数据湖解决方案十四篇

时间：2023-09-30 数据解决方案

趣祝福编辑以您的需求为出发点呈现了这份有用的“数据湖解决方案”，希望本文能够为您解决一些实际问题。一个人做事，在动手之前，当然要详慎考虑，在一项工作提出的时候。提前拟好一份方案是最重要的，方案的制定考验我们的逻辑思维能力。

数据湖解决方案 篇1

1.8 数据挖掘系统与 数据库 系统或数据仓库系统的集成 1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5），一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种

1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5）。一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种需求，并随时间进化。

数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。如果DM系统作为一个孤立的系统或嵌入应用程序中，则不存在DB或DW系统与它通信。这种简单的方案称为不耦合，其中DM设计所关注的主要问题停留在开发挖掘可用数据集的有效算法。然而，当DM系统工作在一个需要与其他信息系统成分（如DB和DW系统）通信的环境下，可能的集成方案包括不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。我们逐一考察这些方案如下：

. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。其次，有许多经过测试的、可伸缩的算法和数据结构在DB或DW系统中得到实现。使用这种系统开发有效的、可伸缩的实现是可行的。

此外，大部分数据已经或将要存放在DB/DW系统中。要是没有任何这样的系统耦合，DM系统就需要使用其他工具提取数据，使得很难将这种系统集成到信息处理环境中。因此，不耦合是一种很糟糕的设计。

. 松散耦合（loose coupling）：松散耦合意味着DM系统将使用DB或DW系统的某些设施，从这些系统管理的数据库中提取数据，进行数据挖掘，然后将挖掘的结果存放到文件中，或者存放到数据库或数据仓库的指定位置，

松散耦合比不耦合好，因为它可以使用查询处理、索引和其他系统设施提取存放在数据库或数据仓库中数据的任意部分。这带来了这些系统提供的灵活性、有效性等优点。

然而，许多松散耦合的挖掘系统是基于内存的。由于挖掘本身不利用DB或DW提供的数据结构和查询优化方法，因此，对于大型数据集，松散耦合系统很难获得高度可伸缩性和良好的性能。

. 半紧密耦合（semitight coupling）：半紧密耦合意味除了将DM系统连接到一个DB/DW 系统之外，一些基本数据挖掘原语（通过分析频繁遇到的数据挖掘功能确定）的有效实现可以在DB/DW系统中提供。这些原语可能包括排序、索引、聚集、直方图分析、多路连接和一些基本的统计度量（如求和、计数、最大值、最小值、标准差等）的预计算。

此外，一些频繁使用的中间挖掘结果也可以预计算，并存放在DB/DW系统中。由于这些中间挖掘结果或者是预计算，或者可以有效地计算，这种设计将提高DM系统的性能。

. 紧密耦合（tight coupling）：紧密耦合意味DM系统平滑地集成到DB/DW系统中。数据挖掘子系统视为信息系统的一个功能组件。数据挖掘查询和功能根据DB或DW系统的挖掘查询分析、数据结构、索引模式和查询处理方法优化。随着技术进步，DM、DB和DW系统将进化和集成在一起，成为一个具有多种功能的信息系统。这将提供一个一致的信息处理环境。

这种方法是高度期望的，因为它有利于数据挖掘功能、高系统性能和集成的信息处理环境的有效实现。

有了这些分析，可以看出数据挖掘系统应当与一个DB/DW系统耦合。松散耦合尽管不太有效，也比不耦合好，因为它可以使用DB/DW的数据和系统设施。紧密耦合是高度期望的，但其实现并非易事，在此领域还需要更多的研究。半紧密耦合是松散和紧密耦合之间的折衷。

重要的是识别常用的数据挖掘原语，提供这些原语在DB/DW系统中的有效实现。

数据湖解决方案 篇2

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要，在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户 需求 。 Sybase：驱动零

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要。在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户需求。

Sybase 在移动和嵌入式计算领域保持着长期的领先地位。事实上，在过去三年中，Sybase已经被公认为移动数据库市场的领导者，拥有400万个用户和400多个OEM合作伙伴。通过业界领先的技术，Sybase可将零售业信息分布到任何地方，从销售点及嵌入设备（如扫描仪和票据打印机）到客户自服务摊点、存货跟踪和基于Web的应用等。

当前，客户在面对比以往更多的产品选择的时候，更看重商家所提供的方便服务。能够提供高级客户服务经验的零售商明显要优于其他竞争者，并可以很好地加强客户关系。Sybase移动和嵌入式数据库技术提供了各种非传统方式以访问企业数据，将数据子集存储在销售点设备（POSD）上并采用双向复制技术来保证信息传送到企业系统并回送到销售点。零售商能在各种增值地点，例如计费停车场、临时商店或自服务商亭等，有效地服务于客户。利用本地存储数据，即使商店通讯系统出现故障，客户服务也不会被中断。

