『壹』 教你輕松掌握數據倉庫的規劃和構建策略
教你輕松掌握數據倉庫的規劃和構建策略
數據倉庫作為決策支持系統（DSS）的基礎，具有面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的特性。這些特點說明了數據倉庫從數據組織到數據處理，都與原來的資料庫有很大的區別，這也就需要在數據倉庫系統設計時尋求一個適合於數據倉庫設計的方法。在一般的系統開發規劃中，首先需要確定系統的功能，這些系統的功能一般是通過對用戶的需求分析得到的。從數據倉庫的應用角度來看，DSS分析員一般是企業中的中高層管理人員，他們對決策支持的需求不能預先做出規范的說明，只能給設計人員一個抽象地描述。
這就需要設計人員在與用戶不斷的交流溝通中，將系統的需求逐步明確，並加以完善。因此數據倉庫的開發規劃過程實際上是一個用戶和設計人員對其不斷了解、熟悉和完善的過程。 數據倉庫的開發應用規劃是開發數據倉庫的首要任務。只有制定了正確的數據倉庫規劃，才能使組織主要力量有序地實現數據倉庫的開發應用。在數據倉庫規劃中一般需要經歷這樣幾個過程：選擇實現策略、確定數據倉庫的開發目標和實現范圍、選擇數據倉庫體系結構、建立商業和項目規劃預算。 當數據倉庫規劃完成後，需要編制相應的數據倉庫規劃說明書，說明數據倉庫與企業戰略的關系，以及與企業急需處理的、范圍相對有限的開發機會，重點支持的職能部門和今後數據倉庫開發工作的建議，實際使用方案和開發預算，作為數據倉庫實際開發的依據。
1、選擇數據倉庫實現策略
數據倉庫的開發策略主要有自頂向下、自底向上和這兩種策略的聯合使用。自頂向下策略在實際應用中比較困難，因為數據倉庫的功能是一種決策支持功能。這種功能在企業戰略的應用范圍中常常是很難確定的，因為數據倉庫的應用機會往往超出企業當前的實際業務范圍，而且在開發前就確定目標，會在實現預定目標後就不再追求新的應用，是數據倉庫喪失更有戰略意義的應用。由於該策略在開發前就可以給出數據倉庫的實現范圍，能夠清楚地向決策者和企業描述系統的收益情況和實現目標，因此是一種有效的數據倉庫開發策略。該方法使用時需要開發人員具有豐富的自頂向下開發系統的經驗，企業決策層和管理人員完全知道數據倉庫的預定目標並且了解數據倉庫能夠在那些決策中發揮作用。
自底向上策略一般從某個數據倉庫原型開始，選擇一些特定的為企業管理人員所熟知的管理問題作為數據倉庫開發的對象，在此基礎上進行數據倉庫的開發。因此，該策略常常用於一個數據集市、一個經理系統或一個部門的數據倉庫開發。該策略的優點在於企業能夠以較小的投入，獲得較高的數據倉庫應用收益。在開發過程中，人員投入較少，也容易獲得成效。當然，如果某個項目的開發失敗可能造成企業整個數據倉庫系統開發的延遲。該策略一般用於企業洗碗對數據倉庫的技術進行評價，以確定該技術的應用方式、地點和時間，或希望了解實現和運行數據倉庫所需要的各種費用，或在數據倉庫的應用目標並不是很明確時，數據倉庫對決策過程影響不是很明確時使用。
