A. 「東數西算」工程正式啟動，全國數據中心是如何布局的
「東數西算」工程中的「數」，指的是數據；「算」指的是算力，即對數據的處理能力。與「西氣東輸」「西電東送」「南水北調」等工程相似，作為一項國家級的算力資源跨域調配戰略工程，「東數西算」工程對於優化我國算力資源空間布局，加快打造全國算力「一張網」，構築我國數字經濟發展新優勢，都具有重要的意義。
在滿負荷運行的情況下，這家數據中心每年可節省電力10.1億千瓦時，減少碳排放81萬噸，相當於植樹3567萬棵。它所承載的大數據、雲渲染、容災備份等業務，則廣泛覆蓋重慶、廣西、廣東、雲南、四川等地。未來，這里有望達到100萬台伺服器規模。
在全球數據量持續爆發式增長、數據中心產業規模迅速擴大的當下，綠色低碳成為數據中心行業的發展趨勢，以保證在滿足數字經濟發展的同時，減少甚至「消除」數據中心建設對全球氣候的影響，已經成為行業共識。「東數西算」工程的正式啟動，對於推動算力建設，加速數字產業化和產業數字化進程，支撐經濟高質量發展將起到重要作用。
京東雲依託京東集團多年的基礎設施建設和運維管理經驗，已在全國范圍內完成了數據中心布局，總計超過70座數據中心為客戶提供強大的算力資源保障，並通過科學規劃打造了多元化配套園區，全面輻射京津冀、長三角、粵港澳大灣區及成渝地區等核心經濟帶。
B. 大數據正在如何改變資料庫格局
大數據正在如何改變資料庫格局
提及「資料庫」，大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會發生改變。
一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場，他們的方法是多種多樣的，卻都有一個共同點：極其專注於大數據。推動新的數據迭代衍生品大部分都是基於底層大數據的3V特徵：數量，速度和種類。本質上來講，今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快，體積更大， 同時更加多樣化。這是一個新的數據世界，換言之，傳統的關系資料庫管理系統並沒有真正為此而設計。「基本上，他們不能擴展到大量，或快速，或不同種類的數據。」一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右，營銷服務機構使用不同的資料庫，包括Microsoft SQL Server和Oracle真正應用集群（RAC）的組合。「我們注意到，數據隨著時間的增長，我們的系統不能足夠快速的處理信息」一位科技發展公司的負責人肖恩說到。「如果你不斷地購買伺服器，你只能繼續走到這幺遠，我們希望確保自己有向外擴展的平台。」最小化中斷是一個重要的目標，Iannuzzi說到，因此「我們不能只是切換到Hadoop。」相反，卻選擇了拼接機器，基本上把完整的SQL資料庫放到目前流行的Hadoop大數據平台之上，並允許現有的應用程序能夠與它連接，他認為。哈特漢克斯現在是在執行的初期階段，但它已經看到了好處，Iannuzzi說，包括提高容錯性，高可用性，冗餘性，穩定性和「性能全面提升」。一種完美風暴推動了新的資料庫技術的出現，IDC公司研究副總裁Carl Olofson說到。首先，「我們正在使用的設備與過去對比，處理大數據集更加快速，靈活性更強」Olofson說。在過去，這樣的集合「幾乎必須放在旋轉磁碟上」，而且數據必須以特定的方式來結構化，他解釋說。現在有64位定址，使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網路，並能夠串聯多台計算器充當單個大型資料庫。「這些東西在不可用之前開辟了可能性」Olofson說。與此同時，工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的，例如，今天我們享受到的網路服務環境和互動式購物體驗。反過來，需要新的可擴展性，他說。公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理 – 銷售總額的記錄，比如，數據存儲在可以用來分析的地方 – 現在我們做的更多。應用狀態管理就是一個例子假設你正在玩一個網路游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話並連接在一起，以呈現出連續的體驗，即使你切換設備或各種移動，不同的伺服器都會進行處理，Olofson解釋說。數據必須保持連續性，這樣企業才可以分析問題，例如「為什麼從來沒有人穿過水晶廳」。在網路購物方面，為什麼對方點擊選擇顏色後大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。「以前，我們並沒試圖解決這些問題，或者我們試圖扔進盒子也不太合適」Olofson說。Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個資料庫，它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講，Hadoop是一個運行高度並行應用程序的數據中心平台，它有很強的可擴展性。通過允許企業擴展「走出去」的分布方式，而不是通過額外昂貴的伺服器「向上」擴展，「它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總，然後進行分析研究成果」Olofson說。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品，其中包括MongoDB -目前第四大流行資料庫管理系統，比照DB引擎和MarkLogic非結構化數據存儲服務。「關系型資料庫一直是一項偉大的技術持續了30年，但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求，」MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。大數據是不均勻的，他說。許多傳統的技術，這仍然是一個基本要求。「想像一下，你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel」帕卡說。「設想一下，你要和你的朋友利用網路保持聯系 – 或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。」拼接數據集是特別棘手的「關系型，你把所有這些數據集中在一起前，必須先決定如何去組織所有的列，」他補充說。「我們可以採取任何形式或結構，並立即開始使用它。」NoSQL資料庫沒有使用關系數據模型，並且它們通常不具有SQL介面。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素，MarkLogic為企業定身量做，提供更為周全的選擇。NoSQL儲存市場有相當大的增長，據市場研究媒體，不是每個人都認為這是正確的做法-至少，不是在所有情況下。NoSQL系統「解決了許多問題，他們橫向擴展架構，但他們卻拋出了SQL，」一位CEO-Monte Zweben說。這反過來，又為現有的代碼構成問題。Splice Machine是一家基於Hadoop的實時大數據技術公司，支持SQL事務處理，並針對OLAP 和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子，另一類預期會在未來幾年強勁增長。「我們的理念是保持SQL，但橫向擴展架構」Zweben說。「這是新事物，但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。」深度信息科學選擇並堅持使用SQL，但需要另一種方法。公司的DeepSQL資料庫使用相同的應用程序編程介面（API）和關系模型如MySQL，意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據，使用機器學習。DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理，虛擬或雲主機，該公司表示，從而省去了手動優化資料庫的需要。該公司的首席戰略官Chad Jones表示，在業績大幅增加的同時，也有能力將「規模化」為上千億的行。一種來自Algebraix數據完全不同的方式，表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。而計算器硬體需在數學建模前建成，這不是在軟體的情況下，Algebraix首席執行官查爾斯銀說。「軟體，尤其是數據，從未建立在數學的基礎上」他說，「軟體在很大程度上是語言學的問題。」經過五年的研發，Algebraix創造了所謂的「數據的代數」集合論，「數據的通用語言」Silver說。「大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方」Silver解釋說。「我們已經證明，它都可以用數學方法來表示所有的集成。」配備一個基礎的平台，Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能，容量和速度都符合預期的承諾。時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功，哪些沒有，但在此期間，長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。「軟體是一個非常時尚行業」安德魯·門德爾松，甲骨文執行副總裁資料庫伺服器技術說。