数据库
什么是daas?
一、什么是daas?
是一种数据管理策略和一种部署模型,它以云计算为重点,以提供各种与数据相关的服务,例如存储、处理和分析。DaaS利用了流行的SaaS模式,通过这种模式,客户可以使用通过网络交付的基于云计算的软件应用程序,而无需为特定数据集上的特定任务部署专用硬件服务器。
DaaS是一种架构,而不是单一供应商提供的技术。因此,它提供了多种方式来传递、收集和处理来自以不同格式的各种来源的数据。
二、daas盈利模式?
软件订购费,daaS中最常见的误解之一是,月度订单是唯一的收入来源。如果你只是用“订单模式”来获得收入,同时,公司也应该考虑其他的赚钱方式,从而实现自身收入的最大化。
追逐销售“追逐销售”是一个专门术语,指的是既能给用户带来更多价值,又能使用户费用“上涨”的销售模式。在daaS的成功销售案例中,“追逐销售”是核心。与获得新客户相比,“追求”现有客户要容易得多,还可以获得更大的利润增长空间。当你把产品卖给现有客户时,你会把利润叠加在利润之上。
三、daas和saas的区别?
1、面向对象不同
PAAS平台主要面向的是软件开发的个人或者企业。他们可以在PAAS平台,快速开发或部署自己的软件系统。不用担心底层系统和运行环境的维护。
SAAS平台主要面对的是最终消费者或企业。他们不需要懂开发,也不需要懂技术,也不用管维护,只需要懂如何使用该软件即可。
2、特点不同
PAAS平台灵活性更强,便捷性更差。在PAAS平台上,用户可以自由开发自己的软件,也可以部署不同的软件。灵活性非常强,但开发部署需要花费大量时间,方便程度就不如SAAS。
而SAAS平台用户无需开发软件,消费者要A软件就购买A软件的SAAS服务,要B软件就购买B软件的SAAS服务。不过如果云服务商中没有消费者想要的软件服务的话,就没办法了。所以,灵活性较差,但便捷性更强。
四、daas服务模式是什么?
数据即服务(DaaS)是一种数据管理策略和一种部署模型,它以云计算为重点,以提供各种与数据相关的服务,例如存储、处理和分析。DaaS利用了流行的SaaS模式,通过这种模式,客户可以使用通过网络交付的基于云计算的软件应用程序,而无需为特定数据集上的特定任务部署专用硬件服务器。
DaaS是一种架构,而不是单一供应商提供的技术。因此,它提供了多种方式来传递、收集和处理来自以不同格式的各种来源的数据。
五、daas是什么商业模式?
DaaS是网络数据供销商业模式,就是在云里构建一套数据服务平台架构,包括数据接入,整合,加工,处理,合并,API服务等能力。企业可以按需按量买DaaS的能力和服务,就像购买ECS一样。DaaS虚拟化了企业数据作为一个云服务提供出来,可以大量减少企业为使用数据而耗费的ETL精力。
六、云计算daas层关键技术
云计算DaaS层关键技术
随着云计算技术的快速发展,数据作为企业最重要的资产之一,也在云计算时代面临着新的挑战。为了更好地满足企业对数据的需求,DaaS(Data as a Service)层应运而生。
什么是DaaS层
DaaS层是云计算架构中的一层,它专门负责处理数据相关的服务。它允许用户通过云平台访问、管理和分析存储在云上的数据。DaaS层提供了一种基于需求来获取数据的方式,不需要用户自己搭建和管理数据库,大大简化了数据处理的流程。
DaaS层关键技术
在实现DaaS层功能的过程中,有几项关键技术不可忽视。
数据存储与管理
通过云计算平台访问数据需要进行高效的数据存储与管理。云存储技术为DaaS层提供了可扩展、高可用性的数据存储解决方案。同时,基于云平台的数据管理工具可以帮助用户对数据进行分类、检索和备份,提供了更便捷的数据管理环境。
数据安全与隐私
在数据处理过程中,安全与隐私是最重要的关注点。DaaS层需要采用一系列安全措施,包括数据加密、访问控制、身份验证等,来保护用户数据的安全。此外,DaaS层也需要遵守相应的数据隐私法规,确保用户数据的合规性。
数据集成与交换
DaaS层需要支持对多种数据源的集成和交换。数据集成技术可以将分布在不同系统、不同格式的数据进行整合,提供一致的数据接口给用户使用。另外,数据交换技术可以实现不同云平台之间的数据互通,满足跨平台数据交流的需求。
数据分析与挖掘
在DaaS层上进行数据分析与挖掘是提升数据价值的重要手段。DaaS层需要提供强大的数据分析工具和算法库,帮助用户挖掘数据中蕴藏的商业价值。通过数据分析与挖掘,企业可以发现潜在的业务机会,优化业务流程。
DaaS层的应用场景
DaaS层广泛应用于各个领域,特别是那些对数据有高度依赖的企业。以下是几个常见的应用场景:
- 大数据分析:DaaS层为企业提供了高效的大数据分析平台,帮助企业挖掘数据中的商业价值。
- 数据驱动的决策:通过DaaS层,企业可以实时获得数据的洞察,做出基于数据的决策。
- 云端数据库:将数据库迁移到云端,可以节省企业的IT成本,提高数据库的可用性和可扩展性。
- 跨平台数据集成:DaaS层支持跨平台的数据集成,帮助企业实现数据的共享和交换,提升业务协同性。
- 移动应用开发:通过DaaS层提供的数据服务,开发人员可以快速构建基于云的移动应用。
总结
作为云计算架构中的重要组成部分,DaaS层提供了一种方便、高效的数据访问方式,帮助企业优化数据处理流程,挖掘数据中的潜在价值。在实现DaaS层功能的过程中,数据存储与管理、数据安全与隐私、数据集成与交换、数据分析与挖掘等关键技术扮演着重要角色。未来,随着云计算技术的不断发展,DaaS层将在各个领域的应用中扮演更加重要的角色。
七、如何建立数据库,利用什么软件建立数据库?
啥叫数据库?excel也可以算,access也可以算,mysql也可以算,hbase也可以算,你要数据库干啥,决定了你怎么搭建数据库。
八、数据库设计?
本文档明确数据库设计原则和规范,规范数据库对象命名方式,见名知意,强化分工,保证数据库高效稳定运行
1 数据库设计原则
1) 充分考虑业务逻辑和数据分离,数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统,尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图,不用触发器。
2) 充分考虑数据库整体安全设计,数据库管理和使用人员权限分离。
3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求,结合主机、存储等需求,做好数据库性能设计。
4) 充分考虑数据增长模型,决策是否采用“分布式(水平拆分或者垂直拆分)”模式。
5) 充分考虑业务数据安全等级,设计合适的备份和恢复策略。