在自頂向下的開發策略中可以採用結構化或面向對象的方法，按照數據倉庫的規劃、需求確定、系統分析、系統設計、系統集成、系統測試和系統試運行的階段完成數據倉庫的開發。而在自底向上的開發中，則可以採用螺旋式的原型開發方法，使用戶可以根據新的需求對試運行的系統進行修改。螺旋式的原型開發方法要求在較短的時間內快速的生成可以不斷增加功能的數據倉庫系統，這種開發方法主要適合於這樣一些場合：在企業的市場動向和需求無法預測，市場的時機是實現產品的重要組成部分，不斷地改進對與企業的市場調節是必需的；持久的競爭優勢來自連續不斷地改進，系統地改進是基於用戶在使用中的不斷發現。 自頂向下和自底向上策略的聯合使用具有兩種策略的優點，既能快速的完成數據倉庫的開發與應用，還可建立具有長遠價值的數據倉庫方案。但在實踐中往往難以操作，通常需要能夠建立、應用和維護企業模型、數據模型和技術結構的、具有豐富經驗的開發人員，能夠熟練的從具體（如業務系統中的元數據）轉移到抽象（只基於業務性質而不是基於實現系統技術的邏輯模型）；企業需要擁有由最終用戶和信息系統人員組成的有經驗的開發小組，能夠清楚地指出數據倉庫在企業戰略決策支持中的應用。
2、確定數據倉庫的開發目標和實現范圍
為確定數據倉庫的開發目標和實現范圍，首先需要對企業管理者等數據倉庫用戶解釋數據倉庫在企業管理中的應用和發展趨勢，說明企業組織和使用數據來支持跨功能系統的重要性，對企業經營戰略的支持，以確定開發目標。在該階段確認與使用數據倉庫有關的業務要求，這些要求應該只支持最主要的業務職能部門，將使用精力集中在收益明顯的業務上，使數據倉庫的應用立即產生效果，不應該消耗太多的精力在各個業務上同時鋪開數據倉庫的應用。
在確定開發目標和范圍以後，應該編制需求文檔，作為今後開發數據倉庫的依據。 數據倉庫開發的首要目標是確定所需要信息的范圍，確定用戶提供決策幫助時，在主題和指標域需要哪些數據源。這就需要定義：用戶需要什麼數據？面向主題的數據倉庫需要什麼樣的支持數據？為成功地向用戶提交數據，開發人員需要哪些商業知識？哪些背景知識？這就需要定義整體需求，以文件的形式整理現存的記錄系統和系統環境，對使用數據倉庫中數據的候選應用系統進行標識、排序，構造一個傳遞模型，確定尺度、事實及時間標記演算法，以便從系統中抽取信息且將他們放入數據倉庫。通過信息范圍確定可為開發人員提供一個良好的分析平台，和用戶一起分析哪些信息是數據倉庫需要的，進行商業活動需要什麼數據。開發人員可以和用戶進一步定義需要，例如數據分級層次、聚合的層次、載入的頻率以及需要保持的時間表等。 數據倉庫開發的另一個重要目標是確定利用哪些方法和工具訪問和導航數據？雖然用戶都需要存取並且檢索數據倉庫的內容，但是所存取的粒度有所不同，有的可能是詳細的記錄，有的可能是比較概括的記錄或十分概括的記錄。用戶要求的數據概括程度不同，將導致數據倉庫的聚集和概括工具的需求不同。
數據倉庫還有具有一定功能來訪問和檢索圖表、預定義的報表、多維數據、概括性數據和詳細記錄。用戶從數據倉庫中獲得信息，應該有電子表格、統計分析器和支持多維分析的分析處理器等工具的支持，以解釋和分析數據倉庫中的內容，產生並且驗證不同的市場假設、建議和決策方案。為將決策建議和各種決策方案向用戶清楚地表達出來，需要利用報表、圖表和圖像等強有力的信息表達工具。 數據倉庫開發的其他目標，是確定數據倉庫內部數據的規模。在數據倉庫中不僅包含當前數據，而且包含多年的歷史數據。數據的概括程度決定了這些數據壓縮和概括的最大限度。如果要讓數據倉庫提供對歷史記錄進行決策查詢的功能，就必須支持對大量數據的管理。數據的規模不僅直接影響決策查詢的時間，而且還將直接影響企業決策的質量。
