建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)作為數(shù)字化時代的重要資源，更加受到各個行業(yè)的重視。而數(shù)據(jù)庫作為存儲和管理數(shù)據(jù)的工具，也成為了公司和企業(yè)進行業(yè)務(wù)管理的必要手段之一。但是對于數(shù)據(jù)庫的設(shè)計而言，不同的業(yè)務(wù)需求需要不同的設(shè)計方案，而這其中涉及到的技術(shù)指標(biāo)也是多種多樣。因此，在這篇文章中，我們將對數(shù)據(jù)庫設(shè)計涉及到的技術(shù)指標(biāo)進行一個大盤點。
我們提供的服務(wù)有：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、微信公眾號開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、霍城ssl等。為1000多家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的霍城網(wǎng)站制作公司
一、范式設(shè)計
范式設(shè)計主要是為了解決數(shù)據(jù)冗余的問題，進而優(yōu)化數(shù)據(jù)庫設(shè)計。范式分為之一范式、第二范式、第三范式、BCNF范式等，不同的范式會讓設(shè)計方案更為精簡，避免了冗余和不一致的數(shù)據(jù)。但范式設(shè)計需要注意的是，過度追求范式可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪問的效率降低。因此需要在保證數(shù)據(jù)一致性的前提下，綜合考慮范式的實際運用。
二、索引優(yōu)化
索引是數(shù)據(jù)庫中非常重要的組成部分，常常被用來加速數(shù)據(jù)檢索的速度。數(shù)據(jù)庫的索引優(yōu)化方案在設(shè)計中就體現(xiàn)了它的重要性。常見的索引優(yōu)化方式有B-Tree索引、Hash索引、Full-text索引等，這些方案針對不同的數(shù)據(jù)類型和查找方式進行優(yōu)化。開發(fā)人員應(yīng)該在設(shè)計之初根據(jù)數(shù)據(jù)量、查詢頻率、并發(fā)能力等方面進行全面考慮，選擇合適的索引方案，從而達到優(yōu)化查詢效率的目的。
三、分區(qū)設(shè)計
當(dāng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量日漸增長之后，如何快速地進行檢索和維護也成為了一個難題。而分區(qū)設(shè)計就可以很好地解決這個問題。分區(qū)設(shè)計是指將數(shù)據(jù)集按照一定規(guī)則劃分成多個較小的存儲區(qū)域進行管理，這樣可以更快速地讀取或更新部分?jǐn)?shù)據(jù)，并提高整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和并發(fā)能力。常見的分區(qū)模式有水平分區(qū)和垂直分區(qū)，通過合理的分區(qū)設(shè)計不僅可以改善查詢速度，還可以緩解數(shù)據(jù)庫擴容的時候帶來的壓力。
四、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)
數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)是數(shù)據(jù)庫設(shè)計中不可少的技術(shù)要素，在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時需要考慮到數(shù)據(jù)的安全和可恢復(fù)性。對于數(shù)據(jù)的備份方式有增量備份、差異備份、全量備份等，而在實際操作中需要考慮備份的頻率和備份類型等。同樣，對于數(shù)據(jù)恢復(fù)也需要有具體的恢復(fù)策略和方案，可以在系統(tǒng)出現(xiàn)故障或數(shù)據(jù)異常時進行快速恢復(fù)。
五、并發(fā)設(shè)計
并發(fā)設(shè)計是指在數(shù)據(jù)庫中針對多線程操作做出的規(guī)劃和調(diào)度。在單線程中，操作流程相對簡單，但傳統(tǒng)的單線程操作在高并況下就會出現(xiàn)效率極低的情況。為了提高并發(fā)能力，需要采用多線程操作。但是多線程操作中也會出現(xiàn)數(shù)據(jù)交錯與數(shù)據(jù)互斥等問題，需要采用鎖、事務(wù)處理等技術(shù)，解決線程之間的沖突，從而保證操作的正確性和穩(wěn)定性。
結(jié)語
綜上所述，數(shù)據(jù)庫設(shè)計技術(shù)指標(biāo)的選擇和綜合考慮，與業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)訪問頻率等都緊密相關(guān)。在數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程中，開發(fā)人員需要按照具體需求采用適合的技術(shù)指標(biāo)，不斷追求數(shù)據(jù)庫設(shè)計的完美，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實用性。而數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，也是推動數(shù)字化時代的一個重要動力。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 什么是計算機的最主要的技術(shù)指標(biāo)
- 什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫在哪里保存數(shù)據(jù)。BI項目需要用到哪些技術(shù)
什么是計算機的最主要的技術(shù)指標(biāo)
CPU 的時鐘頻率、運算速度、字長和存儲容量
對于不同用途的計算機，其對不同部件的性能指標(biāo)要求有所不同。例如：對于用作科學(xué)計算為主的計算機，其對主機的運算速度要求很高；對于用作大型數(shù)據(jù)庫處理為主的計算機，其對主機的內(nèi)存容量、存取速度和外存儲器的讀寫速度要求較高；對于用作網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)挠嬎銠C，則要求有很高的I／O速度，因此應(yīng)當(dāng)有高速的I/O總線和相應(yīng)的I／O接口。
