mysql海量数据的存储和访问解决方案
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而海量数据的存储模式前面已经提到过，要紧有三种，直接连接存储(DAS, DirectAttached Storage),网络附加存储(NAS, Network Attached Storage)和存储区域网络(SAN, Storage Area Network),其中,后二者能够归入网络存储的范围。关于三者的优缺点前面也已经讲过了，其中SAN的优势是安装容易、快速、易于保护、可扩展性好、响应速度快,同时对效劳器的本钱也降低了 ,缺点是价钱昂贵。三种存储系统中,磁盘阵列技术都是整个系统的关键与核心。
因此，分库降低了单点机械的负载；分表，提高了数据操作的效率，
尤其是Write操作的效率。
三、 海量数据的查询
依照数据的存储结构不同，海量数据的查询方式也是多种多样，由于学识所限，只能选择其中以中进行具有代表性的技术分析。本论文选择的是数据划分优化查询技术，因其成效明显的特点，其也是目前采纳最多的一种数据优化方式。
(1)硬件标准，必需支持局域网乃至Internet的包括声音，文字，图像的交流，支持IE或Netscape阅读web界面，支持开放性数据源的成立。
(2)数据库形式标准，原那么上Access、Paradox，乃至文本文件都能够 进行数据传输，但必需保证自己有开放式数据源的特点及关系继承的
特点。
(3)域的统一和分类、分科的统一，数据库在各个散布场所必需有统一的域结构，以确保给用户提供完整统一的视图，科目分类的命名必需要求标准，以确保查询和统计工作的准确性，在方便工作的条件下，能够不要求唯一确信的主关键字。
mysql,海量数据的存储和访问解决方案
篇一：海量数据存储 数据切分 散布式
海量数据存储
摘要
在现今的信息化时期中，产生了海量的数据和信息资源，急切的需要一种技术对海量数据进行科学的高效率的进行治理。而利用数据库进行海量数据存储是目前运用的方式，可是如何运用数据库和运用哪一种数据库又显得额外重要。依照Mysql数据库的特点，本论文讨论了运用Mysql数据库进行大数据量的存储，和利用数据切分进行数据优化，来提高海量数据的存储效率。海量数据治理的前景尽管乐观，但目前仍存在很多技术上的难题需要克服。存储策略的研究偏重于空间效率的改良，本文讨论了利用数据切分进行散布式存储的方式。
关键词：海量数据；存储；查询; Mysql；散布式存储； 数据切分
一、 海量数据的研究现状
一、 海量数据的概念
随着科技的不断进展，数字信息存储量在迅速的以指数规模进行增加，人们面对的信息量也愈来愈多，而这些数据被统称为海量数据。
海量数据都具有如下几个特点：（1）数据规模大；（2）对软硬件和系统资源的要求和占用率都很高；(3) 增加速度快,元数据规模庞大；(4) 数据类型多样,半结构化和非结构化数据比例大。
四、 结论
本论文针对现今海量数据进展的现状进行了讨论，给大伙儿呈现了目前国内外关于海量数据存储技术的研究现状。同时，也依照我个人的明白得浅谈了一下海量数据存储的优化策略，其中重点介绍了利用数据切分进行散布式数据存储关于海量数据存储的优化。固然本文也就与之相关的海量数据查询进行了简单的介绍。本文最大的缺点是因为本人学识有限关于数据查询明白得不够多，致使文章关于与数据存储相关的数据查询优化介绍不够详细。还有确实是对数据存储优化的技术明白得不够深切，不能全面系统的对数据存储优化策略进行详细的讲解。
二、 海量数据的存储研究
一、海量数据存储的现实状况
目前，随着现今社会信息技术的不断进展,各个行业的信息量都呈现出了爆炸式地增加,TB (1024GB)级数量级已经十分常见,而在地理、生物、天文和物理等研究领域已经显现大小为PB (1024TB)数量级的文件。比如，一些大型的社交网站，天天需要保护的数据量就已经足够大了；还比如此刻此刻的测绘行业，随着仪器精度的提高，和全世界化的风潮刮来，所需的测绘保障数据也大大的提高，更多更清楚的影像数据等等都需要较好的数据存储方式。如此,就对海量数据的合理处置提出了更高更新的要求: 容量的方面:容量方面的要求是最大体的要求,海量数据本身质量专门大；健壮性方面:关于存储海量数据的数据库,并发操作十分常见,而且数量庞大；关于效率的要求:尽管海量数据的处置难度专门大,可是用户关于效率