在數據倉庫的開發目標中，還有：根據用戶對數據倉庫的基本需求，確定數據倉庫中數據的含義；確定數據倉庫內容的質量，以確定使用、分析和建議的可信級別；哪種類型的數據倉庫可以滿足最終用戶的需求，這些數據倉庫應該具有怎樣的功能；需要哪些元數據，如何使用數據源中的數據等。 數據倉庫的開發目標多種多樣，十分復雜，需要開發人員和用戶在開發與使用的過程中不斷交互完善。因此，在規劃中需要確定數據倉庫的開發范圍。使開發人員能夠根據需求和目標的重要性逐步進行，並且在開發中吸取經驗教訓，為數據倉庫在企業中的全部實現提供技術准備。因此，在為數據倉庫確定總體開發方向和目標以後，就必須確定一個有限的能夠很快體現數據倉庫效益的使用范圍。在考慮數據倉庫苦的應用范圍時，主要從使用部門的數量和類型、數據源的數量、企業模型的子集、預算分配以及開發項目所需的時間等角度分析。
在分析這些因素時，可從用戶的角度和技術的角度兩方面進行。 從用戶的角度應該分析哪些部門最先使用數據倉庫？是哪些人員為了什麼目的使用數據倉庫？以及數據倉庫首先要滿足哪些決策查詢？因為這些決策查詢往往確定了關於數據維數、報表的種類，這些因素都將確定數據倉庫定義時所需要的數量關系。查詢的格式越具體，越容易提供數據倉庫的維數、聚集和概括的規劃說明。 從技術角度分析，應該確定數據倉庫中元資料庫的規模，數據倉庫的元資料庫是存儲數據倉庫中數據定義的模型。數據定義存儲在倉庫管理器的目錄中，可以作為所有查詢和報表工具構造和查詢數據倉庫的依據。元資料庫的規模直接表示了數據倉庫中必須管理的數據規模。通過對元資料庫規模的管理，實際上就確定了數據倉庫中所需要管理的數據規模。
3、數據倉庫的結構選擇
數據倉庫的結構可以進行靈活的選擇，可將組織所使用的各種平台進行恰當的分割，把數據源、數據倉庫和最終用戶使用的工作站分割開來進行恰當的設計。
（1）數據倉庫的應用結構
基於業務處理系統的數據倉庫 在這種結構中，將運作的數據用於無需修改數據的只讀應用程序中。具有這種結構的數據倉庫元資料庫是一種虛庫，而不是數據倉庫自身的元數據。在數據倉庫元資料庫的直接指導下，對數據倉庫的查詢就是簡單的從資料庫中抽取數據。
單純數據倉庫
利用在數據倉庫中的數據源凈化、集成、概括和集成等操作，將數據源從業務處理系統中傳輸進集中的數據倉庫，各部門的數據倉庫應用只在數據倉庫中進行。這種結構經常發生在多部門、少用戶使用數據倉庫的情況下。這里的集中僅僅是邏輯上的，物理上可能是分散的。
單純數據集市
數據集市是指在部門中使用的數據倉庫，因為企業中的各個職能部門都有自己的特殊需要，而統一的數據倉庫可能不能滿足這些部門的特殊要求。這種體系結構經常發生在個別部門對數據倉庫的應用感興趣，而組織中其他部門卻對數據倉庫的應用十分冷漠之時，由熱心的部門單獨開發式所採用。
數據倉庫和數據集市
企業各部門擁有滿足自己需要的數據集市，其數據從企業數據倉庫中獲取，而數據倉庫從企業各種數據源中收集和分配。這種體系結構是一種較為完善的數據倉庫體系結構，往往發生在組織整體對數據倉庫應用感興趣之時所採用的體系結構。
（2）數據倉庫的技術平台結構 單層結構
單層結構主要是在數據源和數據倉庫之間共享平台，或者讓數據源、數據倉庫、數據集市與最終用戶工作站使用同一個平台。共享一個平台可以降低數據抽取和數據轉換的復雜性，但是共享平台在應用中可能遇到性能和管理方面的問題，這種體系結構一般在數據倉庫規模較小，而組織的業務系統平台具有較大潛力之時所採用。
客戶/伺服器兩層結構
一層為客戶機，一層為伺服器，最終用戶訪問工具在客戶層上運行，而數據源、數據倉庫和數據集市位於伺服器上，該技術機構一般用於普通規模的數據倉庫。
三層客戶/伺服器結構
