数据库方案(合集十二篇)。

编辑反复修改和改进终于推出了这篇最优秀的“数据库方案”，祝愿您在这里获得有用信息。做事之前学会计划、分清主次，才会事半功倍，为了更加顺利的步入下一个阶段的工作。就需要我们事先制定工作方案，工作中应该做什么可以通过方案来明确。

数据库方案 篇1

电信企业参与竞争的利器-数据仓库和数据挖掘

随着电信市场的开放，竞争将越来越激烈，利润的降低使得必须从粗放的经营转变到集约的经营，同时经营决策需要尽可能多的定量的依据和尽可能快的速度。所有这些需要技术上的支持----数据仓库和数据挖掘广东省电信科学技术研究院是华南地区通信技术支持及科研开发的最高技术部门，围绕保障通信大网运行安全、高效和通信市场的需求而进行系统维护支持、网管系统开发、多媒体研究、网络技术与市场研究、计费系统研究与开发、人员培训和计量检测等七个方面的工作。研究院目前拥有一支900多人的年富力强、实力雄厚的研发队伍。

研究院开发的Thinker-BC多媒体网综合业务管理系统是一套统一的综合业务管理系统。它为电信运营商以及各级ISP提供一个稳定而灵活的业务支撑平台。该平台能够提供所有的多媒体数据通信基本业务及各种增值服务，该平台具备极强的可扩展性，具备快速的新业务生成、推广能力。系统能够灵活地定义各项服务的资费政策，及各项业务的捆绑销售优惠策略，并对各项服务提供准确、实时的计费功能。其中的数据仓库决策支持系统是基于Sybase的数据仓库解决方案开发的。业务经营决策者可以利用这个系统快速准确地了解到各项业务的发展情况、为进一步的决策支持工作提供坚实的基础。

目前，广东公众多媒体通信网拨号用户总数已达到70万。根据业务需求分析，广东省163/169网到底的用户总数将达到800万以上，其中拨号注册用户达400万，主叫用户300万，卡用户100万，专线用户也将达到1万户以上。在这些大量的数据背后隐藏着许多重要的信息。

系统的最终用户是电信内部的各个部门，因此最终用户的需求不尽相同。

业务策略不断变化。表现为资费政策的不断变化。

Thinker-BC2000多媒体网综合业务管理系统的数据仓库系统模型如下图所示：

数据仓库的实施是一个相当复杂的过程，主要包括五个部分的内容：数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现和数据仓库的维护和管理。

Sybase提供了覆盖整个数据仓库建立周期的一套完整的产品包：Warehouse Studio，它包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品。以下说明了我们是如何结合Sybase的产品来做数据仓库的设计与开发。

数据仓库的设计工作对于决策支持系统起着至关重要的作用，它需要根据决策需求确定主题，从数据源到数据提交，对数据仓库的数据组织进行逻辑结构的设计，还要按照业务用户最能理解的方式组织和提供信息。

在这个阶段，我们使用了PowerDesigner WarehouseArchitect。WarehouseArchitect是个高度优化的数据库工具，广泛用于数据源的逆向工程、建模、数据仓库方案设计，以适应每个业务需求。通过对逻辑设计、物理设计和应用建模进行集成，WarehouseArchitect方便了数据仓库的开发和实现。

在进行数据仓库的建立时，最大的挑战之一是如何将原始业务数据转化为一致的格式，使之更好地为决策支持服务。这包括对已有数据的准确性和一致性进行检验、净化，将数据进行转化、提取、转换、装载到数据集市或数据仓库以及对其进行定期更新和管理。PowerMart作为数据抽取工具，从各种异够的数据源中抽取数据，在数据抽取过程，用户可以根据不同的抽取阶段，灵活定制各种数据抽取流程，并定时地将数据加载到数据仓库中。

PowerMart是一个集成的软件产品套件,用于建造和管理数据集市和分析应用。PowerMart交付了一个开放的可伸缩的解决方案，主要定位于数据集市完整的生命周期和分析应用开发及产品化的管理，能够支持多种平台上快速变化的大量数据作为数据来源，进行复杂的转换处理以及支持高速的数据加载。其metadata repository 能够协调并驱动一系列的核心功能，包括抽取、转换、加载和管理等。

PowerMart的图形化用户接口帮助数据仓库管理人员很容易的设计复杂的source-to-target的映射，然后可以由PowerMart强大的服务器来自动地执行，

数据仓库的存储可以选用多维数据库，也可以选用关系型数据库或其它特殊的存储方式。数据的存储要保证数据的安全性、完整性、一致性，同时还要具有复杂的分析查询的高效性。

我们选用了Sybase的数据仓库产品Adaptive Server IQ。Adaptive Server IQ是一个关系型数据库，为高性能决策支持和数据仓库的建立而进行了优化。IQ中的关键技术是纵向数据存储（通过列而不是通过行来进行）、Bit-Wise查询索引和数据压缩。

联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。

数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于OLTP系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。

BusinessObjects作为较早进入中国市场的业务智能提供商，其产品操作精简、功能丰富，并且有直观易懂的前端展现元数据管理部分，在这个解决方案中与IQ的高速查询效率相得益彰。

