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隨著互聯(lián)網普及和應用場景的不斷擴大，數據量呈現爆發(fā)式增長趨勢。同時，傳統(tǒng)的運維方式已經無法應對如此多樣化和復雜化的數據存儲需求。因此，已經成為各種企業(yè)的共同訴求。
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一、數據存儲管理的難點
無論是傳統(tǒng)企業(yè)還是互聯(lián)網企業(yè)，數據存儲都面臨著許多管理難點。大規(guī)模數據存儲需要成千上萬的服務器維護，而這些不同版本的服務器軟件和硬件又存在兼容性問題。數據存儲還需要承擔越來越多的業(yè)務處理任務，必須能夠高效穩(wěn)定地支撐業(yè)務流程。由于用戶對數據的使用需求是無限拓展的，數據存儲必須能夠動態(tài)擴容和縮容，保證存儲容量和性能都能隨著業(yè)務的變化而變化。
二、數據庫動態(tài)伸縮的實現方案
為了應對企業(yè)數據存儲管理的這些難點，數據庫動態(tài)伸縮成為各種企業(yè)都關注的話題。將數據存儲的容量和性能與業(yè)務流量動態(tài)關聯(lián)起來，能夠實現數據存儲自動化管理，節(jié)省企業(yè)資源投入的同時，還能確保數據的安全性和準確性。
實現數據庫動態(tài)伸縮的方案有許多，我們主要關注以下幾種：
1.虛擬化技術
虛擬化技術能夠讓企業(yè)將多個物理服務器合并成一個虛擬服務器，安裝數據庫軟件完成數據存儲管理。如此一來，企業(yè)無需再購買實體服務器來滿足數據存儲需求，同時能夠動態(tài)分配和釋放資源，實現數據存儲動態(tài)伸縮。
2.分布式架構
將數據存儲分散在不同的服務器節(jié)點上，通過分布式架構實現數據存儲的高可用和性能優(yōu)化。基于分布式架構的數據存儲應用具有良好的擴展性和可擴展性，能夠適應數據不斷增長的需求。
3.云平臺技術
云計算、云存儲和云數據庫等云平臺技術成為了實現數據存儲動態(tài)伸縮的最主要方案。通過云平臺技術，企業(yè)無需投入大量的資金購買物理服務器、存儲設備和軟件許可證等，而是可按需購買云資源，快速完成數據存儲部署和管理。
三、數據存儲管理的實踐案例
各個互聯(lián)網巨頭都在不斷地嘗試各種數據存儲管理方案，以滿足日益增長的數據存儲需求。我們來看看阿里云的數據存儲實踐案例：
1.數據庫動態(tài)集群擴容方案
阿里云利用DTS高效數據同步服務，將單個數據庫擴容為集群，無需額外修改業(yè)務邏輯、修改SQL，實現自動化伸縮。DTS自動將原有的單庫數據導入到新的集群，采用智能負載均衡策略，讓流量自動調整至擴容后的整個集群，實現數據自動分流，確保讀寫負載均衡。
2.基于Huben平臺的數據存儲管理方案
阿里云利用自主研發(fā)的Huben平臺，針對分布式MySQL進行數據自動遷移和伸縮，實現數據存儲的動態(tài)伸縮和可擴展性。Huben平臺會對MySQL的表結構、索引、最新操作時間和表大小等參數進行分析和預測，然后智能地選擇機器進行自動擴容和收縮，保證整個數據庫的讀寫性能。
3.數據存儲容量伸縮方案
阿里云通過以增加節(jié)點數量的方式，使用Tracker方式擴容，動態(tài)伸縮環(huán)境容量。在數據庫中，存儲容量伸縮通常意味著動態(tài)添加或者刪除一個或者多個節(jié)點來增加或者減少單元的存儲容量。這樣的容量伸縮機制能夠幫助企業(yè)以最小的成本保證存儲效能。
四、
數據存儲的高效管理和動態(tài)伸縮已經成為各種企業(yè)不可或缺的需求。而數據庫動態(tài)伸縮方案則是實現這個目標的更佳方案之一。無論是虛擬化技術、分布式架構、還是云平臺技術，這些技術都有其各自的優(yōu)勢和適用范圍。企業(yè)在選擇方案時應該根據自己的需求進行選擇，以期實現更佳的數據存儲管理效果。
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數據倉庫和多維數據庫的區(qū)別在哪里
數據倉庫，簡稱為DW（Data Warehouse的縮寫），是一個很大的數據存儲，通過對多樣的業(yè)務數據進行篩選與整合，產出企業(yè)的分析性報告和各類報表，為企業(yè)的決策提供支持。
數據倉斗蠢庫的輸入方是各種各樣的數據源，最終的輸出用于企業(yè)的數據分析、數據挖掘、數據報表等方向。
多維數據庫由一個基本維度（它表示沒有應用任何讀取端隱私策略的數據庫）和許多用戶維度（它們是數據庫的轉換副本）組成。
為了獲得良好的查空攜陪詢性能，我們希望預先計算每個用戶的Universe。如果我們天真地那樣做，我們最終會有很多領域需要存儲和維護，而存儲需求本身將是令人望而卻步的。
一個空間和計算效率高的多維數據庫顯然不能將所有用戶維度全部實現，必須支持對用戶維度的高性能增量更新。因此，它需要支持高性能更新的部分具體化視圖。最近的研究提供了這個丟失的密鑰原語。具體來說，可伸縮的并行流數據流計算系統(tǒng)現在支持部分有狀態(tài)和動態(tài)變化的數據流。這些想法使得建立一個高效的多元維度數據庫成為可能。
因此，我們將基礎維度中的數據庫表作為數據流的根頂點，并且隨著基礎維度的更新，記錄將通過流移動到用戶維度中。當數據流圖中的邊跨越通用邊界時，將插入任何必要的數據流運算符以強制執(zhí)行所需的隱私策略。所有適用的策略都應用于轉換到給定用戶群的每個邊緣，因此無論數據通過哪個路徑到達該邊緣，我們都知道策略將被強制執(zhí)行。
我們可以動態(tài)地構建數據流圖，在之一次執(zhí)行查詢時為用戶范圍擴展流。隱察通過在兩個維度之間共享計算和緩存數據，可以減少基本更新所需的計算量。將其實現為一個聯(lián)合的部分狀態(tài)數據流是安全地執(zhí)行此操作的關鍵。
通過將所有用戶的查詢作為一個聯(lián)合數據流進行推理，系統(tǒng)可以檢測到這樣的共享：當存在相同的數據流路徑時，它們可以合并。
邏輯上不同但功能上等價的數據流頂點也可以共享一個公共的后備存儲。在給定的維度中，任何到達這樣一個頂點的記錄都意味著維度可以訪問它，因此系統(tǒng)可以安全地公開共享副本。
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