基於工作站的客戶層、基於伺服器的中間層和基於主機的第三層。主機層負責管理數據源和可選的源數據轉換；伺服器運行數據倉庫和數據集市軟體，並且存儲倉庫的數據；客戶工作站運行查詢和報表運用程序，且還可以存儲從數據集市或數據倉庫卸載的局部數據。在數據倉庫稍具規模，兩層數據倉庫結構已經不能滿足客戶的需求，要講數據倉庫的數據存儲管理、數據倉庫的應用處理和客戶端應用分開之時，可以採用這種結構。
多層式結構
這是在三層機構基礎上發展起來的數據倉庫結構，在該結構中從最內數據層到最外層的客戶層依次是：單獨的數據倉庫存儲層、對數據倉庫和數據集市進行管理的數據倉庫服務層、進行數據倉庫查詢處理的查詢服務層、完成數據倉庫應用處理的應用服務層和面向最終用戶的客戶層。體系層次可能多達五層，這種體系結構一般用於超規模數據倉庫系統。
4、數據倉庫使用方案和項目規劃預算
數據倉庫的實際使用方案與開發預算，是數據倉庫規劃中最後需要確定的問題。因為數據倉庫主要用於對企業管理人員的決策支持，確保其實用性是十分重要的，因此需要讓最終用戶參與數據倉庫的功能設計。這種參與是通過用戶的實際使用方案進行的，使用方案是一個非常重要的需求模型。實際使用方案必須有助於闡明最終用戶對數據倉庫的要求，這些要求有的只使用適當的數據源就可以得到基本滿足，而有的卻需要來自企業外部的數據源，這就需要通過使用方案將這些不同的要求聯系起來。 實際使用方案還可以將最終用戶的決策支持要求與數據倉庫的技術要求聯系起來。因為當用戶確定最終要求後，為元資料庫的范圍確定一個界限。還可以確定所需要的歷史信息的數量，當根據特定的用戶進行數據倉庫的規劃時，就可確定最終用戶所關心的維度（時間、方位、商業單位和生產企業），因為維度與所需要的概括操作有明顯的關系，必須選擇對最終用戶有實際意義的維度，如：「月」、「季度」、「年」等。最後，還可以確定數據集市/數據倉庫的結構需要，使設計人員確定採用單純數據倉庫結構，還是單純的數據集市結構或者是兩者相結合的結構。
在實際使用開發方案確定後，還需要對開發方案的預算進行估計，確定項目的投資數額。投資方案的確定可以依據以往的軟體開發成本，但是這種預算的評估比較粗糙。另一種方法是參照結構進行成本評估，也就是說，將數據倉庫實際使用方案所確定的構件進行分解，根據各個構件的成本進行預算估算。數據倉庫的構件包含在數據源、數據倉庫、數據集市、最終用戶存取、數據管理、元數據管理、傳輸基礎等部分中，這些構件有的在企業原有信息系統中已經具備，有的可以選擇商品化構件，有的則需要自我開發。根據這些構件的不同來源，可以確定比較准確的預算。 在完成數據倉庫規劃後，就需要編制數據倉庫開發說明書，說明系統與企業戰略目標的關系，以及系統與企業急需處理的范圍相對有限的開發機會，所設想的業務機會的說明以及目標任務概況說明、重點支持的職能部門和今後工作的建議。數據倉庫項目應有明確的業務價值計劃開始，在計劃中需要闡明期望取得的有形和無形的利益。無形利益包含利用數據倉庫使決策完成得更快更好等利益。
業務價值計劃最好由目標業務主管來完成，因為數據倉庫是用戶驅動的，應該讓用戶積極參與數據倉庫的建設，在規劃書中要確定數據倉庫開發目標的實現范圍、體系結構和使用方案及開發預算。
『貳』 資料庫伺服器選購哪些
選購適當的資料庫伺服器，對企業數據安全、穩定發展尤為重要。伺服器是否具備良好的可靠性、高性能、可擴展性、安全性和可管理性成為企業利益發展的關鍵。資料庫伺服器要支持冗餘技術，同時像硬碟、內存、網卡等此類設備要以穩定耐用為主；伺服器處理器主頻有多高、處理數據速度有多快、緩存有多大直接影響到資料庫；是否兼容多系統，直接影響企業未來發展選擇空間。伺服器租用
