的時間內完成編寫工作。因此，這次我可以在這里向各位讀者鄭重承諾，在本書出版發行後我會以最快的速度完成這兩本系列書籍的編寫工作。
只憑借對方法的理解是無法征服數據世界的，即使將本書已經閱讀了數十遍也只不過是停留在對其表層內容的理解上而已。所以希望各位讀者能夠對自己提出更高的要求，不要停留在對表層內容的理解上，而是以對本書中所介紹的所有原理的正確理解為前提，以本書中所提供的案例為參考，在適當的實際案例中加以靈活運用。我希望各位讀者能夠通過自己的努力和奮斗，發現別人所不能發現的新世界，而不是僅將自己局限於眾人都能夠看到的世界裡。要勇敢地去挑戰自己的極限，走向更大的成功。
2005年12月13日
En-core Consulting
代表咨詢師 李華植

㈧ 資料庫死鎖處理方法

mysql資料庫死鎖解決方法如下：

1、對於按鈕等控制項，點擊後使其立刻失效，不讓用戶重復點擊，避免對同時對同一條記錄操作。

2、使用樂觀鎖進行控制。樂觀鎖大多是基於數據版本（Version）記錄機制實現。即為數據增加一個版本標識，在基於資料庫表的版本解決方案中，一般是 通過為資料庫表增加一個「version」欄位來實現。讀取出數據時，將此版本號一同讀出，之後更新時，對此版本號加一。此時，將提交數據的版本數據與數 據庫表對應記錄的當前版本信息進行比對，如果提交的數據版本號大於資料庫表當前版本號，則予以更新，否則認為是過期數據。樂觀鎖機制避免了長事務中的數據 庫加鎖開銷（用戶A和用戶B操作過程中，都沒有對資料庫數據加鎖），大大提升了大並發量下的系統整體性能表現。Hibernate 在其數據訪問引擎中內置了樂觀鎖實現。需要注意的是，由於樂觀鎖機制是在系統中實現，來自外部系統的用戶更新操作不受系統的控制，因此可能會造 成臟數據被更新到資料庫中。

㈨ 易鯨捷與華為共同發布資料庫一體化聯合解決方案

5月27日，貴州易鯨捷信息技術有限公司（以下簡稱「易鯨捷」）與華為公司在2019中國國際大數據產業博覽會上簽署合作協議。易鯨捷是全球領先的融合架構分布式資料庫平台廠商，華為具備領先的晶元設計與研發能力，此次雙方共同發布面向未來的資料庫一體化聯合解決方案。

華為中國智能計算業務部總裁萬志表示，華為始終堅持自主研發，攜手合作夥伴打造共贏生態。作為華為在金融領域最重要的合作夥伴之一，易鯨捷擁有豐富的行業經驗和良好的客戶基礎。華為希望與易鯨捷強強聯手，更好地服務於客戶，助力客戶在數字化、智能化轉型中贏得商機。

易鯨捷執行董事李靜表示，在萬物互聯的未來，數據的價值遠遠超過了傳統貨幣的價值，而資料庫則是數據世界的金庫，這個金庫的鑰匙必須抓在自己的手中，通過自主研發的高性能、高可靠性的資料庫，確保我們的關鍵數據不流失、不被篡改與窺探，保障金融行業的信息安全底線。易鯨捷研發的分布式資料庫已經在貴陽銀行與貴陽農商銀行的核心交易系統正式應用，替換原有的集中式架構國際巨頭資料庫，完成分布式資料庫領域里程碑式的勝利。希望易鯨捷的「錢庫」資料庫與華為自研鯤鵬920晶元的TaiShan伺服器的結合，將能夠為客戶提供更高效、更可靠的客戶體驗。

華為中國智能計算業務部副總裁張英梗發表主題演講，他表示，華為與易鯨捷攜手，從底層架構到資料庫層，為客戶提供一套完整的資料庫一體化解決方案。未來，我們希望把這個解決方案應用到金融核心領域，推動金融行業的高速發展。

易鯨捷執行董事李靜與華為中國智能計算業務部總裁萬志分別代表雙方完成簽約。易鯨捷CEO丁洪、易鯨捷售前與解決方案技術總監馬敬濤、華為中國智能計算業務部副總裁張英梗、華為智能計算貴州區域總經理張昕出席儀式並見證簽約。

㈩ mysql資料庫如何優化誰能給出點具體的解決方案

1、explain：解釋sql的執行計劃，後邊的sql不執行
2、explain partitions ：用於查看存在分區的表的執行計劃
3、explain extended：待驗證
4、show warnings:
5、show create table:查看錶的詳細的創建語句，便於用戶對表進行優化
6、show indexes :產看錶的所有索引，show indexes from table_name，同樣也可以從information_schema.statistics表中獲得同樣的信息。cardinality列很重要，表示數據量。
7、show tables status: 查看資料庫表的底層大小以及表結構，同樣可以從information_schema.tables表中獲得底層表的信息。
8、show [global|session]status:可以查看mysql伺服器當前內部狀態信息。可以幫助卻行mysql伺服器的負載的各種指標。默認是session。同information_schema.global_status和information_schema.session_status
9、show [global|session] variables ：查看當前mysql系統變數的值，其中一些值能影響到sql語句的執行方式。同information_schema.global_variables和information_schema.session_variables;
10、information_schema:包含的表的數量和mysql的版本有關系。