云南省玉龙纳西族自治县拉市海高原湿地保护管理条例(2014修订)

第一条　为了加强对拉市海高原湿地的保护管理，维护湿地生态功能和生物多样性，促进湿地资源可持续利用，根据《中华人民共和国环境保护法》等法律法规，结合玉龙纳西族自治县（以下简称自治县）拉市海高原湿地实际，制定本条例。第二条　在拉市海高原湿地保护范围内活动的单位和个人，应当遵守本条例。第三条　本条例所称拉市海高原湿地是指拉市海、文海、吉子水库、文笔海水库及其周边的沼泽、湿草甸、泉眼、河道、主要入湖河流源头和入湖河口等自然形成或者人工建设的，具有重要生态功能的常年或者季节性积水区域。第四条　拉市海高原湿地保护范围总面积6523公顷，划分为核心区、季节性核心区、实验区。具体范围由自治县人民政府按照拉市海高原湿地总体规划划定，设立界标，并向社会公告。第五条　拉市海高原湿地保护范围内的重点保护对象是：中华秋沙鸭、黑鹳、白头鹤、黑颈鹤、灰鹤、大天鹅和野生海菜花等国家一、二级重点保护野生动物和植物。第六条　拉市海高原湿地的保护管理应当坚持科学规划、生态优先、全面保护、合理利用、持续发展的原则。第七条　自治县人民政府应当将拉市海高原湿地保护管理纳入国民经济和社会发展规划，所需经费在年度财政预算内安排，专项用于拉市海高原湿地保护管理工作。第八条　自治县人民政府应当加强拉市海高原湿地的保护管理工作，建立统一管理、分级负责、部门协调、社会参与的工作协调机制。第九条　自治县人民政府林业主管部门负责组织指导、协调和监督拉市海高原湿地的保护管理工作。

自治县发展和改革、财政、国土资源、环境保护、交通运输、住房和城乡规划建设、水利、农业、旅游、拉市海景区管理委员会、森林公安等有关部门，应当按照各自职责做好拉市海高原湿地的保护管理工作。

拉市海高原湿地所在地的乡（镇）人民政府应当做好本行政区域内拉市海高原湿地的保护管理工作。

村民委员会和村民小组应当协助做好拉市海高原湿地的保护管理工作。第十条　拉市海高原湿地自然保护区管理机构（以下简称管理机构）隶属于自治县人民政府林业主管部门，负责拉市海高原湿地的保护管理工作，其主要职责是：

（一）宣传贯彻执行有关法律法规和本条例；

（二）协同有关部门和乡（镇）人民政府拟定拉市海高原湿地总体规划，并负责组织实施；

（三）组织开展对拉市海高原湿地资源的调查、监测、评价，编制拉市海高原湿地生物多样性保护名录，建立拉市海高原湿地资源数据库和湿地档案；

（四）配合相关部门对拉市海高原湿地开展科学研究，并推广应用科技新成果；

（五）会同相关部门对拉市海高原湿地保护范围内的建设项目实施监督管理；

（六）行使本条例赋予的行政执法权。第十一条　管理机构可以在当地群众中聘请协管员，协助做好拉市海高原湿地的保护管理工作。第十二条　自治县人民政府应当制定优惠政策，支持单位和个人参与湿地科学研究和在拉市海高原湿地保护范围内建设人工湿地，并采取退耕还湿、退塘还湿、疏浚清滞等措施，对功能退化的湿地进行修复。第十三条　拉市海高原湿地所在地的乡（镇）人民政府应当建立健全拉市海高原湿地周边社区垃圾收集清运制度，并采取有效措施，防止污水和垃圾流入湖区。第十四条　拉市海高原湿地资源实行谁开发谁保护、谁破坏谁恢复、谁利用谁补偿的原则。

开发利用拉市海高原湿地资源应当符合拉市海高原湿地总体规划，维护拉市海高原湿地生态平衡，并不得破坏拉市海高原湿地资源再生能力。第十五条　每年十月的第一周为爱鸟护鸟宣传周。自治县人民政府在爱鸟护鸟宣传周期间应当组织开展科普宣传教育活动，增强公民的湿地保护意识。第十六条　在拉市海高原湿地核心区和季节性核心区禁止下列行为：