『叄』 資料庫規劃一般要包含那些內容
DB2資料庫的性能與穩定性直接跟資料庫對象的多少、大小有關。如果對象很少，不復雜，那麼就算不怎麼規劃，也能夠達到比較高的性能。如果對象數據比較多、比較大的話，那麼就需要在資料庫設計之前好好的規劃，否則會在很大程度上影響資料庫的性能與穩定性。
一、選擇合適的語言與資料庫字元集。
在企業中部署資料庫的時候，首先需要在操作系統上安裝資料庫。而在安裝資料庫的時候，需要選擇安裝的語言環境。即是以中文狀態下安裝資料庫還是以英文狀態安裝資料庫。如在啟動安裝程序的時，可以利用/i language選項來指定安裝過程中所採用的語言。到目前為止，DB2資料庫已經支持很多種語言。那麼資料庫在安裝過程中，該採用什麼語言呢？筆者建議，只要資料庫管理員有一點英語基礎，最好能夠採用英文語言環境來進行安裝。雖然說現在DB2資料庫的中文語言環境已經設計的比較完善，但是筆者仍然擔心其有一些不知名的漏洞。為此筆者在安裝DB2資料庫的時候，基本上都採用的是英文語言環境來進行安裝。即將語言設置為「EN」，表示英文。提高DB2數據備份與恢復的效率。
另外如果DB2 資料庫中要保存英文以外的數據，或者說用戶會使用不同的字元集訪問資料庫時，還需要在資料庫安裝過程中選擇特定的資料庫字元集。DB2資料庫中的所有字元數據，包括數據字典中的數據，都是存儲在資料庫字元集中的。如果用戶使用不同的字元集訪問資料庫時，資料庫管理員就需要選擇包含所有這些用戶的字元集的超集。只有如此，才能夠確保系統能夠很方便的使用替代字元完成字元的轉換，從而提高資料庫的性能。如果用戶選擇的字元集不對，有可能會出現一些莫名其妙的問題。如一次用戶在安裝資料庫過程中，沒有選擇合適的字元集。雖然在使用的過程中，其存儲中文字元沒有問題。但是當對資料庫採取還原操作時，卻發現還原後的資料庫中有些原來是中文字元的地方，盡然出現了亂碼。這主要就是沒有選擇合適的字元集惹的禍。有時候如果字元集選擇不當的話，從外部數據源(如Excel表格)導入數據的時候，中文數據也會無法順利導入。所以，資料庫管理員在安裝資料庫的時候，需要根據實際企業，來選擇合適的字元集。
二、評估資料庫對象的大小、數量。
DB2資料庫的性能與穩定性直接跟資料庫對象的多少、大小有關。如果對象很少，不復雜，那麼就算不怎麼規劃，也能夠達到比較高的性能。如果對象數據比較多、比較大的話，那麼就需要在資料庫設計之前好好的規劃，否則會在很大程度上影響資料庫的性能與穩定性。其實DB2 資料庫就好像一個倉庫，資料庫中的對象(如索引、數據表、表空間)等等就好像倉庫中的貨物。如果貨物比較少，那麼隨便放放，倉庫都顯得很空曠。貨物尋找起來也會很方便。但是如果貨物數量比較多、比較大，就必須要對其存儲空間進行合理規劃。只有如此才能夠讓倉庫的空間利用率達到最佳狀態。並且貨物的存放有序，在查找起來也特別的方便。筆者這里就以倉庫管理為例，說話該如何做好資料庫對象大小、數量等方便的評估，以及他們對於資料庫性能與穩定性的影響。
