Oracle非结构化数据解决方案
Orcale数据库中非结构化数据的存储方法
Orcale数据库中非结构化数据的存储方法作者：李福存姜跃文楚怀远来源：《电子技术与软件工程》2016年第23期摘要随着企业信息化应用程度的提升，企业会产生大量的信息化数据，这些数据既有传统的结构化数据，更有众多新型的非结构数据，诸如图像、音频、视频、办公文档等。
利用主流数据管理系统Oracle所提供的新方法，可有效构建非结构化数据的存储模型，从而使得非结构化数据的存储更高效，检索更快捷。
【关键词】非结构化数据存储 Oralce SecureFile1 前言随着信息技术的广泛普及和充分应用，企业在日常业务活动中会产生各种各样的信息化数据。
这些数据既有传统的结构化数据，更有大量的非结构化数据，诸如音频、视频、图像、办公文档等。
据IDC统计，在企业产生的全部数据中，约有80%都是非结构化数据，且每年按60%的指数增长。
在未来15年中，互联网和多媒体应用的数字非结构化数据量将超过6.023x1023 （阿伏加德罗常数），因此非结构化数据的高效存储和快速检索成为非结构化数据存储方案所面临的关键挑战。
2 数据存储结构与数据存储方法传统的结构化数据可以用二维表结构来逻辑表达，因此可以用关系型数据库来管理，而非结构化数据无法用二维表结构来表达，因此需要采用新的方法来存储和管理。
在大数据时代，主流的商业数据库软件如Oracle在对传统的结构化数据提供更先进的管理技术的同时，也对非结构化数据提供了有效的管理方法，能整合有关联性和结构化的数据及非结构化数据，从而给用户提供无缝的使用体验。
2.1 非结构化数据分类非结构化的数据可以分成几种不同的类型，比较常见的就是多媒体或富媒体文件，如数字化影像、音频文件、视频文件。
其分类如下：2.1.1 照片用二维方式来表示所有内容，如照片、素描、绘画、图标。
2.1.2 基于字符的文档由一个或多个明确定义的字符集中的字符所组成的集合，如Word文档、电子邮件、PDF 文件等。
2.1.3 音频基于时间的声音的集合，如WAV文件、MP3文件等。
信息系统审计服务方案
信息系统审计服务方案随着数据业务的发展，数据对象范围的不断扩大、覆盖面越来越广、数据量越来越大、数据格式越来越复杂等情况是数据审计人员面临的新问题和新挑战。
结合目前大数据审计趋势，需要借助数据技术，协助完成审计项目的数据服务工作和技术支持。
1、信息系统审计工作不断加强。
特别是数字化审计从无到有，使审计观念、审计方式及人员知识结构发生了革命性的转变。
2、信息系统审计取得成效。
南宁市审计局开拓创新，大力推进信息系统辅助审计，审计AO系统得到广泛、深化应用，审计方法、专家经验不断形成、充实，数字化审计技术人才加强引进、培养，计算机技术、网络技术和数据库应用得到长足进步，数字化审计工作水平将得到极大提升。
3.1服务原则1、响应及时性原则借助公司的技术优势，对项目后续服务进行快速响应，并提供7×24小时响应服务。
2、服务规范性原则我们的实施工程师和技术支持工程师、维护工程师不仅具有专业的技术技能，而且都通过公司客户服务规范培训，并严格按照我公司客户服务规范提供客户服务。
3、解决问题高效性原则解决问题高效性是通过工程师的专业技能快速定位和解决问题，确保问题在有限的时间里得到正确解决。
4、人员稳定、专业原则现场服务工程师非特殊情况不得更换，确保人员技能足够专业。
3.2数字服务内容3.2.1数据服务数据服务主要包括：（1）数据采集、数据转换、数据分析、数据对比、数据查询，、数据抽取、数据挖掘等；（2）按照审计署审计规范要求形成对应的标准业务库、建立和完善审计方法体系；（3）根据审计工作需要，提供专项业务数据审计服务、信息系统审计辅助服务；（4）提供审计三小软件的开发支持和服务工作。
（1）数据采集：主要从被审计单位的业务系统、财务系统，进销存等系统采集、备份、不同数据库，不同表格式的原始数据进行提取。
需要采用.dmp格式文件或.bak格式。
（2）数据转换：对所采集的数据根据审计方式的需要对原有数据进行转换，提取出符合审计方式的数据格式。
两地三中心容灾解决方案
两地三中心容灾解决方案2010-12-26目录1“两地三中心”容灾系统建设的功能目标 (3)2两地三中心”容灾系统技术方案 (4)2.1总体设计方案 (4)2.2容灾方案实现 (5)2.2.1同城应用级容灾方案 (5)2.2.2异地数据级灾备方案 (6)3基于SHAREPLEX的容灾方案 (7)3.1S HARE P LEX FOR O RACLE产品介绍 (7)3.2S HAREPLEX主要技术指标 (8)4成功案例 (10)4.1银联数据 (10)4.2山西移动 (12)4.3北京地税 (15)4.4S HARE P LEX国内部分客户 (18)1 “两地三中心”容灾系统建设的功能目标理想目标：在确保系统稳定安全的前提下，颠覆“切换时长、数据丢失，平时不用、浪费投资，决策困难、影响巨大，演练复杂、风险增加”的传统“灾备”模式，创建全新“容灾”理念，使新增投资平时发挥生产效力、实现容纳各种灾难、确保业务连续和数据安全的崭新模式。
同城应用级容灾：覆盖能被客户直接感知的各类业务，平时与主机房同时运行，负载均衡使用，可分担各查询业务流量。
当容灾机房或主机房任何一处出现灾难造成的非计划内停机，则另一个机房都能在保证不丢失数据的前提下，继续对外提供同样的服务，对业务或对客户的感觉影响极低。
异地容灾；异地容灾机房，存放一台存储设备和一台核心业务验证服务器，异步存储数据，容许0-15分钟数据丢失。
发生城市级灾难时仍可以有效恢复生产系统核心数据和，。
