海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)

简单的说几句吧。其实这个解决方案呢，主要是要先考虑成本问题，其他的，技术问题其实都很容易解决，但是企业应用上，最大的限制就是成本。下面以ORACLE数据库为例，简单说说。希望对你有所帮助。(数据库类型并不重要，解决方案都是大同小异。)

1、基于存储层的容灾复制方案

这种技术的复制机制是通过基于SAN的存储局域网进行复制，复制针对每个IO进行，复制的数据量比较大；系统可以实现数据的同步或异步两种方式的复制。对大数据量的系统来说有很大的优势(每天日志量在60G以上),但是对主机、 *** 作系统、数据库版本等要求一致，且对络环境的要求比较高。

2、基于逻辑卷的容灾复制方案

这种技术的机制是通过基于TCP/IP的网络环境进行复制，由 *** 作系统进程捕捉逻辑卷的变化进行复制。其特点与基于存储设备的复制方案比较类似，也可以选择同步或异步两种方式，对主机的软、硬件环境的一致性要求也比较高，对大数据量的应用比较有优势。其目标系统如果要实现可读，需要创建第三方镜像。个人认为这种技术和上面提到的基于存储的复制技术比较适合于超大数据量的系统，或者是应用系统的容灾复制。

3、基于oracleredolog的逻辑复制方式

使用这种方式的主要有一些第三方的软件，以及oracle自己的DATAGUARD中的logicalStandby。目前，国外已经有了很多比较成熟的产品及成功案例，国内也有类似的产品，但在产品的成熟程度和成功案例上跟国外还有一定的差距。

使用oracle以外的独立进程，捕捉redologfile的信息，将其翻译成sql语句，再通过网络传输到目标端数据库，在目标端数据库执行同样的sql。如果其进程赶不上oracle日志切换，也可以捕捉归档日志中的内容。也有的产品在源端以事务为单位，当一个事务完成后，再把它传输到目标端。所有的产品一般都是以表为单位进行复制，同时也支持大部分DDL的复制(主要在oracle9i环境中)。

数据库的吞吐量太大时，其实据会有较大的延迟，当数据库每天的日量达到60G或更大时，这种方案的可行性交差；实施的过程可能会有一些停机时间，来进行数据的同步和配置的激活；复制环境建立起来以后，对数据库结构上的一些修改需要按照规定的 *** 作流程进行，有一定的维护成本。

尊敬的领导：

您好！

我是XX公司的XX，我想申请做数据推送。我们公司有一个非常完善的数据库系统，我们可以把这些数据推送到客户端，从而更有效地推广我们的产品和服务。我们还可以把客户端的数据反馈到我们的数据库中，从而更好地了解客户的需求，并为客户提供更好的服务。

我们公司有一支专业的技术团队，可以为客户提供完善的数据推送服务。我们还可以根据客户的要求，提供定制化的数据推送服务。

希望您能考虑我们的申请，谢谢！

此致

敬礼！

那你可以在插入数据库那里设置监听呀，一有插入就往Android推送消息。

不然你只能通过每隔一段时间刷新一下读取数据库，看看有没有更新，有就推送，没有就继续监听，这个你可以自己设置更新时间。

数据库中有个导入导出的功能，可以将数据从一个库中导到另一个库中。

而你上面用了“推送”两字，推送则表示数据能“定时自动”从一个库中导到另一个库中，

要实现，一般是写程序或者脚本，SQLServer用作业好像也可以实现。

大数据通过对大量数据分析得出结论，根据历史数据分析当数据足够大时结论就相对准确。

在商店口所说的大数据的才能，从当地生活服务平台的好评，利用了根据商店的需求开发的全自动数据营销工具。通过大数据管理，可以把握消费者的消费倾向，创造出适合目标的市场营销方案和最适合边际利益的优惠额。

通过对客户行为数据的挖掘，电子商务平台提供个性化的采购建议和促销信息，影响消费决策，支持产品、品牌和店铺的销售工作。

从大数据在商业领域的应用来看，数据本身是没有价值的，大数据在商业场景中的应用，最终是基于人的标准，人的解释。而所谓大数据参与的精准营销，其实就是在合适的时间、合适的地点，将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。

扩展资料：

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

参考资料来源：百度百科-大数据

支付宝大数据库每天早上八点左右更新疫情。

来自国家卫健委公布官网每天早上八点左右更新截至昨日24点的“新增疑似病例”，且每天只更新一次。

数据来源：根据国家卫健委、各省市区政府卫健委，港澳台和海外权威官方渠道和媒体的公开信息整理而成。

以上就是关于海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)全部的内容，包括:海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)、数据推送申请怎么写、PHP如何实施监控数据库的更新，一旦有更新，就把更新的数据推送给Android等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！