元数据是关于数据的数据，能够表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系的数据，它包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求及数据时限等。管理好元数据是管理数据仓库的关键。

Sybase的Warehouse Control Center通过对元数据仓库的集中管理，提供了数据仓库解决方案的保证技术。从设计和开发到实现到最终用户访问，由工具和数据库产生的对元数据的密集型集成和管理保证了真正企业级数据仓库的建立。Warehouse Control Center是基于Intellidex技术的为数据仓库开发人员提供的数据仓库元数据管理工具，能够在数据仓库环境下进行数据采集、捕捉、存储、管理和发布逻辑的、物理的以及上下文相关的信息，而不用去管它的物理存储位置是在联合数据仓库上、分布式数据仓库上还是二者兼有。业务用户可以浏览根据其需求而生成的元数据对象，甚至可以使用发布和登记性能请求或选择附加性能。

数据仓库服务器：

运行Sybase IQ。 数据迁移服务器：

IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4

运行PowerMart Server 管理Web服务器两台：

IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4

分别运行BO Web Intelligence和Warehouse Control Center Server。 存储网络：

数据仓库与决策支持系统对在线事务处理应用和在线统计分析应用进行有效地隔离。保证了业务管理系统在线事物处理的安全、稳定、可靠、高效地运行，也确保了决策支持系统能够快速及时地获取统计数据。 省中心和地市业务管理人员能够每月按照要求生成预先定义好的标准统计报表。业务分析人员通过非常简单易用的图形界面，能够快速准确地进行语义层查询并把所需的业务数据、信息和分析结果以丰富的形式快速地展现出来，为领导的决策提供准确的依据。 提供数据挖掘功能，挖掘出潜在的影响业务发展的因素。

为客户管理系统提供服务，为客户提供快速的账单及各种服务清单查询。并提供挖掘大客户的手段。

我们已经在广东视聆通和福建163网上，使用Sybase的数据仓库解决方案，成功实施了数据仓库系统，并且基于BO（Business Object）开发了统计分析报表系统。

目前，正在建设广东省新一代的多媒体网综合业务管理系统，其中包括新版本的数据仓库系统。而这个数据仓库系统也是采用Sybase的数据仓库解决方案。

数据库方案 篇2

xxxxxx党支部 创建学习型党组织规划及实施方案 为认真落实平直工发[2004]1号文件精神，切实开展好创建学习型基层党组织活动，树立本支部全体党员干部良好的工作作风和学风，特制定本规划及实施方案。 一、创建活动的目的 坚持以人为本的思想，着力提高全体党员的政治与业务素质，使党员在政治上、思想上与时俱进，充分体现党的先进性，在实际工作中为群众起模范带头作用，推动本支部党建水平的不断提高，促进各项工作任务的全面完成。 二、创建活动的内容 1、加强政治理论和政策法规学习。继续深入学习邓小平理论和江泽民“三个代表”重要思想，学习贯彻党的十六大和县委工作会议精神，紧紧围绕县委生态立县战略，改进作风，提高干部队伍素质，增强党组织活力，搞好群众来信来访工作，及时化解各种矛盾，维护社会稳定，为建设陕西生态经济强县提供良好的环境。 2、按照县直机关工委的要求，认真开展“12345”学习教育活动。即牢记“一个宗旨”；坚持“两个务必”；实践“三个代表”；加强“四项建设”（组织、思想、作风、制度）；创建“五型机关”（学习型、开拓型、管理型、服务型、竞争型）。 3、加强法律特别是信访法律法规知识的学习，增强法律意识，提高信访工作水平。同时要重视经济、科技、金融等方面知识的涉猎，扩大知识面，提高综合素质。 三、学习的基本方法及要求 创新学习方法，坚持理论学习与实际工作相结合；专题辅导与个人自学相结合；领导带头与家庭互促相结等方式，把理论学习与业务学习搞得有声有色。要求全体党员及干部职工端正对学习的认识，积极参加学习，做到理论联系实际，切实提高自身素质。支部有专用学习记录本，干部职工有专用学习笔记本，每个干部职工心得体会文章。 四、学习的组织领导及进度安排 党支部负责对整个学习过程的组织领导、检查、考核及上报有关文字材料。学习的时间安排及责任人：第一季度，主要学习政治理论和政策法规，责任人xxx。第二季度，主要学习经济、科技、金融、信访业务及计算机方面的知识，责任人副局长xxx。第三季度，主要学习法律法规等方面的知识，责任人局长胡昌志。第四季度，对全年学习情况进行回头望，查漏补缺，进行考核总结，向上级党组织报送有关文字材料，责任人支部书记xxx。                                        二○○四年二月二日  创建学习型党组织规划及实施方案一文由搜集整理，版权归作者所有,转载请注明出处!

