利用数据库解决方案

㈠ 数据库事务使用方法

一个大型、稳健、成熟的分布式系统的背后，往往会涉及众多的支撑系统，我们将这些支撑系统称为分布式系统的基础设施。除了前面所介绍的分布式协作及配置管理系统ZooKeeper,我们进行系统架构设计所依赖的基础设施，还包括分布式缓存系统、持久化存储、分布式消息系统、搜索引擎，以及CDN系统、负载均衡系统、运维自动化系统等，还有后面章节所要介绍的实时计算系统、离线计算系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、数据仓库等。
分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显着提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，Mysql提供完整的ACID操作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等操作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。
当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。

㈡ 这种分布式数据库应用，有没有现成的解决方案

很多公司都在开发自己的分布式数据库架构，且不少公司都可能使用上了，也有很多人在讲分布式数据库架构，这些是真正意义上的分布式数据库吗?
若要我加一个词的话, 我一般说伪分布式或者说所谓的分布式数据库架构，是跟陈国庆分享的NoSQL一样，只是起一个简单且好听点的名字，之所以谈这个话题，就是想与大家分享一下个人对伪分布式数据库架构的理解及所实践的。
PPT主要的内容主要有几点：什么是分布式数据库；什么是伪分布式数据库；分布式和伪分布式数据库架构的优缺点；伪分布式数据库架构适用的场景；二种伪分布式数据库架构的设计思路，一类适用于电子商务等领域，另外一类适合于SNS游戏等领域。
首先申明二个要点：第一点不支持分布式事务的，肯定不是分布式数据库；第二点分布式强调的是可用性、可靠性和数据一致性，其中数据一致性又分松散一致性和严密一致性，因为分布式数据库有不同的实现算法，为此数据一致性都有各种差异。
接下来，我们看一下分布式数据库的定义：由一组存储在网络中不同服务器上的数据组成，网络中每个节点具有独立执行局部应用的能力，也可以通过网络通信系统执行全局应用的能力。
为什么需要伪分布式数据库产品?是因为集中式数据库，当数据量越来越大，数据的读写量也越来越大，且无法通过垂直增加或升级硬件设备而满足的，以及越来越成为业务增长的瓶颈，那么我们就不得不考虑革新，采用一种更加有效、可行的方案解决。
伪分布式数据库的应用场景，稍微罗列了下：电子商务平台（C2C、B2B、B2C） 、SNS平台、IM即时通信软件、电子邮件系统、日志分析系统、SNS游戏、其他平台型网站。
大致总结了下，使用伪分布式数据库架构场景的三要素：
 大数据容量，且垂直升级扩展受限的；
 高并发事务型的；
 数据更新量远大于数据读取，且数据更新量非常大；
接下来我们看一下分布式数据库一个最独特的架构图，但是看之前，先了解下分布式数据库的四个是核心模块。我们把四个名词解释一下：
什么是局部数据库管理系统?
什么是全局数据库管理系统?
什么是全局数据字典?
什么是通信管理?
 LDBMS
建立和管理局部数据库，提供场地自治能力，执行局部应用及全局查询的子查询；
 GDBMS
提供分布透明性，协调全局事务执行，协调各局部DBMS完成全局应用，保证数据库全局一致性、执行并发控制、实现更新同步和提供全局恢复等功能；
 全局数据字典
存放全局概念模式、分片模式、分布模式的定义以及各模式之间映像的定义，存放有关用户存取权限的定义，保证全局用 户的权限和数据库的安全，存放数据完整性约束条件定义；
 通信管理
实现分布式数据库各场地之间消息和数据传递；

