适用于云计算的数据库开发和使用案例

合集下载

云计算平台的应用场景与案例

云计算平台的应用场景与案例

云计算平台的应用场景与案例云计算是一种基于互联网的数据中心模式,通过共享计算资源,存储和处理数据,实现快速数据共享和处理。

它受到许多行业的广泛关注,因为它可以提供更快速、更灵活、更便宜的数据处理和存储。

在这篇文章中,我们将介绍云计算平台的应用场景和案例。

一、云计算平台的应用场景1、云存储随着公司和组织产生的不断增长的数据量,越来越多的企业和组织选择将其数据存储在云上。

云存储为这些企业和组织提供了安全可靠的数据管理云服务,帮助他们集中存储大量数据,并提供高可用性和冗余备份。

2、云网络云网络是指基于云计算平台的网络服务。

它可以帮助企业和组织更好地管理和部署网络服务,从而提高整体的网络性能和安全性。

3、云数据库云数据库使企业和组织能够将其数据库托管在云上,从而实现更快的数据访问速度和更灵活的数据管理。

其中,NoSQL数据库和关系型数据库是最常见的云数据库类型。

4、云应用程序云计算平台提供了一种全新的云应用程序开发和部署方式,使得开发人员可以专注于代码编写、测试和部署,而不必关心硬件和操作系统维护等底层基础设施问题。

二、云计算平台的应用案例1、金融行业随着数字化时代的到来,金融行业应用云计算的趋势也越来越明显。

例如,云计算平台可以提供更好的客户关系管理、分析和交易处理等功能,提高了金融机构的效率和竞争力。

2、医疗行业医疗行业应用云计算可以将医生和患者之间的信息共享更加高效化。

例如,电子病历可以在云上存储,医生可以随时在任何地方查看病历和患者数据。

此外,云计算还可以帮助医疗机构分析和管理大规模的医疗数据。

3、零售行业零售行业应用云计算的范围很广泛,涵盖了从采购、库存管理、销售到营销等多个领域。

例如,针对不同行业和用户的个性化营销可以通过云计算实现。

同时,云计算还可以提供实时库存和销售数据,帮助零售企业制定更合理的运营策略。

4、制造业在制造业中,云计算平台可以通过更好的物联网连接设备、分析数据、监测产品质量等功能,提高生产效率,实现数字化生产过程。

2022年度信息技术能力提升案例:20个典型实例

2022年度信息技术能力提升案例:20个典型实例

2022年度信息技术能力提升案例:20个典型实例1. 云计算技术- 介绍:云计算技术是将计算机资源通过互联网交付给用户的一种服务模式。

通过研究云计算技术,可以提升企业的数据处理和存储效率,降低成本。

- 案例:使用云计算平台搭建企业内部数据中心,实现数据共享和备份,提高数据安全性和可靠性。

2. 大数据分析- 介绍:大数据分析是指通过对大规模数据进行收集、处理和分析,从中获取有价值的信息和洞察,用于支持决策和优化业务流程。

- 案例:利用大数据分析技术对市场趋势进行预测,帮助企业制定更有效的营销策略,提高销售额和市场份额。

3. 人工智能应用- 介绍:人工智能应用是指利用计算机技术和算法模拟人类的智能行为和思维过程,实现对复杂问题的分析和处理。

- 案例:开发智能客服系统,通过自然语言处理和机器研究算法,提供智能化的客户服务,实现自动化的问题解答和处理。

4. 物联网技术- 介绍:物联网技术是指通过无线传感器和互联网技术,将各种设备和物体连接起来,实现信息的互通和智能化的管理。

- 案例:应用物联网技术实现智能家居系统,通过远程控制和自动化,提高生活的便利性和舒适度。

5. 区块链技术- 介绍:区块链技术是一种分布式账本技术,通过加密算法和共识机制,确保数据的安全性和可信度。

- 案例:应用区块链技术实现供应链管理系统,实现对产品来源和流向的追溯,提高产品质量和安全性。

6. 虚拟现实技术- 介绍:虚拟现实技术是通过计算机生成的虚拟环境,模拟真实世界的感官体验,如视觉、听觉等。

- 案例:利用虚拟现实技术进行产品设计和模拟演练,提升产品的可视化效果和用户体验。

7. 边缘计算技术- 介绍:边缘计算技术是一种将计算和存储资源放置在离用户近的边缘节点上,实现更低延迟和更高响应速度的技术。

- 案例:应用边缘计算技术实现智能交通系统,通过实时数据处理和分析,提高交通流量的管理和优化。

8. 软件定义网络- 介绍:软件定义网络是一种将网络控制和数据转发功能分离的网络架构,提供灵活性和可编程性。

埃森哲 云计算案例剖析-Testra

埃森哲 云计算案例剖析-Testra

概览
• 公司总部位于澳大利亚墨尔本 • 大约46,000名员工 • 2008年总收入:247亿澳元 • 2008年总利润(税后):37亿澳元 • 主要市场:固网和电子通讯,互联网接入,
相关数据
• 拥有超过11,000部电话交换机 • 每天安装大约12,000项服务
• 2007年本地通话量为57亿次
• 2007年国内长途通话量为69亿分钟 • 2007年手机通话量为34亿分钟 • 2007年短信量为70亿条
云计算介绍(2)-案例介绍
中国移动广东公司-埃森哲,思科云计算培训 2011.01广东
Accenture Copyright © 2010Copyright Accenture 2010. All Rights Reserved.
1
云服务将快速增长并影响 IT 的各个领域
Zopa基于云提供互联网借贷交易电子市场,2009年借贷 量超过5500万美元。
4/14/2008
4/15/2008
4/16/2008
4/17/2008
4/18/2008
4/19/2008
4/20/2008
Copyright © 2010 Accenture All Rights Reserved.
8
Telstra 概况
Telstra 是一家世界500强的电讯与信息服务公司,总部位于澳大 利亚墨尔本。Telstra 拥有亚太地区最先进的全球IP骨干网之一, 提供巨大的带宽容量。
亚马逊 Web服务接口
3) 远程访问
可靠区域1
2) 拷贝虚拟机 映像,然后启动
虚拟 机
Hypervisor
物理机器
S3
可靠区域2
可靠区域3

