大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于xml数字交易平台，什么是数字艺术设计这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 什么是数字艺术设计
2. Oracle是什么
3. 如何打造高性能大数据分析平台

一、什么是数字艺术设计

1、数字艺术是运用数字技术和计算机程序等手段对图片、影音文件进行的分析、编辑等应用，得到优异的升级作品，包括交互媒体设计、数字影像艺术、虚拟源现实设计、新媒体艺术等。

2、BOE画屏是数字艺术解决方案中的一个优异案例，搭载了京东方无损伽马显示自主专利技术，还原展示画作真实质感，具备防眩光、智能感光、智能匹配显示等优势。同时，BOE画屏将绘画与影像等艺术品数字化，是一个软硬融合的物联网集成应用平台，集艺术展示、欣赏和交易于一体，配以APP应用和云端数据库，根据个性化的需求进行不同主题风格、场景进行内容定制，也可将自己的个人作品推送至画屏终端，还可利用APP实时传输作品与他人分享。

3、从数字艺术领域来看，无论是几年前的丝绸之路博览会的文物推广展，还是近期的中国优异经典故事连环画作品展”，都能够将文物、绘画、典籍等艺术品以数字化地形式呈现，还原其本真质感，助力中国传统文化“活起来”。

4、数字艺术解决方案-让购物空间更享受

5、在超零售领域，借助其磨砂显示、不反光、还原色彩等突出优势，BOE画屏可作为商品信息、菜单等呈现的载体，也可与任何店铺装饰风格结合，打造令顾客更享受的购物空间。

6、数字艺术解决方案-让家庭关系更亲密

7、在日常家居生活方面，画屏还可充当着家人之间的“社交软件”。无论与家人是否在一起，都能及时将看到的好作品上传，并进行实时分享，让家庭关系更亲密。

8、数字艺术解决方案-智慧教育让校园生活更丰富

9、在智慧教育领域，还可以图文、视频等数字化形式呈现校园历史、前沿科技、健康安全等信息，打造校园的“墙上媒体”和“第二课堂”。还可以应用于教室、走廊、图书馆等公共场所，助力构建数字艺术校园新生态，让校园生活更加丰富多彩。

10、数字艺术的优势表现在艺术品更立体化，让装饰风格更现代化，让家庭和学校的生活更丰富化，数字艺术在商超零售、家居生活、智慧教育等众多物联网的细分领域已有广泛应用。

二、Oracle是什么

一般意义上来说是 Oracle公司的一个软件产品，是数据库软件

开放分类：软件公司、纳斯达克上市公司、美国公司、数据库软件、甲骨文

1.oracle是殷墟（Yin Xu）出土的甲骨文（oracle bone inscriptions）的英文翻译的第一个单词。

2.甲骨文股份有限公司是全球最大的数据库软件公司，总部位于美国加州的红木滩。

公司类型上市公司(NASDAQ: ORCL)