Sybase移动和嵌入式数据库技术增加了销售机会，

Sybase内置高级复制技术允许零售商在任何时候根据需要同步总部和销售点之间的信息，因而在POSDs 和存货控制系统中的数据总是最新的。这些系统提供了至关重要的信息以快速反映不断变化的市场情况。

在当今零售环境中，一旦数据需要更新，商储系统必须与该组织中其它系统之间交换数据。随着零售技术扩展到手持设备这一全新的领域，这个需求是意义深远的。Sybase推出的数据库技术满足了下一代移动设备的要求，并确保雇员无论在柜台、工作台或仓库清点存货时能够继续有效地获取并共享数据。Sybase移动和嵌入数据库技术使得一些关键的销售、库存和客户数据在企业范围内得到共享，并确保快速的更新。

Sybase SQL Anywhere Studio 确保你成功

Sybase 的低开销、易于使用的移动和嵌入式数据库技术，满足了开放式的开发及灵活的解决方案。这些解决方案有效地满足了大型零售商的需求，然而价格却连小型零售商也能够承受。目前，零售商在寻找他们所需要的系统来帮助他们在竞争激烈的行业中处于领先位置；他们会看到Sybase数据库技术提供给他们较为明显的优势，即无论业务发生在哪里，他们都可以立即访问到前端数据，并传递客户服务信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被证明的适用于零售商的技术

5新型UltraLite提交选项和MobiLink同步技术可把企业数据扩展到手持设备、智能应用和嵌入系统中

(责任编辑：铭铭)

数据湖解决方案 篇3

首先，通过下表介绍与DB2/400数据类型之间的对应关系，是一对多的关系，具体采用哪种对应关系，应具体问题具体分析，

注意事项:

Oracle中的DATE含有年、月、日、时、分、秒，它和DB2/400中的DATE不相互对应，DB2/400中的DATE只有年、月、日，TIME类型含有时、分、秒，因此日期和时间类型要进行转换，请参照下表。

注意事项 DB2 UDB数据类型 注意事项 DATE  DATE

TIMESTAMP l 如果只使用MM/DD/YYY,那么使用DATE类型。

l 如果要使用日期和时间，则使用时间戳类型（TIMESTAMP）

l 可以使用Oracle中的TO_CHAR函数来取DATE的字串来分别与DB2/400的DATE、TIME相匹配。

VARCHAR(n) l 若n

若n

l 若32K=

BLOB(n) l 若n

l 若n

n

n

n

Float(n)/ REAL/DOUBLE l 若Oracle中定义NUMBER(p) 或 NUMBER(p,s), 则使用SAMLLINT/INTEGER/BIGINT

l 若Oracle中定义NUMBER(p,s), 则使用DECIMAL(p,s)

l 若Oracle中定义NUMBER,则使用FLOAT(n)/REAL/DOUBLE

Oracle中的NUMBER类型可以对应DB2/400中的很多类型，这种对应关系要依赖于Oracle中number将用于保存何种类型的数据，是整型还是带有小数位的实型数据，另外还要考虑类型所占用的存储空间，例如:SAMLLINT占2 byte, INTEGER占4 byte; BIGINT占8 byte;Oracle中的NUMBER类型所占用的存储空间要根据它的定义而定，例如缺省精度下的NUMBER有38个数字长，占用20 byte的空间，

具体的对应关系请参照上表。

DB2/400提供VARCHAR和CLOB与ORACLE中的RAW和LONG RAW相对应。ORACLE也支持大对象:BLOB、CLOB、CLOB和NCLOB, ORACLE中的BLOB和CLOB可以提供4GB的空间，而DB2/400中的BLOB和CLOB只能存放2GB的数据;DB2/400中的DBCLOB与ORACLE中的NCLOB 2GB相对应。Oracle 中的BFILE数据类型用于管理数据库以外的二进制数据，数据库中的表将指向数据库外部的存放的BFILE文件，DB2/400也提供一个类似的数据类型DATALINK相对应。

Oracle ROWIND虚拟列用于对表中的某一列进行唯一标示，DB2/400中也有这样的数据类型ROWID，它与ORACLE中的ROWID的功能相似。DB2/400中的ROWID可以存放40 byte的数据用来唯一标示表中的每一行，它没有ccsid属性，这些信息中没有关于datafile、 block 或 row的信息。

例如:

CREATE TABLE LIBRARYNAME/ORDERS2 (ORDERNO ROWID, SHIPPED_TO VARCHAR (36) , ORDER_DATE DATE) ORDERNO的数据类型为ROWID，用于存放订单号，每当插入一行时，系统自动生成一个值，存放进这个字段。可以用OPERATION NAVIGATOR查看它的内容。