而这三种方式也存在各自的缺点：DAS模式的缺点:①扩展性差;②资源利用率低;③可治理性差;④异构化严峻。NAS的缺点是:①占用网络带宽;企业网NAS设备与客户机连接的中介,因此不管是备份进程仍是存储进程,网络的带宽都会被占用一部份。②NAS的可扩展性受到设备大小的限制。SAN模式也有三个缺点:①技术尚处于进展时期,临时未能形成统一的标准;②实现时期要求十分复杂,需要专业的技术人员进行保护,一般用户难以胜任;③价钱偏高,一般企业用户难以承担。
3、 国内海量数据的研究现状
随着数据库规模的不断扩大，海量数据存储的数据库，也就会占用大量的磁盘空间，因此查询的时刻也就会大大延长。另外,依照局部性原理,数据的被访问程度并非是均匀散布的,实际情形是,最近的数据访问频率远远高于相对陈腐的数据。这就组成了査询进程中两对显著的矛盾:查询速度与数据总量之间的矛盾和数据局部访两对矛盾更是尤其明显。
数据切分也能够是数据库内的，对数据通过一系列的切分规那么，将数据散布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001,article_002等子表，假设干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的article表，如此做的目的其实也是很简单的。比如article表中此刻有5000w条数据，现在咱们需要在那个表中增加（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表从头成立索引，5000w行数据成立索引的系统开销仍是不容轻忽的。可是反过来，假设咱们将那个表分成100个table呢，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每一个子内外边就只有50万行数据，这时咱们向一张只有50w行数据的table中insert数据后成立索引的时刻就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量。固然分表的益处还不知这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的益处。
在海量数据的查询优化研究中，数据划分因为其成效明显，而占据了自己的独特意位。现现在，世界上要紧的数据库治理系统普遍具有数据划分的优化查询技术。
作为目前运用最普遍的数据库Oracle，其特意针对数据库的数据划分提出了表分区技术。同时成立的表分区索引技术给数据查询带来了庞大地址便和查询速度的提高。
针对数据查询的要求，mysql数据也有一些相应的技术。而本文研究的是利用之前数据存储中利用数据切分进行数据存储的情形而优化数据查询。针对之前数据进行数据切分进行散布式存储，加速了数据存储的效率，同时，能够再存储是成立数据索引，利用Mysql数据库本身的优势，利用所成立的数据索引进行大数据量的快速查询和更新便利。同时，散布式的存储带来的散布式查询能够带来更快捷、方便的用户感受。
那么什么是散布式进行数据存储呢？散布式存储与目前常见的集中式存储技术不同，散布式存储技术并非是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络利用企业中的每台机械上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源组成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。散布式数据存储对个人电脑的要求降低了，加倍充分的利用了团队中每一个人的电脑的空闲存储空间，可是大大加大了数据治理的难度。散布式数据库事实上它的数据存储方式是物理上是散布的，逻辑上是集中的。成立各场所的散布式数据库，不需要过度的进行限制，但也必需要有标准的设计要求：
