Ⅰ 大數據時代,數據的存儲與管理有哪些要求
數據時代的到來，數據的存儲有以下主要要求：
首先，海量數據被及時有效地存儲。根據現行技術和預防性法規和標准，系統採集的信息的保存時間不少於30天。數據量隨時間的增加而線性增加。
其次，數據存儲系統需要具有可擴展性，不僅要滿足海量數據的不斷增長，還要滿足獲取更高解析度或更多採集點的數據需求。
第三，存儲系統的性能要求很高。在多通道並發存儲的情況下，它對帶寬，數據容量，高速緩存等有很高的要求，並且需要針對視頻性能進行優化。
第四，大數據應用需要對數據存儲進行集中管理分析。
Ⅱ 如何資料庫管理的行為規范
通常情況下，有兩個方面的標准來判斷資料庫是否設計的比較規范：一是看看是否擁有大量的窄表，二是寬表的數量是否足夠的少。若符合這兩個基本條件，則說明這個資料庫的規范化水平還是比較高的。
當然這兩個指標只是最基礎的判定條件。為了讓資料庫更加的規范，需要符合以下五點要求。
要求一：表中應該避免可為空的列。
雖然表中允許空列，但是，空欄位是一種比較特殊的數據類型。資料庫處理時需要進行特殊的處理。如此的話，就會增加資料庫處理記錄的復雜性。當表中有比較多的空欄位時，在同等條件下，資料庫處理的性能會降低許多。
所以，雖然在資料庫表設計的時候，允許表中具有空欄位，但是，我們應該盡量避免。若確實需要的話，我們可以通過一些折中的方式，來處理這些空欄位，讓其對資料庫性能的影響降低到最少。
一是通過設置默認值的形式，來避免空欄位的產生。如在一個人事管理系統中，有時候身份證號碼欄位可能允許為空。因為不是每個人都可以記住自己的身份證號碼。為此，身份證號碼欄位可以允許為空，以滿足這些特殊情況的需要。但是，在資料庫設計的時候，則可以做一些處理。如當用戶沒有輸入內容的時候，則把這個欄位的默認值設置為0或者為N/A。以避免空欄位的產生。
二是若一張表中，允許為空的列比較多，接近表全部列數的三分之一。而且，這些列在大部分情況下，都是可有可無的。若資料庫管理員遇到這種情況，筆者建議另外建立一張副表，以保存這些列。然後通過關鍵字把主表跟這張副表關聯起來。將數據存儲在兩個獨立的表中使得主表的設計更為簡單，同時也能夠滿足存儲空值信息的需要。
要求二：表不應該有重復的值或者列。
如現在有一個進銷存管理系統，這個系統中有一張產品基本信息表中。這個產品開發有時候可以是一個人完成，而有時候又需要多個人合作才能夠完成。所以，在產品基本信息表產品開發者這個欄位中，有時候可能需要填入多個開發者的名字。
Ⅲ 數據信息的存儲方式可以分為幾類
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
Ⅳ 什麼是數據倉庫
數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合
數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的「Building the Data Warehouse」一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。
◆面向主題：操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。
◆集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
◆相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
◆反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
數據倉庫系統是一個信息提供平台，他從業務處理系統獲得數據，主要以星型模型和雪花模型進行數據組織，並為用戶提供各種手段從數據中獲取信息和知識。
從功能結構化分，數據倉庫系統至少應該包含數據獲取（Data Acquisition）、數據存儲（Data Storage）、數據訪問（Data Access）三個關鍵部分