数据库方案 篇3

论文关键词：计算机网络　数据库安全　安全技术方案

论文摘要：随着因特网和数据库技术的迅速发展，网络数据库的安全性问题显得尤为重要，并已经成为现今网络信息系统建设中的一个最为关键的问题。本文简要概述了现今网络数据库技术所面临的安全性威胁，以此为出发点，对计算机网络数据库安全技术方案进行了相关探讨。

计算机网络环境中的信息存储和管理都是由网络数据库来实现的，而随着计算机网络技术的广泛普及和快速发展，网络数据库的安全性已经成为整个计算机网络安全领域中的一个极为重要的问题。网络数据库是一种开放环境下的信息仓库，存储着大量非常重要的数据信息，一旦遭受各个方面的不可预测的安全攻击，就将给用户带来不可估量的损失，如此大的安全隐患不得不让我们纳入考虑范畴并加以防范。

1、网络数据库简介

所谓网络数据库是指在普通后台建立起来的数据库基础之上，利用浏览器等各种软件实现数据存储、查询等操作。其主要特征是能够作为储存大量数据信息的载体，同时可以保障数据的完整性和一致性。此外，浏览器/服务器(B/C)和客户机/服务器模式是当前网络数据库部署情况下最常见的两种形式，简单方便。

2、网络数据库安全威胁

由于Internet是一个高度自治、自由开放、复杂多样的网络环境，因此网络数据库不可避免地会存在数据丢失、数据库非法入侵、数据被篡改等安全性问题。此外，网络数据库具有多用户、高可靠性、频繁地更新和大文件存储等基本特性，同时还存放有大量重要的敏感数据资源信息。因而，在如此安全性存在极大威胁的背景下，如何采取措施保障网络数据库免受安全威胁变得非常重要。

网络上的非法用户通常都是直接通过网络系统来实现入侵网络数据库，以此来达到攻击网络数据库的目的，所以网络数据库的安全性基本决定于网络系统的安全情况。一般情况下，我们将网络数据库面临的安全威胁归纳为以下几个方面：(1)因用户操作不当而导致的网络数据库数据错误;(2)非法访问非权限范围内的.数据信息：(3)攻击数据库的正常访问;(4)非法窃取或篡改连接中数据库内的数据资源信息。

3、网络数据库安全技术方案探讨

在开放的网络环境中，网络数据库是非常容易遭受到各种安全威胁的，所以我们必须要采取实际有效的技术方案来不断提高网络数据库自身的安全性，以保证数据的完整性和一致性。一般来说，网络数据库的安全问题可归结为保证数据库中各种对象存取权的合法性和数据库内容本身的安全两个方面，具体安全技术方案有如下几方面：

3.1 用户身份认证

由于计算机网络环境是一个面向多用户的开放式环境，所以对每一个网络数据库访问用户都必须要进行统一的身份认证，这也是防止网络数据库被用户非法访问的一个最有效的手段。因而，用户身份认证功能在当前网络数据库都是必须具备的功能，是通过采用系统登录、数据库连接和数据库对象使用三级机制来实现身份认证功能。其中，系统登录是验证访问用户输入的用户名和密码正确与否;而数据库连接是要求数据库管理系统验证用户身份;数据库对象是采用分配不同的权限机制来为不同使用用户设置相应的数据库对象权限来保障数据库内数据的安全性。

3.2 数据库加密

数据库加密是指通过对数据库的加密设置来保证数据库内数据的安全性。所谓加密是以某种特殊的算法改变原有的数据信息，使得未授权的用户即使获得了已加密的信息，但因不知解密的方法，则仍然无法了解获取的信息数据的原始内容。因此，数据库加密系统是加密和解密两个过程的统一，包括可辨数据信息转换成非可变信息、算法、利用密钥解密读取数据等三方面内容。

3.3 数据备份与恢复

数据备份与恢复是网络数据库保障数据完整性和一致性的一种有效机制，也是最常见的一种技术方案。在此机制下，一旦网络数据库系统发生故障，管理人员可以根据先前的数据备份文件，在最短的时间内实现恢复数据，进而让网络数据库回到故障发生之前的数据状态。目前，网络数据库中的数据备份机制有静态备份、动态备份和逻辑备份等几种技术方案，而数据恢复技术有磁盘镜像、备份文件，以及在线日志等几种方式。

3.4 审计追踪和攻击检测

审计追踪是指当用户在操作网络数据库时，可以自动跟踪用户做的所有操作，并将其操作的内容都记录在相应的审计日志文件中，以供管理员查阅并提供相关参考依据。根据审计日志文件，管理员可以非常清楚地重现网络数据库中出现的任何状况，一旦出现安全问题，管理员可以十分快速地找出存在非法存取数据的操作人员，进而追查相关人的责任。此外，通过利用审计追踪和攻击检测技术对发现网络数据库安全方面的弱点和漏洞也有十分明显的效果。

4、结语

综上所述，如何构建有效地网络数据库安全技术方案是保障计算机网络健康发展的核心内容，同时随着安全威胁因素日益增多且越来越复杂，网络数据库安全技术也要不断更新、改进。以应对不断出现的新情况、新问题，只有这样才能在最大程度上保障网络数据库的完整性和一致性。

参考文献

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[2]周世忠.浅谈网络数据库安全研究与应用[J].电脑知识与技术.2010(05).