大数据云计算的案例

大数据云计算的案例

大数据云计算的案例
大数据云计算是当前科技发展的热点话题之一,其广泛应用于各行各业。

以下是几个大数据云计算的案例。

1. 京东大数据云计算:京东借助云计算的技术手段,将庞大的用户数据进行收集、分析和挖掘,实现了商品库存的精准预测和销售的精准营销,提高了商家和用户的满意度。

2. 阿里巴巴大数据云计算:阿里巴巴利用云计算技术,对用户的行为进行分析,为商家提供个性化的精准营销服务。

同时,将大量的数据进行分析和挖掘,实现了供应链的优化和智能物流的管理。

3. 春雨医生大数据云计算:春雨医生借助云计算技术,将海量的医疗数据进行分析和挖掘,实现了医疗资源的智能配置和医疗服务的普及化。

同时,利用大数据技术,为患者提供个性化的健康管理服务。

4. 美团点评大数据云计算:美团点评利用云计算技术,将用户的行为进行分析和挖掘,为商家提供定制化的服务和营销策略,提高了商家和用户的满意度。

同时,利用大数据技术,对餐饮、旅游、娱乐等行业进行分析和优化,实现了产业的升级和转型。

总之,大数据云计算的应用已经渗透到各个领域,为企业和用户提供了更加精细化、个性化的服务,也为经济社会的发展注入了新的动力。

- 1 -。

云计算的基本原理和应用案例

云计算的基本原理和应用案例

云计算的基本原理和应用案例云计算(cloud computing)是一种基于互联网的计算服务模式,它能够按需提供计算资源(包括服务器、存储和数据库等)以及软件应用程序。

