计划的实施总是需要明确的目标，或是具体的执行范围和领域，以便于我们顺利完成当前的任务。我们应该学会提前策划适宜的计划，那计划应该如何编制才更合适呢？接下来，励志的句子就为大家整理了关于“数据湖解决方案”的相关内容，如果您觉得本文对您有帮助，不妨将其加入到您的收藏夹中！

数据湖解决方案(篇1)

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2)

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3)

Oracle 9i共提供了16种标量数据类型，如表7.4所示，

。

表7.4 Oracle 9i的标量数据类型名称含义Char用于描述定长的字符型数据，长度

数据湖解决方案(篇4)

2.1分级存储系统设计

通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。

在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。

近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。

离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。

在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。

2. 2数据保护方案设计

医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。

(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案

针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。

在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。

(2)远程容灾方案

远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。

远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。

基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。

远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。

数据湖解决方案(篇5)

delete from stockpile where rowid in

（select rowid from stockpile where username='fttc' order by xhasc）

/

如果是2层结构的就不可以，2层结构如下：

delete from stockpile where rowid in

（select rowid fromstockpile where username='fttc' order by xh asc）

where rownum

这是因为这个是在子查询嵌套里，不允许直接嵌套orderby,虽然这里也是top-n的子查询，

，

一般orderby只在top-n子查询里起作用，但是这个子查询是作为一个结果集，例如：

（select xh from stockpilewhere username='fttc' order by xh asc）

where rownum

另外说明：TOP-N一般是指最大的n条记录或着是最小的n条记录。

如：

select rownum , l1, l2, … from

where rownum

数据湖解决方案(篇6)

目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。

对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。

通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。

数据湖解决方案(篇7)

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8)

数据库安全是企业信息化建设中的一个重要环节，关系到数据安全和企业的稳定运营，也直接影响着企业的竞争力和业务发展。随着网络技术的不断进步和数据量的增长，如何确保数据库的安全已成为重要问题。本篇文章将为大家详细阐述数据库安全解决方案。

一、加强权限控制

权限控制是数据库安全的重要基础，通过合理的权限管理，将不同角色的用户分配不同的权限，可以避免因误操作或恶意操作导致的数据泄露或损坏，从而有效保护数据库的安全性。具体来说，可以通过以下措施加强权限控制：

1、建立完整的账户体系，并授权给仅有的需要权限的用户，撤销不必要的权限。

2、分层控制，将权限分为不同的类别，如查询、修改、删除等，为不同级别的用户设置不同的权限。

3、操作记录和审计，记录所有操作请求和操作结果，对于权限发生变化以及有敏感操作的审计，进行审查和及时报告。

二、加密保护数据传输和存储

在数据传输和存储过程中，若不加密，就很容易遭到黑客的攻击和窃取，造成重大的损失。因此，加密是一项必要的数据保护措施。实现方法如下：

1、传输加密：采用SSL或TLS技术，对传输的数据进行加密，保证信息传递的安全性。

2、存储加密：对重要的数据进行加密存储，例如数据库中的敏感信息，密码等，采用对称加密和非对称加密技术进行加密存储。其中，对称加密技术适用于海量数据的加密，而非对称加密技术则适用于保密性要求较高的数据。

三、监控和预防攻击

监控和预防攻击是数据库安全解决方案中至关重要的一环，可以帮助企业及时发现异常操作，提前警示、防范各种潜在攻击行为。常用的监控和预防措施包括：

1、实时监控：通过安装安全监控软件，对数据的访问、修改等操作进行实时监控，及时发现异常行为。

2、日志分析：将日志记录到文件中，通过对日志文件的分析和解析，发现异常活动和攻击事件。

3、入侵检测：入侵检测系统可以检测到异动行为，并根据规则对日志进行分析和报告。在入侵行为被发现后，可以采取一系列防御措施，如阻拦攻击源、禁止某个帐户访问等。

四、备份和恢复

备份和恢复是数据库安全的重要保障，一旦数据遭到破坏或丢失，可通过备份文件进行恢复。备份方案应该符合以下要求：

1、定期进行备份，并保证备份文件的安全性。

2、备份的频率应该根据业务需求来确定。备份频率越高，数据安全性越高，但也会增加备份成本。

3、备份数据应该存放在相对独立的地方，以防备份数据被同样遭到破坏。

恢复需要考虑以下三个步骤：

1、确认备份数据的关键时刻是否与实际使用的数据相一致。

2、选取较新的备份数据恢复，以避免新的问题与备份数据合并，导致数据不能保留。

3、恢复数据后要及时验证数据是否与原始的数据匹配，以确保数据的完整性。

五、制订与执行详细安全策略

除了上述措施外，企业需要根据实际情况制订出详细的数据库安全策略。该策略包括访问控制、口令策略、敏感数据访问控制等方面，应该根据企业实际情况制订，以确保数据库的安全。此外，严格执行安全策略也是关键，防止人为因素对数据库的安全性造成影响，也是保证数据库安全的重要保障。

总结

本篇文章详细阐述了数据库安全解决方案，包括加强权限控制、加密保护数据传输和存储、监控和预防攻击、备份和恢复、制订与执行详细安全策略。企业在实际应用中需要综合考虑多种安全策略，建立安全管理体系，保障数据的安全性，从而确保企业正常、稳定地运行。

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)

一、总体技术要求 1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取； 2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因

1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取；

2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因此系统对数据库的性能要求较高，需高性能的大型数据库；存储空间按目前50万用户计，每个用户10K，每月需5GB空间，加上其它业务数据，每月对存储空间的需求为6GB，估算存放两年业务数据所需的磁盘阵列空间为 6GB/月*12月*2年=144GB；

