数据库原理是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。应用:数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、移动电话;或依据所用查询语言来作分类。
在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来, 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。
这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。
同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同, 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据。
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数据库管理系统主要完成对数据库的 *** 纵与管理功能,实现数据库对象的创建、数据库存储数据的查询、添加、修改与删除 *** 作和数据库的用户管理、权限管理等。它的安全直接关系到整个数据库系统的安全,其防护手段主要有:
(1)使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。
(2)做好用户账户管理,禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码;为应用程序分别分配专用账户进行访问;设置用户登录时间及登录失败次数限制,防止暴力破解用户密码。
(3)分配用户访问权限时,坚持最小权限分配原则,并限制用户只能访问特定数据库,不能同时访问其他数据库。
(4)修改数据库默认访问端口,使用防火墙屏蔽掉对外开放的其他端口,禁止一切外部的端口探测行为。
(5)对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储,防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。
(6)设置好数据库的备份策略,保证数据库被破坏后能迅速恢复。
(7)对数据库内的系统存储过程进行合理管理,禁用掉不必要的存储过程,防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。
(8)启用数据库审核功能,对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。
大数据:难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。
云计算:是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式。
海量数据上传到云平台后,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据,就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算,怎么处理的,就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提,强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
云计算和大数据能做什么,很多人都分不清楚,那么云计算与大数据的关系是什么呢?今天就给大家简单的分析一下。
云计算:云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务,为互联网信息处理提供硬件基础。云计算,简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上,统一动态调用,现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。
大数据:大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合,为互联网信息处理提供软件基础。大数据,简单说,就是把所有的数据放到一起分析,找到关联,实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。
云计算与大数据的关系:
云计算是基础,没有云计算,无法实现大数据存储与计算。大数据是应用,没有大数据,云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与,人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是:云计算与大数据真正的出口!
而商业智能中的智能从何而来?方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理,从而得出一些关联性的结论,从这些关联性中来获得答案,因此,大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据,这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的,传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理,但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题, 而云计算的d性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用,因此,云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
云计算、大数据、人工智能是相辅相成的,三者缺少了谁都不行。
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识(数据),不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。
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从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。
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