些工作一样有个一起点,那确实是它们要紧依托传统的关系型数据库的治理系统,以下两条技术线路,是它们要紧的实现方式:①在关系型数据库治理系统中,利用引擎中间件来治理和处置数据,这条线路的要紧推动力来自世界上规模较大的GIS厂商,ESRI的SpatialWare, ArcSDE和Maplnfo都是其中广为人知的代表; ②对关系型数据库治理系统进行空间方面的扩展,以此帮忙数据库治理海量数据。各大数据库厂商的在这条线路上进行了有力的推动,最闻名的产品莫过于甲骨文公司的Oracle Spatial GeoRaster 了 。同类软件中,IBM DB2的Spatial Extender和PostGIS也是其中佼佼者,但美中不足的是,它们的治理能力都很弱。
3、优化存储策略——数据切分散布式存储
而针对基于Mysql数据库的大数据量存储，本文要紧研究的是散布式存储的解决方法。
像Oracle如此成熟稳固的DB能够支撑海量数据的存储和查询，可是价钱不是所有人都经受得起。因此咱们选择了开源的免费的Mysql和廉价的Server乃至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的成效，减少大量的资金投入，降低运营本钱。同时，散布式存储也能够加速信息的查询速度。
参考文献
海量数据存储与查询策略的优化研究 娄希安
Mysql必知必会Ben Forta
Mysql查询优化技术—索引 殷丽 徐海华 吴海涛 Mysql海量数据存储和解决方案
浅谈散布式数据库的数据存储优势和问题 赵为民
篇二：数据库解决方案对照分析
数据库解决方案对照分析
关于互联网应用，随着访问量的增加，当数据库数据量达到GB以上时将不可幸免的面临数据库性能瓶颈的问题，因此在数据存储方案的选择上对应用的性能、后期扩展等方面将会有专门大的阻碍，下面我将从几个角度对目前主流的几款商用数据库和Dbshards + MySql进行对照，为您的选择提供参考。
存储策略的制定包括了对存储介质、存储设备和存储模式的选择。当前,海量数据存储设备要紧有三大类,它们别离是磁带机、光盘库、磁盘阵列,它们依托于各自的存储介质,磁带机的介质是磁带,而后二者对应的别离是光盘和硬盘。另外,固态存储和全息存储尽管临时未取得普遍应用,但它们代表了以后高速海量数据存储的进展趋势。
开放性
? sql server：只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳固对数据库是十分重要的。windows9x系列产品是偏重于桌面应用，nt server只适合中小型企业。而且windows平台的靠得住性，平安性和伸缩性是超级有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处置大数据量的关键业务时。
方面的要求并无降低；数据资源的爱惜方面:数据资源是企业和单位的宝贵财富,一旦丢失,会造成不可估量的损失。
二、海量数据的存储策略
本论文的研究对象确实是利用Mysql数据库实现海量数据的散布式存储。MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库治理系统，开发者为瑞典MySQL
AB公司。目前MySQL被普遍地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、整体拥有本钱低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站整体拥有本钱而选择了MySQL作为网站数据库。因此，本论文研究运用Mysql实现大数据量的存储。
而进行散布式存储第一需要进行的确实是数据切分，因此咱们需要重点研究的是数据切分。只有将海量数据进行合理的数据切分才能够更好的实现散布式数据存储，更好的提高数据存储速度。那么如何才能做到数据切分呢？
数据切分能够是物理上的，对数据通过一系列的切分规那么将数据散布到不同的DB效劳器上，通过路由规那么路由访问特定的数据库，如此一来每次访问面对的就不是单台效劳器了，而是N台效劳器，如此就能够够降低单台机械的负载压力。
尽管目前学界关于海量数据的界限众口纷纭，但如果是数据具有了上述四个特点中的三个包括三个以上时，一样就被作为海量数据处置了。
二、 国际上海量数据的研究现状
关于目前愈来愈多的信息量，咱们如何才能对这些海量数据进行高效的存储、组织、治理呢？那个问题现已成为国内外研究的热点话题。在国外，一些科研工作者已经取得了冲破性的研究功效。但需要指出的是,这
