C大数据量储存数据库：有效管理海量数据的更佳解决方案(c大数据量储存数据库)

随着信息化时代的到来，数据量不断增大，尤其是在大数据领域，其中数据的处理以及储存成为了一个大难题。如何高效地管理海量数据是一个关键问题，因为数据的进一步挖掘和利用必须依赖于数据的质量和精确度。C大数据量储存数据库则成为了一个更佳的解决方案，它是一个适用于大数据存储的最新技术，具有较高的容量和数据处理能力，是处理大数据的更佳选择。

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一、C大数据量储存数据库的定义

C大数据量储存数据库被认为是一种最新的数据存储技术，这种技术被设计用于应对海量数据的数量和复杂性。这个数据库的名字来源于研究该技术的硬件生产商，它是通过与谷歌公司紧密合作开发而创建的。C大数据量储存数据库强调整体性能和数据处理能力优越性，该数据库通过增加处理器和存储器数量来增强处理能力，并提高存储容量来存储大量数据。

二、C大数据量储存数据库的特点

1、高速访问大数据

C大数据量储存数据库通过分层方式存储数据，这就使得C大数据量储存数据库能够以更高效率的方式处理大规模数据。这种分层方式不仅能够减少数据访问的复杂性，还能够降低数据处理的成本。此外，该数据库也可以利用多个处理器并行访问运算，从而大大缩短了数据访问的时间。

2、较高的容量

C大数据量储存数据库在设计时就考虑了海量数据的储存需求，并配备了更大容量的硬盘、存储器和处理器。其使用的处理器包括动态随机存取内存、固态硬盘和快速闪存。这种设计可以存储和管理多达几十亿的数据记录。

3、无需对数据进行预处理

在使用其他类型的数据库时，往往需要对数据进行预处理和优化以提高数据访问和处理的效率。C大数据量储存数据库则不需要进行任何预处理或者优化的工作。它能够直接访问数据，并提供一个非常灵活的查询界面，可以快速访问数据。

4、数据容错性强

C大数据量储存数据库不仅拥有强大的故障恢复能力，而且具有较高的数据完整性保护性。该数据库直接将数据存储在硬盘或者固态硬盘中，通过设计保证了数据的永久性存储和完整性保护。

三、C大数据量储存数据库的应用场景

1、商业领域

商业领域中，处理和存储海量数据是商业成功的关键之一。C大数据量储存数据库的优势在于，它能够有效地处理和存储大规模数据，包括金融、医疗和保险等领域的数据。这个数据库能够以最快的速度进行数据访问和处理，并为商业分析等业务提供更加精确和可靠的数据。

2、科学领域

科学领域也需要处理大量数据，包括天文学、气象学、生物学和地学等领域。C大数据量储存数据库可以存储和分析巨型数据集，分析从基因、蛋白质、化学分子到肿瘤、贝壳和星系的数据。此外，该数据库充分利用并行计算能力，可以以更优的方式为数据模型提供支持。

3、社交媒体

社交媒体的迅速发展是海量数据储存和处理的更佳实践之一。对于像Facebook和Twitter这样的社交媒体平台而言，他们需要处理和存储成千上万的用户信息和交互数据。C大数据量储存数据库提供了更佳的解决方案，用于处理和存储这些海量数据。

四、结论

在处理大规模数据方面，C大数据量储存数据库显然是更佳选择。它能够提供更高效的数据访问和处理，并满足了各种行业对于存储和分析海量数据的需求。同时，C大数据量储存数据库的安全性和可靠性也值得信赖。无论是个人、企业还是学术机构，都可以从该数据库中获得巨大的收益。

相关问题拓展阅读：

• 如何实现大数据量数据库的历史数据归档
• 如果在数据库中有大数据量，而我们用分页存储过程，怎么样才能效率高
• 大数据平台为什么可以用来储存巨量的数据？

如何实现大数据量数据库的历史数据归档

历史数据归档的前提是数据进入了终态，也就是不在改变。在符合自己的业务逻辑的情况下，可以选择每天或者每周或每月（视你数据量和业务逻辑而定），对不再常用的终态数据归入历史表，以保证当前表的数据量大小。

