『壹』 數據實時分析系統的概要設計文檔怎麼寫
軟體文檔中概要設計也稱「總體設計」，是開發人員在明確用戶需求（要什麼）後對系統的一個總體考慮（明確系統目標、設計原則，初步考慮資料庫設計和功能設計），國家關於這方面有相關標准（概要設計說明書（GB8567-88））。 在具體實踐中可以按下列提綱撰寫內容： 1．引言 1.1編寫目的 [說明編寫這份概要設計說明書的目的，指出預期的讀者。] 1.2背景 a.[待開發軟體系統的名稱；] b.[列出本項目的任務提出者、開發者、用戶。] 1.3定義 [列出本文件中用到的專門術語的定義和外文首字母組詞的原片語。] 1.4參考資料 [列出有關的參考資料。] 2．總體設計 2.1需求規定 [說明對本系統的主要的輸入輸出項目、處理的功能性能要求。包括] 2.1.1系統功能 2.1.2系統性能 2.1.2.1精度 2.1.2.2時間特性要求 2.1.2.3可靠性 2.1.2.4靈活性 2.1.3輸入輸出要求 2.1.4數據管理能力要求 2.1.5故障處理要求 2.1.6其他專門要求 2.2運行環境 [簡要地說明對本系統的運行環境的規定。] 2.2.1設備 [列出運行該軟體所需要的硬設備。說明其中的新型設備及其專門功能。] 2.2.2支持軟體 [列出支持軟體，包括要用到的操作系統、編譯（或匯編）程序、測試支持軟體等。] 2.2.3介面 [說明該系統同其他系統之間的介面、數據通信協議等] 2.2.4控制 [說明控制該系統的運行的方法和控制信號，並說明這些控制信號的來源。] 2.3基本設計概念和處理流程 [說明本系統的基本設計概念和處理流程，盡量使用圖表的形式。] 2.4結構 [給出系統結構總體框圖（包括軟體、硬體結構框圖），說明本系統的各模塊的劃分，扼要說明每個系統模塊的標識符和功能，分層次地給出各模塊之間的控制與被控制關系。] 2.5功能需求與系統模塊的關系 [本條用一張矩陣圖說明各項功能需求的實現同各模塊的分配關系。] 2.6人工處理過程 [說明在本系統的工作過程中不得不包含的人工處理過程。] 2.7尚未解決的問題 [說明在概要設計過程中尚未解決而設計者認為在系統完成之前必須解決的各個問題。] 3．介面設計 3.1用戶介面 [說明將向用戶提供的命令和它們的語法結構，以及相應的回答信息。] [說明提供給用戶操作的硬體控制面板的定義。] 3.2外部介面 [說明本系統同外界的所有介面的安排包括軟體與硬體之間的介面、本系統與各支持系統之間的介面關系。] 3.3內部介面 [說明本系統之內的各個系統元素之間的介面的安排。] 4．運行設計 4.1運行模塊組合 [說明對系統施加不同的外界運行控制時所引起的各種不同的運行模塊組合，說明每種運行所歷經的內部模塊的支持軟體。] 4.2運行控制 [說明每一種外界的運行控制的方式方法和操作步驟。] 4.3運行時間 [說明每種運行模塊組合將佔用各種資源的時間。] 5．系統數據結構設計 [不涉及軟體設計可不包含] 5.1邏輯結構設計要點 [給出本系統內軟體所使用的每個數據結構的名稱、標識符以及它們之中每個數據項、記錄、文卷和系的標識、定義、長度及它們之間的層次的或表格的相互關系。] 5.2物理結構設計要點 [給出本系統內軟體所使用的每個數據結構中的每個數據項的存儲要求，訪問方法、存取單位、存取的物理關系、設計考慮和保密條件。] 5.3數據結構與程序的關系 [說明各個數據結構與訪問這些數據結構的各個程序之間的對應關系。] 6．系統出錯處理設計 6.1出錯信息 [用一覽表的方式說明每種可能的出錯或故障情況出現時，系統輸出信息的形式、含意及處理方法。] 6.2補救措施 [說明故障出現後可能採取的變通措施。] 6.3系統維護設計 [說明為了系統維護的方便而在程序內部設計中作出的安排，包括在程序中專門安排用於系統的檢查與維護的檢測點和專用模塊。]
『貳』 設計一個大數據實時分析平台要怎麼做呢
PetaBase-V作為Vertica基於億信分析產品的定製版，提供面向大數據的實時分析服務，採用無共享大規模並行架構（MPP），可線性擴展集群的計算能力和數據處理容量，基於列式資料庫技術，使 PetaBase-V 擁有高性能、高擴展性、高壓縮率、高健壯性等特點，可完美解決報表計算慢和明細數據查詢等性能問題。