(l)、運算速度
計算機的運算速度是指計算機每秒鐘執(zhí)行的指令數(shù)。單位為每秒百萬條指令(簡稱 MIPS)或者每秒百萬條浮點指令(簡稱 MFPOPS）。它們都是用基準(zhǔn)程序來測試的。影響運算速度的有如下幾個主要因素:
①CPU的主頻。指計算機的時鐘頻率。它在很大程度上決定了計算機的運算速度。例如，Intel公司的CPU主頻更高己達3.20GHz以上，AMD公衫氏司的可達400MHz以上。
②字長。CPU進行運算和數(shù)據(jù)處理的最基本、最有效的信息位長度。PC機的字長，已由8088的準(zhǔn)16位(運算用16位，I／O用8位)發(fā)展到現(xiàn)在的32位、64位。
③指令系統(tǒng)的合理性。每種機器都設(shè)計了一套指令，一般均有數(shù)十條到上百條，例如：加、浮點加、邏輯與、跳轉(zhuǎn)……等等，組成了指令系統(tǒng)。
(2)、存儲器的指標(biāo)
①存取速度。內(nèi)存儲器完成一次讀(取)或?qū)?存)操作所需的時間稱為存儲器的存取時間或者訪問時間。而連續(xù)兩次讀(或?qū)?所需的最短時間稱為存儲周期。對于半導(dǎo)體存儲器來說，存取周期約為幾十到幾百ns(10-9秒)。
②存儲容量。存儲容量一般用字節(jié)(Byte)數(shù)來度量。PC機的內(nèi)存儲器已由286機配置的1MB，發(fā)展到現(xiàn)在P4（奔騰4)配置256MB，甚至512MB以上。內(nèi)存容量的加大，對于運行大型軟件十分必要，否則會感到慢得無法忍受。
(3)、I/O的速度或敬散
主機I／O的速度，取決于I/O總線的設(shè)計。這對于慢速設(shè)備（例如鍵盤、打印稿罩機）關(guān)系不大，但對于高速設(shè)備則效果十分明顯。例如對于當(dāng)前的硬盤，它的外部傳輸率已可達20MB／S、
什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫在哪里保存數(shù)據(jù)。BI項目需要用到哪些技術(shù)
數(shù)據(jù)倉庫還是數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)還是在數(shù)據(jù)庫里放著呢,不過是按照數(shù)據(jù)倉庫的理念去設(shè)豎漏扒計架構(gòu)和開發(fā)數(shù)據(jù)庫.BI項目余昌主要運用搜告數(shù)據(jù)倉庫,OLAP,和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),細(xì)分下來又有主流數(shù)據(jù)庫的開發(fā),如oracle,db2,sqlserver, java,cognos,bo,biee,sas,spss,clementine,weka等等
一直想整理一下這塊內(nèi)容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說。先大概列一下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺的用途：
整合公司所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心；
提供各種報表，有給高層的，有給各個業(yè)務(wù)的；
為網(wǎng)站運營提供運營上的數(shù)據(jù)支持，就是通過數(shù)據(jù)，讓運營及時了解網(wǎng)站和產(chǎn)品的運營效果；
為各個業(yè)務(wù)提供線上或線下的數(shù)據(jù)支持，成為公司統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與提供平臺；
分析用戶行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準(zhǔn)投放、用戶個性化推薦等；
開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，直接或間接為公司盈利；
建設(shè)開放數(shù)據(jù)平臺，開放公司數(shù)據(jù)；
。。。。。。
上面列出的內(nèi)容看上去和傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫用途差不多，并且都要求數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺有很好的穩(wěn)定性、可靠性；但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了數(shù)據(jù)量大之外，越來越多的業(yè)務(wù)要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的業(yè)務(wù)變化非?？?，不可能像傳統(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數(shù)據(jù)倉庫，一勞永逸，它要求新巖滲的業(yè)務(wù)很快能融入數(shù)據(jù)倉庫中來，老的下線的業(yè)務(wù)，能很方便的從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫中下線；
其實，互聯(lián)網(wǎng)行如棗納業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫就是所謂的敏捷數(shù)據(jù)倉庫，不但要求能快速的響應(yīng)數(shù)據(jù)，也要求能快速的響應(yīng)業(yè)務(wù)；
建設(shè)敏捷數(shù)據(jù)倉庫，除了對架構(gòu)技術(shù)上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數(shù)據(jù)建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型，那就又回到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)上了，很難滿足對業(yè)務(wù)變化的快速響應(yīng)。應(yīng)對這種情況，一般是先將核心的持久化的業(yè)務(wù)進行深度建模（比如：基于網(wǎng)站日志建立的網(wǎng)站統(tǒng)計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數(shù)據(jù)建立的用戶模型），其它的業(yè)務(wù)一般都采用維度+寬表的方式來建立數(shù)據(jù)模型。這塊是后話。
