Hadoop适用于实时数据库吗(hadoop是分布式数据库吗)

hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。

方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Rece的，所以 *** 作在毫秒级。

方法二：将业务数据用程序分成实时数据和冷数据，实时数据存于关系数据库，冷数据存到hadoop。比如：将最近一个月的数据存到关系数据库，用做实时响应业务处理。将一个月以前的数据存到hadoop，用作历史数据查询以及统计分析，数据挖掘等。

本节课是浙教版《信息技术基础》必修模块第四章《信息的管理》的第一、二节教学内容，属于信息素养中信息管理的范畴。根据新课程标准，这节课的主要教学内容是掌握数据库的相关概念和进行数据库相关 *** 作。

数据库是信息管理的核心和基础技术，而本节内容正是信息管理的重点，因此采用情境导入、任务驱动的方式对学习任务进行深入学习，并通过层层深入的设问来调动学生学习的积极性。学好本节内容，可以使学生养成良好的信息资源管理习惯，掌握信息资源管理的常用方法以及利用数据库存储、管理大量数据并实现高效检索，对于学生今后的生活、工作和学习是相当有益的，而且也能为以后学习选修模块《数据管理技术》作好知识和技能的准备，具有承上启下的作用。本次课占2课时。

一、教学目标

知识与技能：了解数据库的基本概念，理解数据库应用程序、数据库管理系统、数据库的关系；了解Access中数据库表、记录、字段的概念；学会使用Access浏览、修改、添加、删除记录，了解字段数据类型的选择。

过程与方法：通过在线注册,实践体验数据管理系统和数据库应用程序的作用，能根据实际情况获取数据库中的数据，学会归纳总结的学习方法。

情感、态度与价值观：体会使用数据库管理信息对我们学习、生活带来的影响，树立科学管理、使用信息资源的意识，体验网络数据库的优势。

二、教学重点、难点

教学重点：数据库系统的几个概念间的关系，数据表记录的添加、修改、删除 *** 作。

教学难点：数据库系统的几个概念间的关系，字段数据类型的确定。

三、学情分析

高一年级的学生已掌握Office办公软件的使用，如Word、PowerPoint和Excel，这些为学习本节课提供了一定的基础。数据库系统是新课程改革后加进来的内容，大部分学生都是第一次接触，相对来说掌握起来有一定的难度。

四、教学过程

1创设情境，激情导入

师：同学们，平时我们经常会上网注册一些信息，今天请大家一起到老师自建的网站上来注册信息。请大家在IE浏览器的地址栏上输入地址>

如何应对数据库CPU打满？最优解在这里

阿里云数据库

2020-04-26 16:48·字数:4996·阅读:129

如何用好数据库，调校数据库使其发挥最优的性能？

如何快速诊断和应对各种原因导致的突发数据库性能问题？

如何以最低资源成本满足业务需求？

这些复杂的运维难题最优解到底是什么？

今天（4月22日）15:00数据库自治服务DAS重磅发布会

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今天提前为大家揭秘数据库自治服务DAS的一个创新功能 —— AutoScale，基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。

01背 景

为业务应用选择一个合适的数据库规格，是每个数据库运维同学都会经常面临的一个问题。若规格选的过大，会产生资源浪费；若规格选的过小，计算性能不足会影响业务。

通常情况下，运维同学会采用业务平稳运行状态下，CPU可处于合理水位（例如50%以下）的一个规格（如4核CPU配8G内存）并配一个相对富余的磁盘规格（如200G）。

然而在数据库应用运维同学的日常生活里，线上应用流量突增导致数据库资源打满的情况时有发生，而引发这类问题的场景可能多种多样：

1、新业务上线，对业务流量预估不足，导致资源打满，如新上线的应用接入了大量的引流，或基础流量比较大的平台上线了一个新特性功能。

2、不可预知的流量，如突发的舆论热点带来的临时流量，或某个网红引发的限时抢购、即兴话题等。

3、一些平时运行频次不高，但又偶发集中式访问，如每日一次的上班打卡场景，或每周执行几次的财务核算业务。这类业务场景平时业务压力不高，虽已知会存在访问高峰，但为节省资源而通常不会分配较高的规格。