最终实际目标：以系统稳定、安全、高效为基本前提，经严格论证和实测，可以逐步退守，直至实现一定投资下“高可用性和高安全性”的平衡。
容灾系统将能够应对下述的灾难和风险，确保数据安全性和业务连续性：灾难发生的百分比统计电源问题硬件、软件、程序故障机房其它基础设施故障系统设计失误小失误/故障长期累加人为操作失误或渎职蓄意破坏/病毒/黑客网络/线路故障技术失败大规模自然灾害其它0102030405060708090100Number of Declarations2 两地三中心”容灾系统技术方案2.1 总体设计方案生产系统的容灾系统拟建成“两地三中心“模式。
oracledsg方案
oracledsg方案随着信息技术的发展和互联网的普及，数据管理和处理的需求日益增长。
为满足企业和组织对于高效数据存储和分析的需求，Oracle公司提出了oracledsg（Oracle Data Solutions Group）方案。
本文将详细介绍oracledsg方案的特点、优势和应用场景。
I. oracledsg方案简介oracledsg方案是Oracle公司设计的一套全面的数据存储和管理解决方案。
它与Oracle数据库紧密结合，能够提供高效、安全、可靠的数据处理和存储能力。
oracledsg方案包括以下几个关键组成部分：1. 数据库管理系统（DBMS）：oracledsg方案基于Oracle数据库，具备强大的数据处理和管理能力。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储和查询，能够处理大规模数据和复杂查询。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：oracledsg方案提供了完善的数据仓库解决方案，能够对企业的海量数据进行存储、清洗、集成和分析。
数据仓库能够为企业决策提供有力的支持和参考。
3. 数据集成和ETL（Extract, Transform, Load）工具：oracledsg方案提供了强大的数据集成和ETL工具，能够将来自不同数据源和系统的数据整合到一个统一的数据库中，并进行规范化、清洗和转换。
4. 数据安全和备份：oracledsg方案具备高级的数据安全和备份功能，能够保护企业的重要数据免受损害和丢失。
它支持数据的加密、访问控制和审计，能够为企业提供数据的完整性和可靠性。
II. oracledsg方案的优势oracledsg方案具有以下几个显著的优势，使其成为企业和组织的首选数据解决方案：1. 高性能：oracledsg方案基于Oracle数据库，采用先进的索引和查询优化技术，具备卓越的性能。
它能够支持高并发、大规模的数据处理和查询，保证企业应用的高效运行。
2. 强大的扩展性：oracledsg方案能够轻松扩展以应对不断增长的数据量和用户访问量。
ORACLE 数据库故障解决方案
ORACLE 数据库故障解决方案一、引言ORACLE 数据库是一种常用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。
然而，在数据库运行过程中，可能会遇到各种故障，如数据库崩溃、数据丢失、性能下降等。
本文将介绍一些常见的ORACLE数据库故障解决方案，以匡助管理员快速恢复数据库的正常运行。
二、数据库崩溃的解决方案1. 数据库崩溃可能由于硬件故障、软件错误、人为操作等原因引起。
当数据库崩溃时，管理员应采取以下步骤进行故障排查和修复：a. 检查数据库日志文件，查找崩溃前的异常信息；b. 尝试重启数据库实例，使用备份恢复数据；c. 如果无法恢复数据，可以考虑使用数据库恢复工具进行修复。
2. 数据丢失的解决方案数据丢失可能由于误删除、磁盘损坏等原因导致。
为了防止数据丢失，管理员应采取以下预防措施：a. 定期备份数据库，并将备份文件存储在安全的位置；b. 使用数据库的日志文件功能，可以实现数据的增量备份；c. 配置RAID技术，提高数据库的容错能力。
3. 性能下降的解决方案当数据库性能下降时，可能会导致用户访问延迟、查询速度变慢等问题。
管理员可以采取以下措施来提高数据库性能：a. 优化数据库的查询语句，使用索引、视图等技术来加速查询；b. 增加硬件资源，如CPU、内存等，提升数据库的处理能力；c. 定期清理数据库，删除不必要的数据和索引，减少数据库的负载。
4. 数据库安全的解决方案数据库安全是保护数据库免受未经授权的访问和数据泄露的重要任务。
管理员应采取以下安全措施来保护数据库：a. 设置强密码策略，要求用户使用复杂的密码，并定期更换密码；b. 限制数据库用户的权限，只赋予其必要的访问权限；c. 定期更新数据库软件和补丁，以修复已知的安全漏洞；d. 使用防火墙和入侵检测系统，监控数据库的网络访问。
三、总结本文介绍了ORACLE数据库常见故障的解决方案，包括数据库崩溃、数据丢失、性能下降和数据库安全等方面。
非结构化数据
非结构化数据来源极为广泛，在省惩防体系综合信息平台数据环境中，包括文档、电子表格、演示文稿、电子邮件、音频和视频文件、即时消息、扫描的文档等。
由于文件系统操作简便性能较高，因此多采用文件系统来存储非结构化数据，而将关系型数据存储在数据库中。
然而在实际业务需求中，两种数据类型往往相伴而生，例如档案管理系统。
两种数据类型的分开管理损害了安全性、健壮性以及可管理性，具体存在以下弊端：互相孤立的安全审计模型；数据的更改无法保持原子性、备份和恢复需要分别进行；很难实现涉及到关系型数据和文件数据的综合查询；空间管理复杂；需要不同的接口和协议。
为了消除文件系统的弊端，在关系数据库中多采用二进制大对象（LOB）实现存储非结构化数据，然而LOB一直存在着性能瓶颈。