[3]汪新建，罗绯，李明.网络数据库的应用与安全认识[J].西南军医.2009(01).

[4]薛玉芳，李洁琼，李亚军.数据库安全与防护性的技术研究[J].中国新技术新产品，2011(03).

[5]吴溥峰，张玉清.数据库安全综述[J].计算机工程，2006，32(12).

[6]胡索荣，叶晓俊，彭勇等.数据库安全深度防护模型的设计和实现[J].计算机研究与发展，2009，46(z2).

数据库方案 篇4

主 题：怎样去宣传数据仓库？

数据仓库是 面向主题的、集成的、随时间变化的非易失的数据集合，用于支持管理层的决

策分析，

数据仓库对历史的数据做分析，以得出所分析主题的发展趋势，来支持决策层的决策分析。用于联机分析处理。

数据库 普通关系型数据库 大多用于联机事务处理，处理当前的事务、交易。

集成的例子：

就拿一家百货公司来说， 公司有好多的分公司，每个分公司有自己的日常交易纪录数据。

有真实的详细的交易历史纪录、也有月度、年度归总数据。总公司需要了解公司的运营状

况，以决定以后如何拓展业务，了解客户购物趋势，推广新产品等系列决策。试想想，如果

每个子公司将所有的历史数据都送到总公司，请问，总公司需要多少磁盘、多少资源来存储

这些数据？ 总公司要这些数据干什么？总公司不需要这些详细的数据，如果子公司根据一

定的周期归总之后在送到总公司，这样一来，数据量小了，有利于分析了，

公司里面，每个公司的数据结构定义可能不相同。需要统一数据定义。

送到总公司来的数据是比较全面的。这样一来，公司可以对用户购物趋势、购物能力等主题

做一个比较全面的分析，以发掘客户、扩大公司规模。

面向主题：

通讯公司可能只是纪录用户的应收款、预付款、通话纪录、费率。如果建立一个客户主题区

域，用来纪录用户所购买的服务、用户所在地域。这个主题区域可以帮助通讯公司预测客户

增长率、客户的地域分布、客户购买服务的倾向以增加新的服务，在那些区域出售什么通讯

产品等等的决策。

随时间变化：

上面两个例子都提到这个。百货公司的记账系统、通讯公司的记账系统都是随时间变化的最

好的例子，记账系统定期归总数据，然后将归总数据不断加到数据仓库里面来，这样数据仓

库也就是随时间变化的。

非易失性的：

一般的，追加到数据仓库里面的数据是不允许更改的，它不同于联机事务处理系统，允许修改数据库纪录。这样数据仓库的数据一般不会丢失。

数据仓库有几个要点：

数据仓库中 数据的查询是最重要的。 视图、索引是提高查询的选择。

代码库是统一、集成的前提。

数据库方案 篇5

下载先决的软件和配置环境

1、由于安装过程太过于冗长，所以就不把它放在实验的这个部分，而是把它放在本文档后面的附件1中，当你下载安装完软件、配置好系统后，请回到下面这个步骤。

2、为了检查您的开发环境，我们首先来完成一个完整的例子。这将让您对的一些特征有个快速的了解。一旦您完成这个阶段，您就可以：

l       解释DataWindow和DataWindowInterop引用是什么

l       运行一个DataWindow销售订单的示例系统。

3、找到目录“C:\TempSI aleOrder”，并双击用于演示的SaleOrder解决方案文件。这将打开Visiual Studio和先前用Visual 创建的SaleOrder解决方案。

4、选择 视图\解决方案资源管理器 打开项目的解决方案窗口，展开折叠的参考，您就可以看到如下图所示的那样：

5、注意DataWindow和DataWindowInterop引用：这是在您的.Net解决方案需要的“DataWindow”的特定功能时的库，

选择其中任何一个，右键单击查看属性，您可以发现他们是安装在Sybase目录中。

6、右键单击DataWindow引用，选择对象浏览器。您可以看到类似下图的一些东西？这就是DataWindow命名空间中的对象。

7、从生成菜单，选择生成解决方案。您应该能正确编译该解决方案，否则，请您重新看看附件1，并检查您的配置是否正确。

8、运行程序，你可以看到如下所示那样。使用‘Add Items’按扭，尝试添加几条定单信息。为每条定单填写包括数量在内的各个输入域。点击‘Update’按钮创建一个新的定单。

9、假如您已经填写了如上所示所有的域，那么你会看到一个成功的消息提示告诉你新的定单已经创建。假如你在运行的时候出现异常，那么最大的可能就是您没有填写某个域。因为这只是一个最简单的、最基础的例子，并没有添加完整的错误处理代码在里面。

10、现在就会在数据库中有条定单数据，你可以查找它。按‘Query’按扭，窗体将清除以便你可以输入你刚刚创建的定单号。点击‘Retrieve’，就会返回2655#定单的详细信息了。

你可以看到定单的细节信息了。

11、花点时间查看一下本项目中这两个窗体的代码。

12、恭喜！您已经成功测试了您的开发环境。

数据库方案 篇6

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要，在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户 需求 。 Sybase：驱动零