DB2/400的CHAR、VARCHAR类型与ORACLE中的VARCHAR2(n)类型相对应，但是ORACLE中的VARCHAR2(n)类型仅用于存放较小的字符串，这里的n小于4000，因此在这种情况下，最好用定长的CHAR(N)类型与ORACLE的VARCHAR2(n)相对应，这样不仅可以提高效率，还可以节省存储空间，若使用VARCHAR(n)类型最好用ALLOCATE参数，这样可以提高数据库的性能,它可以减少内存和硬盘之间的输入/输出操作。

要注意DB2/400中的字符串中文输入问题，要想在DB2/400上输入中文应用这样的SQL创建表，这里的CCSID 935,代表简体中文。

数据湖解决方案 篇4

数据库安全解决方案

随着互联网的发展，数据库成为现代企业中最重要的信息存储和处理设施之一。同时，随着数据泄漏和黑客攻击的不断增加，数据安全几乎成为所有企业的主要关注点。因此，数据库安全解决方案已成为所有企业必须考虑的问题。

如何保护数据库安全？

首先，为了确保数据库安全，必须采取特定的安全措施，包括加密、认证和访问控制。

1.加密

加密是在数据库传输和存储期间保护数据的基本方法。数据库管理员应该使用最新技术进行加密，如AES-256或SHA-256等算法。此外，应注意加密等级和键管理的重要性以确保数据库数据的完整性和保密性。

2.认证

认证是确保数据库只被授权用户访问的基本步骤。仅允许拥有特定凭证的用户登录和访问数据库。这些凭证可以是用户ID和密码、智能卡、指纹或其他生物识别信息。通过限制且仅限制可信任的用户，可以提高数据库的安全性。

3.访问控制

访问控制是确保数据库仅在特定情况下被用户访问的关键步骤。 例如，管理员可以使用IP规则阻止数据库访问其他地方的用户，并使用安全组策略检查入侵者尝试访问数据库的行为。此外，数据库管理员还可以使用会话管理，输入白名单，检测和防止SQL注入等技术，以确保数据库的安全。

其次，加强物理安全和系统安全也是必要的。设立防盗门、视频监控、安全保密区域等物理安全保障措施，安排补丁更新、日志管理、防病毒、防火墙、数据备份等安全系统措施，以确保数据库的安全。为了确保数据库的物理安全，数据库管理员还应随时检查数据中心的安全保密措施。

此外，培训员工重视数据库安全是防范内部泄漏和威胁的最佳途径。提供数据库安全意识培训，强调员工不准将敏感信息和数据库凭证传递给未经授权的个人，避免用过期的访问凭证和弱密码等行为。

最后，持续跟进并及时修复漏洞也是重要的。实时监控数据库，及时发现并修复漏洞，以防止数据泄露和其他安全问题。

总之，保护数据库安全是所有企业在数字化时代不可忽视的一项工作。仅依靠简单的安全技术不足以满足这个挑战。相反，一个有效的综合解决方案必须结合加密、认证和访问控制等技术、物理安全、系统安全、员工培训以及漏洞发现与修复管理等组合措施。只有这样，才能真正确保数据库的安全，发挥出数剧的真正价值。

数据湖解决方案 篇5

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

数据湖解决方案 篇6

在现代社会中，人们生活中使用的各种设备数量越来越多，例如电脑、手机、平板电脑，以及其他智能设备。我们会在这些不同的设备上创造、接收和共享各种数据，而这些数据可能涉及到我们的工作、个人生活及其他方面的信息。

为了使得我们的设备能够实现数据的同步，我们需要一种高效的数据同步解决方案。数据同步解决方案是指一种将数据在不同设备间无缝转移、更新以及备份的技术方案。该方案能够确保我们在不同设备上所创造的数据能够及时更新和传输，从而满足我们工作和生活的需求。

下面是一些关于如何构建高效的数据同步方案的技巧：

1. 确定需要同步的数据：

为了实现数据同步，我们需要确定要同步的数据类型和数量。比如，我们需要同步的数据可能包括联系人、日历、照片、视频和音乐等等。如果我们需要更好地管理和同步数据，我们可以使用云服务平台。

2. 使用云存储：

云存储是一种在互联网上存储数据的方案，可以让用户通过网络访问自己的数据。云存储平台为用户提供了无限的存储空间，并使数据能够在多个设备间同步。云存储还提供了自动同步和备份功能，可以帮助用户在任何时间、任何地点访问和管理自己的数据。

3. 选择适当的云服务提供商：

云服务提供商之间的差异非常大。我们需要根据自己的需求来选择一个适合自己的提供商，例如：Amazon AWS、Microsoft Azure、iCloud、Google Drive和Dropbox等。每个服务提供商的功能和卡在上面的成本都不同。

4. 使用设备管理工具：

我们可以使用设备管理工具来确保在不同设备上同步数据的顺利进行。这些工具可以帮助我们管理和备份设备，包括电脑、手机和平板电脑等等。这些工具能够在设备之间共享数据，并实现数据同步。例如：iTunes和Google Play都有着完善的设备管理工具。