口号 Oracle is the information company

重要人物劳伦斯·埃里森 Lawrence(Larry) J. Ellison,首席执行官

甲骨文公司主要的产品目前分为两大类：

*服务器（服务器）及工具（主要竞争对手：国际商用机器、微软）

*数据库服务器：2008年最新版本11G

*应用服务器： Oracle Application Server

*开发工具：Oracle JDeveloper，Oracle Designer，Oracle Developer，等等

*应用软件（主要竞争对手：德国SAP公司。）

*企业资源计划(ERP)软件。已有10年以上的历史。2005年，并购了开发企业软件的人科软件公司（PeopleSoft）以增强在这方面的竞争力。

*客户关系管理(CRM)软件。自1998年开始研发这种软件。2005年，并购了开发客户关系管理软件的希柏软件公司（Siebel）。

Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州 Redwood shore。2000财年(99年6月到2000年5月)营业额达101亿美元，再创Oracle公司销售额历史新高，比去年增长了13亿美元，盈利增长61%，达到21亿美元。Oracle公司现有员工超过三万六千人，服务遍及全球145个国家。Oracle公司拥有世界上唯一一个全面集成的电子商务套件Oracle Applications R11i，它能够自动化企业经营管理过程中的各个方面，深受用户的青睐，促使Oracle应用软件在2000财年第四季度的销售额达4.47亿美元，与SAP公司的同期应用软件销售额3.52亿美元相比，多出近1亿美元，这一事实表明，Oracle已经是世界最大的应用软件供应商。Oracle电子商务套件涵盖了企业经营管理过程中的方方面面，虽然它在不同的方面分别面对不同的竞争对手，而Oracle电子商务解决方案的核心优势就在于它的集成性和完整性，用户完全可以从Oracle公司获得任何所需要的应用功能，更重要的是，它们具有一致的基于Internet技术的应用体系结构，而如果用户想从其它厂商处获得Oracle电子商务所提供的完整功能，不仅需要从多家厂商分别购买不同的应用，而且需要另请咨询公司把这些不同的应用装配起来，还必须确保它们能够协同地工作。

先进的产品和高效率的企业运作，是Oracle公司利润得以继续增长的重要原因，一年前，Oracle公司确定了通过采用自身的Internet电子商务解决方案，实现每年节省10亿美元企业日常运作费用的目标，这一数据相当于将我们的年度利润率提高10%。

四年前电子商务在全球范围内还仅处于萌芽状态时，Oracle公司便前瞻性地作出了从领先的数据库厂商向以Internet计算为基础的完整的电子商务解决方案供应商转型的战略部署。这一前瞻性战略为Oracle带来了巨大的利益，今天，Oracle能够领先于竞争对手提供包括平台产品、应用产品和完善的服务在内的先进的、完整的、集成的电子商务解决方案，可以无缝集成供应链管理(SCM)、企业资源管理(ERP)、客户资源管理(CRM)和企业商业智能(BI)和电子商务应用IP(Internet Pocurement)、Exchange、Portal-to-go等产品。Oracle从低端到高端的所有方案100%基于Internet应用体系结构，都可以通过Web安全、直接地访问，使企业能够通过Web完成包括报价、定单、支付、执行、服务等在内的企业业务过程的所有环节，帮助企业将现有业务内容快速转移到电子商务，迅速获得来自电子商务的高效益。

Oracle应用产品包括财务、供应链、制造、项目管理、人力资源和市场与销售等150多个模块，荣获多项世界大奖,现已被全球近7600多家企业所采用。由于在电子商务方面的杰出表现，Oracle公司在美国Mongan Stanley公司最新公布的权威性全球企业1000强中，从去年的第122名一跃成为第13名，成为全球第二大独立软件公司和最大的电子商务解决方案供应商。目前， Amazon和Dell等全球十个最大的Internet电子商务网站、全球十个最大的B-to-B网站中的九个、93%的上市.COM公司、65家“财富全球100强”企业均不约而同地采用Oracle电子商务解决方案。

1989年Oracle公司正式进入中国市场，成为第一家进入中国的世界软件巨头，标志着刚刚起飞的中国国民经济信息化建设已经得到Oracle的积极响应，由Oracle首创的关系型数据库技术开始服务于中国用户。1991年7月，经过了近两年时间的努力开拓，为了更好地与迅速发展的业务相适应，Oracle在北京建立独资公司。今天的Oracle中国公司拥有超过3500名员工，并在全国十二个城市设立了分公司。

为了帮助中国用户及时、充分利用世界最先进的计算机软件技术与产品，Oracle中国公司在产品汉化方面投入了大量的资源，目前，Oracle的大部分产品均已实现了全面中文化，中文版产品的更新节奏与美国本土基本同步一致。与此同时，Oracle在中国得到了数以百计的国内计算机企业的合作与支持，除了惠普、Sun、康柏、Cisco、Intel等Oracle全球联盟合作伙伴和普华永道咨询有限公司、安达信企业咨询有限公司、安盛咨询、德勤企业管理咨询公司、凯捷安永咨询(亚太)有限公司等Oracle全球系统集成商外，Oracle公司在中国还建立起完整的合作伙伴体系，6家增值经销商、72家独立软件开发商、3家应用软件合作伙伴、180家授权分销商和4家授权培训中心，他们共同构成了基于Oracle技术产品基础的全国性市场开拓、系统集成、增值开发与技术服务体系，为Oracle在中国的业务发展提供了强有力的支持。由他们开发的数百个基于Oracle平台的商品化应用软件包，已经广泛应用于国内的政府部门、电信、邮政、公安、金融、保险、能源电力、交通、科教、石化、航空航天、民航等各行各业。