1、根據對象大小來規劃存儲空間。在倉庫貨物的擺放上，要根據貨物的大小來規劃存儲空間。或者說要首先防止大的貨物。只有如此空間的利用率才會最高。其實在規劃DB2對象的時候，也是如此。如某些表可能會包含的記錄比較多，屬於大表。此時資料庫管理員就需要考慮，是否將其放置在一個獨立的表空間或者硬碟空間上，以提高數據操作的性能。大表所對應的索引往往也是比較大的。為此在硬體條件允許的情況下，將索引表與數據表分別存放在不同的硬碟上，可以提高資料庫的性能。而對於一些比較小的對象(如數據表)，可以將它們存放在一個表空間中。其實這個表空間就好像倉庫中的一個個紙盒子。將小的對象放入到這個「紙盒子」中，不但不佔空間，而且也容易管理。
2、根據對象的使用頻率來規劃存放空間。在倉庫中擺放物品的時候，往往會把近期就要用到的貨物或者頻繁需要用到的東西放在倉庫門口或者容易拿到的地方。如此在拿這些貨物時就會比較便捷，也不會對其他貨物產生影響。對於DB2資料庫中的對象來說，也是這么一回事。可以將那些訪問量比較大的對象，如索引、數據表，存放在性能比較好的硬碟上或者單獨的硬碟中。此時訪問這些數據，就不會與其它對象產生I/O沖突，操作起來速度就會比較快。而將不怎麼用到的對象，存放在一起。由於他們不怎麼被用到，所以即使存放在性能比較低的硬碟上，其對資料庫性能產生的負面影響也是非常有限的。 在DB2資料庫裡面如何更新執行計劃
3、根據類別來存放資料庫對象。在倉庫中存放貨物的時候，還會對其進行分類。然後根據類別來進行存放。這有利於貨物的管理與檢索。其實在資料庫對象存儲空間設計時，也需要考慮這個因素。如現在應用軟體在設計的時候，很多都是根據模塊來設計。那麼在資料庫對象設計時，也需要根據這個模塊來設計存儲的空間。如將同一個模塊的資料庫對象存放在同一個表空間內。不過這可能會跟上面的兩個建立相違背。此時最好是在對象的命名上做文章。如可以根據模塊的不同，分別給資料庫對象取一個相同的前綴或者後綴。如即使同一塊模塊要用到多個表空間，此時就可以給表空間一個相同的前綴。如此在管理資料庫對象的時候，根據表空間的前綴就可以判斷其所屬的模塊了。如果再加上一個後綴來表示其資料庫對象的分類，那麼就更合理了。為此在管理資料庫對象的時候，要執行分類管理。不僅要從技術上對其進行分類，如分為索引、數據表、關鍵字等等。還需要從功能上進行分類，如按應用程序的模塊來進行分類等等。
三、設計好資料庫備份與還原的方案。
在資料庫交付生產使用之後，往往需要進行大量的測試。但是在測試過程中往往又會產生很多的垃圾數據。可是交給企業應用的，肯定是一個干凈的資料庫系統。為此在資料庫設計的時候，就需要想好如果減少測試過程中的垃圾數據。或者採取什麼樣的方式來實現在交互時自動清除垃圾數據的機制。
一般來說，想要一個資料庫備份與還原的方案，減少資料庫測試所產生的垃圾數據。如現在在給企業部署資料庫的時候，往往是先安裝一個干凈的資料庫系統。當然字元集這些需要預先設置好。然後再利用資料庫還原功能將預先定義好的資料庫模型還原出來。
另外有些時候需要兩個方案互為補充。如在資料庫初始化的過程中，採用資料庫還原的方式來創建資料庫對象。但是在應用軟體升級的時候，由於此時已經有了用戶的數據，為此不能夠在使用資料庫還原的方法。而是通過應用程序來執行某些sql代碼，來調整或者增加部分資料庫對象。無論採用哪一種方式，需要遵循的一個原則就是在給企業創建資料庫對象時要最大限度的減少測試。而要做到這一點，就是需要先在測試伺服器上創建對象並測試對象可用。然後直接將相關的SQL代碼在投入使用的資料庫伺服器上執行。
『肆』 如何規劃和選擇資料庫伺服器rperf和TPC-C
TPC-C Results Spreadsheet項下邊的"XLS format"鏈 接下載」tpcc_results.xls」文檔.
