Ⅰ 大数据时代,数据的存储与管理有哪些要求
数据时代的到来，数据的存储有以下主要要求：
首先，海量数据被及时有效地存储。根据现行技术和预防性法规和标准，系统采集的信息的保存时间不少于30天。数据量随时间的增加而线性增加。
其次，数据存储系统需要具有可扩展性，不仅要满足海量数据的不断增长，还要满足获取更高分辨率或更多采集点的数据需求。
第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。
第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。
Ⅱ 如何数据库管理的行为规范
通常情况下，有两个方面的标准来判断数据库是否设计的比较规范：一是看看是否拥有大量的窄表，二是宽表的数量是否足够的少。若符合这两个基本条件，则说明这个数据库的规范化水平还是比较高的。
当然这两个指标只是最基础的判定条件。为了让数据库更加的规范，需要符合以下五点要求。
要求一：表中应该避免可为空的列。
虽然表中允许空列，但是，空字段是一种比较特殊的数据类型。数据库处理时需要进行特殊的处理。如此的话，就会增加数据库处理记录的复杂性。当表中有比较多的空字段时，在同等条件下，数据库处理的性能会降低许多。
所以，虽然在数据库表设计的时候，允许表中具有空字段，但是，我们应该尽量避免。若确实需要的话，我们可以通过一些折中的方式，来处理这些空字段，让其对数据库性能的影响降低到最少。
一是通过设置默认值的形式，来避免空字段的产生。如在一个人事管理系统中，有时候身份证号码字段可能允许为空。因为不是每个人都可以记住自己的身份证号码。为此，身份证号码字段可以允许为空，以满足这些特殊情况的需要。但是，在数据库设计的时候，则可以做一些处理。如当用户没有输入内容的时候，则把这个字段的默认值设置为0或者为N/A。以避免空字段的产生。
二是若一张表中，允许为空的列比较多，接近表全部列数的三分之一。而且，这些列在大部分情况下，都是可有可无的。若数据库管理员遇到这种情况，笔者建议另外建立一张副表，以保存这些列。然后通过关键字把主表跟这张副表关联起来。将数据存储在两个独立的表中使得主表的设计更为简单，同时也能够满足存储空值信息的需要。
要求二：表不应该有重复的值或者列。
如现在有一个进销存管理系统，这个系统中有一张产品基本信息表中。这个产品开发有时候可以是一个人完成，而有时候又需要多个人合作才能够完成。所以，在产品基本信息表产品开发者这个字段中，有时候可能需要填入多个开发者的名字。
Ⅲ 数据信息的存储方式可以分为几类
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
Ⅳ 什么是数据仓库
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分
Ⅳ 大端存储与小端存储对存储数据的要求
大端小端针对多字节数据存储时字节顺序而言的。所谓"Little Endian"，为INTEL所采用模式，数据的低字节存放在内存低地址中，高字节存放在高地址中，即学X86时说的“高高低低”原则。Byte3 Byte2 Byte1 Byte0在内存中对应的是：
Base Address+0 Byte0
Base Address+1 Byte1
Base Address+2 Byte2
Base Address+3 Byte3
所谓"Big Endian" ，为MOTO所采用模式，数据的低字节存放在内存的高地址，数据的高字节存放在内存的低地址。Byte3 Byte2 Byte1 Byte0在内存中对应的是：
Base Address+0 Byte3
Base Address+1 Byte2
Base Address+2 Byte1
Base Address+3 Byte0
Java使用的是大端序来存储数据。big—endian:即低字节的数据存储在高位内存上，如对于1234，12是高位数据，34为低位数据，则java中的存储格式应该为12存在内存的低地址，34存在内存的高地址，x86中的存储格式与之相反。
Ⅵ 数据的存储方法有哪些
什么是分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。
分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。
分布式存储的优势
可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。
低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。
高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。
易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。
杉岩分布式统一存储USP
利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用提供标准的块、文件、对象访问接口，
同时提供清晰直观的统一管理界面，减少部署和运维成本，满足高性能、高可靠、高可扩展性的大规模存储资源池的建设需求。
Ⅶ 大数据存储需要具备什么