云计算的基本原理是将计算资源集中存储在云中心的数据中心中,通过网络将资源按需分配给用户。

下面将详细介绍云计算的基本原理,并列举一些云计算的应用案例。

1. 云计算的基本原理a. 虚拟化技术:云计算基于虚拟化技术,将计算资源通过虚拟化技术进行抽象,实现资源的按需分配和动态扩容。

b. 高可靠性:云计算采用冗余备份技术,将数据和应用程序存储在多个物理服务器上,提供高可靠性的服务。

c. 弹性扩展:云计算可以根据用户需求实现快速的资源弹性扩展,提供更好的响应速度和性能。

d. 按需付费:云计算提供按需付费的模式,用户只需要支付所使用的计算资源和服务,无需购买昂贵的硬件和软件。

e. 多租户架构:云计算支持多个用户共享同一套软硬件资源,提高资源利用率和成本效益。

2. 云计算的应用案例a. 云存储服务:云存储服务可以将用户的数据存储在云平台的数据中心中,用户可以随时随地访问和管理自己的数据。

例如,云盘服务、在线备份和数据同步等。

b. 基础设施即服务(IaaS):IaaS提供基础的计算资源,如虚拟机、存储和网络等,用户可以根据自己的需求创建和管理虚拟机实例。

例如,亚马逊云服务(AWS)和微软Azure等。

c. 平台即服务(PaaS):PaaS提供开发和部署应用程序的平台环境,开发者无需关注底层的基础设施,只需要关注应用程序的开发和部署。

例如,谷歌App Engine和微软Azure App Service等。

d. 软件即服务(SaaS):SaaS提供已经开发完善的应用程序,并通过云平台提供给用户使用。

用户无需购买和安装软件,只需通过网络访问即可使用。

例如,Office 365和Salesforce等。

3. 使用云计算的步骤a. 确定需求:首先需要确定自己的需求,包括所需的计算资源类型、数量和期望的性能等。

云计算技术应用的典型案例

云计算技术应用的典型案例

云计算技术应用的典型案例云计算技术是指通过网络将计算资源(如计算机、存储设备、网络设备等)以服务的形式提供给用户,以满足用户的计算需求。

云计算技术的应用非常广泛,下面列举了十个典型案例。

1. 云存储服务:用户可以通过云存储服务将文件、数据等存储在云端,随时随地访问和管理这些数据。

常见的云存储服务有Google Drive、Dropbox等。

2. 云备份服务:用户可以通过云备份服务将重要数据备份到云端,避免数据丢失的风险。

例如,用户可以使用iCloud备份iPhone上的照片和联系人。

3. 云计算平台:云计算平台提供了计算资源和开发环境,使开发者可以在云端进行软件开发、测试和部署。

常见的云计算平台有Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure等。

4. 云数据库服务:云数据库服务将数据库存储在云端,用户可以通过互联网访问和管理数据库。

例如,Amazon RDS提供了托管的关系型数据库服务。

5. 云虚拟化:云虚拟化技术将物理服务器划分为多个虚拟机,提供了更高的资源利用率和灵活性。

用户可以通过云虚拟化技术快速创建和管理虚拟机实例。

6. 云视频会议:云视频会议技术可以让用户通过互联网进行远程视频会议,提高会议效率和灵活性。

例如,Zoom提供了云视频会议服务,可以支持多人同时视频通话。

7. 云游戏:云游戏将游戏运行在云端服务器上,用户通过互联网进行游戏,无需购买昂贵的游戏主机和游戏光盘。

例如,Google Stadia是一种云游戏平台。

8. 云教育:云教育技术通过云计算平台和云存储服务,提供在线教学资源和学习环境,实现远程教育。

例如,Coursera是一个提供在线课程的云教育平台。

9. 云医疗:云医疗技术将医疗数据存储在云端,医生和患者可以通过互联网进行远程诊疗和健康监测。

例如,Ping An Good Doctor 是一个提供在线问诊和健康咨询的云医疗平台。

10. 云安全服务:云安全服务通过云计算技术提供网络安全、数据安全等安全保障措施,保护用户的信息和系统安全。

基于云计算的物流行业大数据应用实践案例分享

基于云计算的物流行业大数据应用实践案例分享

基于云计算的物流行业大数据应用实践案例分享第一章:引言 (2)1.1 物流行业背景 (2)1.2 云计算与大数据概述 (3)1.2.1 云计算 (3)1.2.2 大数据 (3)第二章:云计算在物流行业的应用架构 (3)2.1 云计算基础设施 (3)2.2 物流大数据处理框架 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章:物流行业数据采集与整合 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.1.1 物流行业数据来源 (5)3.1.2 数据采集方法 (5)3.1.3 数据采集技术选型 (5)3.2 数据清洗与转换 (5)3.2.1 数据清洗 (5)3.2.2 数据转换 (5)3.3 数据整合与建模 (6)3.3.1 数据整合 (6)3.3.2 数据建模 (6)第四章:物流行业数据分析与应用 (6)4.1 货物流向分析 (6)4.2 运输效率优化 (7)4.3 库存管理优化 (7)第五章:物流行业预测与决策支持 (8)5.1 预测模型构建 (8)5.1.1 数据采集与预处理 (8)5.1.2 特征工程 (8)5.1.3 模型选择与训练 (8)5.1.4 模型评估与优化 (8)5.2 风险评估与预警 (8)5.2.1 风险识别 (8)5.2.2 风险评估模型 (8)5.2.3 预警机制 (8)5.3 决策支持系统 (8)5.3.1 系统架构 (9)5.3.2 功能模块 (9)5.3.3 用户体验 (9)5.3.4 应用场景 (9)第六章:物流行业大数据可视化 (9)6.1 可视化工具与技术 (9)6.1.1 ECharts (9)6.1.2 Tableau (9)6.1.3 Power BI (9)6.1.4 Python 可视化库 (10)6.2 可视化策略与应用 (10)6.2.1 数据清洗与预处理 (10)6.2.2 数据分类与聚合 (10)6.2.3 图表选择与设计 (10)6.2.4 仪表盘布局与交互 (10)6.3 交互式数据分析 (10)6.3.1 数据筛选与排序 (10)6.3.2 数据钻取 (10)6.3.3 数据联动 (10)6.3.4 动态报表 (11)第七章:云计算与物流行业信息安全 (11)7.1 数据安全策略 (11)7.2 云计算安全风险 (11)7.3 信息安全合规性 (11)第八章:物流行业大数据应用实践案例 (12)8.1 企业案例分析 (12)8.1.1 企业背景 (12)8.1.2 应用实践 (12)8.2 政策支持案例分析 (12)8.2.1 政策背景 (12)8.2.2 应用实践 (13)8.3 行业联盟案例分析 (13)8.3.1 联盟背景 (13)8.3.2 应用实践 (13)第九章:云计算与物流行业发展趋势 (13)9.1 物流行业技术发展趋势 (13)9.2 云计算与大数据在物流行业的未来应用 (14)9.3 行业合作与创新 (14)第十章:总结与展望 (14)10.1 实践成果总结 (14)10.2 面临的挑战与机遇 (15)10.3 发展前景展望 (15)第一章:引言1.1 物流行业背景我国经济的持续增长,物流行业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性产业,正面临着前所未有的发展机遇。