『伍』 支持大型資料庫的伺服器需要什麼配置
選擇資料庫伺服器的原則：
1、高性能原則：保證所選購的伺服器，不僅能夠滿足運營系統的運行和業務處理的需要，而且能夠滿足一定時期業務量的增長。一般可以根據經驗公式計算出所需的伺服器TpmC值(Tpmc是衡量計算機系統的事務處理能力的程序)。
後比較各伺服器廠商和TPC組織公布的TpmC值，選擇相應的機型。同時，用伺服器的市場價/報價除去計算出來的TpmC值得出單位TpmC值的價格，進而選擇高性能價格比的伺服器。
2、可靠性原則：可靠性原則是所有選擇設備和系統中首要考慮的，尤其是在大型的、有大量處理要求的、需要長期運行的系統上。考慮伺服器系統的可靠性，不僅要考慮伺服器單個節點的可靠性或穩定性，而且要考慮伺服器與相關輔助系統之間連接的整體可靠性。
(5)如何規劃和選擇資料庫伺服器擴展閱讀：
優點：
1、編程量減少
資料庫伺服器提供了用於數據操縱的標准介面API（Application Programming Interface，應用程序編程接 口）。
2、資料庫安全高
資料庫伺服器提供監控性能、並發控制等工具。由DBA（Database Administrator，資料庫管理員）統一負 責授權訪問資料庫及網路管理。
3、數據可靠性管理
資料庫伺服器提供統一的資料庫備份/恢復、啟動/停止資料庫的管理工具。
4、計算機資源利用充分
資料庫伺服器把數據管理及處理工作從客戶機上分離出來，使網路中各計算機資源能靈活分配、各盡其用。
『陸』 資料庫伺服器怎麼配置
選擇資料庫伺服器的五個原則：
1)高性能原則
保證所選購的伺服器，不僅能夠滿足運營系統的運行和業務處理的需要，而且能夠滿足一定時期業務量的增長。一般可以根據經驗公式計算出所需的伺服器TpmC值(Tpmc是衡量計算機系統的事務處理能力的程序)，然後比較各伺服器廠商和TPC組織公布的TpmC值，選擇相應的機型。同時，用伺服器的市場價/報價除去計算出來的TpmC值得出單位TpmC值的價格，進而選擇高性能價格比的伺服器。
結論：伺服器處理器性能很關鍵，CPU的主頻要高，要有較大的緩存
2)可靠性原則
可靠性原則是所有選擇設備和系統中首要考慮的，尤其是在大型的、有大量處理要求的、需要長期運行的系統上。考慮伺服器系統的可靠性，不僅要考慮伺服器單個節點的可靠性或穩定性，而且要考慮伺服器與相關輔助系統之間連接的整體可靠性，如：網路系統、安全系統、遠程列印系統等。在必要時，還應考慮對關鍵伺服器採用集群技術，如：雙機熱備份或集群並行訪問技術，甚至採用可能的完全容錯機。
結論：伺服器要具備冗餘技術，同時像硬碟、網卡、內存、電源此類設備要以穩定耐用為主，性能其次。
3)可擴展性原則
保證所選購的伺服器具有優秀的可擴展性原則。因為伺服器是所有系統處理的核心，要求具有大數據吞吐速率，包括：I/O速率和網路通訊速率，而且伺服器需要能夠處理一定時期的業務發展所帶來的數據量，需要伺服器能夠在相應時間對其自身根據業務發展的需要進行相應的升級，如：CPU型號升級、內存擴大、硬碟擴大、更換網卡、增加終端數目、掛接磁碟陣列或與其他伺服器組成對集中數據的並發訪問的集群系統等。這都需要所選購的伺服器在整體上具有一個良好的可擴充餘地。一般資料庫和計費應用伺服器在大型計費系統的設計中就會採用集群方式來增加可靠性，其中掛接的磁碟存儲系統，根據數據量和投資考慮，可以採用DAS、NAS或SAN等實現技術。
結論：伺服器的IO要高，否則在CPU和內存都是高性能的情況下，會出現瓶頸。除此之外，伺服器的擴展性要好，為的是滿足企業在日後發展的需要。
4)安全性原則