「事情經常去從流行到不受歡迎，回再次到流行。」今天的許多創業公司「帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了」他說。「這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。」SQL是「唯一的語言，可以讓業務分析師提出問題並得到答案，他們沒有程序員，」門德爾松說。「大市場將始終是關系型。」至於新的數據類型，關系型資料庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據，他說。在2013年，甲骨文的同名資料庫版本12C增加了支持JSON（JavaScript對象符號）。與其說需要一個不同類型的資料庫，它更是一種商業模式的轉變，門德爾松說。「雲，若是每個人都去，這將破壞這些小傢伙」他說。「大家都在雲上了，所以在這里有沒有地方來放這些小傢伙？「他們會去亞馬遜的雲與亞馬遜競爭？」 他補充說。「這將是困難的。」甲骨文有「最廣泛的雲服務」門德爾松說。「在現在的位置，我們感覺良好。」Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德，傾向於採取了類似的觀點。「對比傳統強大的RDBMS，新的替代品並非功能齊全」格林沃爾德說。「一些使用案例可以與新的競爭者來解決，但不是全部，並非一種技術」。展望未來，格林沃爾德預計，傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大，並為他們的產品增加新的功能。「有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統」他說。至於新的產品，有幾個會生存下來，他預測「許多人將被收購或資金耗盡」。今天的新技術並不代表傳統的RDBMS的結束，「正在迅速發展自己」IDC的Olofson。贊成這種說法，「RDBMS是需要明確定義的數據 – 總是會有這樣一個角色。」但也會有一些新的競爭者的角色，他說，特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存晶元模塊（NVDIMM）占據上風。以上是小編為大家分享的關於大數據正在如何改變資料庫格局的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
C. 大數據中心建設需要具備哪些條件
您好！大數據中心是近幾年才發展起來的，僅2011年到2013年上半年全國共規劃建設數據中心255個，已投入使用173個，總用地約713.2萬平方米，總機房面積約400萬平方米。數據中心建設條件主要包括以下方面：
一、能源供應：數據中心三分之一以上的預算將是環境成本。數據中心約60%的資產支出和50%的運營成本都與能源有關。在確保高性能的同時，將冷卻散熱降至最低是雲數據中心實現「綠色」所必須要做的，這就要求更科學、更合理的供電方式和製冷系統的配置。
二、氣候因素：雖然氣溫、台風、洪水、乾旱等自然氣候因素都是雲數據中心布局的影響因素，但溫度條件是需要重點考慮的氣候因素。所在地的常年平均氣溫是影響雲數據中心能耗的決定性因素之一，甚至是決定PUE高低的重要因素。
三、地質條件：地殼穩定，發生地質災害的可能性小，為數據中心的階段內的穩定運營提供保證。
目前我國數據中心產業雖然已經開始呈現出向規模化、集中化、綠色化、布局合理化發展的趨勢，也涌現出一些成功的案例。比如鄂爾多斯大數據中心，該數據中心機房嚴格按照國際領先的行業設計標准，集IDC設計理念和綠色節能技術於一體，與世界一流IDC保持同步，能夠為全社會提供同等級服務的數據中心。
D. 企業如何布局數據管理中台
得帆雲數據中台為例：
得帆雲數據中台擁有以下特性：
E. 優化數據中心布局統籌規劃建設雲計算數據中心還有什麼呢
統籌圍繞國家重大區域發展戰略，根據能源結構、產業布局、市場發展、氣候環境等，在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等重點區域，以及部分能源豐富、氣候適宜的地區布局大數據中心國家樞紐節點。節點內部優化網路、能源等配套資源，引導數據中心集群化發展。匯聚聯通政府和社會化算力資源，構建一體化算力服務體系。完善數據流通共性支撐平台，優化數據要素流通環境。
加強全國一體化大數據中心頂層設計。優化數據中心基礎設施建設布局，加快實現數據中心集約化、規模化、綠色化發展，形成「數網」體系。
加快建立完善雲資源接入和一體化調度機制，降低算力使用成本和門檻，形成「數紐」體系。