当上述业务场景突发计算资源不足状况时，通常会让运维同学措手不及，严重影响业务，如何应对“数据库资源打满”是运维同学常常被挑战的问题之一。

在数据库场景下，资源打满可分为计算资源和存储资源两大类，其主要表现：

1、计算资源打满，主要表现为CPU资源利用率达到100%，当前规格下的计算能力不足以应对；

2、存储资源打满，主要表现为磁盘空间使用率达到100%，数据库写入的数据量达到当前规格下的磁盘空间限制，导致业务无法写入新数据；

针对上述两类问题，数据库自治服务 DAS 进行了服务创新，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的技术能力，应对上述的问题。

DAS AutoScale基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。

接下来，本文将对DAS AutoScale服务的架构进行详细的介绍，包括技术挑战、解决方案和关键技术。

02技术挑战

计算节点规格调整是数据库优化的一种常用手段，尽管计算资源规格只涉及到CPU和内存，但在生产环境进行规格变配的影响还是不容忽视，将涉及数据迁移、HA切换、Proxy切换等 *** 作，对业务也会产生影响。

业务有突发流量时，计算资源通常会变得紧张甚至出现CPU达到100%的情况。通常情况下，这种情况会通过扩容数据库规格的方式来解决问题，同时DBA在准备扩容方案时会至少思考如下三个问题：

1扩容是否能解决资源不足的问题？

2何时应该进行扩容？

3如何扩容，规格该如何选择？

解决这三个问题，DAS同样面临如下三个方面挑战：

21 挑战一：如何判别扩容是否能够解决问题？

在数据库场景下，CPU打满只是一个计算资源不足的表征，导致这个现象的根因多样，解法也同样各异。例如业务流量激增，当前规格的资源确实不能够满足计算需求，在合适的时机点，d性扩容是一个好的选择，再如出现了大量的慢SQL，慢SQL堵塞任务队列，且占用了大量的计算资源等，此时资深的数据库管理员首先想到的是紧急SQL限流，而不是扩容。在感知到实例资源不足时，DAS同样需要从错综复杂的问题中抽丝剥茧定位根因，基于根因做出明智的决策，是限流，是扩容，还是其它。

22 挑战二：如何选择合适的扩容时机和扩容方式？

对于应急扩容时机，选择的好坏与紧急情况的判断准确与否密切相关。“紧急”告警发出过于频繁，会导致实例频繁的高规格扩容，产生不必要的费用支出；“紧急”告警发出稍晚，业务受到突发情况影响的时间就会相对较长，对业务会产生影响，甚至引发业务故障。在实时监控的场景下，当我们面临一个突发的异常点时，很难预判下一时刻是否还会异常。因此，是否需要应急告警变得比较难以决断。

对于扩容方式，通常有两种方式，分别是通过增加只读节点的水平扩容，以及通过改变实例自身规格的垂直扩容。

其中，水平扩容适用于读流量较多，而写流量较少的场景，但传统数据库需要搬迁数据来搭建只读节点，而搬迁过程中主节点新产生的数据还存在增量同步更新的问题，会导致创建新节点比较慢。

垂直扩容则是在现有规格基础上进行升级，其一般流程为先对备库做升级，然后主备切换，再对新备库做规格升级，通过这样的流程来降低对业务的影响，但是备库升级后切换主库时依然存在数据同步和数据延迟的问题。因此，在什么条件下选择哪种扩容方式也需要依据当前实例的具体流量来进行确定。

23 挑战三：如何选择合适的计算规格？

在数据库场景下，实例变更一次规格涉及多项管控运维 *** 作。以物理机部署的数据库变更规格为例，一次规格变更 *** 作通常会涉及数据文件搬迁、cgroup隔离重新分配、流量代理节点切换、主备节点切换等 *** 作步骤；而基于Docker部署的数据库规格变更则更为复杂，会额外增加Docker镜像生成、Ecs机器选择、规格库存等微服务相关的流程。因此，选择合适的规格可有效地避免规格变更的次数，为业务节省宝贵的时间。

当CPU已经是100%的时候，升配一个规格将会面临两种情况：第一种是升配之后，计算资源负载下降并且业务流量平稳；第二种是升配之后，CPU依然是100%，并且流量因为规格提升后计算能力增强而提升。

第一种情况，是比较理想的情况，也是预期扩容后应该出现的效果，但是第二种情况也是非常常见的情形，由于升配之后的规格依然不能承载当前的业务流量容量，而导致资源依然不足，并且仍在影响业务。如何利用数据库运行时的信息选择一个合适的高配规格是将直接影响升配的有效性。