将非结构化数据存储在数据库中后，管理和检索非结构化数据（例如多媒体应用程序）需要额外的处理能力和内存才能获得与文件系统等同的性能。
综合以上原因，推荐使用Oracle Database中的SecureFile Lobs来存储非结构化数据。
自Oracle Database 11g开始，增加了SecureFile Lobs方式来解决非结构化数据存储，SecureFile支持检索非结构化数据，使得访问数据库内的文件与本地文件系统中的文件一样快，甚至超过了后者，同时还保持了与数据库中数据的事务一致性。
SecureFiles 是一个重要的新体系结构，它既具备所有最先进文件系统功能，又具备高级数据库功能。
其特性包括全新的磁盘格式、空间和内存管理技术，它可显著提升 LOB 性能并优化存储。
（1）提高了读写性能：SecureFiles 在数据库处理文件数据的方式上采用了全新的范例，对于基本查询和插入操作可提供类似文件系统的性能。
经过 SecureFiles 优化的算法速度最快可达LOB的10倍。
（2）统一的事务管理：非结构化数据可以是数据库事务的一部分，因此，免去了应用程序在保证原子性、读取一致性以及其他备份和恢复过程的复杂性。
2024年数据库管理系统市场发展现状
数据库管理系统市场发展现状摘要数据库管理系统（DBMS）是计算机科学中非常重要的一部分，它们用于管理和组织数据，以及提供对数据的访问和查询功能。
随着信息技术的不断发展，数据库管理系统的市场也在不断壮大。
本文将探讨数据库管理系统市场的发展现状，包括市场规模、主要参与者、发展趋势等方面的内容。
引言数据库管理系统是企业和组织中数据管理的核心工具。
它们提供数据的结构化存储、高效的检索和查询功能，并确保数据的安全性和完整性。
随着大数据和云计算等新兴技术的快速崛起，数据库管理系统的需求量不断增加，市场也面临着激烈的竞争。
市场规模数据库管理系统市场呈现稳定增长的趋势。
根据市场研究公司的数据，2019年全球数据库管理系统市场规模达到了xx亿美元，并预计到2025年将达到xx亿美元。
这一增长主要得益于企业对数据分析和管理的需求不断增加，以及新兴技术的应用扩大。
主要参与者数据库管理系统市场中的主要参与者包括企业级和个人级的厂商。
在企业级市场中，主要的厂商包括Oracle、Microsoft、IBM等。
他们提供了各种不同类型的数据库管理系统，包括关系型数据库、非关系型数据库和内存数据库等。
在个人级市场中，一些开源的数据库管理系统如MySQL和PostgreSQL也获得了广泛的应用。
此外，云计算和大数据技术的快速发展也催生了一些新的数据库管理系统厂商，如Amazon Web Services（AWS）的Aurora和Google的Firestore等。
这些厂商通过提供高度可扩展、性能优化的数据库管理系统，满足了大型企业和云服务提供商的需求。
发展趋势数据库管理系统市场有几个明显的发展趋势。
首先，云计算技术的不断普及使得数据库管理系统向云端迁移成为了一种趋势。
大型企业和机构不再需要自建数据中心来管理和维护数据库，而是将其移至云平台上，这使得数据库管理系统具备了更高的灵活性和可扩展性。
其次，非关系型数据库（NoSQL）的发展也是一个热门趋势。
Oracle数据库c各版本介绍及功能比较
OracleDatabase12c版本介绍OracleDatabase12c?有三种版本，提供多种企业版选件来满足客户对各种领域（性能和可用性、安全性和合规性、数据仓储和分析、非结构化数据和可管理性）的特定需求。
OracleDatabase12c?标准版1企业级的性能和安全性OracleDatabase12c?标准版1经过了优化，适用于部署在小型企业、各类业务部门和分散的分支机构环境中。
该版本可在单个服务器上运行，最多支持两个插槽。
OracleDatabase12c?标准版1可以在包括Windows、Linux和Unix在内的所有Oracle支持的操作系统上使用。
概述●快速安装和配置，具有内置的自动化管理●适用于所有类型的数据和所有应用●公认的性能、可靠性、安全性和可扩展性●使用通用代码库，可无缝升级到OracleDatabase12c?标准版或OracleDatabase12c?企业版优势●以极低的每用户180美元起步（最少5个用户）●以企业级性能、安全性、可用性和可扩展性支持所有业务应用●可运行于Windows、Linux和Unix操作系统●通过自动化的自我管理功能轻松管理●借助OracleApplicationExpress、OracleSQLDeveloper和Oracle面向Windows的数据访问组件简化应用开发OracleDatabase12c?标准版经济实惠、功能全面的数据库OracleDatabase12c?标准版是面向中型企业的一个经济实惠、功能全面的数据管理解决方案。
该版本中包含一个可插拔数据库用于插入云端，还包含Oracle 真正应用集群用于实现企业级可用性，并且可随您的业务增长而轻松扩展。
●支持使用一个可插拔数据库实现入门级云计算和整合●跨平台恢复●内置的Oracle真正应用集群支持更高水平的系统正常运行时间●简化的安装和配置●适用于所有类型的数据和所有应用●向上兼容OracleDatabase12c?企业版，从而保护您的初期投资优势●每用户350美元（最少5个用户），您可以只购买目前需要的许可，然后使用Oracle真正应用集成随需扩展，从而节省成本●提高服务质量，实现企业级性能、安全性和可用性●可运行于Windows、Linux和Unix操作系统●通过自动化的自我管理功能轻松管理●借助OracleApplicationExpress、OracleSQLDeveloper和Oracle面向Windows的数据访问组件简化应用开发OracleDatabase12c?企业版插入云端全球首屈一指的数据库推出最新版本——OracleDatabase12c现已推出，可在各种平台上使用。