云计算技术应用案例分享

云计算技术应用案例分享

云计算技术应用案例分享云计算是指通过互联网提供公共的、可扩展的、虚拟化资源的计算方式。

越来越多的企业开始使用云计算技术,以提高效率和降低成本。

本文将分享一些企业使用云计算技术的案例。

1. 京东云京东云是中国最大的云计算服务提供商之一。

它提供了广泛的云计算服务,包括计算、存储、网络和人工智能等。

京东云与数百家企业合作,帮助他们提高运营效率、降低运营成本。

例如,京东云与运动鞋品牌安踏合作,使用京东云的人工智能和大数据分析能力,增强了安踏的销售和营销策略,提高了品牌知名度和销售业绩。

2. 支付宝支付宝是中国最大的移动支付平台之一。

支付宝使用云计算技术来支持其庞大的支付网络。

云计算技术帮助支付宝扩大服务器和存储资源,以满足高峰期的业务需求。

此外,云计算技术还可帮助支付宝进行风险管理和反欺诈检测等任务,提高了支付的安全性。

3. AirbnbAirbnb是一家互联网短租服务公司,它使用云计算技术支持其庞大的数据管理系统。

Airbnb的数据库包含了数千万张房屋的信息和上百万的客户评论。

使用传统的本地数据库管理系统无法处理如此多的数据。

云计算技术能够提供大规模的存储和处理能力,并且能够在需要时进行动态调整,满足高峰期的业务需求。

Airbnb的云计算系统还使用了机器学习算法,帮助提高客户匹配度和提高预定率。

4. 美团美团是中国领先的本地生活服务平台,它利用云计算技术来支持其数千万的用户和上百万的商户。

美团使用云计算技术来处理其庞大的数据流量和动态的业务需求。

云计算技术能够提供高速的网络和存储资源,以支持美团的数据分析和处理能力。

此外,美团还利用云计算技术支持其无人配送业务,提高了物流效率和服务质量。

5. 腾讯腾讯是中国领先的科技和娱乐公司之一,它使用云计算技术来进行游戏开发和运营。

云计算技术能够提供高性能和高可靠性的服务器,以支持游戏的开发、测试和上线。

腾讯的云计算系统还可以提供实时数据分析和监控,以帮助腾讯快速修复游戏中的漏洞和故障。

云计算的应用案例

云计算的应用案例

云计算的应用案例云计算作为一种新型的计算模式,已经在各个领域得到了广泛的应用。

它通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理,为用户提供了更加灵活、高效、可靠的计算服务。

在当今信息化快速发展的时代,云计算已经成为了许多企业和个人的首选,下面我们来看一些云计算的应用案例。

首先,云计算在企业信息化建设中的应用案例非常丰富。

许多大中型企业都利用云计算技术来构建自己的信息化平台,以实现对资源的统一管理和高效利用。

通过云计算,企业可以将自己的数据、应用程序等资源集中存储在云端,员工可以通过互联网随时随地访问这些资源,大大提高了工作的灵活性和效率。

同时,云计算还可以为企业提供弹性的计算和存储资源,帮助企业应对突发的业务需求,降低了IT基础设施的成本。

其次,云计算在教育领域也有着广泛的应用。

许多学校和教育机构利用云计算技术来构建在线教育平台,为学生提供更加便捷、高效的学习方式。

学生可以通过云计算平台随时随地获取到教学资源,进行在线学习和作业提交。

同时,教师可以通过云计算平台进行教学资源的共享和管理,实现教学内容的个性化定制,提高了教学质量和效率。

此外,云计算还在医疗健康、金融、电子商务等领域得到了广泛的应用。

在医疗健康领域,云计算可以帮助医院和诊所实现病历、影像等医疗数据的集中管理和共享,提高了医疗资源的利用效率,改善了医疗服务质量。

在金融领域,云计算可以为银行和证券等金融机构提供高效、安全的数据存储和处理服务,帮助它们更好地应对复杂多变的金融业务。

在电子商务领域,云计算可以为电商企业提供弹性的计算和存储资源,应对大规模的用户访问和交易请求,保障了电商平台的稳定性和安全性。

总的来说,云计算的应用案例非常丰富,它已经成为了当今信息化时代的重要基础设施。

随着技术的不断发展和创新,相信云计算在未来会有更加广泛的应用场景,为人们的生产生活带来更多的便利和效益。

数据库技术应用案例分享

数据库技术应用案例分享

数据库技术应用案例分享近年来,数据库技术的应用越来越广泛,这一技术不仅在大型企业中得到广泛应用,也逐渐融入到我们的日常生活中。

对于公司和组织而言,数据库技术可以帮助其更好地管理业务数据和客户信息。

对于个人用户而言,则可以通过所使用的软件和应用程序来了解和管理自己的数据。

下面,我们来分析一些数据库技术应用案例,探究其背后的技术原理和应用效果。

一、货运运输公司最常见的数据库技术应用莫过于货运运输公司。

这些公司需要将每个包裹的信息记录下来,并及时提供发送的更新信息。

为此,这些公司通常使用基于云计算的数据库来存储和处理数据。

云计算技术使它们能够根据需要扩展数据存储,并提供反应迅速的网络服务。

此外,许多货运运输公司还使用RFID标签和跟踪器等技术追踪包裹的位置。

这些收集到的数据可以通过数据库技术进行处理和分析,用于评估运输效率和准确性。

二、科研机构科研机构通常需要在实验和研究结果方面集中管理大量的数据。

数据库技术可以帮助这些机构创建高度结构化和细致化的数据仓库。

这些仓库可以存储和检索各种数据类型,包括科学文献、试验数据和计算模拟结果。

此外,数据库技术还可以帮助科研机构开发特定的算法和工具,用于分析和评估数据。

这些算法可能涉及到数据聚类、大规模计算和机器学习等领域。

三、物联网设备随着物联网技术的不断发展,越来越多的设备将我们的生活信息转化为数字化的数据。

这些数据通常被存储在分布式的服务器上,并依靠数据库技术进行管理和分析。

对于智能家居、智能健康设备、智能车辆等智能化设备而言,数据库技术可以运用在智能数据分析、预测应用、认知计算、行为分析等方面。

例如,在智能家居领域中,数据库技术可以通过大数据分析实时监测家庭成员的行为,从而创建定制化的家庭环境设置。

四、科技公司科技公司中,数据处理是其中一个最重要的部分。

许多科技公司将数据库技术用于构建高可用性的服务和大规模处理数据。

例如,谷歌公司拥有世界上最大的计算机集群,使用数百万台计算机存储和处理数千兆字节的数据。

云计算技术的实践与应用案例分析

云计算技术的实践与应用案例分析

云计算技术的实践与应用案例分析云计算是近年来流行的一种新技术,是一种可以将计算机和网络资源进行虚拟化、并按需动态共享、即时出租的新技术和商业模式。

它可以提供专业的计算和存储服务,也能够支持数据的实时处理和应用程序的快速部署。

云计算技术在全球范围内受到越来越多的关注和应用。

本文将通过分析一些云计算技术的实践和应用案例,来评估云计算技术的现状和未来发展趋势。

1. 云计算技术的实践云计算技术的实践主要涵盖以下几个方面:1.1. 云存储云存储是目前最受欢迎的云计算服务之一,可以通过云存储服务提供商实现数据的备份和存储。

云存储技术以其高效性和可扩展性著称,特别适用于需要存储大量数据的企业。

1.2. 云计算服务云计算服务是一种将计算资源、网络资源和存储资源组合在一起的服务模式,可以提供常用的应用程序和部署平台。

基于云计算技术的服务可以提供快速、高效、低成本的服务,满足企业对计算资源的需求。

1.3. 数据库服务数据库服务是一种基于云计算技术的高效数据存储和分析服务,可以满足企业快速处理大量数据的需求。

基于云计算技术的数据库服务可以支持复杂的数据分析和关系数据库操作。

2. 应用案例分析云计算技术已被广泛应用于企业级应用中,下面分别分析几个应用案例,了解云计算技术应用的实践情况。

2.1. 阿里云随着互联网业务的快速发展,阿里云成为了备受欢迎的云计算服务提供商,是阿里巴巴集团旗下的子公司。

业内人士认为,阿里云已是云计算市场中的龙头企业,其成功的原因是云计算技术在阿里巴巴的商业战略中发挥了重要的作用。

阿里云的产品线包括云存储、云计算、数据库、网络安全等服务。

2.2. 腾讯云腾讯云是腾讯公司旗下的云计算服务提供商,具有良好的安全性和可扩展性,可以支持各种规模的企业和网站应用。

腾讯云凭借其海量计算和存储资源,在云计算市场中也处于领先地位。

腾讯云的产品线包括云主机、云存储、云数据库、云数据分析等。

2.3. AWS亚马逊(Amazon)是世界上最大的在线市场,自2010年开始,其AWS云计算平台设置了新的标准,成为了云计算领域的领导者。

云计算时代的数据库技术——NoSQL的实现与应用

云计算时代的数据库技术——NoSQL的实现与应用

云计算时代的数据库技术——NoSQL的实现与应用随着时代的发展和科技的进步,云计算已经成为了一个全新的领域。

它从根本上改变了人们处理和存储数据的方式,因此,数据库技术也随之发生了变化。

相比于传统的关系型数据库技术,NoSQL数据库技术在云计算时代得到了广泛应用,并且逐渐成为了热门的技术话题。

一、NoSQL简介NoSQL(非关系型数据库/不仅SQL)是一种不依赖关系型数据模型、而使用其他模型来存储和查询数据的数据库技术。

NoSQL数据库在云计算应用中具有非常重要的地位。

相对于传统的关系型数据库技术,NoSQL数据库技术具有许多优势。

首先,数据模型更加灵活,适合更加多样化的数据类型。

其次,NoSQL数据库的性能更好,可以更好地应对大规模数据的处理和存储。

虽然NoSQL数据库技术具有很多优点,但是也存在一些特点。

比如,缺乏标准化和统一的查询语言等。

二、NoSQL技术分类NoSQL技术具有多种分类方式,常见的分类方式包括:1. 针对数据模型分类:列存储(Column store)、文档型存储(Document store)、图形数据库(Graph)、键值存储(Key-value)、面向对象数据库(Object-oriented database)等。

2. 针对运行模式分类:分布式数据库(Distributed database)、网格数据库(Grid database)、云数据库(Cloud database)、内存数据库(In-memory database)等。

3. 针对更新方式分类:不可变数据库(Immutable database)、可变数据库(Mutable database)等。

三、NoSQL应用实例随着云计算技术的不断普及和发展,NoSQL数据库技术在各种大型应用场景中得到了广泛应用。

下面简单介绍几个实例:1. Facebook采用的Cassandra数据库Cassandra是一个开源的分布式数据库管理系统,最初由Facebook开发。

云计算的案例

云计算的案例

云计算的案例云计算是指通过网络将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户的一种模式。

它具有灵活性、高可用性、可扩展性和成本效益的特点,被广泛应用于各个领域。

下面是十个云计算的案例:1. 云存储服务:各大云计算提供商如阿里云、亚马逊AWS和微软Azure等都提供云存储服务,用户可以将数据存储在云端,实现安全备份和共享。