整體架構(gòu)下面的圖是我們目前使用的數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)圖，其實大多公司應(yīng)該都差不多：
請點擊輸入圖片描述
邏輯上，一般都有數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲與分析層、數(shù)據(jù)共享層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層?？赡芙蟹ㄓ兴煌?，本質(zhì)上的角色都大同小異。
我們從下往上看：
數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集層的任渣沒務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲到數(shù)據(jù)存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。
數(shù)據(jù)源的種類比較多：
網(wǎng)站日志：
作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，網(wǎng)站日志占的份額更大，網(wǎng)站日志存儲在多臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上，
一般是在每臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上部署flume agent，實時的收集網(wǎng)站日志并存儲到HDFS上；
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種數(shù)據(jù)庫中將數(shù)據(jù)同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數(shù)據(jù)量大小，都需要啟動MapReduce來執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺機器都能訪問業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫；應(yīng)對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構(gòu)數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發(fā)，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。
當(dāng)然，F(xiàn)lume通過配置與開發(fā)，也可以實時的從數(shù)據(jù)庫中同步數(shù)據(jù)到HDFS。
來自于Ftp/Http的數(shù)據(jù)源：
有可能一些合作伙伴提供的數(shù)據(jù)，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求；
其他數(shù)據(jù)源：
比如一些手工錄入的數(shù)據(jù)，只需要提供一個接口或小程序，即可完成；
數(shù)據(jù)存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺最完美的數(shù)據(jù)存儲解決方案。
離線數(shù)據(jù)分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當(dāng)其沖的選擇，豐富的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)置函數(shù)；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計分析遠遠比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發(fā)MR可能需要上百行代碼；
當(dāng)然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發(fā)Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計算；Spark是這兩年非?；鸬?，經(jīng)過實踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結(jié)合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經(jīng)有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關(guān)于Spark On Yarn的相關(guān)文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》
實時計算部分，后面單獨說。
數(shù)據(jù)共享這里的數(shù)據(jù)共享，其實指的是前面數(shù)據(jù)分析與計算后的結(jié)果存放的地方，其實就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結(jié)果，還是在HDFS上，但大多業(yè)務(wù)和應(yīng)用不可能直接從HDFS上獲取數(shù)據(jù)，那么就需要一個數(shù)據(jù)共享的地方，使得各業(yè)務(wù)和產(chǎn)品能方便的獲取數(shù)據(jù)； 和數(shù)據(jù)采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數(shù)據(jù)同步至其他目標(biāo)數(shù)據(jù)源的工具，同樣，DataX也可以滿足。
另外，一些實時計算的結(jié)果數(shù)據(jù)可能由實時計算模塊直接寫入數(shù)據(jù)共享。
數(shù)據(jù)應(yīng)用
業(yè)務(wù)產(chǎn)品
業(yè)務(wù)產(chǎn)品所使用的數(shù)據(jù)，已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)共享層，他們直接從數(shù)據(jù)共享層訪問即可；
報表
同業(yè)務(wù)產(chǎn)品，報表所使用的數(shù)據(jù)，一般也是已經(jīng)統(tǒng)計匯總好的，存放于數(shù)據(jù)共享層；
即席查詢
