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储存海量数据存在哪里

发布时间:2024-04-02 01:56:26

A. 银行海量交易数据是怎么存储的

一般来说,银行的数据都是结构化的、持久性存储的(非结构化的数据一般指电子影像,如客户办理业务的回单扫描图片等),以数据库以及文件方式存储为主。按照交易数据性质,我们可以分为“原始流水数据”和“加工后数据”两种。“原始流水数据”一般最开始生成于交易处理的应用程序(这些应用可以理解为前线部队)处理交易的过程,几乎记录了交易的所有内容:交易日期、交易时间、卡号、账号、地区号、网点号、地点、终端号、柜员编号、交易凭证(如Transaction Certification)、交易渠道等等等等乱七八糟你想得到想不到的字段。曾经见过一张表,多达数百个字段,一条记录长度多达数千字节。这类数据的特点是,信息全面,占用空间大。“加工后数据”产生于“原始流水数据”,一般情况下,“前线部队”会把“原始流水数据”提供给其他应用程序(可以理解为后勤部队),“后勤部队”会根据自身应用的需求将数据进行裁剪而不是照单全收。简单举个例子,假设用户拿到的信用卡对账单是由一个叫做“客户账单”(Customer Statement,下面简称CS)的应用生成。CS会根据业界的标准从交易流水中获取仅需的数据,比如交易日期,商户名称、卡号、交易币种、交易金额等。其他并不需要的数据就会被舍弃,这样也就保证了数据存储的经济性。

B. 海量空间数据存储

(一)空间数据存储技术

随着地理信息系统的发展,空间数据库技术也得到了很大的发展,并出现了很多新的空间数据库技术(黄钊等,2003),其中应用最广的就是用关系数据库管理系统(RDBMS)来管理空间数据。

用关系数据库管理系统来管理空间数据,主要解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据接口问题,即空间数据库引擎(SpatialDatabase Engine)(熊丽华等,2004)。更确切地说,空间数据库技术是解决空间数据对象中几何属性在关系数据库中的存取问题,其主要任务是:

(1)用关系数据库存储管理空间数据;

(2)从数据库中读取空间数据,并转换为GIS应用程序能够接收和使用的格式;

(3)将GIS应用程序中的空间数据导入数据库,交给关系数据库管理。

空间数据库中数据存储主要有三种模式:拓扑关系数据存储模式、Oracle Spatial模式和ArcSDE模式。拓扑关系数据存储模式将空间数据存在文件中,而将属性数据存在数据库系统中,二者以一个关键字相连。这样分离存储的方式由于存在数据的管理和维护困难、数据访问速度慢、多用户数据并发共享冲突等问题而不适用于大型空间数据库的建设。而OracleSpatial实际上只是在原来的数据库模型上进行了空间数据模型的扩展,实现的是“点、线、面”等简单要素的存储和检索,所以它并不能存储数据之间复杂的拓扑关系,也不能建立一个空间几何网络。ArcSDE解决了这些问题,并利用空间索引机制来提高查询速度,利用长事务和版本机制来实现多用户同时操纵同一类型数据,利用特殊的表结构来实现空间数据和属性数据的无缝集成等(熊丽华等,2004)。

ArcSDE是ESRI公司开发的一个中间件产品,所谓中间件是一个软件,它允许应用元素通过网络连接进行互操作,屏蔽其下的通讯协议、系统结构、操作系统、数据库和其他应用服务。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上,管理计算资源和网络通讯,并营造出一个相对稳定的高层应用环境,使开发人员可以集中精力于系统的上层开发,而不用过多考虑系统分布式环境下的移植性和通讯能力。因此,中间件能无缝地连入应用开发环境中,应用程序可以很容易地定位和共享中间件提供的应用逻辑和数据,易于系统集成。在分布式的网络环境下,客户端的应用程序如果要访问网络上某个服务器的信息,而服务器可能运行在不同于客户端的操作系统和数据库系统中。此时,客户机的应用程序中负责寻找数据的部分只需要访问一个数据访问中间件,由该中间件完成网络中数据或服务的查找,然后将查找的信息返回给客户端(万定生等,2003)。因此,本系统实现空间数据库存储的基本思想就是利用ArcSDE实现各类空间数据的存储。