1. Oracle电子商务套件（Oracle E-Business Suite）

Oracle电子商务套件是行业中第一个集成的基于互联网的商务应用套件，它将前台与后台运营中的关键业务流程自动化。Oracle电子商务套件涵盖了营销、销售、服务、合同、定单管理、产品设计、采购、供应链、制造、财务、项目管理、人力资源与专业服务自动化在内的企业中每一个领域的业务。2001年全球共有1100多家企业实施了Oracle电子商务套件，目前全球已经有超过12000家用户正在获益于Oracle电子商务套件所带来的前所未有的好处。

自从Oracle电子商务套件首次面世以来，甲骨文公司已经推出了6种电子商务套件的增强版本，从而形成了一整套成熟的、功能齐全的应用套件。Oracle电子商务套件能够使用户在实施业务应用时拥有前所未有的可选择性与灵活性，它的开放式基础架构与单一数据模型使用户在部署套件中的应用软件时拥有多种选择，既可以单独使用，也可以组成业务流，还可以作为一个整体的集成套件来部署。Oracle电子商务套件既可以作为用CD ROM为载体的传统软件的形式，也可以作为一种在线服务的形式来提供给用户。

2. Oracle10g——新一代电子商务平台

Oracle10g是业界第一个完整的、智能化的新一代Internet基础架构，Oracle10g电子商务平台实际上是指Oracle数据库10g、Oracle应用服务器10g和Oracle开发工具套件10g的完整集成。

Oracle数据库10g是第一套具有无限可伸缩性与高可用性，并可在集群环境中运行商业软件的互联网数据库，具有400多个领先的数据库功能，在集群技术、高可用性、商业智能、安全性、系统管理等方面都实现了新的突破。作为甲骨文公司长达十年的软件技术研发成果，真正应用集群技术（Real Application Clusters）能够提供近乎无限的扩充能力与整体可用性，为用户带来透明的、高速增长的集群功能。

Oracle应用服务器10g是J2EE认证的、最轻、最快、最具伸缩性的应用服务器，提供了企业门户软件、无线支持、高速缓存、轻量级J2EE引擎、商务智能、快速应用开发、应用与业务集成、Web服务等多种应用开发功能，形成完整的电子商务应用开发和部署环境。使用了Oracle应用服务器10g的用户可以通过升级软件来取代升级硬件，大大的节省了基础设施的成本花费。

Oracle开发工具套件10g是一套完整的集成开发工具，可用于快速开发使用Java和XML语言的互联网应用和Web服务，支持任何语言、任何操作系统、任何开发风格、开发生命周期的任何阶段以及所有最新的互联网标准。

9i之后的Oracle的硬件要求很高，（Windows版本）9i建议配512M内存，10g建议配1G内存。

Oracle数据库包括Oracle数据库服务器和客户端。

Oracle Server是一个对象一关系数据库管理系统。它提供开放的、全面的、和集成的信息管理方法。每个Server由一个 Oracle DB和一个 Oracle Server实例组成。它具有场地自治性（Site Autonomy）和提供数据存储透明机制，以此可实现数据存储透明性。每个 Oracle数据库对应唯一的一个实例名SID，Oracle数据库服务器启动后，一般至少有以下几个用户：Internal，它不是一个真实的用户名，而是具有SYSDBA优先级的Sys用户的别名，它由DBA用户使用来完成数据库的管理任务，包括启动和关闭数据库；Sys，它是一个 DBA用户名，具有最大的数据库操作权限；System，它也是一个 DBA用户名，权限仅次于 Sys用户。