5. 使用自动备份工具：

我们必须时刻保留重要数据的备份。为了避免数据丢失和风险，我们可以使用自动备份工具来自动备份数据。这种工具能够在设备上自动进行备份工作，从而确保我们的数据永远不会丢失。例如：Time Machine和Windows Backup都可以自动备份用户数据。

总而言之，数据同步是一项非常重要的工作。当我们需要在多个设备间共享数据时，需要一种可靠的数据同步解决方案。选择适当的云存储、设备管理工具和备份工具是实现数据同步的首要步骤。只要我们能够合理利用这些工具和资源，我们就能够确保我们的数据在多个设备之间无缝同步，满足我们各种需求。

数据湖解决方案 篇7

近年来，数据同步问题已经越来越受到企业和组织的关注，这是因为数据同步关系到企业的运营效率、数据分析、合规性等方面。在一个企业中，数据同步可能涉及到多个系统之间的数据交互，例如ERP、CRM、SCM等系统，而这些系统之间的数据同步是非常关键的。

在数据同步过程中，可能存在一些常见的问题。其中最常见的问题是数据不一致性。由于时间戳、更新频率等因素的影响，不同系统之间同步的数据可能存在误差或丢失，导致数据的一致性出现问题。此外，数据重复或遗漏以及数据格式不一致也会影响数据同步的质量，使得系统整体运营效率下降。

为了解决这些问题，必须采取一些数据同步的解决方案。以下是一些有效的数据同步解决方案：

1. 基于事件驱动的数据同步

基于事件驱动架构的数据同步，可以通过监听系统中事件的发生，并将这些事件实时同步到其他系统中。例如，当ERP系统中新增或更新了一条数据，可以将这个事件的相关信息同步到CRM系统中，使得CRM系统中的数据也得到了更新。

2. 基于ETL工具的数据同步

企业也可以将数据同步交给一些专业的ETL工具处理。这些ETL工具具有ETL（Extract、Transform、Load）功能，能够抽取数据，对数据进行转换，并将数据加载到目标系统中。通过使用这些工具，企业可以实现快速高效的数据同步。（策划书范文网 928D.CoM）

3. 基于API的数据同步

API（Application Programming Interface）可以帮助不同系统之间实现数据的互通。企业可以通过开发API来完成不同系统之间的数据同步，这样便可以实现更加灵活的数据同步方案。例如，当从CRM系统中新增或更新数据时，可以通过API将数据同步到ERP系统中。

4. 基于中间件的数据同步

在企业系统架构中，中间件可以帮助不同系统之间的数据进行传输。对于数据同步，企业可以采用中间件的方式来处理不同系统之间的数据同步工作。这样做可以提高数据传输效率，同时还可以有效地避免数据丢失或重复。

综上所述，数据同步是企业中不可避免的问题。为了解决数据同步问题，企业应该选择合适的解决方案，以确保不同系统之间的数据传输有效、准确和高效。同时，企业应该根据实际情况来选择不同的解决方案，以避免出现数据质量问题和系统运营效率下降的问题。

数据湖解决方案 篇8

根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作

根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：

业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。

在此阶段，主要工作包括：

从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：

列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。

除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。

在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。

逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。

在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。

Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，

InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。

数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。

Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。

用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。

数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。

用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。

此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。

数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。

总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。

数据湖解决方案 篇9

下载先决的软件和配置环境

1、由于安装过程太过于冗长，所以就不把它放在实验的这个部分，而是把它放在本文档后面的附件1中，当你下载安装完软件、配置好系统后，请回到下面这个步骤。

2、为了检查您的开发环境，我们首先来完成一个完整的例子。这将让您对的一些特征有个快速的了解。一旦您完成这个阶段，您就可以：

l       解释DataWindow和DataWindowInterop引用是什么

l       运行一个DataWindow销售订单的示例系统。

3、找到目录“C:\TempSI aleOrder”，并双击用于演示的SaleOrder解决方案文件。这将打开Visiual Studio和先前用Visual 创建的SaleOrder解决方案。

4、选择 视图\解决方案资源管理器 打开项目的解决方案窗口，展开折叠的参考，您就可以看到如下图所示的那样：

5、注意DataWindow和DataWindowInterop引用：这是在您的.Net解决方案需要的“DataWindow”的特定功能时的库，

选择其中任何一个，右键单击查看属性，您可以发现他们是安装在Sybase目录中。

6、右键单击DataWindow引用，选择对象浏览器。您可以看到类似下图的一些东西？这就是DataWindow命名空间中的对象。

7、从生成菜单，选择生成解决方案。您应该能正确编译该解决方案，否则，请您重新看看附件1，并检查您的配置是否正确。

8、运行程序，你可以看到如下所示那样。使用‘Add Items’按扭，尝试添加几条定单信息。为每条定单填写包括数量在内的各个输入域。点击‘Update’按钮创建一个新的定单。