目前国内一些学者关于关于查询策略优化的研究要紧仍是集中在针对物理层的存取方式的设计上,依托硬件技术和性能方面来实现提高查询效率的成效的。而目前的网络存储技术要紧有三种:以效劳器为中心的直接连接存储(DAS: Direct AttachedStorage).以数据为中心的网络连接存储(NAS: Network Attached Storage)和以网络为中心的存储区域网络(SAN: Storage AreaNetwork)。
因此，分库降低了单点机械的负载；分表，提高了数据操作的效率，
尤其是Write操作的效率。
三、 海量数据的查询
依照数据的存储结构不同，海量数据的查询方式也是多种多样，由于学识所限，只能选择其中以中进行具有代表性的技术分析。本论文选择的是数据划分优化查询技术，因其成效明显的特点，其也是目前采纳最多的一种数据优化方式。
(1)硬件标准，必需支持局域网乃至Internet的包括声音，文字，图像的交流，支持IE或Netscape阅读web界面，支持开放性数据源的成立。
(2)数据库形式标准，原那么上Access、Paradox，乃至文本文件都能够 进行数据传输，但必需保证自己有开放式数据源的特点及关系继承的
特点。
(3)域的统一和分类、分科的统一，数据库在各个散布场所必需有统一的域结构，以确保给用户提供完整统一的视图，科目分类的命名必需要求标准，以确保查询和统计工作的准确性，在方便工作的条件下，能够不要求唯一确信的主关键字。
mysql,海量数据的存储和访问解决方案
篇一：海量数据存储 数据切分 散布式
海量数据存储
摘要
在现今的信息化时期中，产生了海量的数据和信息资源，急切的需要一种技术对海量数据进行科学的高效率的进行治理。而利用数据库进行海量数据存储是目前运用的方式，可是如何运用数据库和运用哪一种数据库又显得额外重要。依照Mysql数据库的特点，本论文讨论了运用Mysql数据库进行大数据量的存储，和利用数据切分进行数据优化，来提高海量数据的存储效率。海量数据治理的前景尽管乐观，但目前仍存在很多技术上的难题需要克服。存储策略的研究偏重于空间效率的改良，本文讨论了利用数据切分进行散布式存储的方式。
关键词：海量数据；存储；查询; Mysql；散布式存储； 数据切分
一、 海量数据的研究现状
一、 海量数据的概念
随着科技的不断进展，数字信息存储量在迅速的以指数规模进行增加，人们面对的信息量也愈来愈多，而这些数据被统称为海量数据。
海量数据都具有如下几个特点：（1）数据规模大；（2）对软硬件和系统资源的要求和占用率都很高；(3) 增加速度快,元数据规模庞大；(4) 数据类型多样,半结构化和非结构化数据比例大。
四、 结论
本论文针对现今海量数据进展的现状进行了讨论，给大伙儿呈现了目前国内外关于海量数据存储技术的研究现状。同时，也依照我个人的明白得浅谈了一下海量数据存储的优化策略，其中重点介绍了利用数据切分进行散布式数据存储关于海量数据存储的优化。固然本文也就与之相关的海量数据查询进行了简单的介绍。本文最大的缺点是因为本人学识有限关于数据查询明白得不够多，致使文章关于与数据存储相关的数据查询优化介绍不够详细。还有确实是对数据存储优化的技术明白得不够深切，不能全面系统的对数据存储优化策略进行详细的讲解。
二、 海量数据的存储研究
一、海量数据存储的现实状况
目前，随着现今社会信息技术的不断进展,各个行业的信息量都呈现出了爆炸式地增加,TB (1024GB)级数量级已经十分常见,而在地理、生物、天文和物理等研究领域已经显现大小为PB (1024TB)数量级的文件。比如，一些大型的社交网站，天天需要保护的数据量就已经足够大了；还比如此刻此刻的测绘行业，随着仪器精度的提高，和全世界化的风潮刮来，所需的测绘保障数据也大大的提高，更多更清楚的影像数据等等都需要较好的数据存储方式。如此,就对海量数据的合理处置提出了更高更新的要求: 容量的方面:容量方面的要求是最大体的要求,海量数据本身质量专门大；健壮性方面:关于存储海量数据的数据库,并发操作十分常见,而且数量庞大；关于效率的要求:尽管海量数据的处置难度专门大,可是用户关于效率
而这三种方式也存在各自的缺点：DAS模式的缺点:①扩展性差;②资源利用率低;③可治理性差;④异构化严峻。NAS的缺点是:①占用网络带宽;企业网NAS设备与客户机连接的中介,因此不管是备份进程仍是存储进程,网络的带宽都会被占用一部份。②NAS的可扩展性受到设备大小的限制。SAN模式也有三个缺点:①技术尚处于进展时期,临时未能形成统一的标准;②实现时期要求十分复杂,需要专业的技术人员进行保护,一般用户难以胜任;③价钱偏高,一般企业用户难以承担。