㈢ 系统数据库优化问题。如下：

实例讲解MYSQL数据库的查询优化技术 作者：佚名 文章来源：未知 点击数：2538 更新时间：2006-1-19 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。笔者在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论，下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。解决问题下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。 4．避免相关子查询一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。5．避免困难的正规表达式MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。 6．使用临时表加速查询把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。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 如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序： 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 然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000” 临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。 7．用排序来取代非顺序存取非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：1．part表 零件号零件描述其他列 （part_num）（part_desc）（other column） 102，032Seageat 30G disk…… 500，049Novel 10M network card…… …… 2．vendor表 厂商号厂商名其他列 （vendor _num）（vendor_name） （other column） 910，257Seageat Corp…… 523，045IBM Corp…… …… 3．parven表 零件号厂商号零件数量 （part_num）（vendor_num）（part_amount） 102，032910，2573,450,000 234，423321，0014，000，000 …… 下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表： 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，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下： 表行尺寸行数量每页行数量数据页数量 （table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages） part15010，00025400 Vendor1501，000 2540 Parven13 15，000300 50 索引键尺寸每页键数量页面数量 （Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages） part450020 Vendor45002 Parven825060 看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。实际上，我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率： 1．从parven表中按vendor_num的次序读数据： SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num INTO temp pv_by_vn 这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。 2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按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 这个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表1.5万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。3．把输出和part连接得到最后的结果： 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 这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表1.5万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。笔者在Informix DynamicSever上做同样的实验，发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量，比例可能会更大)。 小结20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个着名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。

㈣ 数据库管理真有那么复杂吗，有没有什么解决方案

作为混迹证券行业的一名数据库运维人员，数据库管理的繁琐程度，真的远比大家想的更甚。IDC报告显示，77%的受访机构拥有200多个数据库实例，而82%的组织对每个实例至少拥有10个副本。根据这些数据，我们估计一个数据库管理员必须为2000多个数据库实例进行配置、管理、刷新、恢复以及执行其他数据库操作。管理这些实例非常复杂且耗时，当数据库运行在各种传统软件和硬件技术上时，情况还会进一步恶化。
不过，还是有解决办法的。Nutanix推出的数据库管理解决方案Era为数据库管理等相关操作提供类云服务，只需要简单几个步骤的点击，就可以快速创建一套数据库集群环境，补丁管理、数据副本管理也超级简单，是一套非常高效便捷的数据库管理解决方案，想要提升管理效率，将工作重心回归核心业务的企业，都建议试下，绝对惊喜∞

㈤ 提供一些大规模数据库归档的解决方案

数据立方云计算一体机是大数据处理平台，采用英特尔E5家族系列CPU及英特尔服务器组件，具有超高性价比、超高处理性能、超高可靠性等特性，提供千亿纪录级别的海量数据实时入库、实时检索等功能。
数据立方云计算一体机是一种处理海量数据的高效分布式软硬件集合的云处理平台，该平台可以从TB乃至PB级的数据中挖掘出有用的信息，并对这些海量信息进行快捷、高效的处理。平台支持100GBps以上量级的数据流实时索引，秒级响应客户请求，秒级完成数据处理、查询和分析工作。平台可以对入口数据进行实时索引，对数据进行分析、清理、分割，并将其存储在云存储系统上，不仅在入库和检索时具有非常高的性能优势,还可以支持数据深度挖掘和商业智能分析等业务。

㈥ 数据库设计解决方案入门经典的内容简介

本书向读者提供了许多实用的方法和工具，用来设计高效、可靠和安全的数据库。本书作者RodStephens详细讲解了应该如何组织数据库以便在不降低性能的前提下确保数据完整性，为开发各种数据库应用程序提供了坚实的基础。书中提到的方法和技术适刚厂各种数据库环境，包括Oracle、Microsoft Access、SQL Server和MySQL。通过学习本书，读者将会了解优秀数据库设计的基本过程并最终掌握实际设计数据库的方法。
本书主要内容
·如何确定满足用户需求的数据库要求
·使用各种建模技术构建数据模型的方法，包括实体关系模型、用户界面模型和语义对象模型
·了解不同类型的数据库的技巧，包括关系数据库、FlatFiles、电子表格、XML和对象数据库
·如何优化和调整设计以便改善数据库的性能
·理解良好的应用程序设计和数据库设计之间关联的技术
·设计灵活、健壮的数据库方法以适应业务变化和发展
·便于维护和技术支持的设计方法
·避免常见的数据库设计错误的方法