企业级大数据分析平台实施方案
企业级大数据分析平台实施方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 业务需求 (3)2.2 技术需求 (4)2.3 用户需求 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 总体架构 (4)3.2 技术选型 (5)3.3 数据流转设计 (5)第四章数据采集与存储 (6)4.1 数据源分析 (6)4.1.1 结构化数据源分析 (6)4.1.2 非结构化数据源分析 (6)4.2 数据采集策略 (6)4.2.1 数据爬取 (6)4.2.2 数据接口 (7)4.2.3 数据库连接 (7)4.2.4 数据同步 (7)4.3 数据存储方案 (7)4.3.1 关系型数据库存储 (7)4.3.2 文件存储 (7)4.3.3 缓存存储 (7)4.3.4 分布式数据库存储 (7)4.3.5 混合存储 (8)第五章数据处理与清洗 (8)5.1 数据预处理 (8)5.2 数据清洗规则 (8)5.3 数据质量管理 (9)第六章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据分析方法 (9)6.1.1 描述性统计分析 (9)6.1.2 摸索性数据分析（EDA） (9)6.1.3 差异性分析 (9)6.1.4 相关性分析 (10)6.2 数据挖掘算法 (10)6.2.1 分类算法 (10)6.2.2 聚类算法 (10)6.2.3 关联规则挖掘 (10)6.2.4 回归分析 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 评估指标 (10)6.3.2 交叉验证 (10)6.3.3 超参数调优 (11)6.3.4 集成学习 (11)第七章数据可视化与报告 (11)7.1 可视化工具选型 (11)7.2 报告模板设计 (11)7.3 数据可视化展示 (12)第八章安全与权限管理 (12)8.1 数据安全策略 (12)8.2 用户权限设置 (13)8.3 安全审计与监控 (13)第九章系统集成与部署 (14)9.1 系统集成方案 (14)9.1.1 系统架构设计 (14)9.1.2 集成策略 (14)9.2 部署环境准备 (14)9.2.1 硬件环境 (14)9.2.2 软件环境 (14)9.3 部署与实施 (15)9.3.1 部署流程 (15)9.3.2 实施步骤 (15)第十章运维与维护 (15)10.1 运维策略 (15)10.2 故障处理 (16)10.3 系统升级与优化 (16)第十一章培训与推广 (16)11.1 培训计划 (16)11.2 培训资料编写 (17)11.3 推广与实施 (17)第十二章项目评估与总结 (18)12.1 项目成果评估 (18)12.2 项目经验总结 (18)12.3 项目改进建议 (19)第一章引言社会的不断发展和科技的进步，各种新的挑战和机遇不断涌现。
Oracle大数据解决方案
大数据极速增长∙在当今企业中80%的数据都是非结构化数据。
∙全世界结构化数据增长率大概是32%，而非结构化数据增长则是63%。
∙预计至2012年，非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。
∙过去3年里产生的数据量比以往4万年的数据量还要多大数据意义重大"大数据是新时代的石油。
"Forrester报告显示，公司企业仅仅使用了他们所能获得的数据中不到5%的数据。
企业的未来或取决于对大数据的关注度，因为：∙面向客户的系统所产生的各种大数据对于针对性营销和保持洞察力来说是一座宝库∙如果没有采取措施去关注并利用大数据的话，那么就将失去竞争力。
IDC报告阐明大数据的商业价值：∙领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入。
∙那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业，不太可能成为其行业的领军者。
巨大的数据量Volume∙集中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量多结构化数据Variety∙文本/图片/视频/文档等增长速度很快Velocity∙海量数据的及时有效分析∙用户基数庞大/设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长价值密度低Value∙单条数据并无太多价值，但庞大的数据量蕴含巨大财富福布斯：CEO/CIO应该关注的大数据五个问题∙大数据将如何能帮助我的业务？∙利用大数据成本会是多少？∙利用大数据的风险？∙如何衡量大数据的回报？∙看到大数据的结果需要多长时间？大数据，有特性的一种数据！大数据和现有结构化数据，哪个更有价值？不管何种数据的利用，都需要从业务出发，加以合理利用！对结构化数据深度挖掘分析，同时整合大数据，促进业务更好发展。
非结构化存储数据方案
非结构化数据存储方案非结构化数据包括文本、图像、音频、视频、PDF、电子表格等。
非结构化数据存储通常有两种方式：
1.将非结构化数据以文件的方式存储在文件系统中，同时将指向文件的链接或路径存储在数
据库表中。
这种方式数据读写的速度较快，但数据管理不便利，并需要额外考虑事务处理的