大數據實時分析平台（以下簡稱PB-S），旨在提供數據端到端實時處理能力（毫秒級／秒級／分鍾級延遲），可以對接多數據源進行實時數據抽取，可以為多數據應用場景提供實時數據消費。作為現代數倉的一部分，PB-S可以支持實時化、虛擬化、平民化、協作化等能力，讓實時數據應用開發門檻更低、迭代更快、質量更好、運行更穩、運維更簡、能力更強。
整體設計思想
我們針對用戶需求的四個層面進行了統一化抽象：
統一數據採集平台
統一流式處理平台
統一計算服務平台
統一數據可視化平台
同時，也對存儲層保持了開放的原則，意味著用戶可以選擇不同的存儲層以滿足具體項目的需要，而又不破壞整體架構設計，用戶甚至可以在Pipeline中同時選擇多個異構存儲提供支持。下面分別對四個抽象層進行解讀。
1)統一數據採集平台
統一數據採集平台，既可以支持不同數據源的全量抽取，也可以支持增強抽取。其中對於業務資料庫的增量抽取會選擇讀取資料庫日誌，以減少對業務庫的讀取壓力。平台還可以對抽取的數據進行統一處理，然後以統一格式發布到數據匯流排上。這里我們選擇一種自定義的標准化統一消息格式UMS（Unified Message Schema）做為 統一數據採集平台和統一流式處理平台之間的數據層面協議。
UMS自帶Namespace信息和Schema信息，這是一種自定位自解釋消息協議格式，這樣做的好處是：
整個架構無需依賴外部元數據管理平台；
消息和物理媒介解耦（這里物理媒介指如Kafka的Topic, Spark Streaming的Stream等），因此可以通過物理媒介支持多消息流並行，和消息流的自由漂移。
平台也支持多租戶體系，和配置化簡單處理清洗能力。
2)統一流式處理平台
統一流式處理平台，會消費來自數據匯流排上的消息，可以支持UMS協議消息，也可以支持普通JSON格式消息。同時，平台還支持以下能力：
支持可視化／配置化／sql化方式降低流式邏輯開發／部署／管理門檻
支持配置化方式冪等落入多個異構目標庫以確保數據的最終一致性
支持多租戶體系，做到項目級的計算資源／表資源／用戶資源等隔離
3)統一計算服務平台
統一計算服務平台，是一種數據虛擬化／數據聯邦的實現。平台對內支持多異構數據源的下推計算和拉取混算，也支持對外的統一服務介面（JDBC／REST）和統一查詢語言（SQL）。由於平台可以統一收口服務，因此可以基於平台打造統一元數據管理／數據質量管理／數據安全審計／數據安全策略等模塊。平台也支持多租戶體系。
4)統一數據可視化平台
統一數據可視化平台，加上多租戶和完善的用戶體系／許可權體系，可以支持跨部門數據從業人員的分工協作能力，讓用戶在可視化環境下，通過緊密合作的方式，更能發揮各自所長來完成數據平台最後十公里的應用。
以上是基於整體模塊架構之上，進行了統一抽象設計，並開放存儲選項以提高靈活性和需求適配性。這樣的RTDP平台設計，體現了現代數倉的實時化／虛擬化／平民化／協作化等能力，並且覆蓋了端到端的OLPP數據流轉鏈路。
具體問題和解決思路
下面我們會基於PB-S的整體架構設計，分別從不同維度討論這個設計需要面對的問題考量和解決思路。
功能考量主要討論這樣一個問題：實時Pipeline能否處理所有ETL復雜邏輯？
我們知道，對於Storm／Flink這樣的流式計算引擎，是按每條處理的；對於Spark Streaming流式計算引擎，按每個mini-batch處理；而對於離線跑批任務來說，是按每天數據進行處理的。因此處理范圍是數據的一個維度（范圍維度）。
另外，流式處理面向的是增量數據，如果數據源來自關系型資料庫，那麼增量數據往往指的是增量變更數據（增刪改，revision）；相對的批量處理面向的則是快照數據（snapshot）。因此展現形式是數據的另一個維度（變更維度）。
單條數據的變更維度，是可以投射收斂成單條快照的，因此變更維度可以收斂成范圍維度。所以流式處理和批量處理的本質區別在於，面對的數據范圍維度的不同，流式處理單位為「有限范圍」，批量處理單位為「全表范圍」。「全表范圍」數據是可以支持各種SQL運算元的，而「有限范圍」數據只能支持部分SQL運算元。