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要。在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户需求。

Sybase 在移动和嵌入式计算领域保持着长期的领先地位。事实上，在过去三年中，Sybase已经被公认为移动数据库市场的领导者，拥有400万个用户和400多个OEM合作伙伴。通过业界领先的技术，Sybase可将零售业信息分布到任何地方，从销售点及嵌入设备（如扫描仪和票据打印机）到客户自服务摊点、存货跟踪和基于Web的应用等。

当前，客户在面对比以往更多的产品选择的时候，更看重商家所提供的方便服务。能够提供高级客户服务经验的零售商明显要优于其他竞争者，并可以很好地加强客户关系。Sybase移动和嵌入式数据库技术提供了各种非传统方式以访问企业数据，将数据子集存储在销售点设备（POSD）上并采用双向复制技术来保证信息传送到企业系统并回送到销售点。零售商能在各种增值地点，例如计费停车场、临时商店或自服务商亭等，有效地服务于客户。利用本地存储数据，即使商店通讯系统出现故障，客户服务也不会被中断。

Sybase移动和嵌入式数据库技术增加了销售机会，

Sybase内置高级复制技术允许零售商在任何时候根据需要同步总部和销售点之间的信息，因而在POSDs 和存货控制系统中的数据总是最新的。这些系统提供了至关重要的信息以快速反映不断变化的市场情况。

在当今零售环境中，一旦数据需要更新，商储系统必须与该组织中其它系统之间交换数据。随着零售技术扩展到手持设备这一全新的领域，这个需求是意义深远的。Sybase推出的数据库技术满足了下一代移动设备的要求，并确保雇员无论在柜台、工作台或仓库清点存货时能够继续有效地获取并共享数据。Sybase移动和嵌入数据库技术使得一些关键的销售、库存和客户数据在企业范围内得到共享，并确保快速的更新。

Sybase SQL Anywhere Studio 确保你成功

Sybase 的低开销、易于使用的移动和嵌入式数据库技术，满足了开放式的开发及灵活的解决方案。这些解决方案有效地满足了大型零售商的需求，然而价格却连小型零售商也能够承受。目前，零售商在寻找他们所需要的系统来帮助他们在竞争激烈的行业中处于领先位置；他们会看到Sybase数据库技术提供给他们较为明显的优势，即无论业务发生在哪里，他们都可以立即访问到前端数据，并传递客户服务信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被证明的适用于零售商的技术

5新型UltraLite提交选项和MobiLink同步技术可把企业数据扩展到手持设备、智能应用和嵌入系统中

(责任编辑：铭铭)

数据库方案 篇7

数据库优化是指对现有数据库的结构、逻辑和物理存储进行调整和改进，以提高数据库的性能、稳定性和安全性。在数据量不断增加和业务需求不断变化的情况下，数据库优化是保证系统顺利运行的重要环节。本文将从数据库设计、索引优化、SQL优化和硬件优化四个方面，详细介绍数据库优化的具体方案。

一、数据库设计优化

数据库设计是数据库优化的关键步骤，好的数据库设计能够提高系统的性能和可扩展性。以下是几个优化数据库设计的建议：

1. 合理划分表和字段：将数据量大的表进行划分，把字段分为必要字段和可选字段，并采用适当的数据类型，减少数据存储空间的占用。

2. 使用规范化设计：通过使用规范化设计，可以减少数据冗余，避免数据的不一致性，提高数据访问效率。

3. 设计适当的索引：对经常被查询的字段进行索引设计，可以加快查询速度。但过多的索引会增加数据写入和维护的成本，需要权衡考虑。

二、索引优化

索引是提高数据库查询性能的关键。以下是几个索引优化的方案：

1. 选择正确的索引类型：根据实际业务需求选择合适的索引类型，如B树索引、Hash索引等。不同类型的索引适用于不同的场景，需要进行适当的选择。

2. 适当创建复合索引：在查询条件经常使用多个字段的情况下，可以考虑使用复合索引，将多个字段的值组合在一起进行索引，提高查询效率。

3. 定期重建和优化索引：定期检查并重建数据库中的索引，可以减少碎片，提高索引的读取速度。

三、SQL优化

SQL是数据库操作的核心，优化SQL语句可以极大地提高数据库的性能。以下是几个SQL优化的方案：

1. 避免全表扫描：通过添加合适的索引、优化查询条件和使用合适的连接方式，可以避免全表扫描。

2. 减少数据库请求次数：将多个数据库请求合并为一个，减少数据库的访问次数，降低系统的负载。

3. 避免使用SELECT *：只查询需要的字段，避免不必要的数据传输和计算，提高查询效率。

四、硬件优化

硬件性能是数据库性能的基础，以下是几个硬件优化的方案：

1. 使用高速硬盘：选择适合的硬盘类型，如固态硬盘（SSD）等，提高数据库的读写速度。

2. 增加内存容量：将数据库经常使用的数据加载到内存中，加快数据读取速度。

3. 使用分布式架构：将数据库分布在多台服务器上，通过负载均衡、分片和复制等方式提高数据库的性能和可靠性。

综上，数据库优化是一个系统性的工作，需要从数据库设计、索引优化、SQL优化和硬件优化等方面综合考虑。通过合理的数据库设计、优化索引、优化SQL语句和优化硬件，可以提高数据库的性能和稳定性，提高系统的响应速度和并发能力，从而满足不断增长的业务需求。