2. 云虚拟机:云计算提供商提供基于虚拟化技术的云虚拟机服务,用户可以根据需要快速创建、启动和管理虚拟机,满足不同的计算需求。

3. 云数据库:云计算提供商提供云数据库服务,用户可以将数据存储在云端,实现高可用性和数据备份,同时提供强大的数据处理和查询功能。

4. 云备份和恢复:云计算提供商提供云备份和恢复服务,用户可以将重要数据备份到云端,以防止数据丢失和灾难恢复。

5. 云视频服务:各大视频网站如优酷、爱奇艺等都使用云计算来存储和分发视频内容,用户可以通过云端的视频服务实现高清流畅的观看体验。

6. 云游戏服务:云计算提供商提供云游戏服务,用户可以通过云端的服务器来运行游戏,无需下载和安装游戏客户端,实现在线游玩。

7. 云人工智能:云计算提供商提供云人工智能服务,用户可以通过云端的人工智能平台实现语音识别、图像识别、自然语言处理等功能。

8. 云视频监控:各大企业和机构使用云计算来实现视频监控系统,通过云端的服务器和存储,实现远程监控和录像存储。

9. 云平台即服务(PaaS):云计算提供商提供云平台即服务,用户可以在云端快速构建和部署应用程序,无需关注底层的硬件和软件基础设施。

10. 云安全服务:云计算提供商提供云安全服务,通过云端的安全防护和监控,保护用户的数据和应用程序免受网络攻击和恶意软件的侵害。

云计算已经深入到各个领域,为用户提供了更加灵活、高效和可靠的计算和存储服务。

随着技术的不断发展,云计算将继续在各个行业中发挥重要作用,为用户提供更多创新和便利。

navicat for mongodb案例

navicat for mongodb案例

1. 简介Navicat for MongoDB是一款专业的数据库管理工具,旨在帮助开发人员更轻松地管理和维护MongoDB数据库。

该工具提供了丰富的功能和直观的界面,使用户能够快速、高效地进行数据库的设计、管理和维护工作。

2. 功能特点Navicat for MongoDB具有以下几大功能特点:- 数据库管理:支持创建、修改和删除数据库、集合等操作,方便用户对数据库进行管理。

- 数据查询:提供强大的查询功能,支持多种查询操作,如条件查询、聚合查询等,能够满足用户不同的查询需求。

- 数据导入导出:支持将数据从MongoDB数据库导出为多种格式的文件,如CSV、Excel等,也可以将外部数据导入到MongoDB数据库中。

- 数据同步:能够实现不同数据库之间的数据同步操作,方便用户在多个数据库之间进行数据的同步和备份操作。

- 数据备份恢复:提供全面的数据备份和恢复功能,能够保障数据库的安全和稳定性。

3. 应用案例下面我们以一个实际的应用案例来展示Navicat for MongoDB的使用场景。

假设某公司的开发团队需要对其MongoDB数据库中的用户信息进行管理和维护工作。

他们需要进行如下操作:- 在数据库中创建新的用户集合,并定义相应的字段和索引;- 导入外部数据到用户集合中,确保数据的完整性和准确性;- 对用户集合进行查询和分析,提取出需要的信息;- 将某一部分数据导出为Excel文件,以便进行进一步的统计和分析;- 定期对数据库进行备份,以确保数据的安全性。

针对以上需求,他们可以使用Navicat for MongoDB来完成这些工作。

具体操作如下:1)打开Navicat for MongoDB,连接到目标数据库;2)在数据库中创建新的用户集合,并定义相应的字段和索引;3)将外部数据导入到用户集合中,确保数据的完整性和准确性;4)使用查询功能对用户集合进行查询和分析,提取出需要的信息;5)将某一部分数据导出为Excel文件,以便进行进一步的统计和分析;6)定期使用数据备份功能对数据库进行备份。

关于云计算的三个应用实例

关于云计算的三个应用实例

云计算的三个应用实例1、电梯行业中的云计算应用目前奥的斯、日立、三菱等几大电梯厂家生产的在用电梯都已超过10万台,广泛分布于城乡。

对电梯系统的维护升级和质量监控主要依靠工作人员现场进行。

随着业务量的拓展,在用电梯不但历史数据分析的数据量越来越大,且其维护和监控的难度也越来越大。

技术部门的人手统计分析已经远不能满足需求。

提高数据分析能力和结果复用成为技术、工程、财务等部门共同关注的问题。

将云计算架构引入传统电梯行业,旨在提高电梯企业对在用电梯的海量信息监控和处理能力,提高研发设计和售后维保服务水平。

电梯云计算架构介绍电梯的云计算架构是以企业为中心的私有云服务架构。

它整合企业内原有的服务器资源为管理平台,将企业在用的电梯用网络和企业内数据平台连接起来。

通过远程监控各台电梯的电气系统数据,并依靠平台的数据分析处理能力,为设计和维保终端用户提供应用服务电梯的云计算架构包括以下三个层次:基础终端层、云计算平台管理层、云端应用层,如图1所示。

基础终端层电梯控制系统从原来的继电器组发展到PLC到单片机再到DSP。

电梯主控芯片计算能力已大幅提高,大部分电梯都配有由高性能计算芯片组组成的总线控制系统。

通过在电梯上加装监控终端,调用电梯内总线数据,将各电梯控制系统的硬件和企业内数据中心有线或者无线联接起来。

再用电梯组成的庞大网络,构成电梯的云计算架构的基础终端层,为平台数据分析提供充足样本。

云计算平台管理层遵循平台即服务(PAAS)的原则,云计算平台管理层监控基础设施层数据,实现海量信息存储,并为云端应用层提供应用信息平台和基础软件开发环境。

(1)I/O信息管理云计算平台管理层驱动与应用层数据交互和与设施层数据交互的I/O,实施电梯终端数据远程集中存储,响应应用层对数据库的查询请求,管理接入输出信息的发放权限和数据备份,并完成和企业内原有的其它各种数据库数据交互管理。

(2)应用集成云计算平台管理层通过大量搜集电梯各种运行属性数据,以单台电梯为对象建立对象库,并按照既定的方法分析统计建立起构架库,将集成服务存入云计算数据库,方便应用层直接调用和信息复用。

aws应用的案例

aws应用的案例

aws应用的案例AWS(Amazon Web Services)是亚马逊公司提供的一种云计算平台,提供了一系列丰富的云服务,包括计算、存储、数据库、网络、人工智能、机器学习等。