復雜的ETL並不是單一運算元，經常會是由多個運算元組合而成，由上可以看出單純的流式處理並不能很好的支持所有ETL復雜邏輯。那麼如何在實時Pipeline中支持更多復雜的ETL運算元，並且保持時效性？這就需要「有限范圍」和「全表范圍」處理的相互轉換能力。
設想一下：流式處理平台可以支持流上適合的處理，然後實時落不同的異構庫，計算服務平台可以定時批量混算多源異構庫（時間設定可以是每隔幾分鍾或更短），並將每批計算結果發送到數據匯流排上繼續流轉，這樣流式處理平台和計算服務平台就形成了計算閉環，各自做擅長的運算元處理，數據在不同頻率觸發流轉過程中進行各種運算元轉換，這樣的架構模式理論上即可支持所有ETL復雜邏輯。
2)質量考量
上面的介紹也引出了兩個主流實時數據處理架構：Lambda架構和Kappa架構，具體兩個架構的介紹網上有很多資料，這里不再贅述。Lambda架構和Kappa架構各有其優劣勢，但都支持數據的最終一致性，從某種程度上確保了數據質量，如何在Lambda架構和Kappa架構中取長補短，形成某種融合架構，這個話題會在其他文章中詳細探討。
當然數據質量也是個非常大的話題，只支持重跑和回灌並不能完全解決所有數據質量問題，只是從技術架構層面給出了補數據的工程方案。關於大數據數據質量問題，我們也會起一個新的話題討論。
3)穩定考量
這個話題涉及但不限於以下幾點，這里簡單給出應對的思路：
高可用HA
整個實時Pipeline鏈路都應該選取高可用組件，確保理論上整體高可用；在數據關鍵鏈路上支持數據備份和重演機制；在業務關鍵鏈路上支持雙跑融合機制
SLA保障
在確保集群和實時Pipeline高可用的前提下，支持動態擴容和數據處理流程自動漂移
彈性反脆弱
? 基於規則和演算法的資源彈性伸縮
? 支持事件觸發動作引擎的失效處理
監控預警
集群設施層面，物理管道層面，數據邏輯層面的多方面監控預警能力
自動運維
能夠捕捉並存檔缺失數據和處理異常，並具備定期自動重試機制修復問題數據
上游元數據變更抗性
?上游業務庫要求兼容性元數據變更
? 實時Pipeline處理顯式欄位
4)成本考量
這個話題涉及但不限於以下幾點，這里簡單給出應對的思路：
人力成本
通過支持數據應用平民化降低人才人力成本
資源成本
通過支持動態資源利用降低靜態資源佔用造成的資源浪費
運維成本
通過支持自動運維／高可用／彈性反脆弱等機制降低運維成本
試錯成本
通過支持敏捷開發／快速迭代降低試錯成本
5)敏捷考量
敏捷大數據是一整套理論體系和方法學，在前文已有所描述，從數據使用角度來看，敏捷考量意味著：配置化，SQL化，平民化。
6)管理考量
數據管理也是一個非常大的話題，這里我們會重點關注兩個方面：元數據管理和數據安全管理。如果在現代數倉多數據存儲選型的環境下統一管理元數據和數據安全，是一個非常有挑戰的話題，我們會在實時Pipeline上各個環節平台分別考慮這兩個方面問題並給出內置支持，同時也可以支持對接外部統一的元數據管理平台和統一數據安全策略。
以上是我們探討的大數據實時分析平台PB-S的設計方案。
『叄』 什麼是IH實時資料庫
iH實時資料庫是由美國GE公司開發，具有分
布式的數據採集，C／S結構，可在多種環境下運行，高
效的數據存儲方式，具有豐富的客戶端數據處理和
分析工具，可擴展的數據協同應用，並且提供ODBC／
JDBC／OLE DB介面以及工業標准規范OPC 和
DDE．提供圖形化的應用開發界面，支持WEB訪問
方案．提供報表開發工具等優異特性，所以成為企業
『肆』 大數據量的資料庫表設計技巧
大數據量的資料庫表設計技巧
即使是一個非常簡單的資料庫應用系統，它的數據量增加到一定程度也會引起發一系列問題。如果在設計資料庫的時候，就提前考慮這些問題，可以避免由於系統反映遲緩而引起的用戶抱怨。
技巧1：盡量不要使用代碼。比如性別這個欄位常見的做法：1代表男，0代表女。這樣的做法意味著每一次查詢都需要關聯代碼表。
技巧2：歷史數據中所有欄位與業務表不要有依賴關系。如保存列印發票的時候，不要只保留單位代碼，而應當把單位名稱也保存下來。