9、假如您已经填写了如上所示所有的域，那么你会看到一个成功的消息提示告诉你新的定单已经创建。假如你在运行的时候出现异常，那么最大的可能就是您没有填写某个域。因为这只是一个最简单的、最基础的例子，并没有添加完整的错误处理代码在里面。

10、现在就会在数据库中有条定单数据，你可以查找它。按‘Query’按扭，窗体将清除以便你可以输入你刚刚创建的定单号。点击‘Retrieve’，就会返回2655#定单的详细信息了。

你可以看到定单的细节信息了。

11、花点时间查看一下本项目中这两个窗体的代码。

12、恭喜！您已经成功测试了您的开发环境。

数据湖解决方案 篇10

数据同步解决方案是指为了解决不同系统之间数据共享和数据交换而设计的一系列技术和流程。在当今信息化程度不断提高的社会背景下，数据同步已经成为企业间数据交换的必然要求。因此，如何选择一个适合的数据同步解决方案，对企业的信息化建设至关重要。

数据同步解决方案的需求来源

随着信息技术的发展，企业内部的数据管理系统、供应链管理系统、客户关系管理系统、营销管理系统、财务管理系统等系统已经形成了相对独立的信息岛。而一个典型的企业往往面对着与供应商、经销商、客户、银行等多方面的数据交换需求。这些数据交换要求很多时候都需要实现不同系统之间的数据同步，即两个或更多系统中的数据能够始终保持一致。这对于企业内部集成和对外界数据流的管理就提出了新的要求和挑战。

数据同步解决方案的实现原则

1. 可扩展性

一个优秀的数据同步解决方案需要具备很好的可扩展性，在处理大量的数据时，系统不应该出现中断或崩溃现象。系统通常被分为模块化，以便企业可以在需要时逐步扩展功能。

2. 数据读写能力

在同步数据时，会涉及到数据的读写。企业需要选择一种高效而可靠的数据同步方案，通常需要将经常变更的数据作为关键属性，并将其分配给备用的配置服务器以确保数据的可靠性和可用性。

3. 数据安全性

对于数据同步解决方案而言，数据的安全性必须是最重要的一点。因此，这个方案应该具有管理和保护数据安全的特殊功能。这可以通过加密算法和用户身份验证来实现。

4. 数据完整性

在同步过程中，通常会出现数据冲突或数据丢失的情况。因此，数据同步解决方案需要具有正确的数据检测，以确保数据的完整性和准确性。

5. 数据定期备份

备份是一个非常重要的方面，企业在选择数据同步方案时应该重视，因为数据同步过程中经常出现各种问题，遇到问题时数据可以从备份中轻松恢复。

数据同步解决方案的实现过程

企业在实际部署过程中，可以根据自身需求选择不同的数据同步解决方案。

1. 传统的同步技术

传统的同步技术使用文件传输协议（FTP）将一个系统中的文件或数据传输到另一个系统。传统同步技术的优点在于简单易用，且大多数系统都可以支持。缺点是同步过程比较慢，重要数据不容易保护。

2. 基于消息代理的同步技术

基于消息代理的同步技术是指将工作通知（消息）从一个系统中的数据传输到另一个系统的技术。这种同步技术的优点在于处理效率高、避免数据错误。但这也有缺点，由于不是所有系统都支持消息中间件，因此需要特殊的安装和配置。

3. 采用云存储的同步技术

采用云存储的同步技术是指将数据存储在云计算中心，并使用云同步技术来保持数据的一致性。这种技术的优点在于空间和成本效益高、可靠性高、支持云端存储和本地存储的数据同步。缺点在于数据安全性和可控性低。

4. 采用数据集成平台的同步技术

采用数据集成平台的同步技术是指企业自行构建一个数据仓库或者数据集成平台以同步数据的技术。这种方案的优点在于能够个性化地制订策略，是通用而灵活的跨平台中间件。缺点在于需要专业技术。

总结

数据同步解决方案是现代企业信息化建设的核心内容之一。在实施同步技术时，企业需要选择适合自己的解决方案，以实现数据的高效和准确同步。企业应该考虑实际需求和可扩展性、数据安全性、数据完整性等因素，选择一个能够适应自己的数据同步解决方案，这对企业信息化发展和竞争优势的提升，都具有非常重要的意义。

数据湖解决方案 篇11

电信企业参与竞争的利器-数据仓库和数据挖掘

随着电信市场的开放，竞争将越来越激烈，利润的降低使得必须从粗放的经营转变到集约的经营，同时经营决策需要尽可能多的定量的依据和尽可能快的速度。所有这些需要技术上的支持----数据仓库和数据挖掘广东省电信科学技术研究院是华南地区通信技术支持及科研开发的最高技术部门，围绕保障通信大网运行安全、高效和通信市场的需求而进行系统维护支持、网管系统开发、多媒体研究、网络技术与市场研究、计费系统研究与开发、人员培训和计量检测等七个方面的工作。研究院目前拥有一支900多人的年富力强、实力雄厚的研发队伍。