㈦ 海量数据库解决方案的作者序言

这已经是第四次为本书写作者序言了，此时此刻过去20年的生活如同电影般在我的脑海里一一掠过。当我最初决定步入IT领域时就为自己立下了誓言，时至今日回想起多年走过的历程，其间充满了艰辛，也正是这无数的艰辛让我最终体验了收获的愉悦。
回望这20多年的足迹，我一直努力用新的视角去观察他人所忽视的领域，尝试用崭新的思维和充满创意的双手去耕耘。尽管如此，也仍然无法紧跟IT技术飞快的发展步伐。我为实现理想而终日不停前行的脚步，虽然忙碌但却无限满足。
众所周知，能够加工成宝石的原石比比皆是，一分耕耘，一分收获，每当我们初次接触某个新的东西时都会或多或少有些紧张。因此从这一层面来看，数据库散发着无穷的魅力，它如同渊博精深的智者般质朴，总是以真实、坦诚的心去面对每一位学习和研究它的人。
在过去并不短暂的岁月里我一直深信数据库的骨骼就是“数据”，并为这一理论的发展不断努力，吸收同仁们分享的经验而持续奋斗。为了打破始终在理论表面徘徊的固有模式而不断寻求新的尝试，并试图探求能够让IT工作者在实际工作中轻松应用并掌控的巧妙方法。
这种巧妙方法不能是只通过经验和试验才能获得的，它必须是利用日常常识就可以理解说明的方法。有这么一句话“会者不难，难者不会”，如果能够把一些复杂的理论与通俗浅显的常识相结合，那么不仅有利于人们的理解，更有利于人们在合适的情况下加以灵活运用。相反，有这么一句话“一知半解以为是”，意思是指那些只观其表不观其里就加以相信的人。
很多程序员只忠实地相信自己的经验，当问及为何如此时，大部分人的答案都是“因为我那样做过”或“那样比较好”。10种类型的原理可以组合出10的阶乘（3 628 800）种现象，那么100种类型的原理所能够表现出来的现象数可以认为是一个天文数字。
如若仅凭经验去思考问题，无论怎么努力，最终也只能获得其中一部分的原理而已。然而，事实上我们是完全有能力深刻地理解这100种原理的。但如果不试图进行深刻钻研而只停留在表面，最终只能是一无所获。宝石是不会被轻易发现的，只有凭借最大的努力去寻找方能找到。
在不知不觉中当我们遇到了从表面上看无法解决的复杂问题时，会出现两种人：其一，是坚持不懈、彻夜不休也要寻找到最佳解决办法的人，这种人通过不懈的努力最终能够获得什么呢？事实上随着岁月的流逝，他们终将成为众人皆知的专家；其二，是认为过于烦琐，直接予以放弃的人，这种人只会让自己的血汗变成廉价的废弃物。
可以自豪地说“我付出了常人所无法想象的艰辛”，为了寻求完美的真理舍弃了很多常人的生活。在没有钓到鱼时钓鱼人也许会为此而耿耿于怀，但在我看来问题的关键在于没有寻找到有效的钓鱼方法。如果钓鱼人能够充分理解我的想法，并甘愿为了改变自己的固有观念而付出较大努力，尽管他也可能会为此而花费大量的时间和心血，但坚信他一定能够获得别人所无法获得的成果。如果他研究出了别人所无法研究出的钓鱼方法，那么从此就再也不用为钓不到鱼而担心了。
各位读者在工作的同时究竟是否一直在使用一种平凡的方法呢？还是为了解决明天必须要完成的任务而临时抱佛脚呢？它需要紧跟流行的步伐，如不及时进行更新，在不经意之间就已经落伍了。
然而数据和数据库并非如此，不论岁月如何流失，我们积攒起来的“内功”是不会消失的。如果能对其原理有一个深刻的理解，那么不论何时何地都能够随心所欲地钓到很多鱼。随着数据库技术的发展进步，能够精确执行指令的DBMS与日俱增，随着对DBMS应用能力的不同所获得的性能差异使我们从技术中获得满足感。