下面列举了10个符合标题内容的AWS应用案例。

1. Netflix:Netflix是一家全球知名的流媒体公司,使用AWS提供的强大的云计算能力来支持其海量的视频内容存储、分发和播放。

Netflix将视频文件存储在AWS的S3(Simple Storage Service)中,利用AWS的云计算服务来实现视频的快速加载和高效传输。

2. Airbnb:Airbnb是一家在线民宿预订平台,它使用AWS的弹性计算服务EC2(Elastic Compute Cloud)来扩展其服务器的计算能力,以应对高峰时段的用户访问需求。

此外,Airbnb还使用AWS的数据库服务RDS(Relational Database Service)来存储和管理用户和房源信息。

3. NASA:美国国家航空航天局(NASA)使用AWS的云计算服务来存储、分析和处理其大量的科学数据。

AWS的存储服务S3和计算服务EC2为NASA提供了高可靠性和高性能的计算和存储能力,帮助科学家们更好地理解和探索宇宙。

4. 腾讯:腾讯是中国领先的互联网公司,它使用AWS的云计算服务来扩展其在线游戏和社交媒体平台的计算和存储能力。

腾讯利用AWS的弹性计算服务EC2和存储服务S3,为数亿用户提供稳定和高效的在线服务。

5. 菜鸟网络:菜鸟网络是中国最大的物流平台之一,它使用AWS 的云计算服务来处理其庞大的物流数据和订单信息。

AWS的数据库服务RDS和分析服务Redshift帮助菜鸟网络实现了数据的快速存储和分析,提高了物流运营的效率和可靠性。

6. 罗克韦尔科技:罗克韦尔科技是一家全球工业自动化解决方案提供商,它使用AWS的物联网服务来连接和管理其客户的设备和工业控制系统。

AWS的物联网服务提供了安全可靠的设备连接和数据传输能力,帮助罗克韦尔科技实现了工业自动化的数字化转型。

云计算利弊和应用案例

云计算利弊和应用案例

云计算的利弊分析与云计算应用案例云计算(cloud computing),分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。

透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和―超级计算机‖同样强大效能的网络服务。

最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见,例如搜寻引擎、网络信箱等,使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能,未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等,都可以透过这项技术轻易达成。

云计算时代,可以抛弃U盘等移动设备,只需要进入Google Docs页面,新建文档,编辑内容,然后,直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司,他可以直接打开浏览器访问URL。

我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。

云计算优点:(1)实现多种安全功能云计算是什么?按Gartner的定义,云端运算是一种新兴的、极具延展能力的运算方式,能将包括运算、储存及视频,以服务的形式,透过网络的方式提供给用户。

在信息安全的应用上,云计算可让安全服务供应商将安全控制及功能供应予客户,故此企业便能以极具成本效益的方法采用最新的安全技术,例如认证、数据丢失保护、入侵防御、网络存取控制、漏洞管理等。

(2)有助于追踪评估安全系统成效另外,云计算极具弹性,能灵活按用户需要增减安全功能。

这对很多常常疑虑如何评估安全开支成效性的企业尤有好处。

这些企业认为信息安全只是用来应付意外,或偶尔为之的攻击,故一举购入大量又超乎自己平日所需的安全功能似乎并不划算。

有了云计算服务,该类安全服务便能以迅速、符合个别企业规模的方式提供,以应付各类型的威胁。

(3)促进市场竞争除此之外,云计算甚至有助整个信息安全服务市场更蓬勃。

有很多主要的安全功能,例如漏洞检测、上网行为管理,以及日志管理等,均需要供应商先作大量基建开发投资,才能将安全作为服务提供予客户。

云计算技术的典型应用案例与效果评估

云计算技术的典型应用案例与效果评估

云计算技术的典型应用案例与效果评估云计算技术是当今信息技术领域的一个热门话题,它以其强大的数据处理和存储能力,引领了数字时代的大数据应用。

本文将主要介绍云计算技术的典型应用案例,并对其效果进行评估。

一、电子商务平台随着电子商务的迅速发展,一些大型电商平台纷纷转向云计算技术的应用。

云计算技术使得电商平台能够实现弹性扩展和高性能的服务器部署,提供更稳定、便捷的购物体验。

同时,云计算技术还可以对用户的购买行为数据进行分析,为平台提供更精准的个性化推荐服务,提高用户满意度和购买转化率。

二、在线教育平台近年来,在线教育平台兴起,云计算技术为其提供了强大的技术支持。

传统的在线教育平台主要靠单个服务器进行运行,但随着用户量的激增,单个服务器往往难以承受高并发的请求。

采用云计算技术后,教育平台可以根据实际需求灵活调整计算资源,提供稳定的教学环境;同时,通过云计算技术还可以实现教学资源共享,让学生和老师之间的交流更加便捷。

三、医疗健康领域在医疗健康领域,云计算技术的应用也取得了显著的效果。

通过云计算技术,医院可以实现电子病历的共享与管理,医生和患者可以方便地查询和更新病历信息,提高医疗效率。

另外,云计算技术还可以为医生提供医学数据库资源,帮助医生做出更精准的诊断和治疗方案。

四、智能家居系统随着物联网技术的应用,智能家居系统的需求逐渐增加。

云计算技术为智能家居系统提供了数据存储和分析的能力,让家居设备能够实现自动化控制和智能化管理。

通过云计算技术,用户可以通过手机APP或其他终端远程控制家电设备,实现舒适、便捷的居住环境。

五、媒体和娱乐行业在媒体和娱乐行业,云计算技术的应用为媒体资源的存储、传输和分发提供了方便和高效的方式。

相比传统的有线传输方式,云计算技术可以实现视频和音频资源的流媒体传输,让用户可以随时随地观看和收听媒体内容。

此外,云计算技术还可以实现多屏互动,将用户的手机、电视等多个终端进行整合,提供个性化和互动性更强的娱乐体验。

云计算与大数据分析技术应用案例

云计算与大数据分析技术应用案例

02
大数据分析技术基础
大数据概念及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常 规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合,是需要新处理模式才能具有更 强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资 产。
VS
大数据特点
大数据具有数据量大、数据种类多、处理 速度快、价值密度低等特点。其中,数据 量大指数据量已达到TB级别甚至更高; 数据种类多指数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据;处理速度快指数据处理 需要实时分析而非批量处理;价值密度低 指数据中蕴含的价值与数据量的大小成反 比。
04
大数据分析技术应用案例
金融行业:信用评分与风险管理
信用评分
通过分析客户的历史交易数据、社交网络行为等,构建信用评分模型,实现客 户信用等级的快速、准确评估。
风险管理
运用大数据分析技术,实时监测金融市场动态,识别潜在风险,为金融机构提 供风险预警和决策支持。
医疗领域:精准医疗与健康管理
精准医疗
云计算平台在大数据处理中的应用
分布式计算
云计算平台提供分布式计 算框架,如Hadoop、 Spark等,支持大数据的 高效处理和分析。
弹性扩展
云计算平台可根据业务需 求弹性扩展计算资源,满 足大数据处理的高峰期需 求。
数据挖掘与分析
云计算平台提供数据挖掘 和分析工具,帮助用户从 大数据中挖掘有价值的信 息和洞察。
大数据处理流程
数据清洗
对数据进行筛选、去重、填充 缺失值等预处理操作,以保证 数据质量。
数据分析
采用统计分析、机器学习等方 法对数据进行深入挖掘和分析 ,发现数据中的规律和趋势。
数据采集
通过日志、传感器、社交网络 等途径采集各种类型的数据。