全都性和数据的平安性。
2.将非结构化数据存储在传统的数据库表的大对象字段中。
这种方式充分采用数据库的事
务、管理和平安特性，但在数据查询和读写的性能不高。
为解决上面两种方式的缺点，采用其所长，最新的非结构化数据存储技术在磁盘格式、网络
合同、空间管理、重做和撤销格式、缓冲区缓存以及智能的I/O子系统等方面发生重大转
变，在保证了文件数据的性能的同时，还保留了数据库的优势。
较有代表性的就是Oracle SecureFiles非结构化数据存储方式。
基于云计算的智慧供应链解决方案
基于云计算的智慧供应链解决方案第一章：引言 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 智慧供应链概述 (3)1.3 云计算在智慧供应链中的应用 (3)第二章：云计算技术基础 (4)2.1 云计算概述 (4)2.2 云计算服务模型 (4)2.3 云计算部署模型 (5)第三章：智慧供应链架构设计 (5)3.1 智慧供应链架构概述 (5)3.2 关键技术组件 (5)3.3 系统集成与协同 (6)第四章：供应链数据管理 (6)4.1 数据采集与整合 (6)4.1.1 数据采集 (7)4.1.2 数据整合 (7)4.2 数据存储与管理 (7)4.2.1 数据存储 (7)4.2.2 数据管理 (7)4.3 数据分析与挖掘 (8)4.3.1 数据分析 (8)4.3.2 数据挖掘 (8)第五章：供应链协同管理 (8)5.1 协同作业流程优化 (8)5.2 协同决策支持 (9)5.3 协同风险管理 (9)第六章：供应链金融服务 (9)6.1 供应链金融概述 (9)6.2 云计算在供应链金融中的应用 (10)6.2.1 云计算技术简介 (10)6.2.2 云计算在供应链金融中的应用 (10)6.3 金融风险控制与合规 (10)6.3.1 金融风险控制 (10)6.3.2 合规性管理 (11)第七章：供应链智能化 (11)7.1 智能化技术概述 (11)7.1.1 智能化技术背景 (11)7.1.2 智能化技术组成 (11)7.2 智能决策与优化 (11)7.2.1 智能决策原理 (12)7.2.2 智能决策应用 (12)7.3 智能化应用案例 (12)7.3.1 某制造企业智能库存管理 (12)7.3.2 某零售企业智能采购决策 (12)7.3.3 某物流企业智能配送优化 (12)第八章：供应链安全与隐私保护 (12)8.1 安全挑战与需求 (13)8.1.1 安全挑战 (13)8.1.2 安全需求 (13)8.2 安全技术措施 (13)8.2.1 数据加密技术 (13)8.2.2 访问控制技术 (13)8.2.3 安全审计技术 (13)8.2.4 防火墙与入侵检测技术 (14)8.3 隐私保护策略 (14)8.3.1 数据脱敏 (14)8.3.2 数据匿名化 (14)8.3.3 数据访问控制 (14)8.3.4 数据加密存储 (14)8.3.5 隐私合规性评估 (14)第九章：实施与运维管理 (14)9.1 项目实施策略 (14)9.1.1 项目筹备阶段 (14)9.1.2 项目实施阶段 (15)9.2 运维管理框架 (15)9.2.1 运维组织架构 (15)9.2.2 运维流程与规范 (15)9.2.3 运维工具与平台 (15)9.2.4 运维风险管理与应对措施 (15)9.3 持续优化与创新 (15)9.3.1 数据分析与挖掘 (15)9.3.2 技术创新 (16)9.3.3 业务流程优化 (16)9.3.4 持续改进 (16)第十章：智慧供应链发展趋势 (16)10.1 行业发展趋势 (16)10.2 技术创新方向 (16)10.3 未来市场展望 (17)第一章：引言1.1 背景介绍全球经济一体化的深入发展，供应链作为企业核心竞争力的重要组成部分，其优化和智能化水平直接关系到企业的生存与发展。
数据处理中的关系型和非关系型数据库选择方法(六)
数据处理中的关系型和非关系型数据库选择方法一、引言在信息时代，数据的处理和管理变得越来越重要。
随着数据量的不断增加，选择合适的数据库成为了一个关键问题。
本文将探讨数据处理中的关系型和非关系型数据库选择方法。
二、关系型数据库关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，使用表格和行来组织和表示数据。
常见的关系型数据库有MySQL、Oracle等。
选择关系型数据库时，需要考虑以下几个方面。
1. 数据结构：关系型数据库使用表格和行来组织数据，数据之间的关系通过外键进行定义。
因此，选择关系型数据库时需要考虑数据的结构是否适合表格和行的表示方式。
2. 数据一致性：关系型数据库具备ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，可以保证数据的一致性。
如果数据的一致性是一个重要考量因素，关系型数据库是一个不错的选择。
3. 事务和查询：关系型数据库支持事务处理和SQL查询语句，这使得数据的操作和查询变得方便。
如果需要频繁进行事务和查询操作，关系型数据库是一个较为合适的选择。
4. 数据规模：关系型数据库通常适用于小到中等规模的数据处理。
如果数据规模较大，可能需要考虑分布式数据库或者其他更为高效的解决方案。
三、非关系型数据库非关系型数据库，也称为NoSQL数据库，是指那些不使用传统的表格和行的数据存储方式。
非关系型数据库包括文档型数据库、键值型数据库、列族数据库和图数据库等。
选择非关系型数据库时，需要考虑以下几个方面。
1. 数据模型：非关系型数据库提供了灵活的数据模型，适用于非结构化和半结构化数据。