为数据库用户操作端，由应用、工具、SQL* NET组成，用户操作数据库时，必须连接到一服务器，该数据库称为本地数据库（Local DB）。在网络环境下其它服务器上的 DB称为远程数据库（Remote DB）。用户要存取远程 DB上的数据时，必须建立数据库链。

Oracle数据库的体系结构包括物理存储结构和逻辑存储结构。由于它们是相分离的，所以在管理数据的物理存储结构时并不会影响对逻辑存储结构的存取。

它由至少一个表空间和数据库模式对象组成。这里，模式是对象的集合，而模式对象是直接引用数据库数据的逻辑结构。模式对象包括这样一些结构：表、视图、序列、存储过程、同一词、索引、簇和数据库链等。逻辑存储结构包括表空间、段和范围，用于描述怎样使用数据库的物理空间。而其中的模式对象和关系形成了数据库的关系设计。

数据块（Block）：是数据库进行UO操作的最小单位，它与操作系统的块不是一个概念。oracle数据库不是以操作系统的块为单位来请求数据，而是以多个Oracle数据库块为单位。

段（Segment）：是表空间中一个指定类型的逻辑存储结构，它由一个或多个范围组成，段将占用并增长存储空间。

回滚段：用于出现异常时，恢复事务。

范围（Extent）：是数据库存储空间分配的逻辑单位，一个范围由许多连续的数据块组成，范围是由段依此分配的，分配的第一个范围称为初始范围，以后分配的范围称为增量范围。

约70年代一间名为Ampex的软件公司，正为中央情报局设计一套名叫Oracle的数据库，Ellison是程序员之一。

1977年艾利森与女上司Robert Miner创立“软件开发实验室”（Software Development Labs），当时IBM发表“关联数据库”的论文，艾利森以此造出新数据库，名为甲骨文。

1978年公司迁往硅谷，更名为“关系式软件公司”(RSI)，两年后，共有8名员工，年收入少于100万美金。最先提出“关联数据库”的IBM采用RSI的数据库。1982年再更名为甲骨文(Oracle)。

1984年三年内，先后进军加、荷、英、奥地利、日、德、瑞士、瑞典、澳洲、芬兰、法、香港、挪威、西班牙。1986年上市时，年收入暴升至5500万美元，同年3月招股，集资3150万美元。

1987年年收入达到 1.31亿美元，甲骨文一年后成为世界第四大软件公司。两年内再进军墨西哥、巴、中、塞浦路斯、马来西亚及新西兰。一年后，收入再升一倍至2.82亿美元。

1990年甲骨文两年内挥军进入智利、希腊、韩、葡、土、委内瑞拉、台、比利是、阿根延、哥伦比亚、哥斯达黎加及菲等地，但市甲骨文首次录得亏蚀，市值急跌80%，艾利森首次安排资深管理人员参与经营。

1992年旗鉴产品Oracle 7面世，该公司重拾升轨，年收入达到 11.79亿美元。曾被视为甲骨文接班人、但后来被踼出局的Raymond Lane担任营运总监。

1995年艾利森宣布PC已死，把全数产品推向因特网发展，并另组“网络电脑公司”（Network Computer），销售“网络电脑”，最终被淘汰收场。

2000年科网接近尾声时，推出E-Business Suite，抢占应用产品市场，与昔日的生意伙伴构成严重利益冲突。同期微软及IBM数据技术提升，此后Oracle新增订单数目的占有率，在两年内下跌6.6%，业务倒退10%。

2003年敌意收购仁科软件公司(Peoplesoft)，引起业界轰动。两公司的争嗌新闻层出不穷。同年美国司法部落案阻止甲骨文收购。

2007年7月12日，甲骨文公司在美国纽约宣布推出数据库Oracle 11g，这是Oracle数据库的最新版本。甲骨文介绍说，Oracle 11g有400多项功能，经过了1500万个小时的测试，开发工作量达到了3.6万人/月。