3、 国内海量数据的研究现状
随着数据库规模的不断扩大，海量数据存储的数据库，也就会占用大量的磁盘空间，因此查询的时刻也就会大大延长。另外,依照局部性原理,数据的被访问程度并非是均匀散布的,实际情形是,最近的数据访问频率远远高于相对陈腐的数据。这就组成了査询进程中两对显著的矛盾:查询速度与数据总量之间的矛盾和数据局部访两对矛盾更是尤其明显。
数据切分也能够是数据库内的，对数据通过一系列的切分规那么，将数据散布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001,article_002等子表，假设干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的article表，如此做的目的其实也是很简单的。比如article表中此刻有5000w条数据，现在咱们需要在那个表中增加（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表从头成立索引，5000w行数据成立索引的系统开销仍是不容轻忽的。可是反过来，假设咱们将那个表分成100个table呢，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每一个子内外边就只有50万行数据，这时咱们向一张只有50w行数据的table中insert数据后成立索引的时刻就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量。固然分表的益处还不知这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的益处。
在海量数据的查询优化研究中，数据划分因为其成效明显，而占据了自己的独特意位。现现在，世界上要紧的数据库治理系统普遍具有数据划分的优化查询技术。
作为目前运用最普遍的数据库Oracle，其特意针对数据库的数据划分提出了表分区技术。同时成立的表分区索引技术给数据查询带来了庞大地址便和查询速度的提高。
针对数据查询的要求，mysql数据也有一些相应的技术。而本文研究的是利用之前数据存储中利用数据切分进行数据存储的情形而优化数据查询。针对之前数据进行数据切分进行散布式存储，加速了数据存储的效率，同时，能够再存储是成立数据索引，利用Mysql数据库本身的优势，利用所成立的数据索引进行大数据量的快速查询和更新便利。同时，散布式的存储带来的散布式查询能够带来更快捷、方便的用户感受。
那么什么是散布式进行数据存储呢？散布式存储与目前常见的集中式存储技术不同，散布式存储技术并非是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络利用企业中的每台机械上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源组成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。散布式数据存储对个人电脑的要求降低了，加倍充分的利用了团队中每一个人的电脑的空闲存储空间，可是大大加大了数据治理的难度。散布式数据库事实上它的数据存储方式是物理上是散布的，逻辑上是集中的。成立各场所的散布式数据库，不需要过度的进行限制，但也必需要有标准的设计要求：
些工作一样有个一起点,那确实是它们要紧依托传统的关系型数据库的治理系统,以下两条技术线路,是它们要紧的实现方式:①在关系型数据库治理系统中,利用引擎中间件来治理和处置数据,这条线路的要紧推动力来自世界上规模较大的GIS厂商,ESRI的SpatialWare, ArcSDE和Maplnfo都是其中广为人知的代表; ②对关系型数据库治理系统进行空间方面的扩展,以此帮忙数据库治理海量数据。各大数据库厂商的在这条线路上进行了有力的推动,最闻名的产品莫过于甲骨文公司的Oracle Spatial GeoRaster 了 。同类软件中,IBM DB2的Spatial Extender和PostGIS也是其中佼佼者,但美中不足的是,它们的治理能力都很弱。