目前,空间数据存储技术已比较成熟,出现了许多类似ArcSDE功能的中间件产品,这些软件基本上都能实现空间数据的数据库存储与管理,但对于海量空间数据的存储,各种软件性能差别较大。随着数据量的增长,计算机在分析处理上会产生很多问题,比如数据不可能一次完全被读入计算机的内存中进行处理。单纯依赖于硬件技术,并不能满足持续增长的数据的处理要求。因此需要在软件上找到处理海量数据的策略,并最终通过软硬件的结合完成对海量数据的处理。在海量数据存储问题上,许多专家从不同侧面进行过研究,Lindstrom在地形简化中使用了外存模型(Out-of-core)技术;钟正采用了基于数据分块、动态调用的策略;汪国平等人在研究使用高速网络进行三维海量地形数据的实时交互浏览中,采用了分块、多分辨率模板建立模型等方法。这些技术、方法已经在各自系统上进行了研究和实现。本系统采用的ArcSDE软件基本上也是采用分块模型的方法,具体存储和操作不需要用户过多了解,已经由ArcSDE软件实现。因此,对海量数据的存储管理,更需要从数据的组织方式等方面进行设计。塔里木河流域生态环境动态监测系统采集了大量的遥感影像、正射影像等栅格结构的数据,这些数据具有很大的数据量,为适应流域空间基础设施的管理需要,采取一种新的方式来管理、分发这些海量数据以适应各部门的快速浏览和管理需要。

(二)影像金字塔结构

影像数据库的组织是影像数据库效率的关键,为了获得高效率的存取速度,在数据的组织上使用了金字塔数据结构和网格分块数据结构。该技术主导思想如下:

(1)将数据库中使用到的纹理处理成为大小一致的纹理块;

(2)为每块纹理生成5个细节等级的纹理,分别为0、1、2、3、4,其中1级纹理通过0级纹理1/4压缩得到,2级纹理通过1级纹理1/4压缩得到,…,以此类推;

(3)在显示每个块数据之前,根据显示比例的大小,并以此决定该使用那一级的纹理;

(4)在内存中建立纹理缓冲池,使用LRU算法进行纹理块的调度,确保使用频率高的纹理调度次数尽可能少。

(三)影像数据压缩

影像数据压缩有无损压缩和有损压缩两个方法,具体采取哪种压缩方法需根据具体情况确定。对于像元值很重要的数据,如分类数据、分析数据等采用无损压缩(即LZ77算法),否则采用有损压缩(即JPEG算法)。通过对影像数据的压缩,一方面可以节约存储空间,另一方面可以加快影像的读取和显示速度。影像数据的压缩一般与构建金字塔同时进行,在构建影像金字塔过程中自动完成数据的压缩。

C. 大数据的存储

⼤数据的存储⽅式是结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理,轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析操作,通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

1 分布式系统:分布式系统包含多个⾃主的处理单元,通过计算机⽹络互连来协作完成分配的任务,其分⽽治之的策略能够更好的处理⼤规模数据分析问题。

主要包含以下两类:

1)分布式⽂件系统:存储管理需要多种技术的协同⼯作,其中⽂件系统为其提供最底层存储能⼒的⽀持。分布式⽂件系统 HDFS 是⼀个⾼度容错性系统,被设计成适⽤于批量处理,能够提供⾼吞吐量的的数据访问。

2)分布式键值系统:分布式键值系统⽤于存储关系简单的半结构化数据。典型的分布式键值系统有 Amazon Dynamo,以及获得⼴泛应⽤和关注的对象存储技术(Object Storage)也可以视为键值系统,其存储和管理的是对象⽽不是数据块。

2 Nosql 数据库:关系数据库已经⽆法满⾜ Web2.0 的需求。主要表现为:⽆法满⾜海量数据的管理需求、⽆法满⾜数据⾼并发的需求、⾼可扩展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 数据库的优势:可以⽀持超⼤规模数据存储,灵活的数据模型可以很好地⽀持 Web2.0 应⽤,具有强⼤的横向扩展能⼒等,典型的 No SQL 数据库包含以下⼏种:

3 云数据库:云数据库是基于云计算技术发展的⼀种共享基础架构的⽅法,是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。

D. 云计算数据储存在哪里

云储存存在云计算系统中的存储设备中。
云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是一种新兴的网络存储技术,是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时,云计算系统中就需要配置大量的存储设备,那么云计算系统就转变成为一个云存储系统,所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。简单来说,云存储就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方,透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。

E. 自动驾驶背后的海量数据,最后都去哪了

以一辆信息采集车为例在路测过程中每1秒就会产生720MB的数据大概需要完成2000个小时的路况采集工作量数据量之大超乎想象除自动驾驶外,5G、卫星遥感、基因测序、宇宙探索、超高清视频这些都在源源不断地产生新的海量数据,数据类型越来越多样化,非结构化数据成为增长主力。我们把存储设备比喻成车、数据比喻成货物。

FusionStorage智能分布式存储,基于AI重定义存储架构,致力于打造海量多样性的数据底座,帮助用户从容应对数据洪流。有了它,后续无论客户的业务如何增长、容量如何扩充,无论是数百个节点还是数千个节点,都没有扩容压力,按需扩展、弹性可变。

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