不知不觉中《海量数据库解决方案》系列丛书深受广大读者的喜爱已经长达10年之久，截至今日，本书依旧深受广大读者的喜爱。
IT领域技术10年的发展状况与其他领域100年的发展状况相当, 在数据库的发展历程中，有一些技术和原理被不断更新，有一些技术和原理被直接替代，也有一些技术和原理始终被维持使用。其中能够被持续使用而没有被改进的，说明它们是完美的，是适应性非常强的。
然而，我并没能及时将数据库所提供的新功能的真正含义和特性，及其在实际工作中的灵活运用方法和准则介绍给各位读者，借这次机会向各位忠实的读者表示深深的歉意。我知道很多读者对这本新书寄予了厚望， 相信通过我的努力能够让各位读者如愿以偿。
事实上，本人在此期间为了研究数据架构（Data Architecture）的相关理论花费了大量的时间和精力，因为我认为数据架构的重要性和根本性主要体现在它是搜集和管理数据体系的理论，它的目的在于以数据库技术为基础，构建更加深邃、全面的数据体系。并且一些用户还组织了专门的学习小组，我为此而感到非常欣慰。
随着信息化进程的不断加快，利用数据库所要管理的数据不仅会显着增多，而且也会变得非常复杂，由此而引发的数据合并、标准化、数据质量等方面的问题也已经到了不得不解决的境地了，实际上可以说是迫在眉睫。因此，构建以监督数据构架是否按照要求构建、完善对数据进行有效控制的元数据系统，已经成了我们所必须完成的迫切任务。
幸运的是，很多开发人员和管理人员都对数据构架注入了极大的关心，韩国政府为此专门设置了数据构架资格考试，也正是由于国家和各位IT领域从业者的努力才使得数据构架有了今天的良好发展形势。为了使其得到进一步的发展，我们为此而研究出了更为体系化的理论方法，出版了高质量的书籍，设置了高标准的培训课程，构建出了将数据构架解决方案和相关组件相结合的元数据系统。
然而，在我为了推进数据构架的发展而付出大量时间和精力的同时，并没有放弃对数据库的研究。在此期间，我不仅连续不断地向很多用户提供数据库的咨询工作，而且也在不断地研究着新出现的技术。虽然我并没有公开地出版新书，但是却编写了大量的研究材料，并将其中相当大一部分在公司韩国数据库振兴院的主页上公开发表。尽管如此。
经过一年的昼夜工作终于完成了本书，并为了在本书中涵盖所有DBMS的“最小公倍数”而付出了很大的努力。虽然在各个DBMS之间多少都有一些差异，但是如果从原理和灵活运用准则的角度来看，它们之间其实并没有太大的差异。如若对所有DBMS的功能进行详细说明，反倒不利于各位读者的理解，所以在本书中以Oracle为基准进行说明的部分比较多。
尽管在本书中所使用的描述方法和命令语言主要以Oracle为基准，但所说明的原理和概念适用于所有的DBMS，这就像尽管每一个照相机的具体操作方法都有所不同，但从拍摄照片的角度来看却并没有太大的差异一样。为了帮助各位读者更好地理解和应用本书中所介绍的原理和方法，介绍其被应用在各个不同DBMS中的相关书籍在不久的将来将呈现给各位读者。
本书将整体内容分为两个部分，在第1部分中以影响数据读取效率的所有要素为类别，对其各自的概念、原理、 特征、应用准则，以及表的结构特征、多样化的索引类型、优化器的内部作用、优化器为各种结果制定的执行计划予以详细说明，并以对优化器的正确理解为基础，提出了对执行计划和执行速度产生最大影响的索引构建战略方案。
在第2部分中主要介绍提高数据读取效率的具体战略方案。在这部分中，介绍与数据读取效率相关的局部范围扫描的原理和具体应用方法，以及对被认为是提高数据库使用效率基础的表连接的所有类型予以详细说明。