使用工具pt-archiver

原理解析

作为MySQL DBA，可以说应该没有不知道pt-archiver了，作为pt-toolkit套件中的重要成员，往往能够轻松帮助DBA解决数据归档的问题。例如线上一个流水表，业务仅仅只需要存放最近3个月的流水数据，三个月前的数据做归档即可，那么pt-archiver就可以轻松帮你完成这件事情，甚至你可以配置成自动任务，无需人工干预。

作为DBA，我们应该知其然更应该知其所以然，这样我们也能够放心地使用pt工具。相信很多DBA都研究过pt-online-schema-change的原理，那么今天我们深入刨一刨pt-archiver的工作原理。

一、原理观察

土人有土办法，我们直接开启general log来观察pt-archiver是如何完成归档的。

命令

pt-archiver –source h=127.0.0.1,u=xucl,p=xuclxucl,P=3306,D=xucl,t=t1 –dest h=127.0.0.1,P=3306,u=xucl,p=xuclxucl,D=xucl_archive,t=t1 –progress 5000 \

–statistics –charset=utf8mb4 –limit=txn-sizesleep 30

常用选项

–yze

指定工具完成数据归档后对表执行’ANAZE TABLE’操作。指定方法如’–yze=ds’，s代表源端表，d代表目标端表，也可以单独指定。

–ask-pass

命令行提示密码输入，保护密码安全，前提需安装模块perl-TermReadKey。

–buffer

指定缓冲区数据刷新到选项’–file’指定的文件并且在提交时刷新。

只有当事务提交时禁用自动刷新到’–file’指定的文件和刷新文件到磁盘，这意味着文件是作系统块进行刷新，因此在事务进行提交之前有一些数据隐式刷新到磁盘。默认是每一行操作后进行文件刷新到磁盘。

–bulk-delete

指定单个语句删除chunk的方式来批量删除行，会隐式执行选项’–commit-each’。

使用单个DELETE语句删除每个chunk对应的表行，通常的做法是通过主键进行逐行的删除，批量删除在速度上会有很大的提升，但如果有复杂的’WHERE’条件就可能会更慢。

–bulk-delete-limit

默认值：yes

指定添加选项’–bulk-delete’和’–limit’到进行归档的语句中。

–bulk-insert

使用LOAD DATA LOCAL INFILE的方法，通过批量插入chunk的方式来插入行(隐式指定选项’–bulk-delete’和’–commit-each’)

而不是通过逐行单独插入的方式进行，它比单行执行INSERT语句插入的速度要快。通过隐式创建临时表来存储需要批量插入的行(chunk)，而不是直接进行批量插入操作，当临时表中完成每个chunk之后再进行统一数据加载。为了保证数据的安全性，该选项会强制使用选项’–bulk-delete’，这样能够有效保证删除是在插入完全成功之后进行的。

–channel

指定当主从复制环境是多源复制时需要进行归档哪个主库的数据，适用于多源复制中多个主库对应一个从库的情形。

–charset，-A

指定连接字符集。

–check-charset

默认值：yes

指定检查确保数据库连接时字符集和表字符集相同。

–check-columns

默认值：yes

指定检查确保选项’–source’指定的源端表和’–dest’指定的目标表具有相同的字段。

不检查字段在表的排序和字段类型，只检查字段是否在源端表和目标表当中都存在，如果有不相同的字段差异，则工具报错退出。如果需要禁用该检查，则指定’–no-check-columns’。