3、系统对数据库产品的要求是在数据存储、灵活高速查询及统计方面必须表现出色；

4、要选择能进行快速开发的前端工具，并且同时支持C/S和WEB的开发方式，

惠州市电信局市场经营分析系统以“九七系统”为主要数据源，其它如网管系统、财务系统等为辅助数据源，通过数据采集机将数据定时采集到数据仓库中。用户通过商用的分析软件、定制的客户端程序、WEB浏览器等多种方式访问数据仓库，获得经营分析信息。

惠州市电信局市场经营分析系统的软件结构主要由三部分组成：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的分析展现，

数据仓库实施总体结构 惠州市电信局市场经营分析系统的基本功能有：销售管理功能、经营分析功能、客户管理功能、营销计划分析功能、竞争对手情况分析功能等。

由于数据仓库项目需要投入较大的财力、人力、物力，给企业带来的风险也较大，因此，在实施方法上采用分期实施。本项目主要分两期实施，一期主要实现经营分析功能，其余功能将在二期实施。

惠州市电信局市场经营分析系统（一期）采用基于NT平台的解决方案，实现了基于市场经营分析主题的AD-HOC系统，在一期中主要采用了SYBASE的POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1、AS IQ 12.4、EA SERVER 3.0、POWERBUILDER 7.0等产品。

1）模型设计： 采用SYBASE POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1进行数据仓库模型的设计。

2）数据的抽取： 采用编写SQL脚本，定时从“九七系统”的SYBASE ASE 11.9.2数据库、计费系统的INFORMIX数据库、112系统的SYBASE ASE 11.5数据库、网管系统的SYBASE ASE 11.5数据库中抽取数据，抽取频率为每天一次。

3）数据的存储： 从各系统中抽取出来的数据全部存放在NT主机上的SYBASE AS IQ 12.4的数据库，数据的加载方式采用BULK LOAD方式。

4）数据的展现： 基于三层体系结构编写应用程序。采用SYBASE EA SERVER 3.0及VISUAL COMPONENT的产品。中间层应用服务器采用EA SERVER的JAGUAR CTS，用POWERBUILDER 7及VISUAL COMPONENT编写组件，前端采用基于BROWSER的方式展现数据。

数据湖解决方案(篇11)

介绍根据中文的首字母、笔画、部首排序函数【NLSSORT】：

SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');

SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_STROKE_M');

SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_RADICAL_M');

(SELECT '获取汉字拼音首字母' W FROM DUAL)

SELECT SUBSTR(W, ROWNUM, 1) FROM A

CONNECT BY ROWNUM

WITH A AS --

(SELECT '获取汉字拼音首字母' W FROM DUAL)

SELECT SUBSTR(W, ROWNUM, 1) FROM A

CONNECT BY ROWNUM

ORDER BY NLSSORT(SUBSTR(W, ROWNUM, 1), 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');

那么根据这个原理，上面输入一个拼音A打头的字“澳”，后面输入一个B大头的字“吧”，找到每个音节的起止的汉字是哪个

(

SELECT ROWNUM RN, CHR(ROWNUM) C FROM DUAL CONNECT BY LEVEL

)

SELECT * FROM A WHERE LENGTHB(C) = 2

AND RN > 32768 --

AND NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M') > NLSSORT('澳', 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M')

AND NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M')

ORDER BY NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');

根据返回的结果，就能看到，A的结束和B的开始的汉子分别是：“” “八”，依次类推可以找到其他的分界点，那么最后的函数就是如下：

CREATE OR REPLACE FUNCTION F_TRANS_PINYIN_CAPITAL(P_NAME IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 AS

V_COMPARE VARCHAR2(100);

V_RETURN VARCHAR2(4000);

FUNCTION F_NLSSORT(P_WORD IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 AS

RETURN NLSSORT(P_WORD, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');

END;

BEGIN --

V_COMPARE := F_NLSSORT(SUBSTR(P_NAME, I, 1));

IF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' 吖 ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('八 ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('嚓 ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('发 ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('旮 ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('o ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('丌 ') AND V_COMPARE

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ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('垃 ') AND V_COMPARE

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END IF;

END LOOP;

RETURN V_RETURN;

END;

测试一下：

SELECT F_TRANS_PINYIN_CAPITAL('王德封') FROM DUAL

数据湖解决方案(篇12)

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13)

基本查询：

--查询所有员工的信息select*fromemp;--设置行宽setlinesize 120;--设置列宽为四个数字的宽度col empnofor9999;--设置列宽,a表示字符串共八位长度col enamefora8--设置pageSize每页显示30条记录setpagesize 30;--sql中支持算数表达式,注意：如果一个表达式中含有空值，则整个表达式为空selectempno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+commfromemp;--使用滤空函数如果comm为空将以0代替selectempno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+nvl(comm,0)fromemp;--使用别名的三种方式,别名中有无双引号的区别：带双引号的可以包含空格和特殊字符，不带双引号的则不能selectempnoas“员工编号”,ename“姓名”,sal 月薪,comm,sal*12+nvl(comm,0)年收入fromemp;--关于disctinct,相同记录只取一次selectdistinctdeptnofromemp;--当disctinct跟多个值时,当deptno和job均一样时，才认为是相同记录selectdistinctdeptno,jobfromemp;--连接符的使用selectename ||'的薪水是'||salfromemp;

各子句一般要分行写。

select*fromv$nls_parameters;

altersessionsetNLS_DATE_FORMAT='yyyy-mm-dd';

select*fromempwherehiredate='1981-11-17';

select*fromempwherehiredate=to_date('1981-11-17','yyyy-mm-dd');

--比较运算符，查询工资大于1000，小于的员工，between and含边界

select*fromempwheresal>=1000andsal

select*fromempwheresalbetween1000

数据湖解决方案(篇14)

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。

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