2 设计规范
2.1 约定
1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF,尽量减少非标准范式或者反模式使用。
3NF规定:
Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。
Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。
Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
常见关键字(不得直接作为相关命名):range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等,更多请参考 MySQL 官方保留字。
2) 数据库和表的字符集统一:字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)
2.2 表设计规范
1) 应该根据系统架构中的组件划分,针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计;不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少,确保组件对应的表之间的独立性,为系统或表结构的重构提供可能性。
2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计,首先分析系统业务,根据职责定义对象。对象要符合封装的特性,确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内,不会出现职责描述缺失或多余。
3) 应针对所有表的主键和外键建立索引,有针对性地建立组合属性的索引。
4) 尽量少采用存储过程。
5) 设计出的表要具有较好的使用性。
6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余,确保数据的准确性。
2.3 字段规范
1) 一行记录必须表内唯一,表必须有主键。
2) 如果数据库类型为MYSQL ,应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE,建议使用UUID为主键。
3) 日期字段,如需要按照时间进行KEY分区或者子分区,则使用VARCHAR2类型存储,存储格式为:YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列,则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。
4) 字段名称和字段数据类型对应,如DATE命名字段,则存储时间精确到日,如TIME命名字段,则存储时间精确到时分秒,甚至毫秒。
2.4 命名规范类
2.4.1 约定
1) 数据库对象命名清晰,尽量做到见名知意,在进行数据库建模时备注对象,便于他人理解。
2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词
3) 数据库类型为ORACLE,则使用驼峰式命名规范
4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符
3 管理范围
管理数据库中所有对象,包括库,表,视图,索引,过程,自定义函数,包,序列,触发器等
3.1 建库
1) 数据库名:采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接
2) 数据库编码规则及排序规则:字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)
3) 建库其他要求:库名与应用名称尽量一致
3.2 建表
表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括,单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长,则从前面单词开始截取,保留单词前三位,保留完整的最后一个单词,如果依然超长,则保留前面单词首字母,直接和最后一个单词连接;临时表命名以TMP开头,命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母;表名不能直接采用关键字命名
1) 表命名:采用“业务名称_表的作用”格式命名(例如:alipay_task / force_project / trade_config)
2) 建表其他要求:表名长度不能超过30个字符;一定要指定一个主键字段;必须要根据业务对表注释;如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释;
3) 表必备字段:
`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态(1删除、0未删除)',
`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态(1启用、0作废)',
`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
3.3 建字段
1) 字段命名:
表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息,使用名词性质英文单词表示,如需要单词词组来进行概括,单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名;字段名必须使用小写字母或数字,禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字;表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint;表达逻辑删除的字段名 is_deleted,1 表示删除,0 表示未删除
2) 字段类型、长度