03解决方案

针对上述提到的三项技术挑战，下面从DAS AutoScale服务的产品能力、解决方案、核心技术这三个方面进行解读，其中涉及RDS和PolarDB两种数据库服务，以及存储自动扩容和规格自动变更两个功能，最后以一个案例进一步具体说明。

31 能力介绍

在产品能力上，目前DAS AutoScale服务针对阿里云RDS数据库和PolarDB数据提供存储自动扩容服务和规格自动变配服务。

其中，针对即将达到用户已购买规格上限的实例，DAS存储自动扩容服务可以进行磁盘空间预扩容，避免出现因数据库磁盘满而影响用户业务的发生。在该服务中，用户可自主配置扩容的阈值比例，也可以采用DAS服务预先提供的90%规格上界的阈值配置，当触发磁盘空间自动扩容事件后，DAS会对该实例的磁盘进行扩容；

针对需要变更实例规格的数据库实例，DAS规格自动变配服务可进行计算资源的调整，用更符合用户业务负载的计算资源来处理应用请求，在该服务中，用户可自主配置业务负载流量的突发程度和持续时间，并可以指定规格变配的最大配置以及变配之后是否回缩到原始规格。

在用户交互层面，DAS AutoScale主要采用消息通知的方式展示具体的进度以及任务状态，其中主要包括异常触发事件、规格建议和管控任务状态三部分。异常触发事件用于通知用户触发变配任务，规格建议将针对存储扩容和规格变配的原始规格和目标值进行说明，而管控任务状态则将反馈AutoScale任务的具体进展和执行状态。

32 方案介绍

为了实现上面介绍的具体能力，DAS AutoScale实现了一套完整的数据闭环，如图1：

图1 DAS AutoScale数据闭环

在该闭环中，包含性能采集模块、决策中心、算法模型、规格建议模块、管控执行模块和任务跟踪模块，各模块的具体功能如下：

性能采集模块负责对实例进行实时性能数据采集，涉及数据库的多项性能指标信息、规格配置信息、实例运行会话信息等；

决策中心模块则会根据当前性能数据、实例会话列表数据等信息进行全局判断，以解决挑战一的问题。例如可通过SQL限流来解决当前计算资源不足的问题则会采取限流处理；若确实为突增的业务流量，则会继续进行AutoScale服务流程；

算法模型是整个DAS AutoScale服务的核心模块，负责对数据库实例的业务负载异常检测和容量规格模型推荐进行计算，进而解决挑战二和挑战三的具体问题；

规格建议校验模块将产出具体建议，并针对数据库实例的部署类型和实际运行环境进行适配，并与当前区域的可售卖规格进行二次校验，确保的建议能够顺利在管控侧进行执行；

管控模块负责按照产出的规格建议进行分发执行；

状态跟踪模块则用于衡量和跟踪规格变更前后数据库实例上的性能变化情况；

接下来，将分别针对DAS AutoScale支持的存储扩容和规格变配两个业务场景进行展开介绍。

!图2 存储扩容方案](>

摘 要:本文基于笔者多年从事计算机应用的相关工作经验,以基于Oracle的数据库设计与查询检索为研究对象,结合图书馆数据库设计案例探讨了基于Oracle的数据库设计和查询检索方法,并在最后结合笔者工作实践给出了4点结论,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词:数据库设计 Oracle 案例

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(a)-0009-02

1 Oracle数据库与SQL概述

Oracle数据库是Oracle公司所研制和开发的一个关系数据库系统。经过几十年的发展,其功能和性能不断完善,己成为功能最齐全最受欢迎的数据库系统。Oracle系统由Oracle的核心,SQLPLUS接口、主语言接口以及各种系统实用程序组成。Oracle是目前应用最广泛的数据库系统。一个完整的数据库系统包括系统硬件、 *** 作系统、网络层、DBMS(数据库管理系统)、应用程序与数据,各部分之间是互相依赖的,对每个部分都必须进行合理的配置、设计和优化才能实现高性能的数据库系统。

SQL语言早在1973年就被提出来了,当时它仅作为关系数据库的交互式存取的查询语言。这种语言也较多的采用了数学符号,后经修改在1974年发展成SEQUEL。SEQUEL语言在结构上更类似于英语,这样更便于人们的掌握与使用。SQL语言从它一问世就受到人们广泛重视与欢迎。近年来,SQL语言己成为标准的数据库语言,现已有一百多个数据库管理产品支持SQL语言。SQL语言有如下特点。