–check-slave-lag

指定主从复制延迟大于选项’–max-lag’指定的值之后暂停归档操作。默认情况下，工具会检查所有的从库，但该选项只作用于指定的从库(通过DSN连接方式)。

–check-interval

默认值：1s

如果同时指定了选项’–check-slave-lag’，则该选项指定的时间为工具发现主从复制延迟时暂停的时间。每进行操作100行时进行一次检查。

–columns，-c

指定需要归档的表字段，如有多个则用’,'(逗号)隔开。

–commit-each

指定按每次获取和归档的行数进行提交，该选项会禁用选项’–txn-size’。

在每次获取表数据并进行归档之后，在获取下一次数据和选项’–sleep’指定的休眠时间之前，进行事务提交和刷新选项’–file’指定的文件，通过选项’–limit’控制事务的大小。

–host，-h

指定连接的数据库IP地址。

–port，-P

指定连接的数据库Port端口。

–user，-u

指定连接的数据库用户。

–password，-p

指定连接的数据库用户密码。

–socket，-S

指定使用SOCKET文件连接。

–databases，-d

指定连接的数据库

–source

指定需要进行归档操作的表，该选项是必须指定的选项，使用DSN方式表示。

–dest

指定要归档到的目标端表，使用DSN方式表示。

如果该选项没有指定的话，则默认与选项’–source’指定源端表为相同表。

–where

指定通过WHERE条件语句指定需要归档的数据，该选项是必须指定的选项。不需要加上’WHERE’关键字，如果确实不需要WHERE条件进行限制，则指定’–where 1=1’。

–file

指定表数据需要归档到的文件。使用类似MySQL DATE_FORMAT()格式化命名方式。

文件内容与MySQL中SELECT INTO OUTFILE语句使用相同的格式，文件命名选项如下所示：

%Y：年，4位数(Year, numeric, four digits)

%m：月，2位数(Month, numeric (01..12))

%d：日，2位数(Day of the month, numeric (01..31))

%H：小时(Hour (00..23))

%i：分钟(Minutes, numeric (00..59))

%s：秒(Seconds (00..59))

%D：数据库名(Database name)

%t：表名(Table name)

二、原理解析

根据general log的输出，我们整理出时序表格如下

三、其他说明

咋一看这个过程貌似也没有什么问题，但是，假如在原表扫描出数据，插入到新表的过程中，旧数据发生了变化怎么办？

带着这个疑问，我们进行了源码的跟踪，我们在pt-archiver的6839行打上了断点

然后我分别在几个session窗口做了如下动作

最后pt-archiver输出如下：

# A software update is available:

TIME ELAPSED COUNT

T09:13: 0

T09:13: 1

Started atT09:13:21, ended atT09:13:51

Source: A=utf8mb4,D=xucl,P=3306,h=127.0.0.1,p=…,t=t1,u=xucl

Dest: A=utf8mb4,D=xucl_archive,P=3306,h=127.0.0.1,p=…,t=t1,u=xucl

SELECT 1

INSERT 1

DELETE 1

ActionCountTimePct

sleep..89

inserting 0..07

commit 0..03

select 0..01

deleting 0..00

other..00

很明显，id=3这条记录并没有进行归档（我们这里是改了条件列，实际生产中可能是更改了其他列，造成归档数据不准确）

那么如何来解决这种情况的发生呢？

显然，数据库在数据库中可以通过加排它锁来防止其他程序修改对应的数据，pt-archiver其实早就已经帮我们考虑到了这样的情况，pt-archiver提供了两种选择

–for-update：Adds the FOR UPDATE modifier to SELECT statements

–share-lock：Adds the LOCK IN SHARE MODE modifier to SELECT statements

四、总结

pt-archiver作为归档工具无疑是MySQL DBA日常运维的大利器之一，在使用过程中在知道如何使用的基础上也能够知晓其原理

归档过程中更好能对归档记录进行加锁操作，以免造成归档数据不准确

在主从环境中，归档过程更好控制速度，以免造成主从延迟

尽量控制好chunk的大小，不要过大，造成大事务

//打开数据库

con.Open();

//读取数据

OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();

//把数据加载到临时表

dt.Load(reader);

//在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题

reader.Close();