加強跨部門、跨區域、跨層級的數據流通與治理，打造數字供應鏈，形成「數鏈」體系。深化大數據在社會治理與公共服務、金融、能源、交通、商貿、工業製造、教育、醫療、文化旅遊、農業、科研、空間、生物等領域協同創新，繁榮各行業數據智能應用，形成「數腦」體系。加快提升大數據安全水平，強化對算力和數據資源的安全防護，形成「數盾」體系。
F. access中怎樣將當前資料庫設置「啟用布局視圖」
方法是：
1、首先，打開一個的MicrosoftOfficeAccess的資料庫管理界面當中。點擊左上角中的更多菜單的選項。
G. 企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
在這個大數據已經成為市場一個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大數據的准備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大數據實驗室合夥人周濤在接受采訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大數據企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現數據化。企業要為此做好計劃，到底需要保存什麼樣的數據，以人為中心的數據還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計劃，然後再將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什麼用的數據，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪數據，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，一個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的數據。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的數據。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設置了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想像中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大數據企業，第一步企必須要實現數據化。
2.企業要自己培養一些大數據理念，或者是小數據挖掘的團隊。做大數據，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成一個大數據的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的數據科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有武器，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
(1)除了結構化數據以外還有文本、音頻、圖像、遙感、網路、行為軌跡、時間數據，這些數據怎麼處理，它存在的大挑戰是什麼。
(2)一定要懂預測，因為絕大部分的大數據應用回到預測中，預測裡面很多方法都是基準學習的，而基準學習目前最火的方向是集群學習。
(3)要走分布式存儲計算，這絕對不是說我知道給Hadoop 、Maprece、Hbase就夠了，關鍵問題是首先要知道怎麼樣去搭一個混合式的，你的數據來了，我到底是應該犧牲我的一致性還是犧牲操作性，大概的成本多少，哪些數據挖掘的重要演算法我要把他Hadoop、Maprece實現，哪些演算法要通過SPTA，可變邏輯治理是在硬體裡面，從而替代CPU、GPU。
(4)需要整個數據向外的發展，知道哪些數據可能在外部產生什麼樣的重要價值，或者外部的數據能夠在你的企業產生什麼樣的重要價值。企業應該培養出這四個能力，建立起企業數據挖掘的人才團隊。
3.企業一定要做好自己的外部數據儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在淘寶、天貓上賣的怎麼樣?在淘寶、天貓哪一個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些數據，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通數據，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車運行，這些數據可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者數據交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部數據和戰略數據。