即席查詢的用戶有很多，有可能是數(shù)據(jù)開發(fā)人員、網(wǎng)站和產(chǎn)品運營人員、數(shù)據(jù)分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數(shù)據(jù)的需求；
這種即席查詢通常是現(xiàn)有的報表和數(shù)據(jù)共享層的數(shù)據(jù)并不能滿足他們的需求，需要從數(shù)據(jù)存儲層直接查詢。
即席查詢一般是通過SQL完成，更大的難度在于響應(yīng)速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應(yīng)速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。
當(dāng)然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個框架的話。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數(shù)據(jù)，都是通過將需要的數(shù)據(jù)同步到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中做OLAP，但如果數(shù)據(jù)量巨大的話，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯然不行；
這時候，需要做相應(yīng)的開發(fā)，從HDFS或者HBase中獲取數(shù)據(jù)，完成OLAP的功能；
比如：根據(jù)用戶在界面上選擇的不定的維度和指標(biāo)，通過開發(fā)接口，從HBase中獲取數(shù)據(jù)來展示。
其它數(shù)據(jù)接口
這種接口有通用的，有定制的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業(yè)務(wù)都可以調(diào)用這個接口來獲取用戶屬性。
實時計算現(xiàn)在業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網(wǎng)站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數(shù)據(jù)下，依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)實現(xiàn)方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平臺中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那么一點點，那對于我們的需要可以忽略。
我們目前使用Spark Streaming實現(xiàn)了實時的網(wǎng)站流量統(tǒng)計、實時的廣告效果統(tǒng)計兩塊功能。
做法也很簡單，由Flume在前端日志服務(wù)器上收集網(wǎng)站日志和廣告日志，實時的發(fā)送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統(tǒng)計，將數(shù)據(jù)存儲至Redis，業(yè)務(wù)通過訪問Redis實時獲取。
任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控在數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務(wù)，比如：數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)同步任務(wù)、數(shù)據(jù)分析任務(wù)等；
這些任務(wù)除了定時調(diào)度，還存在非常復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系，比如：數(shù)據(jù)分析任務(wù)必須等相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)完成后才能開始；數(shù)據(jù)同步任務(wù)需要等數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成后才能開始； 這就需要一個非常完善的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺的中樞，負(fù)責(zé)調(diào)度和監(jiān)控所有任務(wù)的分配與運行。
前面有寫過文章，《大數(shù)據(jù)平臺中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控》,這里不再累贅。
總結(jié)在我看來架構(gòu)并不是技術(shù)越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩(wěn)定越好。目前在我們的數(shù)據(jù)平臺中，開發(fā)更多的是關(guān)注業(yè)務(wù)，而不是技術(shù)，他們把業(yè)務(wù)和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發(fā)，然后配置到調(diào)度系統(tǒng)就可以了，如果任務(wù)異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業(yè)務(wù)之上。
請點擊輸入圖片描述
請點擊輸入圖片描述
關(guān)于數(shù)據(jù)庫設(shè)計的技術(shù)指標(biāo)有哪些的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
成都網(wǎng)站營銷推廣找創(chuàng)新互聯(lián)，全國分站站群網(wǎng)站搭建更好做SEO營銷。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）四川成都IDC基礎(chǔ)服務(wù)商，價格厚道。提供成都服務(wù)器托管租用、綿陽服務(wù)器租用托管、重慶服務(wù)器托管租用、貴陽服務(wù)器機房服務(wù)器托管租用。
當(dāng)前文章：數(shù)據(jù)庫設(shè)計技術(shù)指標(biāo)大盤點 (數(shù)據(jù)庫設(shè)計的技術(shù)指標(biāo)有哪些)
轉(zhuǎn)載源于：http://www.dlmjj.cn/article/djidppo.html