研究院开发的Thinker-BC多媒体网综合业务管理系统是一套统一的综合业务管理系统。它为电信运营商以及各级ISP提供一个稳定而灵活的业务支撑平台。该平台能够提供所有的多媒体数据通信基本业务及各种增值服务，该平台具备极强的可扩展性，具备快速的新业务生成、推广能力。系统能够灵活地定义各项服务的资费政策，及各项业务的捆绑销售优惠策略，并对各项服务提供准确、实时的计费功能。其中的数据仓库决策支持系统是基于Sybase的数据仓库解决方案开发的。业务经营决策者可以利用这个系统快速准确地了解到各项业务的发展情况、为进一步的决策支持工作提供坚实的基础。

目前，广东公众多媒体通信网拨号用户总数已达到70万。根据业务需求分析，广东省163/169网到底的用户总数将达到800万以上，其中拨号注册用户达400万，主叫用户300万，卡用户100万，专线用户也将达到1万户以上。在这些大量的数据背后隐藏着许多重要的信息。

系统的最终用户是电信内部的各个部门，因此最终用户的需求不尽相同。

业务策略不断变化。表现为资费政策的不断变化。

Thinker-BC2000多媒体网综合业务管理系统的数据仓库系统模型如下图所示：

数据仓库的实施是一个相当复杂的过程，主要包括五个部分的内容：数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现和数据仓库的维护和管理。

Sybase提供了覆盖整个数据仓库建立周期的一套完整的产品包：Warehouse Studio，它包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品。以下说明了我们是如何结合Sybase的产品来做数据仓库的设计与开发。

数据仓库的设计工作对于决策支持系统起着至关重要的作用，它需要根据决策需求确定主题，从数据源到数据提交，对数据仓库的数据组织进行逻辑结构的设计，还要按照业务用户最能理解的方式组织和提供信息。

在这个阶段，我们使用了PowerDesigner WarehouseArchitect。WarehouseArchitect是个高度优化的数据库工具，广泛用于数据源的逆向工程、建模、数据仓库方案设计，以适应每个业务需求。通过对逻辑设计、物理设计和应用建模进行集成，WarehouseArchitect方便了数据仓库的开发和实现。

在进行数据仓库的建立时，最大的挑战之一是如何将原始业务数据转化为一致的格式，使之更好地为决策支持服务。这包括对已有数据的准确性和一致性进行检验、净化，将数据进行转化、提取、转换、装载到数据集市或数据仓库以及对其进行定期更新和管理。PowerMart作为数据抽取工具，从各种异够的数据源中抽取数据，在数据抽取过程，用户可以根据不同的抽取阶段，灵活定制各种数据抽取流程，并定时地将数据加载到数据仓库中。

PowerMart是一个集成的软件产品套件,用于建造和管理数据集市和分析应用。PowerMart交付了一个开放的可伸缩的解决方案，主要定位于数据集市完整的生命周期和分析应用开发及产品化的管理，能够支持多种平台上快速变化的大量数据作为数据来源，进行复杂的转换处理以及支持高速的数据加载。其metadata repository 能够协调并驱动一系列的核心功能，包括抽取、转换、加载和管理等。

PowerMart的图形化用户接口帮助数据仓库管理人员很容易的设计复杂的source-to-target的映射，然后可以由PowerMart强大的服务器来自动地执行，

数据仓库的存储可以选用多维数据库，也可以选用关系型数据库或其它特殊的存储方式。数据的存储要保证数据的安全性、完整性、一致性，同时还要具有复杂的分析查询的高效性。

我们选用了Sybase的数据仓库产品Adaptive Server IQ。Adaptive Server IQ是一个关系型数据库，为高性能决策支持和数据仓库的建立而进行了优化。IQ中的关键技术是纵向数据存储（通过列而不是通过行来进行）、Bit-Wise查询索引和数据压缩。

联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。

数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于OLTP系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。

BusinessObjects作为较早进入中国市场的业务智能提供商，其产品操作精简、功能丰富，并且有直观易懂的前端展现元数据管理部分，在这个解决方案中与IQ的高速查询效率相得益彰。

元数据是关于数据的数据，能够表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系的数据，它包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求及数据时限等。管理好元数据是管理数据仓库的关键。

Sybase的Warehouse Control Center通过对元数据仓库的集中管理，提供了数据仓库解决方案的保证技术。从设计和开发到实现到最终用户访问，由工具和数据库产生的对元数据的密集型集成和管理保证了真正企业级数据仓库的建立。Warehouse Control Center是基于Intellidex技术的为数据仓库开发人员提供的数据仓库元数据管理工具，能够在数据仓库环境下进行数据采集、捕捉、存储、管理和发布逻辑的、物理的以及上下文相关的信息，而不用去管它的物理存储位置是在联合数据仓库上、分布式数据仓库上还是二者兼有。业务用户可以浏览根据其需求而生成的元数据对象，甚至可以使用发布和登记性能请求或选择附加性能。