(1)非结构程度高。用户在使用计算机完成系统工作时,是使用系统所提供的语言来表达或描述自己处理要求的。例如常用的FORTRAN、COBOL等都是系统所提供的用户语言。用户使用这些语言来编写程序,然后通过程序的执行来完成自己所要做的工作。如果系统提供的用户语言功能强,用户使用起来就方便得多,描述处理要求也容易。而非过程化语言的特点就是用户只需在程序中指出要干什么,至于如何干,用户不用在程序中指出。这由系统决定与完成。SQL是一种非过程化程度相当高的语言,用户只需在程序中指出要做什么就可以了。

(2)用户性能好。衡量一个语言好坏的一个标准是用户性能的好坏。所谓用户性能好是值一种语言在被一个新用户学习掌握时,用户不必花费太多的时间就能学会,并且很快就能熟练的掌握和使用。经过实验,SQL语言是一种用户性能非常好的语言,它非常便于用户学习与掌握。

(3)语言功能强。SQL语言是一种关系数据库语言。关系数据库分为两大类,一类是关系代数语言,另一种是关系演算语言。这两类语言在结构上具有不同的特点,各自具有自己的长处。而SQL语言具有两类语言的特点。因而SQL语言是一种功能很强的语言。

(4)提供有视图数据结构。SQL语言可以对两种基本数据结构进行 *** 作。一种称之为表,另一种是视图。通常将表定义为基本关系,视图定义为虚关系。虚关系在数据中不实际存放。在SQL语言中,用户可以对基本关系进行 *** 作,也可以对视图进行 *** 作,也可以对视图进行 *** 作。当对视图进行 *** 作时,由系统转换成基本关系的 *** 作。

(5)两种使用方式。SQL语言可以通过两种方式使用,一种是命令方式,另一种是程序方式。采用命令方式使用SQL时,用户通过交互式的方式,每输入一条命令,系统就会执行该命令,并且显示执行的结果。SQL语言还可以镶入在象COBOL、FORTRAN、C等高级语言中,组成一个完整的程序。用户根据自己不同的需要,灵活的选择相应的使用方式,以满足不同的要求。

在信息产业领域随着技术的不断进步,特别是计算机和通信网络技术的发展,大大开拓了数据库应用的领域并巨大推动了数据库管理技术的发展。

2 数据库设计案例分析

下面以图书馆数据库设计为例使用Oracle *** 作系统进行功能分析。

关系数据库的特点之一就是用表的方式组织数据。通常这种表称之为关系。表是语言存放数据,查找数据以及更新数据的基本数据。这种表与我们日常生活中所见的表非常相似,但不完全相同。在语言中,表有其严格的定义,它是一种二维表格。对于这种表有如下几点规定。

(1)每个表都有一个名字,通常称为表名或关系名。

(2)表中的一行称之为一个元组,它相当于一个记录。

(3)一个表可以由若干列组成,表的每一列必须命名唯一,即表中每一列都有一个名字,同一表中不允许有相同的名字。

(4)同一列的数据必须具有相同的数据类型。

(5)表中的列值必须似不可分割的基本数据项。

建表:依次建立图书、读者、借阅3个表。

建立图书表,该表记录了图书的总编号、书名、作者、出版单位、单价的信息,在表结构中输入信息,得到如下的表结构如表1。

建立读者表,该表记录了读者的借书证号、单位、姓名、职称、地址的信息,表结构如表2。

建立借阅表,该表记录了借书证号、总编号、借书日期的信息,表结构如表3。

3 单表查询

使用查询功能SQL语言中最主要,最核心的部分是它的查询功能。所谓查询就是从数据库中提取满足用户指定条件的数据。查询是由SELECT命令实现的。在SQL中,许多其他 *** 作也涉及到SELECT命令。例如插入一组数据时,可以将SELECT命令查询到的数据增加到一个表中,视图定义也使用SELECT命令将满足一组条件的数据构成一个视图等等。查询虽然只使用SELECT命令,但由于它能反映不同的查询要求,因此它是SQL语言中最复杂的命令。在查询过程中仅涉及到一个表的查询称为基本查询或一元查询。

(1)查询所有书籍的书名、作者、出版单位、单价。

SQL语言为:select书名,作者,出版单位,单价。

from图书。

(2)查询出版单位是清华大学出版社的图书的分类号、书名、作者、单价。

Transwarp StellarDB是自主研发的分布式图数据库，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域应用，并且在某地电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地。

图数据库典型应用场景：

知识图谱:

于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联最为紧密、应用范围最广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。

