数据库系统

随着计算技术和计算机网络的发展，计算机应用领域迅速扩展，数据库应用领域也在不断地扩大，数据库技术在商业领域的巨大成就刺激了其他领域对数据库需求的迅速增长。一方面，新的数据库应用领域，如计算机辅助设计／管理(CAD／CAM)、过程控制、办公自动化系统、地理信息系统(GIS)、计算机制造系统(CIMS)等，为数据库的应用开辟了新的天地；另一方面，在实际应用中管理方面的新需求也直接推动了数据库技术的研究与发展。关系数据库为代表的传统数据库已经很难胜任新领域的需求，因为新的应用要求数据库能处理复杂性较高的数据，如处理与时间有关的属性，甚至还要求数据库有动态性和主动性。这样就必须有新的数据库技术才能够满足现实需要，为了满足现代应用的需求，必须将数据库技术与其他现代数据处理技术(如面向对象技术、时序和实时处理技术、人工智能技术、多媒体技术)完善地集成，以形成“新一代数据库技术”，也可称为“现代数据库技术”，如时态数据库技术、实时数据库技术和多媒体数据库技术等。第三代数据库系统中最主要的数据库类型是面向对象数据库系统(objectorienteddatabasesystem，简称OODBS)，它是数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物，它既是一个DBMS，又是一个面向对象系统。

调度自动化及远动原理

什么是实时数据库

：实时数据库（RTDB－Real

Time

DataBase）的一个重要特性就是实时性，包括数据实时性和事务实时性。数据实时性是现场IO数据的更新周期，作为实时数据库，不能不考虑数据实时性。

针对百T级别的实时数据，一些适合的数据库包括：

1 Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以实现水平扩展，支持百T级别的数据存储和读取，并且具备高可用性和高性能。

2 Apache HBase：HBase是一个分布式的NoSQL数据库，特别适合存储大规模的结构化数据，并且可以提供实时读写 *** 作。它可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hadoop、Hive和Pig）集成，支持海量数据的处理和分析。

3 MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，支持高性能、高可用性和高扩展性，并且可以实现水平扩展。它还具有灵活的数据模型和强大的查询能力，适用于大规模的数据存储和处理。

4 Apache Druid：Druid是一个开源的分布式实时数据存储和查询系统，可以支持百T级别的数据存储和实时查询。它主要用于OLAP（在线分析处理）场景，可以提供快速的数据分析和查询功能。

需要注意的是，选择数据库时需要考虑到数据的类型、数据量、性能要求、数据一致性、容错性等因素，结合具体需求进行选择。

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