Ⅳ 大端存儲與小端存儲對存儲數據的要求
大端小端針對多位元組數據存儲時位元組順序而言的。所謂"Little Endian"，為INTEL所採用模式，數據的低位元組存放在內存低地址中，高位元組存放在高地址中，即學X86時說的「高高低低」原則。Byte3 Byte2 Byte1 Byte0在內存中對應的是：
Base Address+0 Byte0
Base Address+1 Byte1
Base Address+2 Byte2
Base Address+3 Byte3
所謂"Big Endian" ，為MOTO所採用模式，數據的低位元組存放在內存的高地址，數據的高位元組存放在內存的低地址。Byte3 Byte2 Byte1 Byte0在內存中對應的是：
Base Address+0 Byte3
Base Address+1 Byte2
Base Address+2 Byte1
Base Address+3 Byte0
Java使用的是大端序來存儲數據。big—endian:即低位元組的數據存儲在高位內存上，如對於1234，12是高位數據，34為低位數據，則java中的存儲格式應該為12存在內存的低地址，34存在內存的高地址，x86中的存儲格式與之相反。
Ⅵ 數據的存儲方法有哪些
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。
分布式存儲的優勢
可擴展：分布式存儲系統可以擴展到數百甚至數千個這樣的集群大小，並且系統的整體性能可以線性增長。
低成本：分布式存儲系統的自動容錯和自動負載平衡允許在低成本伺服器上構建分布式存儲系統。此外，線性可擴展性還能夠增加和降低伺服器的成本，並實現分布式存儲系統的自動操作和維護。
高性能：無論是針對單個伺服器還是針對分布式存儲群集，分布式存儲系統都需要高性能。
易用性：分布式存儲系統需要提供方便易用的界面。此外，他們還需要擁有完整的監控和操作工具，並且可以輕松地與其他系統集成。
杉岩分布式統一存儲USP
利用分布式技術將標准x86伺服器的HDD、SSD等存儲介質抽象成資源池，對上層應用提供標準的塊、文件、對象訪問介面，
同時提供清晰直觀的統一管理界面，減少部署和運維成本，滿足高性能、高可靠、高可擴展性的大規模存儲資源池的建設需求。
Ⅶ 大數據存儲需要具備什麼
大數據之大大是相對而言的概念。例如，對於像SAPHANA那樣的內存資料庫來說，2TB可能就已經是大容量了；而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發布的USP存儲虛擬化平台具備管理32PB大數據存儲需要具備什麼？
Ⅷ 大數據時代，數據應該如何存儲
PB或多PB級基礎設施與傳統大規模數據集之間的差別簡直就像白天和黑夜的差別，就像在筆記本電腦上處理數據和在RAID陣列上處理數據之間的差別。"
當Day在2009年加入Shutterfly時，存儲已經成為該公司最大的開支，並且以飛快的速度增長。
"每N個PB的額外存儲意味著我們需要另一個存儲管理員來支持物理和邏輯基礎設施，"Day表示，"面對大規模數據存儲，系統會更頻繁地出問題，任何管理超大存儲的人經常都要處理硬體故障。大家都在試圖解決的根本問題是：當你知道存儲的一部分將在一段時間內出現問題，你應該如何確保數據可用性，同時確保不會降低性能？"RAID問題解決故障的標准答案是復制，通常以RAID陣列的形式。但Day表示，面對龐大規模的數據時，RAID解決問題的同時可能會製造更多問題。在傳統RAID數據存儲方案中，每個數據的副本都被鏡像和存儲在陣列的不同磁碟中，以確保完整性和可用性。但這意味著每個被鏡像和存儲的數據將需要其本身五倍以上的存儲空間。隨著RAID陣列中使用的磁碟越來越大（從密度和功耗的角度來看，3TB磁碟非常具有吸引力），更換故障驅動器的時間也將變得越來越長。