如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型;小数类型为 decimal;id 必为主键,类型为 bigint unsigned;应尽量以自增INT类型为主键;优先选择符合存储需要的最小的数据类型;将字符串转化为数字类型存储;对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648,unsigned int 0-2147483648,有符号比无符号多出一倍的存储空间;varchar(n) n代表字符数,不是字节数,varchar(255)=765个字节,过大的长度会消耗更多的内存;避免使用text\BLOB数据类型,建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中,text\BLOB类型只能使用前缀索引;避免使用enum数据类型,修改enum需要使用alter语句,enum类型的order by操作效率低,需要额外操作,禁止使用数值作为enum的枚举值;尽可能把所有列定义为not null,索引null列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间,进行比较和计算时要对null值做特别的处理;禁止字符串存储日期型的数据,缺点1:无法用日期函数进行计算和比较,缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间;使用timestamp或datetime类型存储时间,timestamp存储空间更小;财务的相关金额使用decimal类型,decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度,float、double非精准浮点数
3) 字段其他要求
字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段,属性 字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)、字段必须根据业务进行注释。
3.4 建索引
主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。
说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。
3.5 创建数据库表视图
1) 视图命名:以"v_项目名/模块名_用途"格式命名
2) 视图其他要求:视图名称长度不能超过30个字符
3.6 建存储过程及自定义数据库函数
1) 存储过程命名:以"sp_用途"格式命名
2) 自定义数据库函数:以“fn_用途”格式命名
3) 存储过程或自定义数据库函数:参数命名以“p_”开头命名;内部变量命名以“v_”开头命名;游标命名以“cur_loop_”开头命名;循环变量命名以“i_found_”开头命名。
3.7 建数据库用户
用户命名:采用授权用户姓名全拼小写命名
3.8 其他要求
1) 查询大数据表,参数字段需建索引;
2) 数据库表、字段删除或变更操作(a-不需要的表或字段,一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段,先备注作废原表或原字段,再创建新表或新字段,且备注好作废原因。);
九、数据库类型有哪些,目前主流数据库是哪种?
关系型数据库,非关系型数据库(NoSQL),键值(Key-value)数据库。主流的数据库那就是关系型数据库了,特别是关系型数据库中的分布式数据库。墨天轮最新排名(2022.11)数据库前十榜单中关系型数据库占了1-9名,前二十榜单中也仅有两个非关系型数据库。关系型数据库之所以占了绝大部分数据库份额,是因为关系型数据库作为成熟的数据库技术理念,其精髓的范式设计,严谨的一致性,原子性,完整性等优势是无法被取代的。
AntDB在运营商深耕了十几年,覆盖了OLTP与OLAP场景,是非常典型的HTAP类型的关系型数据库,业务覆盖计费、CRM等核心交易,同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云,包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上,将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库,极大地提高了业务关键数据的访问效率,整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景,进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载,帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题,基于分布式的架构设计,实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。
十、数据库设计 案例?
以下是一个简单的MySQL数据库设计案例,以存储学生和课程信息为例:
假设我们有两个实体:学生(Student)和课程(Course),每个学生可以选择多个课程,每个课程可以被多个学生选择。
首先,我们创建两个表来表示学生和课程:
Student表
列名 | 类型 |
---|---|
student_id | INT (主键) |
name | VARCHAR |
age | INT |
gender | VARCHAR |
Course表
列名 | 类型 |
---|---|
course_id | INT (主键) |
name | VARCHAR |
credit | INT |
instructor | VARCHAR |
接下来,我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系,表示学生选择了哪些课程:
Student_Course表
列名 | 类型 |
---|---|
student_id | INT (外键) |
course_id | INT (外键) |
在Student_Course表中,student_id和course_id列分别作为外键,关联到Student表和Course表的主键。
这种设计模式称为"多对多"关系,通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。
通过以上的数据库设计,你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然,具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则,上述仅提供了一个简单的示例。
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