华为发布新一代数据中心级融合分布式存储FusionStorage 8.0

西班牙，巴塞罗那，2019年2月25日在2019年世界移动大会(MWC)上，华为发布新一代数据中心级融合分布式存储FusionStorage 80，基于成熟的企业级存储能力及公有云基因，帮助运营商、金融等行业客户应对数据大爆炸时代业务云化挑战。

华为IT产品线智能存储与数据管理领域总裁孟广斌发布FusionStorage 80

5G、IoT、云、人工智能等新兴技术快速发展，传统集中式存储烟囱式部署的扩展性和管理难题日益凸显，越来越多的用户期望有一种新的形式，可以打破不同类型存储间的数据孤岛，让各类业务以统一的方式进行存储和管理，同时降低TCO、提升数字化平台服务效率。

面向纷繁复杂的云环境，华为FusionStorage 80创新的实现一套存储系统同时支持块、文件、对象、HDFS、数据库协议，适用于全业务场景混合负载，以一套设备支持数据的生产、灾备、分析、归档等全生命周期场景，满足云上云下数据流动并保障一致性体验。

业界首个支持关键业务的分布式存储

华为FusionStorage 80是业界首个支持企业关键业务的分布式存储系统。单集群横向扩展最大可达4096个节点，支持千万级IOPS，并且凭借华为企业级存储成熟的芯片和FlashLink®加速技术，使得节点与SSD盘之间协同更高效，时延响应低至05毫秒，具备分布式存储领域最优性能，满足运营商核心数据库、金融联机生产等场景快速IO响应诉求，保障企业关键业务高速稳定运行。

此外，基于华为企业存储产品久经验证的HyperMetro双活方案，华为FusionStorage 80可提供999999%的方案级可靠性，适用于虚拟化及数据库等多应用场景，保障关键业务不中断，提供业界唯一支持秒级RPO(恢复点目标)的异步复制技术，为跨数据中心业务提供连续性保障。凭借独有的自适应重复数据删除与数据压缩能力，即使在VDI(桌面虚拟化)应用场景中也能达到5：1的数据缩减比，进一步帮助用户节省存储空间。

率先实现五大融合

作为业界唯一同时提供公有云、传统存储和芯片的厂商，华为整合具有强扩展性的分布式存储底座、传统存储丰富的企业特性，并融入芯片的优化能力，从而实现数据中心级的融合。

华为FusionStorage 80通过协议融合实现一站式部署，替代原有不同协议时烟囱式部署，提升资源使用率，使TCO降低30%;通过关键业务融合实现一套存储同时支持企业核心应用和新兴应用;通过场景融合实现一套存储对数据的采、用、管、备、存全生命周期管理;通过多云融合实现一个平台，融合边缘云、私有云和公有云，为用户提供一致的业务体验;通过管理融合实现一套统一的智能管理平台，融合运维和运营两大能力，实现数据智能化，充分释放数据价值。

通过创新的五大融合特征，华为FusionStorage 80可帮助用户实现“一个数据中心一套存储”的终极目标，有效消除存储设备多样性及管理复杂性，降低数据使用成本，并让云上云下数据自由流动和充分共享成为可能;通过存储永新服务帮助用户数据终身免迁移，减少数据迁移给业务带来的中断风险。

作为华为FusionStorage的用户，中国移动通信集团辽宁有限公司累计部署容量超过10PB，到目前已稳定运行超过4年，数据库系统性能大幅提升，100TB经营分析数据处理时长由之前的超过10小时缩短至2小时，保障业务7x24小时在线。

华为IT产品线智能存储与数据管理领域总裁孟广斌表示：“在数据中心从传统孤岛向云架构演进的趋势下，华为全新一代分布式存储FusionStorage 80通过创新的五大融合，打通企业数据壁垒，在业界首个支持关键业务，真正实现一个数据中心一套存储，助力行业客户数字化转型。华为FusionStorage已经为全球数千家企业用户持续提供数据存储服务。”

oracle变更字段长度的语句如下： alter table 表名 modify (字段名,字段类型长度);注意事项： 如果是增加字段长度，用上述语句是没问题的。 但要是缩减字段长度，如果原表中数据有大于缩减后字段长度的内容，语句会执行失败。