数据仓库服务器：

运行Sybase IQ。 数据迁移服务器：

IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4

运行PowerMart Server 管理Web服务器两台：

IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4

分别运行BO Web Intelligence和Warehouse Control Center Server。 存储网络：

数据仓库与决策支持系统对在线事务处理应用和在线统计分析应用进行有效地隔离。保证了业务管理系统在线事物处理的安全、稳定、可靠、高效地运行，也确保了决策支持系统能够快速及时地获取统计数据。 省中心和地市业务管理人员能够每月按照要求生成预先定义好的标准统计报表。业务分析人员通过非常简单易用的图形界面，能够快速准确地进行语义层查询并把所需的业务数据、信息和分析结果以丰富的形式快速地展现出来，为领导的决策提供准确的依据。 提供数据挖掘功能，挖掘出潜在的影响业务发展的因素。

为客户管理系统提供服务，为客户提供快速的账单及各种服务清单查询。并提供挖掘大客户的手段。

我们已经在广东视聆通和福建163网上，使用Sybase的数据仓库解决方案，成功实施了数据仓库系统，并且基于BO（Business Object）开发了统计分析报表系统。

目前，正在建设广东省新一代的多媒体网综合业务管理系统，其中包括新版本的数据仓库系统。而这个数据仓库系统也是采用Sybase的数据仓库解决方案。

数据湖解决方案 篇12

案例：一个网站遭遇入侵，破坏相当严重，SQL数据库被挂马，所有的表里面大部分字段都被多次重复插入挂马代码，查看日志，还好没有涉及到服务器的安全，只是数据库那里出现了很多异常警告而已，网站确实存在漏洞

没有办法，我只得修复数据库，因为他们没有数据库备份，根本就没有办法还原数据库啊，何况连事务日志都没有开启，试着恢复了几次都不成功，恢复数据库没有一点希望，我只得乖乖的帮他们清理挂马代码，不可能手工删除挂马代码，毕竟数据太大了，不可能去直接修改，通过四处搜寻得到了一个勉强有效的解决办法，每个表里面去执行一下这个sql语句：

update tablename set @ziduanming =replace(cast(@ziduanming as varchar(8000)),' ',null)

上面的sql语句可以对应修改表，字段名，和替换内容。

其实，sql数据库挂马是一种较新的挂马方法，只要网站存在注入，并且连接数据库是db owner权限就可以进行数据库挂马，估计这次攻击的流程应该是自动化的，通过先进的扫描技术批量收集到几万网站的SQL注入漏洞，针对漏洞攻击，进行自动化的SQL注入挂马。这次应该有很多网站遭殃了，asp+mssql的是主要被攻击对象!

SQL Server数据库挂马的解决办法：

正确清理木马，注意数据库不能随便修改或删除，被挂上马后，更需要谨慎的操作。建议，先备份然后再小心清理。

如果以前没有备份的话，就利用我上面的sql命令进行修复，

2、为网站配置可靠的防注入程序。

3、最好在网站源码中做好过滤，在数据库中限制字符的类型和长度。

4、养成经常备份数据库的习惯。大家可能无法保证天天备份数据库，但也会保证每周备份一次，如果有时间保证天天备份数据库。

5、最好是请专业的网站安全公司，对您的站和服务器做彻底的安全评估。

数据湖解决方案 篇13

在现代的信息时代，数据的重要性越来越凸显出来。无论是企业还是个人，都需要管理、存储和保护大量的数据。在这个过程中，数据同步显得尤为重要。而如何找到一套可靠的数据同步解决方案，成为了许多人关注的焦点。

一、数据同步的意义

所谓数据同步，就是将不同设备、不同系统或不同地点的数据进行同步更新，使其保持一致性。数据同步可以说是信息化工作中必不可少的一环，它的意义主要体现在以下三个方面。

1. 提高工作效率

数据同步能够更好地实现信息的整合和分享，有效节约了人力资源和时间成本。比如，不同部门间可以实现数据共享，便于沟通和协作，提高了工作效率。

2. 保证数据安全性

通过数据同步，可以使不同地点、不同系统的数据及时同步更新，避免数据丢失、损坏甚至是泄露。特别是在数据备份和恢复过程中，数据同步显得尤为必要。

3. 提高用户体验

通过数据同步，用户可以在任何一台设备上访问到最新的数据，为用户提供更加便捷的服务。比如，在移动设备上访问到同步的云端数据，能够使用户快速找到所需信息，并提高用户的满意度。