（一）弃置畜禽尸体，堆放、倾倒垃圾等废弃物；

（二）擅自打捞、采集、收购野生海菜花等国家二级保护的水生植物；

（三）非法捕捞和网箱养鱼，以及炸鱼、电鱼、毒鱼；

（四）使用燃油机动船只从事捕鱼、航运、旅游活动；

（五）围湖造田、围湖养殖或者以其他方式缩小水域面积；

（六）猎捕野生动物，破坏野生动物生息繁衍环境；

（七）擅自新建、改建、扩建与拉市海高原湿地保护管理无关的建筑物和构筑物；

（八）挖沙、采石、取土、挖塘、填埋湿地；

（九）擅自摆摊设点和搭设帐篷；

（十）移动、侵占、破坏界桩、界标及其他有关设施设备；

（十一）建设危害候鸟安全、污染环境、破坏环境或者景观的生产和生活设施。

本月，阿里云在北京举办了 “2022 年阿里云数据存储生态发布会”，偶数 科技 作为目前国内云原生数据仓库技术领域的开拓者受邀参加了本次大会。

偶数 科技 首席架构师陶征霖作为演讲嘉宾，在会上与行技术仁共同回顾了分析型数据库的演进历程，以及目前偶数 科技 在 湖仓一体 方面的前沿理念和实践。

对此，陶征霖在会上重点介绍了湖仓一体 ANCHOR 六大特性： 实时 T+0、一份数据、超高并发、数据一致性、云原生、多类型数据支持 。通过 OushuDB 最新版本和架构的加持，偶数湖仓一体方案将在云设施上帮助客户发挥数据价值。

为什么“湖”+“仓”的分体模式不是最佳选择

随着近年来Hadoop 大数据平台建设逐步推广，企业开始尝试将 Hadoop 用于一些非核心场景，但 Hadoop 性能和并发支持有限，而且事务支持弱，交付、运维成本高，无法替代核心数仓，基本只能作为“数据湖”。为了满足用户在性能、事务等方面的要求，很多企业开始考虑数据湖和数据仓库互补的方式。在构建数据湖的同时，也使用MPP，湖仓各自独立部署，数据通过ETL的方式打通。

这就是业内常说的 Hadoop+MPP 的"湖仓分体"模式。

尽管这种模式能够让湖和仓有很好的技术特性互补，但同时它也会产生经常让企业感到困惑的严重问题，包括：

这些常见的状况更让从业者头疼不已。要解决这些问题，必须实现数据和查询层面形成一体化架构，彻底摆脱大数据平台遇到的这些瓶颈，这样可以大大降低 IT 运维成本和数据管理的技术门槛。

OushuDB存算分离的湖仓一体模式有何不同

那么，基于OushuDB存算分离的湖仓一体模式与Hadoop+MPP 的"湖仓分体"模式有何不同呢？

偶数 科技 研发的全球最快的新一代分析型数据库引擎OushuDB创新性的采用了存算分离的云原生架构。作为一个崭新的数据平台架构，存算分离架构可以保证存储和计算可以独立的d性扩展和伸缩。

而传统 MPP 和 Hadoop 都不适应这样的要求：

另外，为了同时满足实时流处理、实时按需分析和离线分析需求，偶数 科技 独创性的 探索 出了Omega全实时数据处理架构，相比于传统的Kappa架构、Lambda架构优势明显。

可以说，OushuDB基本解决了"湖仓分体"的技术瓶颈，技术优势相当显眼：

湖仓选型，ANCHOR先行

偶数 科技 认为，要真正的解决业务的痛点，选择企业适合的湖仓产品，我们可以按照前面提到的ANCHOR 标准来选型。ANCHOR 的6个首字母分别代表六大特性：

行业的认可与偶数的持续突破创新

自偶数 科技 诞生以来，偶数 科技 的产品和解决方案也已在非银金融、电信、政府、能源、制造和互联网等行业中被广泛的部署和应用，帮助多个行业中的企业小步快跑，进行数智化转型。同时，作为在数据库领域的领先创业，其商业模式的可行性与成长性也得到了资本的认可，连续获得了国内顶级投资机构红杉中国、腾讯、红点中国与金山云的四轮投资。

在大数据的常见客户行业中，银行业是对应用的自主可控、高可用、高可靠性的要求最高的领域之一，偶数 科技 解决方案在银行业的落地正是其技术实力和对用户痛点理解力的明证。早在2020年，偶数 科技 就与建设银行成立了高性能大数据联合实验室，共同 探索 湖仓一体化的实施路径。经过持续的技术探讨与应用验证，二者合作开发的基于云原生数据库技术的全实时湖仓一体方案，采用了一套技术栈、统一存储进行湖仓双重能力建设，已具备极速性能、d性伸缩、计算资源按需分配、全量数据单一存储、无须频繁导数、混合负载等相关能力，能够充分建设银行及其客户的实时应用场景，帮助建行提升了实时需求响应性能、增强了系统d性，同时节约运维成本。