技巧3：使用中間表。比如職工工資，可以把每一位職工工資的合計保存在一張中間表中，當職工某一工資項目發生變化的時候，同時對中間表的數據做相應更新。
技巧4：使用統計表。需要經常使用的統計數據，生成之後可以用專門的表來保存。
技巧5：分批保存歷史數據。歷史數據可以分段保存，比如2003年的歷史數據保存在 《2003表名》中，而2004年的歷史數據則保存在《2004表名》中。
技巧6：把不常用的數據從業務表中移到歷史表。比如職工檔案表，當某一職工離開公司以後，應該把他的職工檔案表中的信息移動到《離職職工檔案表》中。
1、經常查詢的和不常用的分開幾個表，也就是橫向切分
2、把不同類型的分成幾個表，縱向切分
3、常用聯接的建索引
4、伺服器放幾個硬碟，把數據、日誌、索引分盤存放，這樣可以提高IO吞吐率
5、用優化器，優化你的查詢
6、考慮冗餘，這樣可以減少連接
7、可以考慮建立統計表，就是實時生成總計表，這樣可以避免每次查詢都統計一次
8、用極量數據測試一下數據
速度，影響它的因數太多了，且數據量越大越明顯。
1、存儲將硬碟分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，並看你的數據文件大小，1G以上你可以採用多資料庫文件，這樣可以將存取負載分散到多個物理硬碟或磁碟陣列上。
2、tempdbtempdb也應該被單獨的物理硬碟或磁碟陣列上,建議放在RAID0上，這樣它的性能最高,不要對它設置最大值讓它自動增長
3、日誌文件日誌文件也應該和數據文件分開在不同的理硬碟或磁碟陣列上，這樣也可以提高硬碟I/O性能。
4、分區視圖就是將你的數據水平分割在集群伺服器上，它適合大規模OLTP,SQL群集上，如果你資料庫不是訪問特別大不建議使用。
5、簇索引你的表一定有個簇索引，在使用簇索引查詢的時候，區塊查詢是最快的，如用between，應為他是物理連續的，你應該盡量減少對它的updaet,應為這可以使它物理不連續。
6、非簇索引非簇索引與物理順序無關，設計它時必須有高度的可選擇性，可以提高查詢速度，但對表update的時候這些非簇索引會影響速度，且佔用空間大，如果你願意用空間和修改時間換取速度可以考慮。
7、索引視圖如果在視圖上建立索引,那視圖的結果集就會被存儲起來，對與特定的查詢性能可以提高很多，但同樣對update語句時它也會嚴重減低性能，一般用在數據相對穩定的數據倉庫中。
8、維護索引你在將索引建好後，定期維護是很重要的，用dbccshowcontig來觀察頁密度、掃描密度等等，及時用dbccindexdefrag來整理表或視圖的索引,在必要的時候用dbccdbreindex來重建索引可以受到良好的效果。
不論你是用幾個表1、2、3點都可以提高一定的性能，5、6、8點你是必須做的，至於4、7點看你的需求，我個人是不建議的。
『伍』 實時資料庫開發需要掌握哪些知識啊
首先.net後台分兩方面
一、.NET軟體：它是用來設計軟體界面，功能編程軟體，需要會c#或vbscript,最好還要會點網頁知識如css樣式
二、iis網站環境配置
三、後台資料庫，現在主流的有SQL.Orcal,DB2,通常SQL是常用的
『陸』 關系資料庫、內存資料庫和實時資料庫 之間的區別是
三者的關注不同關系資料庫的數據內容按照關系表的方式存儲在硬碟上 等需求使用的將數據調入內存。內存資料庫數據常駐內存中，因而反響速度比較快 但是由於內存是有限的 所以內存資料庫在設計的時分應該設計的玲瓏靈敏 存儲的數據量比關系型資料庫要小的很多實時資料庫設計的目的是實時更新資料庫中的數據，經過感測器等設備來保障資料庫中的數據的最新的
『柒』 感知資料庫與關系資料庫的區別
感知資料庫與關系資料庫的區別在於：時間約束、事務調度、數據存儲、數據在線壓縮四個方面。實時資料庫是其數據和事務都有明確的時間限制的資料庫。在實時系統中，具有時間約束的數據主要是來自於外部的動態數據，以及由這些數據求導出的新的數據。資料庫中的數據必須如實反映現場設備的運行情況。實時資料庫系統的正確性不僅依賴於事務的邏輯結果，而且依賴於該邏輯結果所產生的時間。事務調度既要考慮事務的執行時間，也要考慮事務的截止期、緊迫程度等因素。實時資料庫主要承擔系統所有實時數據的存儲和管理，為相關的功能提供快速、正確的實時信息。為了達到實時性，實時資料庫在系統運行過程中，應常駐內存，以保證讀取速度。對於實時性要求不高的數據可存放在外存儲空間。因此，在實時資料庫設計時，要妥善處理時間與存儲空間的矛盾，以保證系統的實時性。