有意思的是，根据甲骨文以往几个版本的发行经验，发布新版Oracle数据库的频率在3年左右，以此类推，Oracle 11g应该在07年年底发布，选择在7月份发布，不知道是否和代号Katmai的SQL Server 2008有关，因为目前还处于测试阶段的SQL Server 2008将在08年2月发布，业内用Oracle 10g和SQL Server 2003做比较也曾一度惹恼了甲骨文。

当XML面世之时，也许没有哪个数据库厂商会对这种技术给以足够的关注，然而在今天，XML已经开始对数据存储产生巨大的影响。到现在，这种可扩展标记语言已是各种数据，特别是文档的首选格式，国际主流的数据库厂商们自然也随行就市，全都推出了兼容传统关系型数据与XML数据混合应用的新一代数据库产品。

XML在数据存储方面有一个明显的优点，那就是可以直接将逻辑关系编写在XML文件当中。一个时髦的XML数据库应该提供哪些功能呢?归纳起来应该有四个基本功能：使用、存储、查询和产生XML的能力。

在Oracle 10g中，曾被人们津津乐道的最重要的改进是增加了对XML schema(XML语法)转换的支持，它允许用户通过将现有的数据映射为新的schema来实现XML schema转换。而不必把所有XML数据输出后再重新输入进去，其它事情将由数据库自动完成。

在Oracle 11g中， XML DB的性能又获得很大提高，XML DB是Oracle数据库的一个组件，客户可以以本机方式存储和操作XML数据。11g增加了对二进制XML数据的支持，现在客户可以选择适合自己特定应用及性能需求的XML存储选项。

当然，不仅仅是甲骨文看好XML，为吸引Oracle用户，IBM公司DB2 9打XML旗号直接把XML作为其新产品的最大卖点;微软和Sybase也宣称它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好地与XML并存。

新的Oracle 11g仍使用g(Grid)作为后缀，以代表这是一个包含了网格技术基础的数据库。甲骨文称，Oracle 11g能更方便地在低成本服务器和存储设备组成的网格上运行。不过，目前仅有IBM DB2数据库也支持网格计算技术。

网格计算将多个服务器和存储器当作一台大型电脑协调使用，使它们在高速网络上动态地共享计算机资源，以满足不断变化的计算需求。简而言之，即将多个服务器和存储器当作一台主机协调使用。网格计算被广泛视为未来的计算方式。

尽管微软对网格计算的兴趣也很浓厚，承诺要让Windows能够更好地适应高数据强度的计算网格。但微软除了在内部研究之外，似乎一直在这个话题上非常沉默。对于数据库中网格计算，微软和Sybase方面表示，网格应用在技术上还需解决一些问题(如：多节点性能问题)，网格技术要成为商业应用的主流，还需要几年时间在应用和产品上进一步完善。

不容乐观的是，在咨询公司Quocirca发布的调查显示，我国网格实际采用率仍然偏低，总体网格指数在15个被调查国家中只排第9位，处于中下游，甲骨文表示，中国用户可能对网格的价值还没有真正接受。很多中国企业有一种观望的心态，觉得应用网格存在风险。

有业内人士曾表示，Oracle 10g只能算是一个过渡版本。因为06年，下一代安全软件机构NGSS对微软SQL Server和Oracle数据库做了一个弱点对比，结果表明Oracle的数据库产品存在更多的弱点。

NGSS的研究人员称，Oracle有233个缺陷点，而SQL Server只有59个。这些缺陷在SQL Server7、2000以及2005中，在Oracle8、9以及10g版本中被报道，并被修复。分析机构ESG也发布调查报告表示，在安全性方面微软击败了甲骨文，似乎甲骨文数据库“无懈可击”的安全神话已不复存在。

针对那些不断对甲骨文安全性能表示批评的专家，甲骨文终于开始猛烈还击。2006年底，甲骨文全球技术事业部的安全经理Eric Maurice在公司的博客上表示，甲骨文在开发和安全方面的技术水平居业界领先位置。与微软数据库的安全性能比较，不过是别有用心的人在玩数字游戏，甲骨文不会让外部的压力改变其既定的安全策略。