4.企業要建設自己的大數據管理與應用平台。對於很多企業，做大數據並不是意味著要自己去建設數據中心。隨著雲計算和雲數據中心出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處架構，要用大一些工具比如數據分布式存儲、Hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了數據的採集、資料庫架構，向上的分析模塊，再往上的API數據出口，以及橫向的一些業務模塊和出口這些東西。要做成企業的大數據管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有數據偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業佔有的數據到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的數據，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，一個叫重工業用電指數，一個叫輕工業用電指數。淘寶網有它的CPI指數，還有很多企業的一些數據，實際上都可以發揮想像不到的價值。
6.一個大數據企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過數據交換的方式互相共享形成數據化。
7.企業還要做好數據方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的數據應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速存儲，雲計算的一些技術，比如數據挖掘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
第三種模式是數據集方面的投資，我們知道阿里巴巴投資高德是為了數據，它投資新浪微博不僅是要投錢還要花錢買數據，所有這一切本質還是想把數據流動起來做更大的事情。這種投資就是集成數據，強調數據流動性。這些投資裡面有幾點是需要注意的，一是要去關注企業的數據價值，其次要關注早期的投資，去長期指引而不是短期追逐回報率，最後還要多關注傳統行業。
周濤教授提出，大數據的本質不在於數據量有多少，也不在於是否是異構的數據，而是在於數據是關聯的，整體的數據可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大數據的精髓。
當然，數據本身並不產生價值，只有通過大數據的分析去解決難題才是價值，而大數據對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大數據作為概念的時代，企業還是要做好布局大數據的准備，向大數據企業修煉。
H. 中心資料庫設計
5.2.2.1 資料庫
根據該系統的開發需求，按照資料庫的功能和作用將其分為風險查詢類、風險評價類、系統管理類三大類（薩師煊等，2000）。主要數據見表5.5。
表5.5 海外油氣與金屬礦產資源開發風險管理系統的主要數據表
續表
5.2.2.2 數據倉庫
油價數據來源於美國能源部（DOE）下屬的能源信息署（EIA）網站、中石油（CNPC）網站和《華爾街日報》（WSJ）網站提供的油價數據，油價序列本身就是一個不規則的時間序列，油價數據具有以下幾個特點。
（1）數據的一致性差
油價數據格式多樣，存在數據冗餘，主要體現在：使用的數據格式均不相同，並且各個子系統相對獨立。在網站單獨作用的情況下，一般都沒有問題，但要將這些不同系統或不同時期的數據集中起來綜合利用，就可能出現數據不齊全、不一致或重復的現象。
（2）數據存放的分散
油價數據來源多，缺乏統一管理，沒有一種相應的網頁數據自動化抓取操作實現數據的本地化操作過程。
（3）數據資源開發不充分
大容量數據導致對數據資源的開發利用不充分，缺乏對獲取的數據如各分析機構制定的期貨合約元數據進行各種深層次分析、綜合、提煉、挖掘和展現的應用，因此很難對豐富的統計數據資源進行二次開發利用。
根據油價數據中所包含的油氣產品種類、油氣產品合約制定日期、油氣產品的價格類型、不同市場下油氣產品價格的差異等，能夠加深對油價走勢的了解。油價的這種與時間相關性、不可修改性，以及集成的性質，使得我們採用多種角度對原始數據進行理解，並真實反映其特性，也讓我們發現使用一種整合的技術對油價進行精確預測十分必要。
數據倉庫的構建流程如圖5.13所示由下至上逐步實現。
圖5.13 數據倉庫構建流程
1）數據源。