了解云计算与大数据应用案例

了解云计算与大数据应用案例

了解云计算与大数据应用案例云计算和大数据应用案例是当今信息技术领域中颇受关注的话题。

随着技术的不断发展与创新,云计算和大数据的结合已经成为企业和机构实现数据管理、分析和应用的有效手段。

本文将介绍云计算和大数据的概念,并针对不同行业、领域的应用案例进行具体分析,以便读者全面了解云计算和大数据的实际应用。

第一部分:云计算概念与案例云计算是一种按需提供计算资源的方式,通过网络将数据存储、处理和传输分配给终端用户。

以下是几个云计算应用案例:1. 云存储:云存储是将数据存储在云服务器上,而不是传统的本地存储设备上。

云存储可以为用户提供高效、可靠的数据存储服务,并支持数据的备份和恢复。

例如,云存储可以被用于个人用户的文件备份,也可以应用于企业级的数据管理。

2. 云计算平台:云计算平台是提供云计算服务的软件环境。

云计算平台可以帮助用户快速部署、管理和扩展他们的应用程序。

例如,微软的Azure和亚马逊的AWS等云计算平台可以帮助开发人员轻松创建和托管应用程序。

3. 云安全:云安全是保护云计算环境和数据安全的一种方法。

云安全技术可以帮助用户防止恶意攻击、数据泄露和信息丢失等问题。

例如,云计算服务提供商会使用加密技术和访问控制策略来确保用户数据的安全。

第二部分:大数据概念与应用案例大数据是指规模巨大、多样化和高速生成的数据集合。

以下是几个大数据应用案例:1. 零售业:大数据可以帮助零售商分析消费者行为、购买偏好和市场趋势,从而优化产品组合、定价策略和销售渠道。

例如,亚马逊可以通过分析用户购买记录和浏览历史,为用户个性化推荐商品。

2. 金融业:大数据可以帮助银行和金融机构进行风险管理、欺诈检测和交易监控。

通过对大量的交易数据进行分析,金融机构可以及时发现异常交易和欺诈行为,并采取相应的措施。

3. 医疗保健业:大数据可以用于疾病预测、健康管理和临床决策支持。

医疗机构可以利用大数据分析患者的病历记录、基因组数据和医疗图像,从而提供更精确的诊断和治疗方案。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

适用于云计算的数据库 开发及案例Copyright © Versant Corp. All rights reserved.0001By Tiger Lau,CTO of Versant China数据库发展简史模型层次化,结构化 网络化 关系型 对象型优点性能 性能 灵活性, 支持查询 性能,灵活性缺点灵活性, 对查询的支持 灵活性, 对查询的支持 性能 随机性较强, 支持既成的查询数据简单 简单 简单 复杂这两点是现有很多系统的核心问题所在什么是Versant云数据库Versant数据库是大规模的分布式数据库 Versant数据库是专门为复杂数据提供服务的数据库:设计目标是优化对象的存储与操作。

有能力管理任何类型的复杂模型。

简单类型: 整型, 字符串 数据类型与程序语言定义完全一致, 非自建数据结构 多值类型(Multi-valued): 动态类型数组 可以有效支持复杂程序数据结构,无需拆分有能力管理对象间的任何关系。

对象间引用 (链接) 集合 (唯一性), 列表 (排序), 图 (关联性查找) 一次性存储,透明装载,能极大提高系统效率Versant数据库能够实现数据与程序语言的无缝集成。

什么是复杂数据?应用自身的数据结构以及数据非常复杂。

面向图形/GIS的复杂应用系统 基于复杂对象导航访问模式的应用系统受到面向对象模型的影响而形成的复杂数据。

继承 集合 关联由于无法简单的映射到关系模型而 形成的复杂数据。

大量的映射代码 大量的联合(JOIN)操作 性能不佳经常面临复杂数据的行业电信尤其与网络管理与核心业务大容量并发 支撑密切相关的应用地理信息/航天在应用中提供空间数据金融股票,专利监控,风险监控科学/气象/医疗生物科学信息系统,医疗信息管理系统国防与智能系统出于保密需要…其它领域——需要大量历史数据支持的应用!Versant数据库系统架构Versant Versant C C Interface Interface Versant Versant C++ C++ Interface Interface Versant Versant Java Java Interfaces Interfaces Other Other Interfaces, Interfaces, Tools, Tools, etc. etc.Versant Object ManagerVersant VersantNetwork NetworkLayer Layer Versant VersantNetwork NetworkLayer LayerVersant ServerVirtual VirtualSystem SystemLayer LayerRaw Raw Devices, Devices, File File Systems, Systems, RAID, SAN, NAS RAID, SAN, NASVersant数据库的双缓存架构User Interface User User Interface Interface Application Application Application Logic Logic Versant Versant Versant Object Object Manager ObjectManager Manager FE FE Profile Profile Object CacheVersant ClientPage Cache Versant Versant Storage Storage Manager Manager RollRollforward forward log log Logical Logical Log Log File File Physical Physical Log Log File File BE BE Profile Profile Database Database Volume(s) Volume(s)Versant Server架构对比:RDBMS vs VERSANTACID Transactions Indexing SMP Support Event Notification Fault Tolerant Server Replication Scale to TerabytesClient Cache Transactional Control QueryQuerySQL ODBC JDBCSQL C Relational Server Query Engine TablesC++ Java .NETSQL ODBC JDBC Query Engine Server cacheLogicalServer cacheObjectsPhysicalLogicalPhysicalDual LoggingDual LoggingVersant数据库可以实现灵活的多线程架构Client Client Thread Thread Client Client Thread Thread Client Client Thread Thread Client Client Thread Thread Session Object / Object Cache Client Process Server Server Thread Thread Session Object / Object Cache Server Process Page CacheLock TableServer Server Thread ThreadServer Server Thread Threadasync I/O of non-commit buffer writesClient Process Client Client Thread Thread Client Client Thread Thread Session Object / Object CacheLog Log Buffer Buffer Thread ThreadBackground Background Page Page Flusher Flusherwrites modified pages to diskVersant数据库能更好地解决复杂问题Complex data —— 复杂数据 Complex data relationships—— 复杂数据的关系ToolsC++TM SAsynchronous ReplicationJavaEvent NotificationMA CORB24 x7XAFault Tolerant ServerODBC JDBCJ2EEVersant适用于面向关键业务的 C++ 及 Java应用面向对象的程序模型与对 象的数据库的无缝对接可以 创造巨大的价值: 开发时间缩短、应用执行效 率提高,易用性提高以及目 标产品投放市场的及时性的 提高; Versant提供的存储模型等 同于应用的内存模型,这使 得企业应用的数据库可以在 保持高健壮性的基础上同时 获得高效的执行效率。