如果数据的结构变化频繁或者存在复杂的关系，非关系型数据库可能更适合处理这类数据。
2. 扩展性：非关系型数据库天生具备较好的横向扩展性能力，可以通过添加节点来水平扩展数据库。
这使得非关系型数据库特别适合大规模数据处理和分布式架构。
3. 数据性能：非关系型数据库通常具备较高的读写性能。
如果对于数据的处理速度有较高要求，非关系型数据库会是一个更好的选择。
信息技术行业智能化软件开发与技术服务方案
信息技术行业智能化软件开发与技术服务方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 市场需求分析 (4)1.3 技术发展趋势 (4)第2章技术架构设计 (4)2.1 系统架构 (5)2.1.1 整体架构 (5)2.1.2 模块划分 (5)2.2 技术选型 (5)2.2.1 编程语言 (5)2.2.2 框架 (5)2.2.3 数据库 (6)2.3 数据架构 (6)2.3.1 数据模型 (6)2.3.2 数据存储 (6)2.3.3 数据流转 (6)第3章软件开发环境与工具 (6)3.1 开发环境 (6)3.1.1 硬件环境 (6)3.1.2 软件环境 (7)3.1.3 网络环境 (7)3.2 开发工具 (7)3.2.1 集成开发环境（IDE） (7)3.2.2 版本控制工具 (7)3.2.3 项目管理工具 (7)3.2.4 代码审查工具 (7)3.3 代码管理 (7)3.3.1 代码规范 (7)3.3.2 代码版本控制 (8)3.3.3 代码审查与评审 (8)3.3.4 代码文档管理 (8)第4章智能化技术应用 (8)4.1 机器学习与人工智能 (8)4.1.1 监督学习 (8)4.1.2 无监督学习 (8)4.1.3 强化学习 (8)4.2 数据挖掘与分析 (9)4.2.1 数据预处理 (9)4.2.2 常见数据挖掘算法 (9)4.3 计算机视觉与语音识别 (9)4.3.1 计算机视觉 (9)4.3.2 语音识别 (9)第5章关键功能模块设计 (10)5.1 用户管理模块 (10)5.1.1 用户注册与认证 (10)5.1.2 权限管理 (10)5.1.3 用户信息管理 (10)5.1.4 用户行为记录 (10)5.2 数据管理模块 (10)5.2.1 数据采集 (10)5.2.2 数据存储 (10)5.2.3 数据处理 (10)5.2.4 数据分析 (11)5.3 业务处理模块 (11)5.3.1 业务流程管理 (11)5.3.2 业务规则引擎 (11)5.3.3 事务管理 (11)5.3.4 业务接口管理 (11)5.4 系统监控与维护模块 (11)5.4.1 功能监控 (11)5.4.2 日志管理 (11)5.4.3 系统备份与恢复 (11)5.4.4 安全防护 (11)第6章系统安全与稳定性保障 (11)6.1 系统安全策略 (11)6.1.1 安全体系架构 (12)6.1.2 风险评估与安全管理 (12)6.1.3 认证与授权 (12)6.2 数据安全与隐私保护 (12)6.2.1 数据加密与脱敏 (12)6.2.2 数据备份与恢复 (12)6.2.3 隐私保护策略 (12)6.3 系统稳定性与功能优化 (12)6.3.1 系统高可用性设计 (12)6.3.2 系统功能优化 (12)6.3.3 系统监控与故障排查 (12)6.3.4 灾难恢复计划 (13)第7章系统集成与测试 (13)7.1 系统集成方案 (13)7.1.1 系统集成概述 (13)7.1.2 集成架构设计 (13)7.1.3 集成关键技术 (13)7.2.1 测试目标 (13)7.2.2 测试范围 (13)7.2.3 测试计划 (14)7.3 自动化测试与验收 (14)7.3.1 自动化测试 (14)7.3.2 验收测试 (14)第8章项目实施与进度管理 (15)8.1 项目组织与分工 (15)8.1.1 项目组织架构 (15)8.1.2 团队成员分工 (15)8.2 项目进度计划 (16)8.2.1 需求分析与规划阶段 (16)8.2.2 设计与开发阶段 (16)8.2.3 集成与测试阶段 (16)8.2.4 部署与运维阶段 (16)8.3 风险管理 (16)8.3.1 风险识别 (16)8.3.2 风险评估 (17)8.3.3 风险控制 (17)第9章培训与技术支持 (17)9.1 用户培训 (17)9.1.1 基础培训 (17)9.1.2 高级培训 (17)9.1.3 培训方式 (17)9.2 技术支持与售后服务 (17)9.2.1 技术支持 (18)9.2.2 售后服务 (18)9.3 持续优化与升级 (18)9.3.1 功能优化 (18)9.3.2 技术升级 (18)9.3.3 客户参与 (18)第10章项目总结与展望 (18)10.1 项目总结 (18)10.2 技术创新与优势 (18)10.3 未来发展展望 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 项目背景信息技术的飞速发展，智能化技术已深入到社会生产与生活的各个领域。