大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像SAPHANA那样的内存数据库来说，2TB可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB大数据存储需要具备什么？
Ⅷ 大数据时代，数据应该如何存储
PB或多PB级基础设施与传统大规模数据集之间的差别简直就像白天和黑夜的差别，就像在笔记本电脑上处理数据和在RAID阵列上处理数据之间的差别。"
当Day在2009年加入Shutterfly时，存储已经成为该公司最大的开支，并且以飞快的速度增长。
"每N个PB的额外存储意味着我们需要另一个存储管理员来支持物理和逻辑基础设施，"Day表示，"面对大规模数据存储，系统会更频繁地出问题，任何管理超大存储的人经常都要处理硬件故障。大家都在试图解决的根本问题是：当你知道存储的一部分将在一段时间内出现问题，你应该如何确保数据可用性，同时确保不会降低性能？"RAID问题解决故障的标准答案是复制，通常以RAID阵列的形式。但Day表示，面对庞大规模的数据时，RAID解决问题的同时可能会制造更多问题。在传统RAID数据存储方案中，每个数据的副本都被镜像和存储在阵列的不同磁盘中，以确保完整性和可用性。但这意味着每个被镜像和存储的数据将需要其本身五倍以上的存储空间。随着RAID阵列中使用的磁盘越来越大（从密度和功耗的角度来看，3TB磁盘非常具有吸引力），更换故障驱动器的时间也将变得越来越长。
"实际上，我们使用RAID并不存在任何操作问题，"Day表示，"我们看到的是，随着磁盘变得越来越大，当任何组件发生故障时，我们回到一个完全冗余的系统的时间增加。生成校验是与数据集的大小成正比的。当我们开始使用1TB和2TB的磁盘时，回到完全冗余系统的时间变得很长。可以说，这种趋势并没有朝着正确的方向发展。"
对于Shutterfly而言，可靠性和可用性是非常关键的因素，这也是企业级存储的要求。Day表示，其快速膨胀的存储成本使商品系统变得更具吸引力。当Day及其团队在研究潜在技术解决方案以帮助控制存储成本时，他们对于一项叫做纠删码（erasure code）的技术非常感兴趣。
采用擦除代码技术的下一代存储
里德-所罗门纠删码最初作为前向纠错码（Forward Error Correction, FEC）用于不可靠通道的数据传输，例如外层空间探测的数据传输。这项技术还被用于CD和DVD来处理光盘上的故障，例如灰尘和划痕。一些存储供应商已经开始将纠删码纳入他们的解决方案中。使用纠删码，数据可以被分解成几块，单块分解数据是无用的，然后它们被分散到不同磁盘驱动器或者服务器。在任何使用，这些数据都可以完全重组，即使有些数据块因为磁盘故障已经丢失。换句话说，你不需要创建多个数据副本，单个数据就可以确保数据的完整性和可用性。
基于纠删码的解决方案的早期供应商之一是Cleversafe公司，他们添加了位置信息来创建其所谓的分散编码，让用户可以在不同位置（例如多个数据中心）存储数据块或者说数据片。
每个数据块就其自身而言是无用的，这样能够确保隐私性和安全性。因为信息分散技术使用单一数据来确保数据完整性和可用性，而不是像RAID一样使用多个副本，公司可以节省多达90%的存储成本。
"当你将试图重组数据时，你并不一定需要提供所有数据块，"Cleversafe公司产品策略、市场营销和客户解决方案副总裁Russ Kennedy表示，"你生成的数据块的数量，我们称之为宽度，我们将重组数据需要的最低数量称之为门槛。你生成的数据块的数量和重组需要的数量之间的差异决定了其可靠性。同时，即使你丢失节点和驱动器，你仍然能够得到原来形式的数据。"
Ⅸ 大端存储与小端存储对存储数据的要求
大端排序的好处是接收数据的程序可以优先得到数据的最高位，以便快速反应。
比如我有一个控制温度的上位机程序，该程序接收大端方式编码的温度信号0x00fe，对比原来的温度值，假设是0x0135。那么在接受第一个字节0x00的时候，上位机就可以判断温度比原来下降了，可以立即发出指令打开加热器。而对于小端排序的方式，上位机只有在接收到完整的两个字节的时候才能做出反应。如果采用串行通信，用只对信号的每一个字节单独校验的话，波特率为9600时，大端编码下，上位机的响应时间为1ms，小端排序方式下，上位机响应时间为2ms。这时，大端编码就比小端排序更快。如果需要对完整的通信包进行校验，则没有区别。
在串行通信测试程序中，计算机显示的字节顺序一般就是接收顺序。如果用大端编码的话，测试程序直接就可以显示出从大到小排列好的数据。而小端排序的方向相反，可视性不好，容易看花眼掉。
结论是：1、串行通信（包括以太网、wifi、串口、usb等）如果采用大端编码有时会使系统响应更快速。2、串行通信采用大端编码有利于调试。
小端排序下，选定一个数据的起点后，只需要重复进位加法就可以实现高精度加法计算。减法也是一样。数组的第0位固定是最低位。而大端方式下，如果高精度计算的精度可变，就很难确定数组的第0位到底代表多大。不同精度的计算还会产生数据对齐问题。比如早期的16位cpu中，int类型和long类型做加法，用小端排序就很容易从指针位置开始计算。而大端排序则非常复杂。加法运算是非常常用的运算，其性能直接影响程序的整体性能。所以cpu中要采用性能较好的小端排序。
由于cpu本身是小端排序，如果内存和文件也采用小端排序的话，就可以把文件中的数据直接存储到内存中，再直接把内存中的数据存储到cpu的寄存器。这样不仅提高计算机的性能，程序也变得简单。
结论是：所有直接与硬件有关的代码都适合按小端排序