传统关系型数据库在OR-Mapping领域面临困难In-MemoryRDBMSSELECT FROM table1 ...; SELECT FROM table1 ...; SELECT FROM table2 ...; SELECT FROM table2 ...; convert_tables_to_memory(); convert_tables_to_memory(); Order order == new Order() Order order new Order() for(i=0; i<100; i++) {{ for(i=0; i<100; i++) OrderLine pp == new OrderLine(); OrderLine new OrderLine(); … … order.addLine(p) order.addLine(p) }} convert_memory_to_tables(); convert_memory_to_tables(); INSERT INTO table1 ...; INSERT INTO table1 ...; UPDATE table2 ...; UPDATE table2 ...;Tables内存模型与存储模型不一致 从存储模型映射成内存模型时有巨大的性能消耗 更多的转换代码 编程语言和数据操作语言不一致,存在“失配”问题Versant数据库能够更好支持复杂数据VERSANTIn-MemoryOrder order == new Order() Order order new Order() for(i=0; i<100; i++) { for(i=0; i<100; i++) { OrderLine p = new OrderLine(); OrderLine p = new OrderLine(); … … order.addLine(p) order.addLine(p) }}内存模型与存储模型相一致 高性能的大数据量对象操作(排序等) 没有额外的转换代码 强化的程序生产力 程序开发语言即DML与DDL例:关系数据库在解决继承对象存储时的困境soc_no emp_name birth_date dept_name soc_no hour_rate over_rate max_over soc_no month_rate bonus_pctcreate table Employee_Table (emp_id number primary key soc_no number uniqe emp_name varchar Birth_date date dept_id number foreign key) create table Hourly_Emp_Table (emp_id number primary key foreign key hour_rate decimal over_rate decimal max_over decimal) create table Salaried_Emp_Table (emp_id number primary key foreign key month_rate deciaml bonus_pct decimal) create table Department_Table (......) create sequence ......Employee soc_no emp_name birth_date dept_nameCompany comp_name employees departmentsHourlyEmp hour_rate over_rate max_overSalariedEmp month_rate bonus_pctEmployee emp = new HourlyEmployee(“Meier”); mit().由于继承对象需要拆分之后才能存储到关系数据库中, 需要额外的编码,维护难度加大,性能大幅降低$$例:Versant数据库解决继承对象存储轻而易举soc_no emp_name birth_date dept_name soc_no hour_rate over_rate max_over soc_no month_rate bonus_pct Employee soc_no emp_name birth_date dept_name Company comp_name employees departmentsEXEC SQL INSERT INTO Employee_Table (soc_no, emp_name, birth_date, dept_name) VALUES (:emp->soc_no, :emp->name, :emp->birth_date, :emp->dept_name); if (emp->type == 1) EXEC SQL INSERT INTO Hourly_emp_Table (soc_no, hour_rate, over_rate, max_over) VALUE (:emp->soc_no, :emp->hour_rate, :emp->over_rate, :emp->max_over); else if (emp->type == 2) EXEC SQL INSERT INTO Salaried_emp_Table (soc_no, month_rate, bonus_pct) VALUES (:emp->soc_no, :emp->month_rate, :emp->bonus_pct) EXEC SQL COMMIT WORK RELEASE;HourlyEmp hour_rate over_rate max_overSalariedEmp month_rate bonus_pctEmployee emp = new HourlyEmployee(“Meier”); mit().由于继承对象需要拆分之后才能存储到关系数据库中, 需要额外的编码,维护难度加大,性能大幅降低$$JAVA程序—主程序import com.versant.trans.*;public class Sample { static public main ( String args ) { TransSession session = new TransSession(args[0]); Department d1 = new Department(“技术部”); Department d2 = new Department(“客服部”); Employee Employee p1 = new HourlyEmployee (“001”,“Joe”, new Date(1980,1,1),d1,...); p2 = new SalariedEmployee(“101”,”man”,new Date(1960,9,1),d1,...);p1.setDepartment(d2); session.makePersistent(p1); mit(); } }例: Versant数据库解决继承对象存储轻而易举config.jvi配置文件c c c c a n Employee HourlyEmployee SalariedEmployee Department Sample **Employee Employee .java .javajavac javacEmployee Employee .class .classEclipse插件Employee Employee .class .class Enhancer EnhancerConfig Config File Filejava java Employee Employee mydb mydbVersant数据库能帮助开发者降低开发难度降低开发成本 – 代码更少 – 构想更多 – 运行更快Java .NET C++ classes Database DesignAnalyse DesignDatabase mapping layerApplication testDatabase testVersant数据库能通过减少源代码降低开发工作量2000Create 0 37Store 32 137List 15 54Query 28 59Versant Java JDBCVersant数据库能提高复杂应用的性能,降低硬件投入Ericsson Network Management Worldcom Fraud Management50xBritish Airways Yield Managementex l p m Co 复 杂ING Barings Risk Management30xPerformance Improvement 性能提高比例10xe pl m Si 单 简um i ed 等 M 中CIBC Global Markets Front Office Trading5xIBM Benchmark3xSimple Queries Complex transactions 简单数据库查询请求 复杂数据库事务 Complexity level of Data Model for transactions数据库事务中使用的复杂数据模型与RDBMS + OR-MAPPING的性能比较70,000PolePosition提供的性 能比较 相对关系型数据库比有 10 – 50x 性能提高 相对JPA 和Hibernate 比有10 – 50x性能提高60,00050,00040,00030,00020,00010,0000 Melbourne Sepang Bahrain Imola Barcelona Montreal NurburgringJDO/Versant/VOD-8.0JDO/DataNucleus/MySQL-5.1Versant数据库能更好利用系统资源,降低硬件要求Versant数据库测试样例CPU占用率图测试内容 数据库中没有工单 (时间单位:毫秒) Versant 单条提交,向工单表中插入10万条工单 每2000条工单提交一次,向工单表中插 入10万条工单 25152 6248 40322 9079 Oracle 69749 12999 107939 31772同比关系数据库测试样例CPU占用率图数据库中有1000万条工单 (时间单位:毫秒) Versant 26112 6226 46367 10467 Oracle 89383 18573 117654 32198每次select 1000条,单条修改状 态,先改为1,然后改为3 每次select 1000条,每次提交 1000条,先改为1,然后改为 3Versant数据库能更好适应新的开发方法和开发手段快速创建新业务模型——最适合开发人员使用的数据库敏捷开发等快速开发方法正在日渐成为主流。

相关文档
最新文档