首先：云数据库具有以下几个显著特点

1云存储服务类型

2完美兼容MySQL协议、高性能、高可靠、易用、便捷的MySQL集群服务

3兼具备份、扩容、迁移等功能，用户可以方便的进行数据库的管理

4高度的虚拟化包括服务器、存储、网络、应用等虚拟化等

5更加智能化、自动化、便捷化、规模化和标准化

基于云数据库解决方案分为两个基本类别：数据库服务(DBaaS)和数据服务(DaaS)，这两者间的主要区别在于数据是怎样管理的。

「云数据库VS传统数据库」优势

更高性价比：

这个因素也是企业考虑使用云数据库的首要因素！使用基于云数据库解决方案，可从硬件、软件许可以及服务实施等方面大幅降低运营成本和支出，你只需要对所使用的部分买单。

扩展性与灵活性更高：

数据库托管公司往往处于有利位置，为了得到更高的效率并减少未使用的空间而使资源得到最大化。云服务提供商会根据你不断变化的业务需求而对服务进行增加或缩减。

更高效：

提供了硬件共享、流程自动化和技术熟练的好处，可以从任何地方、使用任何电脑、移动设备或浏览器访问数据库，能从整体上降低资源的使用。

「云数据库VS传统数据库」劣势

隐私安全问题：

云计算中一个值得关注的事情是你的数据是通过网络访问的，网络访问这就产生了一系列问题，比如我们经常听到的数据库被攻击、会员资料泄露等系列安全和隐私问题。因此，如果选择云服务商找一个靠谱的云服务商则显得更为重要！

数据的意外丢失风险：

互联网链接风险的损失，当数据通过网络进行交互，失去数据库连接将会对你的企业生产带来怎样的影响。企业要做好承担这种风险的准备。

定制化服务能力不足：

存在一定的局限性，当处理如此多的业务时，要求数据库服务商要很灵活。如果需要深度定制并且与现有系统集成来为日常业务服务，这个很多云数据服务提供商未必可以提供定制化的指定服务！

对于企业而言，是否选择云数据库来解决自身的数据存储方案，以及是否全部选择通过云服务，需要根据自身的实际行业环境、特点以及防止承担风险能力去评估！

数据库分区过多调度跑批写入数据报错的解决办法：

1、第一步，建分区表时，对数据库 *** 作，修正groupby的错误。

2、查看分区。

3、删除分区，恢复原表。

4、建立分区，需要分区的主表如果存在id主键，那么分区时间字段也应设置为第二主键。

5、建立触发事件。数据库分区是一种物理数据库设计技术，DBA和数据库建模人员对其相当熟悉，其主要目的是为了在特定的SQL *** 作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。

（最多18字）

经常混迹于技术社区，频繁看到这个题目，今天干脆在自己博客重复一遍解决办法：

针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式

如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS 那种多机器集群方案的话： 先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。

这个题目是我所经历过的，我做的是GPS应用，早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。也就是说，对程序来讲依然是单表读写的效果！

所有轨迹数据存入到一个巨大的表里。有多大呢？

最大存储量超过10亿行。具体数值应该是12亿多点，由于系统设计为只存储30天轨迹，所以线上期间最大存储只到这个数，再后来采用云架构，上云替换成非关系性数据库，获得了更高的写入性能和存储压缩能力。  每日写入量就超过1500万行。上下班交通高峰时候每秒写入量平均超过500行。也就是500iops，距离系统设计的压测指标3000还有一大截

这张大型单表设计要点：（一个聚集索引用于写入，一个联合索引用于查询，没有主键，使用表分区）

明确主键用途：

真的需要查询单行数据时候才需要主键！

我采用无主键设计，用于避免写入时候浪费维护插入数据的性能。最早使用聚集的类似自增的id主键，压测写入超过5亿行的时候，写入性能缩减一半

准确适用聚集：

写入的数据在硬盘物理顺序上是追加，而不是插入！

我把时间戳字段设置为聚集索引，用于聚集写入目的设计。保证硬盘上的物理写入顺序，不浪费性能用于插入数据

职责足够单一： 

用于精准索引！

使用时间+设备联合索引，保证这张表只有一个查询用途。保证系统只有一种查询目的：按照设备号，查询一个时间段的数据。

精确的表分区：

要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！

按天进行表分区，实现大数据量下的高效查询。这里是本文重点，按照聚集索引进行，可以让目标数据局限在更小的范围进行，虽然单表数据上亿，但是查询基本上只在某一天的的几千万里进行索引查询

每张表会有各自的特点，不可生搬硬套，总结下我这张表的特点：

只增，不删，不改！

关于不删除中：每天使用作业删除超过30天的那个分区数据除外，因为要清空旧的表分区，腾出新的表分区！

只有一个业务查询：只按照设备编码查询某个时间段

只有一个运维删除：删除旧的分区数据

这张表，是我技术生涯中进步的一个大阶梯，让我我体会到了系统架构的意义。

虽然我的这张举行表看似只有4个关键点，但是这四个非常精准的关键点设计，耗费了我一个月之久！正是这么足够精准的表结构设计，才撑起了后来压测并发量超过3000的并发写入量！压测的指标跟数据库所在的硬盘有直接关系，当时选取的硬盘是4块10000转的SAS盘做了Raid10的环境

关于后来为什么没有更高的实际应用数值，是因为系统后来改版为云架构，使用了阿里云，更改为写入性能更高的非关系型数

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。

扩展资料：

ETL与ELT：

ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。

工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。

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