二、数据同步解决方案

针对数据同步的需求，各种数据同步解决方案层出不穷。在选择数据同步解决方案时，应该根据自身需求和应用场景来确定。以下是常见的数据同步解决方案。

1. 云端同步

云端同步指的是把数据存储在云端，并通过网络让不同设备之间同步更新。例如，通过云盘、邮箱、即时通讯工具等，实现文档、图片、音频、视频等多种类型的同步上传和下载。

优点：可以实现数据的远程备份、共享和访问，并可以随时方便地进行数据的同步下载和上传。

缺点：数据容易受到网络限制，并且一旦网络出现问题，数据同步会受到影响。另外，需要考虑云端存储的安全性问题。

2. 文件同步

文件同步指的是将相关文件放置在服务器上，并通过共享文件夹实现多个设备之间的文件同步更新。例如，将共享文件夹设置在公司服务器上，通过内部网络让同事们能够共享、同步使用文件。

优点：与云端同步相比，文件同步不会受到网络速度、质量和安全性等因素的限制。

缺点：如果是需要在不同地点的设备之间同步文件，文件同步便不太实用。因为同步需依赖于内部网络，如果网络质量较差或者设备互相之间无法访问，数据同步会受到较大影响。

3. 数据库同步

数据库同步指的是将数据表中的数据实时或定时同步到其他数据库中，通常用于数据备份与恢复以及多个系统之间的数据共享。例如企业内部不同系统之间的数据共享，需要实现各个系统之间的数据同步。

优点：在多个系统之间保持数据一致，可以提高数据冗余性和数据安全性。

缺点：实现数据库同步过程中，需要考虑数据的时效性、数据完整性以及数据容量等因素，同时也需要解决数据传输过程中的网络安全问题。

4. 应用程序同步

应用程序同步指的是将PC、移动设备或其他嵌入式系统上的应用程序数据同步更新，使用户可以在不同设备之间同步使用应用程序的数据和设置。例如，使用同一款电子邮箱软件，在不同设备上均可同步设置和读取电子邮件信息。

优点：能够实现应用程序功能的智能化，提高用户体验。

缺点：如果应用程序同步不及时，可能会导致用户的数据丢失或不一致，影响用户的使用体验。

三、总结

数据同步对于个人和企业来说都是至关重要的。不同的数据同步解决方案针对不同的应用场景和需求，我们应该根据自身情况做出正确的选择，以达到最佳的数据同步效果，并确保数据的安全性和完整性。同时，数据同步方案的实施还需注意方案的可行性、易用性和成本问题等。

数据湖解决方案 篇14

随着移动互联网和云计算的快速发展，数据同步已经成为了众多企业和个人不可或缺的一项服务。数据同步解决方案是指通过多个设备或者软件自动化地将数据同步到多个终端之间，使用户能够随时随地获取最新的数据内容，提高了工作效率和数据质量。本篇将着重介绍数据同步解决方案的应用场景、数据同步算法及其实现，并分析其中的技术和安全问题。

一、数据同步解决方案的应用场景

1. 企业内部数据同步：对于企业而言，采用数据同步方案可以方便企业通过多个终端访问数据，保障员工之间的数据合作和共享。

2. 云端数据同步：使用云端作为数据中转中心，能使用户在不同的设备之间同步数据更为方便，形成真正的跨设备的数据同步解决方案。

3. 移动数据同步：对于移动互联网而言，移动数据同步方案可以帮助用户在手持设备之间快速传输数据内容，节省用户在数据传输方面的时间和价格成本。

二、数据同步算法及其实现

1. 增量同步算法：该算法主要通过比对源数据和目标数据间的差异，只将需要更新的部分进行传输，避免占用过多的带宽资源。其实现方式可能包括基于哈希值的对比、基于时间戳的对比和基于版本号的对比等算法。

2. 全量同步算法：该算法对于所有数据进行全量比对和传输，确保目标终端上的数据和源端一一对应。常见的全量同步算法包括网络文件系统(NFS)和网络数据复制(NDR)算法等。

3. 递增同步算法：递增同步算法通过将每次增加的数据以步进形式的方式进行同步，节省了用户每次传输所需的时间和带宽。实现方法包括基于版本号和时间戳的对比，以及基于数据增量和哈希树的同步方法等。

三、数据同步解决方案中的技术问题和安全问题

1. 大数据传输技术：随着数据量和传输速度的增多，数据同步解决方案也需考虑到数据传输技术的问题。目前采用的传输技术包括TCP、UDP、RTP和HTTP协议等。

2. 数据可用性和性能：在实际应用中，数据可用性和性能往往是影响数据同步解决方案的两个最主要因素。因此，系统设计时需要对数据存储、处理和传输的效率进行充分的考虑。

3. 安全性问题：数据同步解决方案在应用中也会面临安全性问题，如数据的保密性、完整性和可审计性等。因此，在解决方案设计时，需要充分考虑加密算法、存储保护等技术手段来增强数据的安全性。

总体而言，数据同步解决方案是一个非常重要的技术手段，在互联网和移动互联网领域都有着广泛的应用。通过合理的算法实现和技术手段保障，数据同步解决方案可以为用户提供高效、便捷、安全可靠的数据同步服务，推动信息技术的发展和应用。