在第1部分的第1章中，主要对数据库在存储数据时所使用的基本存储结构进行详细说明。就像人类无法生活在水中，鱼类无法生活在陆地一样，结构上的特征对很多方面都有着根本性、决定性的影响。尽管不同的DBMS所使用的术语有所不同，但是当我们依据其本质进行分类时就会发现所有表现出来的形式都属于同一种类型。
在第1部分的第2章中，主要对优化器制定执行计划影响最大的所有索引类型进行详细说明。在此所涉及的索引类型有被广泛使用的最一般的B-Tree索引、在海量数据处理或数据仓库中能够获得较好效果的位图索引、基于虚拟列所创建的多样化的用户自定义函数索引等。
在第1部分的第3章中，主要对优化器进行深刻剖析。在此不仅介绍优化器在实现最优化操作时所执行的内部执行步骤，还对作为数据库处理数据步骤的执行计划的各种类型进行了分类说明。如果各位读者能够对各个具体的执行单位有一个很好的理解，那么仍然能够对将其组合在一起的整体执行计划有一个很好的理解。另外，为了引导优化器按照我们所期望的方式制定执行计划，又对各种类型的提示（Hint）进行了说明。
在第1部分的第4章中，非常具体地提出了对制定最优化执行计划有着非常大影响的索引构建战略方案。优化器并不能开辟出新的读取路径，而只能在现有的读取路径中选择出比较有效的路径。因为按照本书中所提出的索引构建战略方案所构建出的索引能够改变现有的读取路径，所以如果没有依据此方案来构建战略性的索引，那么数据的读取效率必然会在很大程度上受到影响。
在第2部分的第5章中，以对执行计划的正确理解为基础，通过具体事例，对只读取了部分数据就能获得结果的秘诀——局部范围扫描的原理和多样化的应用类型进行了详细说明。在这里从一个新的高度对前面所介绍的方法进行了扩充说明。最后对在各种比较流行的留言板中实现局部范围扫描的方法进行了详细说明。
在第2部分的第6章中，对表连接的所有类型进行了详细说明。在这里对作为传统型的表连接方式——嵌套循环连接和排序合并连接，以及能够有效实现海量数据连接目的的哈希连接的相关原理进行了彻底剖析，并提出了多种灵活运用准则。另外，又对以多样化类型出现的半连接和在数据仓库中必须要使用的星型连接，以及星变形连接进行了详细说明。最后附加性地提出了位图连接索引的基本概念和灵活运用方法。
在这里向各位读者郑重承诺，我将在尽可能短的时间内完成其他两本系列书籍的编写工作。由于我经常在读者所期待的时间内未能出版约定的书籍，也许各位读者对我如期完成这两本书并不抱太大的希望，所以在这里希望各位读者能够谅解。我在管理自己企业的同时，既要研究新的技术，又要提供解决方案和编写书籍，时间的不足真的让我窘迫和无奈。
由于这两本系列书籍会同时在国外出版发行，所以不论我被多少琐事所困扰，都必须在约定的时间内完成编写工作。因此，这次我可以在这里向各位读者郑重承诺，在本书出版发行后我会以最快的速度完成这两本系列书籍的编写工作。
只凭借对方法的理解是无法征服数据世界的，即使将本书已经阅读了数十遍也只不过是停留在对其表层内容的理解上而已。所以希望各位读者能够对自己提出更高的要求，不要停留在对表层内容的理解上，而是以对本书中所介绍的所有原理的正确理解为前提，以本书中所提供的案例为参考，在适当的实际案例中加以灵活运用。我希望各位读者能够通过自己的努力和奋斗，发现别人所不能发现的新世界，而不是仅将自己局限于众人都能够看到的世界里。要勇敢地去挑战自己的极限，走向更大的成功。
2005年12月13日
En-core Consulting
代表咨询师 李华植