A.數據源的復雜性。數據分散在資料庫管理系統、電子表格、電子郵件系統、電子文檔甚至紙上。系統中要求採集的3個數據源中，EIA 網站存儲在網頁上的油價相關事件更新較慢，雖然提供了各市場日、周、月、年的油價數據下載，但是下載完成之後的表格欄位格式時常發生變化，這為實現自動獲取數據並下載到本地自動入庫的要求增加了難度；中石油網站數據除上述只顯示3條數據之外，網站上會將訪問流量過大的IP地址列入黑名單使其不能繼續下載到本地進行保存，為這些數據建立統一的模型將會耗費很大精力。
B.數據的有效性。由於存在經驗局限，如何處理數據的空值、不同時間間隔時間欄位格式，入庫時應注意的問題等，如果應用程序沒有檢驗數據的有效性，會對數據多維顯示產生極大影響，因此也歸結為數據源數據質量問題。
C.數據的完整性。數據源上的數據並不那麼明顯或者容易獲得。油價是高度敏感的數據，因此各個網站雖然提供了各個油品交易市場的日、月或年數據，但是完整性並不能充分保證，根據企業政策的不同，有時對要獲得的數據，需花費大量精力。為此，要對不同的數據源進行建庫，以保證所獲數據的完整性。
2）數據處理。
高效的多維數據集展示離不開底層數據源數據的精確獲取，或者叫做數據理解和數據清洗。於是系統在基於元數據獲取、加工、入庫和多維數據集展示上實現預期的要求。
A.ETL。該功能是整個油價數據倉庫的核心之一，主要功能是按照事先定義的數據表對應關系從相關系統表中抽取數據（Extraction），經過數據清洗和轉換（Transform）,最終把正確的數據裝載到數據倉庫的源數據中（Load），作為以後應用的基礎。
B.數據轉換。該功能是在數據抽取過程中按照定義的規則轉換數據，避免了數據在分析時的多樣性，保證數據一致性。
C.數據集成。該功能主要是把油價信息數據倉庫系統的源數據，按照事先定義的計算邏輯以主題的方式重新整合數據，並以新的數據結構形式存儲。
3）數據存儲。
星型模型（星型架構）是數據倉庫開發中多維展現重要的邏輯結構，構成星型模型的幾個重要特徵是：維、度和屬性，在實際應用中表示為事實表和維度表。在油價數據中，各市場的期現貨價格表為數據倉庫的事實表，油品類型、合約規定日期等為維度表。
油價數據倉庫星型模型的設計方案如下：
A.事實表。資料庫表中EIA的期現貨價格表（包括日、周、月、年表）作為數據倉庫中的事實表，根據不同時間維度構成多個星型模型，即星座模型。這些價格表中以市場編號、油氣產品類型、期貨合約日期、價格單位度量衡編號作為主鍵和外鍵與其他維度表相連，形成多維展示聯動的基礎，以油價數據和其他事實數據為記錄數據，作為主要輸出結果。
B.維度表。根據市場、油品、價格數據、度量衡和事件類型作為油氣數據倉庫中多維分析的角度和目標。
圖5.14以EIA的日期貨數據表作事實表為例，構建星型模型，其他不同時間維度的模型結構圖與此圖基本相同。
圖5.14 以EIA數據為例的日期貨價格星型模型
以星型模型設計為基礎，完善數據存儲中操作型數據存儲（ODS）的原型設計，提供DB-DW之間中間層的數據環境，可實現操作型數據整合和各個系統之間的數據交換。
I. 如何建設企業數據中心
數據中心綜合布線採用結構化，高密度，合理的線纜路由管理減少對冷熱通道的阻礙，光銅產品的選取大幅提升網路帶寬，這些措施能為節能降耗做出相關大的貢獻，從而提升數據中心的能效比。
根據在眾多構建綠色數據中心的經驗，綜合布線的合理規劃和布局會節省數據中心2-3%的電力。這主要取決於如下的幾點：
1、合理規劃數據中心
合理有效的線纜布局決定了網路物理層的基礎，對於節約電能、節能降耗起到重要作用。要據TIA-942標准，將數據中心劃分成
MDA，HDA，EDA，ZDA等幾大區域。從MDA到HAD採用OM3預連接光纜，從而優化主配線區到列頭櫃之間的連接。解決從主交換路由到每一列機櫃
的列頭櫃二層交換機的連接。每列列頭櫃交換機及KVM設備通過絧纜或光纜跳線再連接到每一個伺服器上去。它的優點是節省從主交換機到用戶伺服器線纜的數
量，從而減少對機房冷熱通道的阻隔。
目前，大多數數據中心內整體設計所支持的數據傳輸速率為1Gb/s。但是，根據網路和雲計算的發展普遍共識是，傳輸速率會向10Gb/s推進。
可以肯定的是，在未來的3~5年的時間里，支持10Gb/s傳輸的鏈路會成為數據中心的主流。基於此種情況，ISO以及TIA制定了關於光纖和銅纜支持
10Gb乙太網傳輸的標准。數據中心的規劃建設應充分考慮到適用性，立足現有需求，並兼顧未來的拓展。
2.高密度，高帶寬提升數據中心基礎設施的利用率
在相同的數據中心面積基礎上，通過提高數據中心密度來達到有效的利用，在網路物理連接層面主要體現在高密度線纜管理方面。
角形配線架無需增加理線設備；高密度光纖配線架可大幅提升光纖配線密度；橋架式光銅混合配線架使用於機櫃上方可支持288芯光纖，減少櫃內空間
佔用；MPO連接器是一種多芯的光纖連接器，像IEC61754-7，TIA/EIA568C.3等標准中都有MPO連接器的規定。MPO最近幾年也廣泛