伺服器處理的大都是相關系統的核心數據，其上存放和運行著關鍵的交易和重要的數據。這些交易和數據對於擁有者來說是一筆重要的資產，他們的安全性就非常敏感。伺服器的安全性與系統的整體安全性密不可分，如：網路系統的安全、數據加密、密碼體制等。伺服器需要在其自身，包括軟硬體，都應該從安全的角度上設計考慮，在藉助於外界的安全設施保障下，更要保證本身的高安全性。
結論：首先從伺服器的材料上來說要具備高硬度高防護性等條件，其次伺服器的冷卻系統和對環境的適應能力要強，這樣才能夠在硬體上滿足伺服器安全的要求。
5)可管理性原則
伺服器既是核心又是系統整體中的一個節點部分，就像網路系統需要進行管理維護一樣，也需要對伺服器進行有效的管理。這需要伺服器的軟硬體對標準的管理系統支持，尤其是其上的操作系統，也包括一些重要的系統部件。
結論：盡量選擇支持系統多的伺服器，因為伺服器兼容的系統越多，你就可以擁有更大選擇空間。
『柒』 伺服器怎麼選
選擇伺服器租用或者伺服器託管完全可以根據自己的實際應用需求，不必選擇最高和最好的。但是一定要是滿足企業需求的。伺服器的各個組成部分是一個有機的整體。選擇伺服器時，必須考慮各部分的兼容性。用戶最看重伺服器的特點就是穩定性。特別是idc數據中心機房內運行的伺服器必須是24*7*365的工作時間，必須保證穩定、安全、正常的工作。客戶託管伺服器後，隨著客戶數據量的變化，伺服器需要不斷增加或減少相關軟硬體，以提高服務水平和服務能力，因此伺服器必須具有很強的可擴展性，為客戶提供可擴展的空間。
『捌』 數據伺服器和WEB伺服器 需要怎麼選型規格工業用伺服器價位大概多少
這個要根據你的需求來決定了，數據伺服器要看需要的配置怎麼樣，內存大小，帶寬大小，對於資料庫中的數據提取查詢都很重要，選擇web伺服器的話，一般來說也要看配置，而且要選擇相對應的操作系統來選擇
而且選擇伺服器租用或者託管一般中小型企業不建議選擇一線城市的機房資源，大家都明白，一線城市寸土成金，價格肯定會非常貴，伺服器的價格一般都有帶寬有直接聯系的，還有配置防禦等很多的因素決定，都要看個人的需求了。
以上都屬個人建議，希望能幫得到你，我也是做這個的，有需要或者問題可以找我
『玖』 資料庫伺服器配置
你這個伺服器配置，人多的時候帶70客戶端，肯定卡。。。如果再遇到有人執行統計報表之類的查詢，卡到你暈。
這種連鎖店用伺服器，跑資料庫用，對伺服器的cpu性能、內存容量和磁碟讀取速度要求都比較高的。
你可以看看國產品牌正睿的這款雙路四核伺服器。標配一顆至強E5620四核八線程處理器(2.4GHz/5.86GT/12M緩存)，英特爾5500伺服器晶元組主板，4G DDR3 REG ECC 1333MHz內存，SAS 300G 15000轉高速企業級硬碟，雙千兆網卡，性能可以說是非常不錯。如果以後隨著業務量的增長，覺得性能不夠用了，還可以擴展到兩顆處理器，達成8顆處理核心，16條處理線程（在任務管理器處能看到16個處理核心的格子- -~很NB），最大支持48GB DDR3 REG ECC高速容錯校驗內存。
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產品類型：雙路四核塔式伺服器
處 理 器：Xeon E5620
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這個是四核超線程的，如果以後覺得不夠用了，還可以擴展到2個處理器，達成8核心16線程，跑資料庫特別爽。建議增加一個固態硬碟，把sql2000的資料庫的mdf文件放在固態硬碟上，在執行高並發查詢操作的時候，性能會比普通硬碟快幾十倍，因為它的4KIOPS是上萬的，而一般的SATA盤在80左右，SAS 15000轉硬碟在300左右，性能天壤之別。
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