到现在，起码可以从资料上看到，Oracle的安全认证获得最高认证级别的ISO标准认证，而SQL Server并没有获得什么安全认证。从这方面证明了Oracle的安全性不应该被受到如此指责。

从甲骨文此次推出的11g可以看到，在安全方面除了10g已经存在的数据阀门和加密外，11g又增加了四项安全功能，即安全备份、非对称数据的授权安全检索、监控、管理和报警。

Oracle 11g数据库增强了Oracle透明数据加密功能，将这种功能扩展到了卷级加密之外。11g还增加了表空间加密功能，可用来加密整个表、索引和所存储的其它数据。存储在数据库中的大型对象也可以加密。

看来甲骨文很注重11g在安全上的表现，闪回交易技术可以撤销错误交易以及任何相关交易，并行备份和恢复功能。另外，一种新的顾问软件—数据恢复顾问，可自动调查问题，智能地确定恢复计划并处理多种故障情况。

Oracle 11g的Oracle Data Guard组件可用于对生产数据库的报告、备份、测试和“滚动”升级。通过将工作量从生产系统卸载到备用系统，并组成一个更经济的灾难恢复解决方案。

也许正是在安全性上的增强，才使得甲骨文公司数据库服务器技术高级副总裁Andy Mendelsohn自信地表示：“Oracle 11g真正克服了挑战并实现了真正的创新。”

一个疯狂的发烧友在自家的车库中改造了小型IDC，并利用Sun Enterprise 220R Server架设了Oracle 10g数据库

增强信息生命周期管理和存储管理能力：引入了更多的自助式管理和自动化功能;

◆透明的加密：Oracle将这种功能扩展到了卷级加密之外;

◆提高信息可用性：免受计划停机和意外宕机影响;

◆更快的XML：通过XML DB组件，客户可以本机方式存储和操作XML数据;

◆增强了自助式管理和自动化能力：增加了自动SQL和存储器微调等管理功能;

◆增强了应用开发能力：提供多种开发工具供开发人员选择，包括Java实时编译器。

以MySQL、PostgreSQL为代表的开源数据库系统，已成为取代闭源数据库的一种颇具吸引力的选择。

成熟的开源数据库，让Oracle这样的闭源厂商难以腾飞

知名的网络游戏The Matrix Online(骇客帝国Online)，每天有数万名网上玩家同时在线，为了能够支撑庞大的在线游戏玩家同时进行游戏，Sony Online Entertainment(索尼在线娱乐公司，以下简称SOE)需要密集使用数据库。

以往SOE会使用大量的Oracle RAC集群提供服务，但是由于Oracle数据库的授权证十分昂贵及欠缺弹性，加上公司需要更多额外数据库。所以从2005年开始，该公司就开始寻求既具有较低总拥有成本，又具有较好灵活性的开源数据库以取代Oracle数据库。

SOE对数据库的需求相当可观，其数据库应用程序是关键任务应用程序的最恰当诠释：每天有数十万在线玩家在玩SOE的游戏，而每款游戏都是一个数据库及其密集的应用程序。

事实上，SOE在应用开放源代码的应用上有很长历史，曾经就使用过Linux、Tomcat、Apache、Hibernate架设系统，此次的开源抉择，SOE更注重寻觅能够利用其宝贵资产(内部能够熟练使用Oracle的数据库人才)的方法，在选择开源数据库时，列出了四项标准：

1、能够充分发挥其现有数据库管理员和开发人员的潜能;

2、易于将SOE现有的Oracle应用程序迁移到新的数据库;

3、能够提供商用级别质量可靠性，包括备份和恢复标准，以支持关键任务应用程序;

在选择开源数据库之前，SOE需要使用许多Oracle 9i RAC群集。另外，SOE在其后台运营中部署了数据库。与如今的很多企业一样，SOE希望开源软件能够提供应对这些业务挑战的解决方案。