处理办法

生产库仅对活跃数据做备份，减少了直接备份8T数据库的IO等资源消耗，非活跃数据，考虑建立和生产库表相同表结构的分区表，历史表可以按照月进行分区，周期性的把非活跃数据导入到历史表，同时历史备份的备份策略调整为完整+差异模式，这样不仅提高了历史数据的查询效率，而且可以避免每有新增数据进来时，导致需要完整备份，增加了备份时间，而且不利于数据的灵活恢复。

如果在数据库中有大数据量，而我们用分页存储过程，怎么样才能效率高

不行

如果你每页显示10条记录那么你就每次查询10条记录 在Oracle数据库中:方法一:

SELECT *

FROM databasetest t1

WHERE (SELECT count(*) FROM databasetest t2 WHERE t2.id = 11 AND

(SELECT count(*) FROM databasetest t2 WHERE t2.id 11;

花费时间: 0.094秒

解释：rownum意为读取行号，首先读取小于20行的记录，然后在这些记录中读取行号大于10的记录，行号是整个表的同一分配。

方法三:

(select * from databasetest where rownum= 11 AND

(SELECT count(*) FROM databasetest t2 WHERE t2.id

(SELECT MAX(id)

FROM (SELECT TOP 页大小*页数 id

FROM 表

ORDER BY id) AS T))

ORDER BY ID常用的是方案1.这个不需要多说！方案2有局限性。

—-

–关于分页储存的效率问题

–5个存储过程都是采用不同的方式

—-

–利用select top 和select not in进行分页–

create procedure proc_paged_with_notin –利用select top and select not in

(

@pageIndex int, –页索引

@pageSize int –每页记录数

)

as

begin

set nocount on;

declare @timediff datetime –耗时

declare @sql nvarchar(500)

select @timediff=Getdate()

set @sql=’select top ‘+str(@pageSize)+’ * from tb_TestTable where(ID not in(select top ‘+str(@pageSize*@pageIndex)+’ id from tb_TestTable order by ID ASC)) order by ID’

execute(@sql) –因select top后不支技直接接参数，所以写成了字符串@sql

select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时

set nocount off;

endexec proc_paged_with_notin 10000,10

–利用select top 和 select max(列键)–

create procedure proc_paged_with_selectMax –利用select top and select max(列)

(

@pageIndex int, –页索引

@pageSize int –页记录数

)

as

begin

set nocount on;

declare @timediff datetime

declare @sql nvarchar(500)

select @timediff=Getdate()

set @sql=’select top ‘+str(@pageSize)+’ * From tb_TestTable where(ID>(select max(id) From (select top ‘+str(@pageSize*@pageIndex)+’ id From tb_TestTable order by ID) as TempTable)) order by ID’

execute(@sql)

select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗时

set nocount off;

end

–利用select top和中间变量–此方法因网上有人说效果更佳–

create procedure proc_paged_with_Midvar –利用ID>更大ID值和中间变量

(

@pageIndex int,

@pageSize int

)

as

declare @count int

declare @ID int

declare @timediff datetime

declare @sql nvarchar(500)

begin

set nocount on;

select @count=0,@ID=0,@timediff=getdate()

select @count=@count+1,@ID=case when @count’+str(@ID)

execute(@sql)

select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时

set nocount off;

end

—

–利用Row_number() 此方法为SQL server 2023中新的方法,利用Row_number()给数据行加上索引–

—

create procedure proc_paged_with_Rownumber –利用SQL 2023中的Row_number()