数据库方案 篇8

1.8 数据挖掘系统与 数据库 系统或数据仓库系统的集成 1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5），一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种

1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5）。一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种需求，并随时间进化。

数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。如果DM系统作为一个孤立的系统或嵌入应用程序中，则不存在DB或DW系统与它通信。这种简单的方案称为不耦合，其中DM设计所关注的主要问题停留在开发挖掘可用数据集的有效算法。然而，当DM系统工作在一个需要与其他信息系统成分（如DB和DW系统）通信的环境下，可能的集成方案包括不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。我们逐一考察这些方案如下：

. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。其次，有许多经过测试的、可伸缩的算法和数据结构在DB或DW系统中得到实现。使用这种系统开发有效的、可伸缩的实现是可行的。

此外，大部分数据已经或将要存放在DB/DW系统中。要是没有任何这样的系统耦合，DM系统就需要使用其他工具提取数据，使得很难将这种系统集成到信息处理环境中。因此，不耦合是一种很糟糕的设计。

. 松散耦合（loose coupling）：松散耦合意味着DM系统将使用DB或DW系统的某些设施，从这些系统管理的数据库中提取数据，进行数据挖掘，然后将挖掘的结果存放到文件中，或者存放到数据库或数据仓库的指定位置，

松散耦合比不耦合好，因为它可以使用查询处理、索引和其他系统设施提取存放在数据库或数据仓库中数据的任意部分。这带来了这些系统提供的灵活性、有效性等优点。

然而，许多松散耦合的挖掘系统是基于内存的。由于挖掘本身不利用DB或DW提供的数据结构和查询优化方法，因此，对于大型数据集，松散耦合系统很难获得高度可伸缩性和良好的性能。

. 半紧密耦合（semitight coupling）：半紧密耦合意味除了将DM系统连接到一个DB/DW 系统之外，一些基本数据挖掘原语（通过分析频繁遇到的数据挖掘功能确定）的有效实现可以在DB/DW系统中提供。这些原语可能包括排序、索引、聚集、直方图分析、多路连接和一些基本的统计度量（如求和、计数、最大值、最小值、标准差等）的预计算。

此外，一些频繁使用的中间挖掘结果也可以预计算，并存放在DB/DW系统中。由于这些中间挖掘结果或者是预计算，或者可以有效地计算，这种设计将提高DM系统的性能。

. 紧密耦合（tight coupling）：紧密耦合意味DM系统平滑地集成到DB/DW系统中。数据挖掘子系统视为信息系统的一个功能组件。数据挖掘查询和功能根据DB或DW系统的挖掘查询分析、数据结构、索引模式和查询处理方法优化。随着技术进步，DM、DB和DW系统将进化和集成在一起，成为一个具有多种功能的信息系统。这将提供一个一致的信息处理环境。

这种方法是高度期望的，因为它有利于数据挖掘功能、高系统性能和集成的信息处理环境的有效实现。

有了这些分析，可以看出数据挖掘系统应当与一个DB/DW系统耦合。松散耦合尽管不太有效，也比不耦合好，因为它可以使用DB/DW的数据和系统设施。紧密耦合是高度期望的，但其实现并非易事，在此领域还需要更多的研究。半紧密耦合是松散和紧密耦合之间的折衷。

重要的是识别常用的数据挖掘原语，提供这些原语在DB/DW系统中的有效实现。

数据库方案 篇9

随着大数据时代的到来，数据的管理和处理显得尤为重要。而在管理和处理数据的过程中，数据库成为了不可或缺的工具。尽管数据库的概念已经非常成熟，但数据库的方案设计却常常被忽视。在这里，我们将介绍什么是数据库方案设计以及如何快速、有效地设计数据库方案。

什么是数据库方案设计？

数据库方案设计是为满足用户需求，发现并解决问题，并提高应用程序性能的过程。这一过程包括以下方面：

1. 评估需求：数据库设计需要与客户或业务人员密切合作，以确定所需的应用程序和业务需求。这一步至关重要，因为整个数据库方案都将基于业务需求来构建。

2. 设计数据库结构：在确定用户的需求之后，设计数据库结构将成为数据存储和管理的基础，数据库设计师必须定义数据库中的各种对象，如表、视图、索引等。

3. 设计业务逻辑：在数据库结构和数据存储方案完成之后，需要为应用程序设计业务逻辑。例如，在电子商务网站中，业务逻辑可能涉及购物车、支付流程和订单处理等方面。

4. 设计安全措施：在设计数据库方案时，安全性和保护数据的措施必须被优先考虑。数据库设计师必须考虑安全措施，以保护敏感数据。

以上四种步骤是数据库方案设计的核心，每一步都需要深入思考，确保所有因素得以覆盖。

如何设计数据库方案？

数据库方案往往是个复杂的过程，但有几个步骤可以帮助我们设计更好的数据库方案。以下是一些需要注意的方面：

1. 需求分析：了解明确的用户需求是建立数据库的关键。要与客户或业务人员合作，确定需要的数据类型、字段和功能。

2. 数据库类型：选择适合的数据库类型对设计方案具有很大的影响。无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都有各自的优势和劣势。