近期，偶数 科技 正式入选国家级专精特新（专业化、精细化、特色化、新颖化）“小巨人”企业名单。作为助力国家突破关键技术领域“卡脖子”难题的初创企业，偶数 科技 在数据库国产化、技术自主安全上的努力正在被逐步验证、得到国家层面的肯定。

随着未来物联网、工业互联网的逐步建立，大数据领域将面临越来越广的数据来源、越来越大的数据量、越来越多的非结构化数据、越来越丰富的应用场景和越来越复杂的技术栈，大数据处理和分析的难度将进一步提升。从上世纪60年代的数据库，到数据仓库、数据湖，到现在的湖仓一体，新产品总是在性能、功能上去解决以前从业者在业务上的痛点，我们可以说湖仓一体是数据库发展到云原生时代的必然产物。

通过虚拟计算集群技术在数十万节点的超大规模集群上实现高并发，保障事务支持，提供实时能力，一份数据再无数据孤岛，新一代湖仓一体架构将是未来的发展趋势。偶数 科技 作为湖仓一体化领域的领导者，也将持续优化技术，为用户带来更高性能、更稳健的解决方案，支撑更多行业用户将数据转化为生产力。

Nutanix数据库管理是通过云原生部署推动企业数据湖架构体系的搭建，将所有数据库集中到 Nutanix 云平台上，以更低的成本和便捷的自动化 *** 作，提供统一的基础架构解决方案。

Nutanix就推出了云原生产品 Nutanix Karbon提供的云原生管理方案，可以使企业IT运营团队通过简单的 *** 作，快速进行生产部署，极大地简化 Kubernetes 的配置、 *** 作和生命周期管理，轻松集成 Kubernetes 存储、监控、日志记录和警报，实现数据管理和应用交付的自动化，在精简的工作流中实现高可用性，获得完整的云原生堆栈服务，同时通过开放API提供原生的用户体验。

Nutanix 的全栈云原生平台与云原生产品大大提高了 *** 作的简易性，可以帮助企业在没有相关开发和维护技术支持的前提下，快速实现 Kubernetes 在私有云平台的部署，获得本地类云体验，简化 IT 部门的运维流程，专注开发而非基础架构的管理修复，释放企业发展动能，推动企业轻装上云∞

中国最大的数据库在北京昌平中国石油科技交流中心。

北京昌平梦想云平台统一数据湖已管理48万口井、600个油气藏、7000个地震工区、4万座站库，共计17PB、横跨60多年的数据资产，涵盖6大领域、15个专业，实现上游业务核心数据全面入湖共享，形成了国内最大的勘探开发数据湖。

我们都知道MySQL的TableCache是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。

tablecache的作用，就是节约读取表结构文件的开销。对于tablecache是否命中，其实tablecache是针对于线程的，每个线程有自己的缓存，只缓存本线程的表结构定义。不过我们发现，strace中没有关于表结构文件的open *** 作（只有stat *** 作，定位表结构文件是否存在），也就是说tablecache不命中，不一定需要读取表结构文件。这种感觉好像是：在不命中tablecache时，命中了另外一个表结构缓存。

运维建议：

我们读一下MySQL的文档，关于table_open_cache的建议值公式：建议值=最大并发数join语句涉及的表的最大个数。

通过实验我们容易理解：table_cache是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。另外，一个语句join涉及的表，需要同时在缓存中存在。所以最小的缓存大小，等于语句join涉及的表的最大个数。将这两个数相乘，就得到了MySQL的建议值公式。

数据湖企业的成本主要包括：

1 技术成本：建立和维护数据湖需要投入大量的技术资源，包括购买和安装软件、硬件设备、建立数据库、设计系统架构以及进行数据处理和分析等等；

2 人力成本：建立数据湖需要招聘专业人员，负责系统设计与管理、数据处理与分析等；

3 存储成本：数据湖需要大量的存储空间，包括服务器房、存储设备等；

4 运行成本：数据湖的系统运行需要耗费电力、网络带宽等；

5 维护成本：数据湖系统的维护需要定期检查和升级软件、硬件等；

6 风险成本：数据湖系统的安全风险是需要考虑的，包括病毒防护、数据备份等等。

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