(

@pageIndex int,

@pageSize int

)

as

declare @timediff datetime

begin

set nocount on;

select @timediff=getdate()

select * from (select *,Row_number() over(order by ID asc) as IDRank from tb_testTable) as IDWithRowNumber where IDRank>@pageSize*@pageIndex and IDRank

select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗时

set nocount off;

end

–利用临时表及Row_number–

create procedure proc_CTE –利用临时表及Row_number

(

@pageIndex int, –页索引

@pageSize int –页记录数

)

as

set nocount on;

declare @ctestr nvarchar(400)

declare @strSql nvarchar(400)

declare @datediff datetime

begin

select @datediff=GetDate()

set @ctestr=’with Table_CTE as

(select ceiling((Row_number() over(order by ID ASC))/’+str(@pageSize)+’) as page_num,* from tb_TestTable)’;

set @strSql=@ctestr+’ select * From Table_CTE where page_num=’+str(@pageIndex)

end

begin

execute sp_executesql @strSql

select datediff(ms,@datediff,GetDate())

set nocount off;

end

我们分别在每页10条数据的情况下在第2页，第1000页，第10000页，第100000页，第199999页进行测试，耗时单位：ms 每页测试5次取其平均值 存过第2页耗时第1000页耗时第10000页耗时第100000页耗时第199999页耗时效率排行1用not in0ms16ms47ms475ms953ms32用select max5ms16ms35ms325ms623ms13中间变量966ms970ms960ms945ms933ms54row_number0ms0ms34ms365ms710ms24临时表780ms796ms798ms780ms805ms4正好我正在研究这个问题 给大家分享

大数据平台为什么可以用来储存巨量的数据？

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台

一．大数据技术可存储巨量数据。

大数据技术一般使用艾萨华公司(LSI)开发的芯片存储技术(以下简称LSI技术)，可存储数据超过宇宙天体数的三倍以上，互联网一天所产生的数据内容可以刻满1.68亿张DVD，相当于《时代》杂志770年的文字量。艾萨华公司的芯片存储技术可存储的数据能够达到千万亿(PB)、百亿亿(EB)乃至十万亿亿(ZB)的级别。

二．大数据技术可以抓取、收集类型繁杂的数据。

包括各种各样的语音、非结构化数据、图像、文本信息、地理位置信息、网络文章等。联合包裹速递服务公司(UPS)早在2023年就开发了行车整合优化和导航大数据技术系统(ORION)对快颤族晌递线路进行预测和优化，截至2023年底，ORI⁃ON系统已经在大约一万条线路上得到使用，在多送出 42 万件包裹的情况下，为公司节省燃料 150 万吨，少排放二氧化碳 1.4 万立方米，大数据技术正在引导物流企业将洞察力快速转化为公司决策。

三．大数据分析具有较高的商业价值和应用价值。

物流茄锋领域的数据量是非常巨大的，包括来自企业、互联网、港口、运载工具等的数据，如何从如此巨大的数据中挖掘企业所需的数据资料，就需要借助大数据分析技术，如利用大数据来分析集装箱移动信息，物流企业就能知道哪些港口有剩余运载量，哪些港口吞吐量大，货物周转速度快，应在哪个位置的港口部署海运业务，大数据已经成为智慧物流的引擎。

四．计算速度快。

采用非关系型数据库技术(NoSQL)和数据库集群技术(MPP NewSQL)快速处理非结构化以及半结构化的数据，以获取高价值信息，这与传统数据处理技术有着本质的区别。

数据的技术应用范围与使用范围很广，背后也拥穗基有者足够的商业价值，这就让大数据工程师以及数据分析人员有了越来越高的价值。所以更多人选择学习大数据

因为他本身就是为了存储数据来建造的

我觉得是因为在大数据平台的机房有巨量的存储器，就是那些以冲首岩T 为单位的硬盘组成的磁盘阵列。为了保险起见机房可能至少有芹岁一份的备份。散御就好比苹果iCloud的合作伙伴云上贵州大数据产业发展有限公司。再比如百度的百度云，他们的机房有大量的磁盘阵列，你访问的数据就在他们的服务器上，服务器连着存储器。大概就是这样。

希望可以帮到你，如果有用，请采纳，谢谢。

因为它的存储方式是可以将数据以缩小很多倍的形式去存储的

因为有超强的存储能力啊，并且及时反应处理

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