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Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2)一、引言 (2)二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3)三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4)3.1 Oracle SecureFiles (4)3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5)四、专用数据类型和数据结构 (6)4.1 Oracle XML DB (6)4.2 Oracle Text (7)4.3 Oracle Spatial (8)4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9)4.5 Oracle Multimedia (9)4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9)五结论 (10)Oracle数据库11g管理非结构化数据一、引言公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。
非结构化数据是计算机或人生成的信息，其中的数据并不一定遵循标准的数据结构（如模式定义规范的行和列），若没有人或计算机的翻译，则很难理解这些数据。
常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像，还有Web 内容，如HTML。
根据数据的创建方式和使用方式的不同，非结构化数据的管理方法大不相同。
1.大量数据分布于桌面办公系统（如文档、电子表格和演示文稿）、专门的工作站和设备（如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统）上。
2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。
3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。
4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。
5.集成的运营系统，包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。
6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义数据（三元组）。
自数据库管理系统引入后，数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。
通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。
为了在数据库表内存储非结构化数据，二进制大对象（或简称为BLOB）作为容器使用已经数十年了。
除了简单的BLOB 外，多年以来，Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构，以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。
由于有了Oracle 数据库11g，Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地：大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。
二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势企业选择在Oracle 数据库管理系统中存储非结构化数据的原因有很多：1.强健的调优和管理：存储在数据库中的内容可直接与相关数据链接。
元数据和内容同步进行维护；并在事务控制之下进行管理。
数据库还提供强健的备份、恢复、物理调优和逻辑调优服务。
2.简单的应用程序部署：Oracle 支持各种特定类型的内容，包括SQL 语言扩展、PL/SQL和JAVA API、Xpath 和Xquery（在使用XML 时），在大多数情况下还支持JSP 标记库以及通过内置运算符执行常见或重要运算的算法。
3.高可用性：Oracle 的最高可用性体系结构使得“零数据丢失”配置可应用于所有数据。
在出现故障时只需一个恢复过程，这不同于常见配置。
在常见配置中，属性信息存储在数据库中，数据库具有指向文件中的非结构化数据的指针。
4.可伸缩的体系结构：在许多情况下，通过触发器、视图处理或表和数据库级参数进行索引编制、分区和执行操作的能力使得构建在数据库而非文件系统上的应用程序可以支持更大的数据集。
5.安全性：Oracle 数据库可实现细粒度（行级和列级）安全性。
同一安全机制既可应用于结构化数据，也可应用于非结构化数据。
使用许多文件系统时，目录服务无法实现细粒度级的访问控制。
限制单个用户的访问可能无法实现，在许多系统中，允许用户访问目录中的任何内容意味着可以访问目录中的所有内容。
三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍”在没有Oracle 数据库11g 之前，要获得这些好处是要付出代价的。
将内容存储在数据库而不是传统文件系统中后，数据库特性（如域索引、分区和并行）可以改进地理空间应用程序以及查询和更新密集型XML 应用程序的性能。
然而，在许多情况下（例如多媒体应用程序），管理和检索非结构化数据需要额外的处理能力和内存才能获得与文件系统等同的性能。
有了Oracle 数据库11g SecureFiles 后，一切都不同了，新的高性能LOB 支持检索非结构化数据，速度可与等价的文件系统配置媲美，甚至超过了后者。
SecureFiles 是一个重要的新体系结构，其特性包括全新的磁盘格式、空间和内存管理技术，它可显著提升LOB 性能并优化存储。
3.1 Oracle SecureFilesSecureFiles 在数据库处理文件数据的方式上采用了全新的范例，对于基本查询和插入操作可提供类似文件系统的性能。