3. 表设计：在设计表时，必须考虑数据的完整性和一致性。一个表应该有一个主键和其他字段，这些字段必须满足特定的第一范式。

4. 索引设计：索引可以帮助加快数据的读取速度。在设计索引时，需要考虑什么字段需要加索引以及如何为特定查询定制索引。

5. 安全性设计：在设计数据库方案时，必须考虑数据安全性。这意味着需要考虑权限、角色和访问控制等因素。

总之，数据库方案的设计不仅涉及技术层面，更是一种策略，需要考虑资源的充分利用和数据的安全保护。选择合适的数据库类型、合理的表设计与索引设计以及完善的安全性设计和技术支持团队都是成功的关键。

数据库方案 篇10

例如，设想一个“客户”维度，关系型源表有八列：•

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相应的 Analysis Services 维度应具有七个属性：

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数据中存在一种自然层次结构，{国家、地区、城市、客户}。出于导航目的，应用程序开发人员可以选择创建第二个层次结构：{年龄、性别}。商务用户并没有看到这两个层次结构行为方式之间有何区别，但是，自然层次却可以从深谙层次关系的索引结构（对用户隐藏）中受益。

新维度结构的最大优势在于：

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维度不需要加载到内存中。因此，维度可以非常巨大（经测试，Beta 2 可支持上千万名成员）。

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用户可以添加和删除属性层次结构，而不必再重新处理维度。属性层次索引结构属轻型结构，在后台计算，并不影响多维数据集查询。

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重复的维度信息被去除；使得维度更加轻巧。

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由于引擎为并行处理创建了机会，因此维度处理信息性能得到了改进。

维度类型

Analysis Services 中包括两种维度类型：常规层次类型和父子类型。Analysis Services 2005 新增了一些重要的新维度结构。其中有些结构的名称是临时的，但是，这些名称都是 BI 文献中较为通用的。

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角色扮演：维度扮演着一些重要角色，具体哪些角色要依上下文而定。例如，[时间] 维度可能会被 [订购日期] 和 [发货日期] 重用。在 2005 中，扮演着某些角色的维度只需存储一次，便可多次使用。这样便可使所需的硬盘空间和处理时间降至最低。

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事实：事实或“退化”维度与事实（如事务编号）具有一一对应的关系。从本质上讲，退化维度不能用于分析，但可用作标识，以定位特定的事务，或识别组成聚合单元的事务。

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引用：维度并不能够直接和事实数据表发生联系，但可通过另一维度间接发生联系。这方面的原型示例有 [地理位置] 引用维度，它同时关联了 [客户] 和 [销售团队] 两个维度。引用维度可能由数据提供程序提供，并包括在多维数据集中，不必再修改事实数据。

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数据挖掘：数据挖掘维度支持从数据挖掘模型（包括群集、决策树和关联规则）生成的维度。

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多对多：这些维度有时被称为多值维度。在大部分维度中，事实能且只能连接一个维度成员。多对多维度解决了多维度成员问题。例如，银行储蓄客户可以有多个帐户（支票、储蓄)；一个帐户可以有多个客户 (Mary Smith、John Smith)。[客户] 维度有多个成员，这些成员都与一个帐户事务相关联。在维度不能够直接关联事实数据表时，2005 多对多维度支持复杂的分析，并扩展了维度模型，使之超越了传统的星形架构。

量度组和透视

Analysis Services 2005 引入了“量度组”和“透视”，以用来简化分析数据库的设计和部署。在 Analysis Services 2000 中，鼓励用户构建多个物理多维数据集。每个多维数据集相当于一个特定的维度，通常还相当于一个特定的关系事实数据表。虚拟多维数据集以一种对商务用户透明，而对开发人员设计又不太复杂的方式，合并多个事实数据表。

在 2005 中，最通用的方案将具有一个包含一个或多个“量度组”的物理多维数据集。量度组中的事实数据具有特定的细化程度（由维度层次的交叉点定义）。查询根据需要被自动定向到不同的量度组。在物理层上，分区（与 Analysis Services 2000 分区类似）在“量度组”上定义。

大型应用程序将为用户提供大量的维度、量度组，而且还会给导航带来难度。在“多维数据集编辑器”的“透视”选择卡中定义的“透视”可以创建一个多维数据集的子集“视图”。为了要提供一定程度的个性化，可以将安全性角色与适合该角色的透视集相关联。

我们希望大部分的 Analysis Services 2005 数据库都包含一个具有多个量度组和多个透视的多维数据集。

对多维数据集事实结构和查询性能所做的其他改进有：

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量度可以为空；在 SQL SERVER 2000 中，“null” 量度被当作 0 处理。

