基于HBase分布式数据库集群系统构建方法

随着大数据时代的到来,海量数据存储成为很多业务急需解决的问题,为此,提出构建HBase分布式数据库集群系统。首先,简要阐述了HBase数据库、HDFS文件系统、ZooKeeper组件等知识,然后部署了Hadoop集群、ZooKeeper集群、HBase集群,HBase分布式数据库集群系统利用Hadoop的HDFS文件系统完成HBase集群系统的底层数据存储,利用ZooKeeper集群保证HBase集群Master节点HA(高可用),高可靠性。最后通过测试HBase分布式数据库集群系统,整个系统具有高可靠性、高性能、实用性强,也为海量数据存储业务场景提供了解决方案。

互联网时代分布式关系数据库的有益探索

在实现分布式数据库的技术方案上,业界存在不同的选择.第一种方式需要对应用系统进行拆分,通过分库分表将原本单个数据库管理的数据分散到多个集中式数据库.分库分表方案要求应用系统重构,跨库访问效率较低,关系数据库的重要功能,如外键、全局唯一性约束.

基于人工智能技术的分布式数据库重复记录自动检测系统设计

以人工智能技术为基础前提的分布式数据库重复记录自动检测的方式,以提高数据库查询时的准确率以及查询效率。设计系统首先对数据信息进行对应的特征提取,而后通过权衡函数对样本信息进行整合,通过自适应分解得到相应的目标函数并求解,结合灰狼算法以及Shingle完成数据查询。经过算例验证,改进设计方式准确率均超过90%,平均耗时在35 s以内,满足自动查询快速精确的要求。

面向分布式数据库的算子并行优化策略

随着网络技术的不断发展,数据规模呈现爆发式增长,使得传统的单机数据库逐步被分布式数据库所取代。分布式数据库采用节点协同工作方式解决了大规模数据存储问题,但由于增加了节点间通信开销,查询效率却不如单机数据库。分布式架构下,存储节点的数据仅用作多备份的冗余,为系统故障时提供数据恢复,并未被利用起来改善查询效率。针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的算子并行优化策略,通过对关键物理算子进行拆分,将拆分后的子请求均匀分配到存储层多个节点,由多个节点并行处理,从而减少查询响应时间。上述策略已经在分布式数据库CBase上进行了应用,实验表明,提出的并行优化策略可显著缩短SQL请求查询时间,并提高系统资源利用率。

多船分布式海洋综合导航系统数据库设计与实现

本文分析了以往的国内外海底地震勘探综合导航系统所采用的数据管理系统在后续开发和产品应用推广过程中存在软件授权成本比较高、平台开放性差等缺陷。从系统架构、安全性、数据存储过程及事务支持、数据访问稳定性及性能、SQL合规性、ACID合规性、数据同步方式、支持的数据类型等八个方面进行分析选型,提出了多船分布式海洋综合导航系统数据库的新设计方案,形成了一套基于PostgreSQL的综合导航系统数据库。经验证测试表明:数据库的访问能力能够应对分布式、多船海洋地震勘探施工组织、以满足复杂且具有挑战性的多船施工项目的需求。

商业银行借记卡系统分布式数据库改造创新研究与实践

当前,随着银行数字化转型战略的深入推进及创新技术的持续应用,核心系统迁移改造及分布式创新应用已成为必然的趋势。这是一项极具挑战性的工程,对数据库的一致性、高可用、高性能、高扩展能力,以及数据安全性、稳定性、业务连续性等方面提出了更高的要求。目前,金融级分布式数据库系统已逐步在我国商业银行成功落地,并在部分业务中得到了推广与应用,已初步具备了替代传统商用数据库的能力且运行状况良好,形成了一套可推广、可复制的技术路线。本文立足华夏银行实践,对其在借记卡系统架构设计、分布式设计、数据库迁移、适配改造、运维保障等全方位的创新研究与实践工作进行总结,以期为商业银行借记卡系统分布式数据库改造提供借鉴。

基于MPP数据库的多源异构数据分布式集成平台构建

对多源异构数据进行集成,是实现数据共享、打破“信息孤岛”的关键。运用分布式并行计算技术,对基于 MPP 数据库的多源异构数据分布式集成平台的构建进行分析研究,文章分析了多源异构数据集成的发展动态,阐述了 MPP 数据库基本架构及运行机制,分四个层次设计了基于 MPP 数据库的多源异构数据分布式集成平台的框架结构,并对数据规划进行了分析。为多源异构数据分布式集成的实践应用提供了方法和思路上的借鉴。

基于分布式数据库ClickHouse的大数据平台在执法检查中的应用实践

为解决现场检查中人工比对效率低、检查数据处理困难等问题,人民银行江苏省分行总结近年来对接入机构执法检查的经验,探索研发了基于分布式数据库的现场综合执法检查平台。该平台实现了亿级业务检查数据的入库、查询、分析和筛查等各项功能,能够较好地满足现场检查的实务需求,有效提升执法检查工作的质效。