根据SOE对不同开放源码数据库的评估，他们选择了兼容Oracle数据库的EnterpriseDB，因为SOE有八成以上的特定Oracle应用程式，可以在极少、甚至无需修改的情况下在EnterpriseDB执行，以现有开支比较，利用EnterpriseDB后，每款线上游戏的整体拥有成本可降低80%，每年节省总额过百万，在2007至2008年度，SOE将使用数百台EnterpriseDB数据库集群服务器。

使用Oracle数据库的企业一般都会对开源数据库感兴趣，主要有三个方面原因：首先，通过部署开源数据库，这些企业可以显著降低数据库的总拥有成本(TCO)，有时降幅甚至高达90%;其次，他们通常可以从其他厂商获得更大的许可灵活性以及业务便利;最后，这些企业会发现其他厂商更渴望为他们提供出色技术。

对于开源数据库，企业多少也会有些担心，因为许多企业仅限于将开源数据库用于一些简单的应用程序，如一些网站的支持应用。因为这些企业普遍认为开源数据库可能不够稳定，可靠性或者可扩展性不够高，因而无法满足他们的关键任务应用需求。另外，企业可能还觉得更改数据库的代价，例如，与应用程序重新编码，人员重新培训相关的成本，可能会超出预期的节省目标。

MySQL、FireBird、EnterpriseDB和Postgre(PostgreSQL的前身)都是非常健壮的开源数据库，而EnterpriseDB又是基于PostgreSQL进行开发的，不仅保留了PostgreSQL的稳定性，而且可实现50%的速度增长，系统可以自动监测是否有补丁程序存在，大大减轻管理员的工作。

近几年来，美国一些大企业纷纷采用开放源码数据库，它们往往在总部采用商业数据库，而在分支机构的Linux服务器上采用开源产品。这些数据库除了费用便宜，还各有独到之处。与商业化产品相比，开源数据库结构简单，但功能不简单，读取操作快捷，易管理，甚至不需要全职的管理员。由此吸引了像Cisco、Yahoo这样的大公司，以及众多的中小企业。而在国内，我们熟悉的新浪、网易等大型门户网站也是开源数据库的使用者。

该企业品牌在世界品牌实验室（World Brand Lab）编制的2006年度《世界品牌500强》排行榜中名列第三十六。

三、如何打造高性能大数据分析平台

大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。

大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。

这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。

据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一“。

高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。

根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。

准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。

大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。

与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。

大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析??，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。

下图描述了大数据系统的这些高层次的组件

描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。

2.1各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。

显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP/ XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。

由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。

2.2数据采集第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。

在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。

2.3存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。

在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。

2.4数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。

在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。

2.5数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好界面或者表格（图表等等）的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。

数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。

数据采集??过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是-解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。

涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：

来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的（MoM）中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。

如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。

如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。

优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境（ESB/应用服务器）中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。

类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML（XSD）用于验证。

即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。

尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。

大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。

如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。

数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。

来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。

和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。

数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。

一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。

多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等）。

谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。

一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。

在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构（数据模型）。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。

首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。

大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。

不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

具体的数据库选型依赖于你的具体需求（例如，你的应用程序的数据库读写比）。

同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性?这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。

压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。

数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。

并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。

如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。

NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。

许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。

如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地（内置）文件系统（例如HBase使用HDFS）。

这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。

大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。

在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。

数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。

本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。

在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。

其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。

同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。

有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。

基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。

概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。

一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业?在数据分块是需要当心。

该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。

如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。

不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。

最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高（一般hadoop默认是3份）这样又会反作用使得系统性能下降。

此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。

大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。

这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。

数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。

为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。

更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。

一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。

实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。

6.数据可视化和展示中的性能技巧

精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。

需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。

本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。

确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。

这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。

重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。

物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。

大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。

尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。

可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。

同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。

保持像图形，图表等使用最小的尺寸。

大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形（SVG）。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。

像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。

-首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。

-数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。

-您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。

-通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。

-针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。

-同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。

-明智的做法是敏感信息始终进行限制。

-在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。

-注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。

-尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。

本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。

本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。

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