数据库构建方法研究：如何构建高效、可靠的数据库？(数据库构建方法研究)

随着IT技术的飞速发展，数据库已经成为了企业信息化建设的重要组成部分。随着数据量的不断增加，企业数据库的建设也越来越重要。如何构建一种高效、可靠的数据库，成为了企业信息化建设必须要考虑的问题。在本文中，我们将对数据库构建方法进行研究，探讨如何正确地构建高效、可靠的数据库。

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一、数据库构建方法的研究意义

构建高效、可靠的数据库，对于企业来说具有非常大的意义。数据库是企业信息化建设的重要支撑，是企业管理的基础。如果数据库构建不当，数据量大、查询速度慢、稳定性差等问题会影响企业的正常运营，进而影响企业的绩效。因此，如何正确地构建高效、可靠的数据库，一直是IT人员关注的焦点。

二、高效、可靠的数据库构建方法

1.数据规划

数据库构建要始于数据规划，即明确数据库需要处理的数据量、类型、复杂度等。针对不同的需求，选择不同的数据类型和数据结构设计，使用合适的数据库软件和工具，才能更好地支撑系统的运行。

2.系统分析

在数据规划完成后，进行系统分析，分析系统的使用需求，包括数据存储、处理、查询等，进而决定数据库系统的结构、功能和性能指标。在此基础上，可以设计出适合企业自身的数据库系统框架，规避一些可能出现的不符合实际情况的问题，从而确保系统的可靠性。

3.合理的物理设计

数据库物理设计是数据库构建中的重要环节，直接影响到数据库运行的效率和稳定性。在物理设计时，需要充分考虑多方面因素，包括硬件的选择、存储技术的应用、网络带宽的设置等等，保证数据库能够高效稳定地运行。

4.数据库优化

在数据库构建完成后，需要对数据库进行优化，以提高数据库的运行性能。包括对索引、查询、缓存等进行优化，选用合理的存储引擎、调整数据存储区的大小等等。

5.数据备份与恢复

数据备份与恢复是数据库构建的基础要素之一。通过定期进行数据备份，在数据发生故障时，可以通过数据恢复来保证数据不会丢失。此外，对于重要的数据可以考虑多个副本的方式来保证数据的可靠性。

6.安全控制

安全控制是数据库构建的又一重要环节。通过对数据库的访问控制、安全设置、加密等进行设置，可以保护企业数据的安全性。此外，定期进行安全巡检、安全漏洞修补也是保障数据安全的重要手段。

三、

本文探讨了数据库构建方法及其研究意义。在数据库构建过程中，数据规划、系统分析、物理设计、数据库优化、数据备份与恢复、安全控制等是必不可少的环节。只有通过科学的数据库构建方法，才能够构建出高效、稳定、可靠的数据库，为企业信息化建设提供好的支撑。

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如何构建一个NewSQL数据库

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。

　　OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署

　　采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。

　　商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统粗搏橘数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维岩团分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。

　　商业银行数据中心存储架构

　　与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。

　　OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署

　　在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。

　银桐　数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。

　　淘宝海量数据产品技术架构

　　基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。

　　NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署

　　行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。

　　在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。

　　当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。

　　集中化BI系统数据存储架构

　　集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。

　　结语

　　当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的更优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。

　　目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。

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