经过SecureFiles 优化的算法速度最快可达旧LOB 的10 倍。
SecureFiles 可利用文件系统无法使用的多个高级Oracle 数据库功能。
在Oracle RAC 环境中，SecureFiles 提供的高级别可伸缩性远非文件系统可比。
通过SecureFiles，用户可使用“联机表重新定义”轻松地从旧LOB 进行移植，而不会影响到现有应用程序。
应用程序不必再处理多个接口来操作关系和相关文件数据。
使用SecureFiles 时，非结构化数据可以是数据库事务的一部分，因此，免去了应用程序保证原子性、读取一致性以及其他备份和恢复过程的复杂性。
SecureFiles 将透明数据加密(TDE) 功能扩展到了LOB 数据。
数据库支持表内所有LOB 列的自动密钥管理，并可以对数据、备份和重做/撤消日志文件进行透明加密/解密。
应用程序无需更改即可通过SecureFiles LOB透明地利用TDE 功能。
SecureFiles 支持下列加密算法：1.3DES168：三重数据加密标准，密钥长度为168 位。
2.AES128：高级加密标准，密钥长度为128 位。
3.AES192：高级加密标准，密钥长度为192 位。
（默认值）4.AES256：高级加密标准，密钥长度为256 位。
3.2 SecureFiles 中的存储优化与SecureFiles 一起提供的还有高级文件系统特性，如重复消除(Deduplication) 和压缩。
重复消除可消除多个冗余的SecureFiles 数据副本，并且对于应用程序是完全透明的。
Oracle 可自动检测到多个相同的SecureFiles 数据副本，并仅存储一个副本，从而节省了存储空间。
重复消除不仅简化了存储管理，而且显著提高了性能，尤其是对于复制操作。
用户可使用行业标准的压缩算法压缩LOB 数据，从而大幅节省存储空间并显著提升性能。
Oracle 可自动判断SecureFile 数据是否可进行压缩，或压缩是否有益。
SecureFiles 对整个服务器使用默认的LOB 压缩算法，并提供有各种级别的压缩。
每种压缩级别都是压缩系数和速度之间的一种平衡。
企业可以根据存储和CPU 使用限制选择最适合其需求的压缩级别。
SecureFiles 可自动进行压缩和解压缩，并且对于应用程序是完全透明的。
四、专用数据类型和数据结构与数据库管理系统包括数据类型、存储和索引结构以及运算符以对结构化数据进行有效查询和分析一样，它们在管理非结构化数据时也需要这些元素以实现增值。
Oracle 数据库11g 的这些特性在XML、文本、空间、语义以及多媒体和DICOM 数据管理方面具有独一无二的优势。
4.1 Oracle XML DBXML 已为各行各业广泛采用。
在卫生保健、制造、金融服务、政府以及出版等领域中都可以找到基于XML 的标准。
事实上，基于XML 的标准（如XBRL）的引入已使XML 成为应用系统之间的信息交换机制。
因此，越来越多的人将XML 用作了任务关键数据的持久性模型。
为了满足这个需要，Oracle 开发了Oracle XML DB。
Oracle XML DB 是一项高性能的原生XML 存储和检索技术，可在所有版本的Oracle 数据库上使用。
它完全支持所有关键的XML 标准，包括XML、命名空间、DOM、Xquery、SQL/XML 和XSLT。
Oracle XML DB 是第一个真正融合了关系/XML 功能的平台，从而使用户可以针对XML 内容充分利用SQL 语言以及针对关系数据充分利用XML 范例。
随着Oracle 数据库11g 的发布，Oracle 扩展了其行业领先的XML 支持，进而确保了Oracle 仍是存储、管理和查询所有可能的XML 内容类型的最佳平台。
Oracle 数据库11g 中的新特性改善了性能和可伸缩性，并对灵活性提供充分支持，从而使更多不同机构为XML 数据模型所吸引。
Oracle 数据库11g 为使用Oracle XMLSchema 优化的XML 存储的用户在诸多方面进行了改进。
1.XML 模式的适当发展。
2.XML 模式优化的存储的Oracle 分区。
3.优化存储模型的XML 模式优化的智能默认值。
4.模式优化的存储上的XQuery 操作改进5.支持通过Oracle Streams 复制基于文本的XMLType 存储。
为了以最优的方式处理非基于模式的XML，Oracle 数据库11g 引入了一个新的二进制XML 存储选件以及新的XML 索引编制功能，从而带来高性能的插入、更新和查询操作。
Oracle 的二进制XML 格式允许针对XML 内容进行基于路径的高效索引编制。
该格式可以优化XQuery 执行和碎片提取。
Oracle 数据库11g 新的XML 索引编制功能可以充分利用此格式。
Oracle 数据库11g 通过直接将Oracle PL/SQL 程序包、过程和函数公开为web 服务简化了面向服务的轻型应用程序的实施。
Oracle XML DB 信息库现在引入了一个支持工作流类型应用程序的事件模型，其中的自动创建或修改文件等简单任务会启动相应流程。
4.2 Oracle TextOracle Text 是数据库环境所需的领先的文本搜索、检索和管理系统。
在Oracle 数据库11g 第1 版中，Oracle Text 引入了旨在保持其领先地位的新特性。
这些新特性可以划分为四个目标领域：1.性能2.应用程序停机时间最小化3.国际化4.维护简便“混合查询”（包含文本搜索部分和结构化部分的查询）的性能已通过“SDATA 段”和“混合域索引”的引入而得到了改善。