3、优化存储策略——数据切分散布式存储
而针对基于Mysql数据库的大数据量存储，本文要紧研究的是散布式存储的解决方法。
像Oracle如此成熟稳固的DB能够支撑海量数据的存储和查询，可是价钱不是所有人都经受得起。因此咱们选择了开源的免费的Mysql和廉价的Server乃至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的成效，减少大量的资金投入，降低运营本钱。同时，散布式存储也能够加速信息的查询速度。
参考文献
海量数据存储与查询策略的优化研究 娄希安
Mysql必知必会Ben Forta
Mysql查询优化技术—索引 殷丽 徐海华 吴海涛 Mysql海量数据存储和解决方案
浅谈散布式数据库的数据存储优势和问题 赵为民
篇二：数据库解决方案对照分析
数据库解决方案对照分析
关于互联网应用，随着访问量的增加，当数据库数据量达到GB以上时将不可幸免的面临数据库性能瓶颈的问题，因此在数据存储方案的选择上对应用的性能、后期扩展等方面将会有专门大的阻碍，下面我将从几个角度对目前主流的几款商用数据库和Dbshards + MySql进行对照，为您的选择提供参考。
存储策略的制定包括了对存储介质、存储设备和存储模式的选择。当前,海量数据存储设备要紧有三大类,它们别离是磁带机、光盘库、磁盘阵列,它们依托于各自的存储介质,磁带机的介质是磁带,而后二者对应的别离是光盘和硬盘。另外,固态存储和全息存储尽管临时未取得普遍应用,但它们代表了以后高速海量数据存储的进展趋势。
开放性
? sql server：只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳固对数据库是十分重要的。windows9x系列产品是偏重于桌面应用，nt server只适合中小型企业。而且windows平台的靠得住性，平安性和伸缩性是超级有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处置大数据量的关键业务时。
方面的要求并无降低；数据资源的爱惜方面:数据资源是企业和单位的宝贵财富,一旦丢失,会造成不可估量的损失。
二、海量数据的存储策略
本论文的研究对象确实是利用Mysql数据库实现海量数据的散布式存储。MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库治理系统，开发者为瑞典MySQL
AB公司。目前MySQL被普遍地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、整体拥有本钱低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站整体拥有本钱而选择了MySQL作为网站数据库。因此，本论文研究运用Mysql实现大数据量的存储。
而进行散布式存储第一需要进行的确实是数据切分，因此咱们需要重点研究的是数据切分。只有将海量数据进行合理的数据切分才能够更好的实现散布式数据存储，更好的提高数据存储速度。那么如何才能做到数据切分呢？
数据切分能够是物理上的，对数据通过一系列的切分规那么将数据散布到不同的DB效劳器上，通过路由规那么路由访问特定的数据库，如此一来每次访问面对的就不是单台效劳器了，而是N台效劳器，如此就能够够降低单台机械的负载压力。
尽管目前学界关于海量数据的界限众口纷纭，但如果是数据具有了上述四个特点中的三个包括三个以上时，一样就被作为海量数据处置了。
二、 国际上海量数据的研究现状
关于目前愈来愈多的信息量，咱们如何才能对这些海量数据进行高效的存储、组织、治理呢？那个问题现已成为国内外研究的热点话题。在国外，一些科研工作者已经取得了冲破性的研究功效。但需要指出的是,这
目前国内一些学者关于关于查询策略优化的研究要紧仍是集中在针对物理层的存取方式的设计上,依托硬件技术和性能方面来实现提高查询效率的成效的。而目前的网络存储技术要紧有三种:以效劳器为中心的直接连接存储(DAS: Direct AttachedStorage).以数据为中心的网络连接存储(NAS: Network Attached Storage)和以网络为中心的存储区域网络(SAN: Storage AreaNetwork)。