分布式数据库隐私数据细粒度安全访问控制研究

为控制隐私数据的细粒度安全访问行为,提出分布式数据库隐私数据细粒度安全访问控制。通过分布式数据库空间划分,过滤隐私数据,利用分区方程,分解数据库空间内隐私数据,将隐私数据反应函数的构建过程定义为对分布式数据库中隐私数据挖掘的博弈过程,获取博弈因子,将细粒度划分问题转化为隐私数据在最小二乘准则下的规划问题,划分隐私数据的细粒度。利用加密算法,对隐私数据加密,依据密钥分发算法为用户分发密钥,通过密钥转换,将加密后的隐私数据上传到分布式数据库,利用数据库验证用户的令牌是否包含隐私数据的信息,建立令牌请求机制,实现隐私数据的细粒度安全访问控制。实验结果表明,经过文中方法控制后,分布式数据库的响应性能有所提高,在保证正确性的同时,还可以提高对恶意访问行为的控制能力,具有较高的实际应用价值。

依托国产数据库实例原型的分布式数据库课程教学改革

针对传统以数仓及分析类 OLAP 系统为主的数据库越来越难以满足大量高并发的数据查询以及大数据加工和分析的效率要求的问题,分析当前高校分布式数据库课程教学存在的问题与不足,提出依托国产数据库实例原型的分布式数据库课程教学改革思路,从课程内容、实践环节、团队协作介绍教学改革实践,最后说明教学改革效果。

基于LSM-Tree的分布式数据库异步融合机制研究与实现

信息技术的不断发展,使得分布式数据库成为研究热点。由于NoSQL架构的分布式数据库对SQL支持有限且在事务处理及一致性方面存在缺陷,基于LSM-Tree的NewSQL数据库逐渐成为应用的主流,例如TiDB、OceanBase等。分布式LSM-Tree的存储架构将数据分为基线数据与增量数据,通过合并操作将不同分区的增量数据与基线数据不断融合,并存储在磁盘,从而减少内存压力。但合并会占用大量系统资源,严重影响系统可用性。因此提出了一种基于LSM-Tree架构的异步融合机制,通过细分合并流程,将数据融合异步化,有效地缩短了单次数据合并的时间。实验表明,提出的异步融合机制可显著缩短数据合并时间,提高系统在高频写入场景下的鲁棒性和可用性。

基于可搜索加密技术的分布式数据库安全访问多级控制算法

为解决分布式数据库中明文传输容易被篡改的安全隐患,提出了一种基于可搜索加密技术的分布式数据库安全访问多级控制算法。该算法将授权用户按照安全级别分组,并采用TF-IDF(Tem Frequency-Inverse Document Frequency)算法计算明文关键词的权重,然后利用AES(Advanced Encryption Standard)算法和轮函数生成密文的密钥,使用矩阵函数和逆矩阵函数对明文进行加密,并将加密结果上传至主服务器。同时,采用Build Index算法生成密文的索引,根据用户安全级别相关属性信息审查用户是否具有访问密文的权限,审查通过后用户即可发出密文数量与关键词搜索请求,服务器将密文送回用户端并使用对称密钥方式解密,实现访问多级控制。实验结果表明,该方法在加密、解密过程中用时较短,且安全访问控制性能良好。

基于一致性哈希算法的分布式数据库索引查询优化方法

为了解决分布式数据库索引查询负载不平衡的问题,基于一致性哈希算法设计了分布式数据库索引查询优化方法.根据分布式数据库服务器节点CPU处理能力、带宽和缓存大小,采用动态反馈机制计算各服务器节点的索引查询负载率,通过一致性哈希负载平衡算法将任务分配给各服务器节点,并实时调整负载.以最小总代价为目标,利用多蚁群算法求得最佳查询路径.实验结果显示,基于一致性哈希算法的优化方法整体曲线趋势较平稳,在用户请求数量为4 000条时,最大负载平衡度为1.5%,全程响应时间小于35 ms.这说明该方法能够有效调整分布式数据库的负载分布,且受数据库规模影响较小,具备强大的查询响应能力.

多副本分布式事务处理关键技术及典型数据库系统综述

数据复制是分布式数据库提高可用性的重要手段,通过在不同区域放置数据库的部分副本,还可以提高本地读写操作的响应速度,增加副本数量也会提升读负载的线性扩展能力.考虑到这些优良特性,近年来国内外都出现了众多多副本分布式数据库系统,包括Google Spanner、CockroachDB、TiDB、OceanBase等一系列主流的工业界系统,也出现了包括Calvin、Aria、Berkeley Anna等一系列优秀的学术界系统.然而,多副本数据库带来诸多收益的同时,也带来了一致性维护、跨节点事务、事务隔离等一系列挑战.总结分析现有的复制架构、一致性维护策略、跨节点事务并发控制等技术,对比几个代表性多副本数据库系统之间在分布式事务处理方面上的差异与共同点,并在阿里云环境下搭建跨区域的分布式集群环境,对几个代表性系统的分布式事务处理能力进行了实验测试分析.