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适当的多维数据集分区使得“非重复计数度量值”的查询性能得到了改进，性能值增加了几个数量级。

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对备选数据库管理系统的访问由可扩展的部件基础结构提供。RDBMS 的部件用于指定如何为关系查询和写入优化 SQL 语句。用户可以轻松添加其他关系系统的部件；部件被作为 XSL 文件实现。

计算和分析

使用分析服务器（如 Analysis Services）最大的争议之一就是其集中定义复杂计算的能力。Analysis Services 一直以来都能交付丰富的分析数据，但对某些复杂概念却很难实现。

其中一种概念就是半累积量度。最通用的量度值（如 [销售额]）能够清晰地汇总所有维度：长期以来的 [总销售额] 是指所有产品、所有客户在所有时间内的销售总额。相比之下，半累积量度值可能在某些维度中是累积的，而在其他的维度却不是累积的。最常见的一个例子便是余额，如仓库中的货品数。很显然的，昨天和今天这两天的余额总计肯定不等于昨天的余额加上今天的余额。相反，它可能是期末余额，虽然在有些情况下它是期初余额。在 Analysis Services 2000 中，您必须定义一个复杂的 MDX 计算，帮能交付正确的度量值。而在 Analysis Services 2005 中，期初余额和期末余额都是本机聚合类型。

非重复计数度量值在 2005 中也得到了很大的改进。现在，非重复计数度量值可定义在字符串数据上，而查询可以被定义为在任意集合上执行“非重复计算”。而 Analysis Services 2000 只能够在预先定义的层次结构上执行非重复计算。

“时间智能”向导将创建一个时间计算维度，其中包含该期间与最后期间的对比计算，可以移动平均值，同时还可创建其他的通用时间计算构造。

MDX 脚本

多维表达式 (MDX: MultiDimension Expression) 是一种功能非常强大的语言，可用于定义 Analysis Services 2000 计算和安全规则。MDX 功能强大，但也也很复杂。Analysis Services 2005 利用被简化了结构和语法的“MDX 脚本”定义了一种新的计算模型。

MDX 还是 Analysis Services 系统中的查询语言。查询工具（如 Excel 透视表）根据用户的“拖放”行为生成 MDX 查询。MDX 的这种使用与“MDX 脚本”无关；“MDX 脚本”用于服务器定义的对象，如计算成员和单元计算，并非用于用户查询。

在定义 Analysis Services 2005 多维数据集时，其中只包含结构，而没有数据。“MDX 脚本”是多维数据集结构的组成部分。一般情况下都会定义一个默认的“MDX 脚本”命令，用来计算默认的聚合。默认的“MDX 脚本”命令只包含一条语句：

数据库方案 篇11

数据库安全一直是企业亟需关注和解决的重要问题。随着信息技术的不断发展和数据规模的不断扩大，数据库安全问题也日益突出。在信息化时代，数据库不仅仅是一个企业内部管理数据的工具，更是公司核心业务和客户数据的重要保护对象。一旦数据库泄露或遭受攻击，将给企业带来严重的经济损失和声誉风险。

为了保障数据库的安全，企业需要制定一套完善的数据库安全方案。一个好的数据库安全方案应该具备以下几个方面的特点：

首先是数据库的访问控制。对数据库的访问必须有明确的权限控制，只有经过授权的用户才能访问数据库中的数据。管理员应该为每个用户分配合适的权限，包括读取、写入、修改、删除等操作权限，确保敏感数据不被未授权的用户获取。

其次是数据库的加密保护。敏感数据在传输和存储过程中容易被窃取和窥探，因此必须对数据库中的数据进行加密处理，保障数据的机密性和完整性。采用加密算法对数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取和篡改。

再次是数据库的备份和恢复。备份是数据库安全的重要保障措施，可以在数据库发生故障或遭受攻击时快速恢复数据。企业需要定期对数据库进行备份，将备份文件存储在安全的地方，确保在数据库发生灾难时能够快速恢复数据。

另外是数据库的审计和监控。数据库的审计功能能够记录数据库中各种操作的详细日志信息，包括用户登录、查询、修改等操作。通过审计功能可以及时发现数据库异常操作和潜在威胁。同时，通过监控工具可以对数据库的性能和安全进行实时监控，提前发现问题并及时处理。

最后是数据库的补丁更新。数据库软件和系统会不断出现漏洞和安全问题，为了保障数据库的安全，企业需要定期对数据库软件进行补丁更新，及时修复已知漏洞，防止黑客利用漏洞进行攻击。

在实施数据库安全方案时，企业可以考虑引入专业的数据库安全产品和服务。数据库安全产品可以提供全面的安全解决方案，包括访问控制、加密保护、审计监控等功能，帮助企业建立完善的数据库安全体系。

数据库安全是企业信息安全的重要环节，企业需要重视数据库安全问题，建立完善的数据库安全方案，确保数据库的机密性、完整性和可靠性。只有做好数据库安全工作，企业才能有效保护敏感数据，降低安全风险，维护企业的正常运行。

数据库方案 篇12

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。