應用於數據中心。數據中心採用MPO的好處在於密度特別高，至少是普通LC連接器的3倍以上。以上這些新產品技術的應用，可以有效的節約40%以上的機櫃
空間，提升數據中心密度。合理的數據中心布局，對於光銅纜路由的合理設計可大量節省線纜投入。
3.優質的產品選型，精準的製造工藝
布線系統的綠色節能還體現在散熱性上，線纜的散熱性好了，可以節約大量的機房空調所消耗的電量。直徑更小的Cat6A萬兆屏蔽電纜和直徑更小的
光纖解決方案意味著對製冷系統效率的影響被減到最低，屏蔽解決方案因為更低的信噪比需求可以有效地減少伺服器設備驅動屏蔽銅纜網路所需的功率消耗，光纖布
線系統相對高速銅纜系統需要消耗的功率更低。
綠色數據中心布線系統較之有源的網路設備，將持續工作15年，甚至更久。優質的產品，精準的製造工藝是延長綜合布線系統壽命及穩定的重要保證。延長整體系統的使用壽命，也是減少重復投資，綠色節能的重要體現。
4.高性能、高傳輸，精益求精，精細化管理與實施
根據摩爾定律所確定的計算機設備熱負荷規律，數據中心的配置無法實現有效的管理。數據中心環境需要考慮所安裝的解決方案及如何安裝和部署這些解
決方案。在最近10年中，各公司的數據中心和樓宇配線設施中都大量地增加了網路設備數目，這些設備在增加關鍵性功能的同時，卻使得數據中心的管理變得復
雜。在全球發展放緩經濟環境中，投資方都在期望簡化自己數據中心管理，以創建一個安全、易於管理且能夠根據不可預知的工作負荷和業務需求的變化靈活調整的
網路基礎架構。採用良好的布線系統管理軟體有利於系統的可維護性，保持布線系統最大的效率，而不會因為布線管理混亂所產生許多沒有利用的鏈路產生不必要的
能源消耗。
總結
最後，隨著全球氣候日趨變暖和能源日趨緊張、能源成本不斷上漲，數據中心正面臨著降低能耗、提高資源利用率、節約成本的嚴峻挑戰，而綠色也成為
未來數據中心的必然發展趨勢。在綠色數據中心建設過程中，綠色環保和綠色節能是最重要的兩個方面。數據中心內不斷增加的新需求對綠色布線的要求呈動態的多
樣性，在規劃選擇綜合布線系統時，需要在帶寬、靈活性、可擴展性和成本等要素之間尋求平衡。綜合布線作為基礎系統在更小的空間內提供更高的帶寬，作為綠色
無源系統盡可能的降低能耗與增加環保意識，已成為當今許多數據中心綠色布線部署的新要求。
J. 為什麼很多國內外的科技巨頭都要把資料庫放在貴州
一、基礎網路能力強悍，是數據中心的必須的基礎設施
中國移動、中國聯通和中國電信三大運營商大數據中心的建立為貴陽奠定了產業發展的基礎。三大運營商數據中心在貴安新區相繼開工建設，其中：中國電信雲計算中心用地500畝，總投資70億元；中國移動（貴州）數據中心項目用地275畝，總投資20億元；中國聯通（貴安）雲計算基地用地500畝，總投資50億元。
三、電力充足
對於大數據中心來說，斷電或者電力不足是非常恐怖的事情。而貴陽，點亮充足，也是建立數據中心的亮點。貴州省電力充沛，能源富足，是「西電東送」的起源。貴州省水資源豐富，電力水火並濟，穩定可靠。
四、均衡城市資源，以獲取更多的政府資源扶持
蘋果公司目前已經在北京和深圳建立或開建了研發中心，並計劃在上海和蘇州也建立研發中心。對於都希望蘋果落地支持的各大城市來說，蘋果公司自然也得平衡一下各方的需求，同時分散到不同的城市也非常利於談判，獲得優厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、蘇州等落地或者即將落地，在選擇一個新城市，就合情合理了。另一個原因，貴陽地處西部，也是布局數據中心的合理地方之一，西部無非成都，其次就是貴陽可選了。
五、優惠政策
在吸引公司前來投資方面，政府也做出了出色的工作，推出了試點工程，並為用電等的使用提供優惠。
事實上很多互聯網企業數據中心放在一般意義的中西部省份，確實是存在的。除了貴州以外，其實還包括寧夏固原、內蒙古的烏蘭察布等地區都有一些大型企業的數據和計算中心進駐，包括題主提到的這些企業，還有亞馬遜雲、華為等。
這些企業的計算和數據中心落戶這些地區，可能出於如下原因：第一，地方政府出於發展地方經濟，招商引資的結果。因為計算和數據服務業，屬於典型的生產性服務業，附加值高，利於地方經濟發展和區域品牌打造。第二，對企業而言，計算和數據中心等放在一線城市和中心城市成本偏高，而基礎設施較好的中西部地區成本（空間成本、能源成本、運維成本等）相對要低很多。第三，安全考慮。數據和計算中心是互聯網企業的命脈，特別是大型互聯網企業，更是如此。在這種情況下，類似於美國把最前沿的科技研究放在人跡罕至的51區，很多大型互聯網企業把數據中心放在不引人注目中西部地區就可以理解了。
最後，貴州一直得到國家支持建設信息產業基地，各種人才政策、財稅政策和產業政策大力傾斜，這也是吸引互聯網企業進駐，或者建設數據和計算功能性總部的原因吧。