『捌』 如何實現sql server實時備份資料庫
可以利用資料庫復制技術來實現數據同步更新 。SQL復制的基本元素包括出版伺服器、訂閱伺服器、分發伺服器、出版物和文章。 SQL SERVER 主要採用出版物、訂閱的方式來處理復制。源數據所在的伺服器是出版伺服器，負責發表數據。出版伺服器把要發表的數據的所有改變情況的拷貝復制到分發伺服器，分發伺服器包含有一個分發資料庫，可接收數據的所有改變，並保存這些改變，再把這些改變分發給訂閱伺服器 。
主要有以下幾個步驟：
1、配置出版伺服器 ：
(1)選中指定[伺服器]節點 ；
(2)從[工具]下拉菜單的[復制]子菜單中選擇[發布、訂閱伺服器和分發]命令 ；
(3)系統彈出一個對話框點[下一步]然後看著提示一直操作到完成；
(4)當完成了出版伺服器的設置以後系統會為該伺服器的樹形結構中添加一個復制監視器。同時也生成一個分發資料庫(distribution) 。
2、創建出版物 ：
(1)選中指定的伺服器；
(2)從[工具]菜單的[復制]子菜單中選擇[創建和管理發布]命令；
(3)在彈出的對話框中選擇要創建出版物的資料庫，單擊[創建發布] ；
(4)在[創建發布向導]的提示對話框中單擊[下一步]系統就會彈出一個對話框，選擇合適的復制類型；
(5)單擊[下一步]系統要求指定可以訂閱該發布的資料庫伺服器類型，SQLSERVER允許在不同的資料庫如 ORACLE或ACCESS之間進行數據復制；
(6)單擊[下一步]系統就彈出一個定義文章的對話框也就是選擇要出版的表 ；
(7)點擊[下一步]直到操作完成。
3、設計訂閱 ：
(1)選中指定的訂閱伺服器；
(2)從[工具]下拉菜單中選擇[復制]子菜單的[請求訂閱] ；
(3)按照單擊[下一步]操作直到系統會提示檢查SQL SERVER代理服務的運行狀態，執行復制操作的前提條件是SQL SERVER代理服務必須已經啟動；
(4)單擊[完成]，即可實現實時備份資料庫。
『玖』 嵌入式實時資料庫的數據模型
嵌入式實時資料庫系統的關鍵是數據模型的確立，它決定了數據被訪問和操作的方式，應用程序的性能和可靠性也大部分取決於此。目前嵌入式環境下的資料庫系統多數採用了關系模型結構，這也是商用資料庫系統的數據模型，該模型結構是利用二維關系表來實現數據存儲，利用索引訪問和查詢數據，這種模型結構是建立在嚴格的數學基礎上的，結構簡單靈活，獨立性好，但在嵌入式環境下的內存開銷和數據冗餘較大，用戶必須對其進行優化，增加了開發資料庫系統的難度；有些嵌入式資料庫則採用了網狀模型結構，該模型通過指針來確定數據間的顯式連接關系，它比關系模型中利用冗餘數據和索引文件要節約大量的存儲空間，具有一定的數據獨立性和共享特性，運行效率較高，而且由於它避免了索引操作，比關系型
資料庫模式要節省存儲空間，數據操作速度也更快。但是這種模型結構比較復雜，尤其當嵌入式系統規模增大時，其資料庫的結構變得非常龐大，可能會影響到系統的實時性能。圖3所示的是在相同數目的記錄下，關系模型和網狀模型的系統開銷比較，從圖中可以看出，網狀模型因為避免了索引操作使得其開銷要小於關系模型。但是在實際應用中，應當根據實時系統的綜合性能選取資料庫模型，通常可採用網狀加關系或層次加關系的混合模型結構以彌補兩種結構之間的缺陷，如CENTURA公司的嵌入式實時資料庫RDM（Raima Database Management），它將網狀和關系模型的優點結合起來，避免了不必要的索引開銷，顯著地減少系統存儲空間、I/O操作和CPU周期，由於其快速而且可靠性高的特點，廣泛應用於許多嵌入式產品中。
『拾』 有做過關於實時資料庫系統畢業設計的嗎是用的哪一種實時資料庫呀能免費下載嗎請指教。謝謝！
實時資料庫系統畢業設計是用的實時資料庫
要原創嗎，我可為您操作.