知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势：存储方面：图数据库提供了灵活的设计模式；查询方面：图数据库提供了高效的关联查询

作为图数据库的底层应用，知识图谱可为多种行业提供服务，具体应用场景例如电商、金融、法律、医疗、智能家居等多个领域的决策系统、推荐系统、智能问答等。

风险合规知识图谱：风险是金融的命脉，也是国家监管科技的主干。金融监管+风险合规的知识图谱是星环科技最早开始投入建设和技术研发的方向。面向超大规模图网络，星环科技率先发布了支持空间3D的图展示，避免了二维图的展示对于超过万节点的图无法清晰体现的弊端；同时结合反洗钱网络图谱利用属性图中节点带有地理定位属性，构建了跨境可疑资金转正图网络，对于可疑跨境交易一目了然。

精准营销类知识图谱：大型金融机构可能存在上千万家的B端或者C端用户，如何实现针对不同用户的精准营销？在营销知识图谱方面，星环科技面向银行开发了对公知识图谱的技术，实现了在营销端沉淀业务知识，充分发挥图谱价值，帮助银行实现诸如疫情期间小微企业信贷精准投放等应用。

投资研究类支持图谱：在金融和资本市场，最重要的金融业务就是投资，利用知识图谱刻画人类研究成果，进行知识图谱化表达和构建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技赋能投资收益效果的发展路线图。在投资知识图谱方面，星环科技通过全栈能力，深度融合NLP+知识图谱技术，通过知识表示学习等领先的知识图谱技术，实现智能投研知识图谱，赋能投资研究场景应用。

金融领域

在金融领域，图数据库通过利用多维交叉关联信息可以深度刻画交易行为，可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以实时计算用户的风险评分，在风险行为发生前预先识别，有效帮助金融机构提升效率、降低风险。

反欺诈：通过账户、交易、电话、IP地址、地理位置等关键实体信息的关联关系，对风险暴露人的N层图挖掘，帮助筛选疑似欺诈人员，达到预防目的。

反欺诈信贷担保圈：中小企业通过关联企业、产业链上下游客户、关系人等相互担保，形成关系复杂的“担保网”，信贷担保圈的挖掘对企业贷款风险的识别与防范有重要意义。

股权穿透：通常是由高管、企业及关联公司构成的复杂网络，以股权为纽带，向上穿透到目标企业最终实际控制人，向下穿透到该企业任意层股权投资的所有企业及其股东。

图数据库更多应用场景

金融领域 ：冒名贷款、银行零售知识图谱、银行对公知识图谱、资金流向分析、企业关联图谱、事件传递图谱、个人信贷反欺诈、反洗钱知识图谱等

政企领域 ：物联网、智慧城市、道路规划、智能交通、轨迹分析、疫情防控、寄递关系画像等

电信领域：深度经营分析、防骚扰、电信诈骗防范、运营商经营分析等

零售领域 ：智能推荐、精准营销、供应链管理、货物推荐、浏览轨迹分析等

社交领域 ：社区发现、好友推荐、兴趣用户推荐、舆论跟踪等

工业领域 ：电网分析、供应链管理、设备管理、物流分析等

医疗领域 ：智能诊断、电子病历、医保&保险分析等

smart200怎么编写实时速度案列编写方式如下：

要是用的是测速电机的话，得用电压变换模块通过AD模块输入PLC，得测一下实际转速和测速电机的电压对应关系，然后根据测量的电压计算出电机转速。如用编码器

，根据编码器一转的脉冲数，单位时间内（如1秒做为一个测量周期）测量所得的脉冲数计算出实际每分钟的转速。再用比较指令判定输出即可。

随着工业现场存在着海量过程数据，这些数据的并发存储与查询成为关系数据库应用的瓶颈。工业实时数据库的诞生，不仅能将分散的海量过程数据采集并存储下来，解决了关系数据库应用难题，还为企业将“数据转化为信息”提供稳定可靠的数据支持平台百度据我了解，亚控科技在这方面做的蛮好的，成立二十余年一直是行业龙头，而且近期也出了很多新产品，其在2006年就推出国内首款工业实时历史数据库产品，支持在线支持连续存储，并达到40万条记录/秒的稳定存储速度，单台服务器支持100万点的数据点，支持多种压缩方式，压缩比可达25%-95%，稳定支持500个客户端并发查询，每秒可达2万条记录等等。其实国产实时数据库在功能上并不比国外软件弱，而且亚控的售后服务非常好，你可以去了解下。

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