分布式数据库技术在气象大数据平台中的应用研究

随着气象观测技术的快速发展和数据收集手段的日益多样化,气象观测数据展现出的爆炸式增长,使气象大数据平台面临巨大挑战。分布式数据库技术以其高效处理、良好扩展性和容错性,为气象大数据平台提供了新的解决方案。本文深入研究了分布式数据库技术在气象大数据平台中的应用,概述其原理、关键技术和优势,并分析其应用,旨在为气象大数据平台的数据处理和分析提供有益参考。

OceanBase分布式关系数据库架构与技术

关系数据库是当今社会的关键信息基础设施,互联网和数字化带来了高并发和海量数据,传统关系数据库均为集中式架构,处理能力和存储容量都捉襟见肘.OceanBase分布式关系数据库基于通用PC服务器,不仅实现了在线水平伸缩,还实现了机房故障自动无损容灾以及高倍率数据压缩等,已经应用于金融、政务、通信和互联网等行业.介绍了OceanBase分布式关系数据库的系统架构和关键技术,包括分布式事务处理、基于LSM-tree的存储系统以及分布式SQL优化器.详细阐述了OceanBase数据库的高可用和数据一致性,包括RPO为0和RTO小于8 s.也介绍了OceanBase数据库多租户机制,即采用了集群内原生多租户设计,在集群内实现多个互相独立的数据库服务.基于Sysbench和TPC-H评测基准,对比实验结果表明:1)在单机模式下,OceanBase的性能是MySQL的1.27倍至2倍多;2)在单主模式下,OceanBase的性能是MySQL的1.25倍至近2倍;3)在多主模式下,OceanBase的性能是MySQL的1.09倍至3.1倍,对于OLAP的复杂查询,OceanBase的性能是MySQL的6倍到327倍.

国产分布式数据库在政务信息系统中应用

在我国的信息行业中,进口软硬件产品因其稳定、高效的特性,长期以来被众多大型政企机构采购使用,占据大量市场份额。然而近年来世界局势发生深刻变化,西方国家为了抑制我国高速发展,不断对我国发起贸易战和技术封锁,因此继续长期使用进口产品将无法保证信息和数据的安全,一旦遭到“卡脖子”后果不堪设想。为了实现自主、安全.

Oracle和MySQL数据库在大数据环境下的分布式计算与查询优化

随着大数据技术的快速发展,数据库系统面临着前所未有的挑战,尤其是在分布式计算和查询优化方面。本文旨在探讨Oracle和MySQL数据库在大数据环境下的分布式计算与查询优化策略。介绍了分布式计算的基本概念,分析了Oracle和MySQL在分布式计算中的架构,并对其性能进行了评估。探讨了分布式计算中的同步与一致性问题。详细讨论了查询优化的基本原理,对比分析了Oracle和MySQL的查询优化器,并提出了相应的优化策略。针对大数据环境下的查询优化挑战,提出了Oracle和MySQL的查询优化技术,并探讨了分布式查询优化的实现方法。最后,总结了研究成果,对Oracle和MySQL数据库的优化提出了建议,并对未来大数据环境下数据库技术的发展趋势进行了展望。本文的研究为数据库在大数据环境下的性能提升提供了理论支持和实践指导。

基于改进决策树的分布式数据库信息跨域检索研究

针对现有检索方法在对分布式数据库信息跨域检索时,存在实际检索代价过大,需要通过大量节点数量和元组数量的检索才能为用户展示最终检索结果的问题,引入改进决策树,开展对分布式数据库信息跨域检索方法的设计研究。首先将相同语义的检索聚集到同一个检索集合,实现分布式数据库检索聚合;其次利用改进决策树,划分分布式数据库属性;最后基于整理,实现对分布式数据库元数据信息的跨域检索。对比实验结果表明,新的检索方法在实际应用中检索代价与其他现有检索方法相比明显降低,可在检索少量节点和元组后为用户提供其所需检索结果,有效提高检索效率。

分布式数据库系统在云计算环境中的数据一致性保障机制

随着云计算技术的快速进步,分布式数据库系统成为数据管理的关键技术,它允许数据在多个地理分布的节点上进行存储和处理,从而提高了数据的可用性、可靠性和访问速度。然而,在该系统中维护数据一致变得尤为复杂,特别是在云计算环境下。本文以分布式数据库系统的理论阐述为切入点,深度解析云计算环境中的数据一致性,并对分布式数据库系统在云计算环境中的数据一致性保障机制进行研究。