㈧ 数据库死锁处理方法

mysql数据库死锁解决方法如下：

1、对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作。

2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是 通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数 据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销（用户A和用户B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是，由于乐观锁机制是在系统中实现，来自外部系统的用户更新操作不受系统的控制，因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。

㈨ 易鲸捷与华为共同发布数据库一体化联合解决方案

5月27日，贵州易鲸捷信息技术有限公司（以下简称“易鲸捷”）与华为公司在2019中国国际大数据产业博览会上签署合作协议。易鲸捷是全球领先的融合架构分布式数据库平台厂商，华为具备领先的芯片设计与研发能力，此次双方共同发布面向未来的数据库一体化联合解决方案。

华为中国智能计算业务部总裁万志表示，华为始终坚持自主研发，携手合作伙伴打造共赢生态。作为华为在金融领域最重要的合作伙伴之一，易鲸捷拥有丰富的行业经验和良好的客户基础。华为希望与易鲸捷强强联手，更好地服务于客户，助力客户在数字化、智能化转型中赢得商机。

易鲸捷执行董事李静表示，在万物互联的未来，数据的价值远远超过了传统货币的价值，而数据库则是数据世界的金库，这个金库的钥匙必须抓在自己的手中，通过自主研发的高性能、高可靠性的数据库，确保我们的关键数据不流失、不被篡改与窥探，保障金融行业的信息安全底线。易鲸捷研发的分布式数据库已经在贵阳银行与贵阳农商银行的核心交易系统正式应用，替换原有的集中式架构国际巨头数据库，完成分布式数据库领域里程碑式的胜利。希望易鲸捷的“钱库”数据库与华为自研鲲鹏920芯片的TaiShan服务器的结合，将能够为客户提供更高效、更可靠的客户体验。

华为中国智能计算业务部副总裁张英梗发表主题演讲，他表示，华为与易鲸捷携手，从底层架构到数据库层，为客户提供一套完整的数据库一体化解决方案。未来，我们希望把这个解决方案应用到金融核心领域，推动金融行业的高速发展。

易鲸捷执行董事李静与华为中国智能计算业务部总裁万志分别代表双方完成签约。易鲸捷CEO丁洪、易鲸捷售前与解决方案技术总监马敬涛、华为中国智能计算业务部副总裁张英梗、华为智能计算贵州区域总经理张昕出席仪式并见证签约。

㈩ mysql数据库如何优化谁能给出点具体的解决方案

1、explain：解释sql的执行计划，后边的sql不执行
2、explain partitions ：用于查看存在分区的表的执行计划
3、explain extended：待验证
4、show warnings:
5、show create table:查看表的详细的创建语句，便于用户对表进行优化
6、show indexes :产看表的所有索引，show indexes from table_name，同样也可以从information_schema.statistics表中获得同样的信息。cardinality列很重要，表示数据量。
7、show tables status: 查看数据库表的底层大小以及表结构，同样可以从information_schema.tables表中获得底层表的信息。
8、show [global|session]status:可以查看mysql服务器当前内部状态信息。可以帮助却行mysql服务器的负载的各种指标。默认是session。同information_schema.global_status和information_schema.session_status
9、show [global|session] variables ：查看当前mysql系统变量的值，其中一些值能影响到sql语句的执行方式。同information_schema.global_variables和information_schema.session_variables;
10、information_schema:包含的表的数量和mysql的版本有关系。