"實際上，我們使用RAID並不存在任何操作問題，"Day表示，"我們看到的是，隨著磁碟變得越來越大，當任何組件發生故障時，我們回到一個完全冗餘的系統的時間增加。生成校驗是與數據集的大小成正比的。當我們開始使用1TB和2TB的磁碟時，回到完全冗餘系統的時間變得很長。可以說，這種趨勢並沒有朝著正確的方向發展。"
對於Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常關鍵的因素，這也是企業級存儲的要求。Day表示，其快速膨脹的存儲成本使商品系統變得更具吸引力。當Day及其團隊在研究潛在技術解決方案以幫助控制存儲成本時，他們對於一項叫做糾刪碼（erasure code）的技術非常感興趣。
採用擦除代碼技術的下一代存儲
里德-所羅門糾刪碼最初作為前向糾錯碼（Forward Error Correction, FEC）用於不可靠通道的數據傳輸，例如外層空間探測的數據傳輸。這項技術還被用於CD和DVD來處理光碟上的故障，例如灰塵和劃痕。一些存儲供應商已經開始將糾刪碼納入他們的解決方案中。使用糾刪碼，數據可以被分解成幾塊，單塊分解數據是無用的，然後它們被分散到不同磁碟驅動器或者伺服器。在任何使用，這些數據都可以完全重組，即使有些數據塊因為磁碟故障已經丟失。換句話說，你不需要創建多個數據副本，單個數據就可以確保數據的完整性和可用性。
基於糾刪碼的解決方案的早期供應商之一是Cleversafe公司，他們添加了位置信息來創建其所謂的分散編碼，讓用戶可以在不同位置（例如多個數據中心）存儲數據塊或者說數據片。
每個數據塊就其自身而言是無用的，這樣能夠確保隱私性和安全性。因為信息分散技術使用單一數據來確保數據完整性和可用性，而不是像RAID一樣使用多個副本，公司可以節省多達90%的存儲成本。
"當你將試圖重組數據時，你並不一定需要提供所有數據塊，"Cleversafe公司產品策略、市場營銷和客戶解決方案副總裁Russ Kennedy表示，"你生成的數據塊的數量，我們稱之為寬度，我們將重組數據需要的最低數量稱之為門檻。你生成的數據塊的數量和重組需要的數量之間的差異決定了其可靠性。同時，即使你丟失節點和驅動器，你仍然能夠得到原來形式的數據。"
Ⅸ 大端存儲與小端存儲對存儲數據的要求
大端排序的好處是接收數據的程序可以優先得到數據的最高位，以便快速反應。
比如我有一個控制溫度的上位機程序，該程序接收大端方式編碼的溫度信號0x00fe，對比原來的溫度值，假設是0x0135。那麼在接受第一個位元組0x00的時候，上位機就可以判斷溫度比原來下降了，可以立即發出指令打開加熱器。而對於小端排序的方式，上位機只有在接收到完整的兩個位元組的時候才能做出反應。如果採用串列通信，用只對信號的每一個位元組單獨校驗的話，波特率為9600時，大端編碼下，上位機的響應時間為1ms，小端排序方式下，上位機響應時間為2ms。這時，大端編碼就比小端排序更快。如果需要對完整的通信包進行校驗，則沒有區別。
在串列通信測試程序中，計算機顯示的位元組順序一般就是接收順序。如果用大端編碼的話，測試程序直接就可以顯示出從大到小排列好的數據。而小端排序的方向相反，可視性不好，容易看花眼掉。
結論是：1、串列通信（包括乙太網、wifi、串口、usb等）如果採用大端編碼有時會使系統響應更快速。2、串列通信採用大端編碼有利於調試。
小端排序下，選定一個數據的起點後，只需要重復進位加法就可以實現高精度加法計算。減法也是一樣。數組的第0位固定是最低位。而大端方式下，如果高精度計算的精度可變，就很難確定數組的第0位到底代表多大。不同精度的計算還會產生數據對齊問題。比如早期的16位cpu中，int類型和long類型做加法，用小端排序就很容易從指針位置開始計算。而大端排序則非常復雜。加法運算是非常常用的運算，其性能直接影響程序的整體性能。所以cpu中要採用性能較好的小端排序。
由於cpu本身是小端排序，如果內存和文件也採用小端排序的話，就可以把文件中的數據直接存儲到內存中，再直接把內存中的數據存儲到cpu的寄存器。這樣不僅提高計算機的性能，程序也變得簡單。
結論是：所有直接與硬體有關的代碼都適合按小端排序