数据库高级编程
SQL高级编程
如果返回值为1，则向表COURSE插入一条数据declare @reture_value int
set @reture_value=1
if @reture_value=1
begin
insert into course values('8','会计','6')
select*from course
end
如果返回值为1，则向表COURSE更新一条数据if @reture_value=1
begin
update course
set ccredit=4
where cno=7
select*from course
end
if ……else
declare @reture_value int
set @reture_value=1
if @reture_value=1
begin
update course
set ccredit=4
where cno=7
select*from course
end
else
begin
update course
set ccredit=5
where cno=7
select*from course
end
if…..else if……else
declare @reture_value int
set @reture_value=2
if @reture_value=1
begin
update course
set ccredit=4
where cno=7
select*from course
end
else
if @reture_value=0
begin
update course
set ccredit=5
where cno=7
select*from course
end
else
begin
update course
set ccredit=9
where cno=7
select*from course
end
while ：先判断条件，再执行语句
用while循环语句来求1+2+3…..10的和declare @a int,@i int
set @a=0
set @i=1
while @i<=10
begin
set @a=@a+@i
set @i=@i+1
end
select @a
Case ：多分支语句，可以通过N个条件来控制N+1个操作为选课表增加一列
alter table sc
add jiebie char(20)
设置根据成绩新增加列值
update sc
set jiebie=case
when grade>=90 and grade<=100 then'优秀'
when grade>=80 and grade<90 then'良好'
when grade>=70 and grade<80 then'中等'
when grade>=60 and grade<70 then'一般'
when grade<60 then'不及格'
end
return 无条件退出程序，不会执行它下面的任何语句。update student
set sname='李成'
where sno='200215121'
return
select*from student
请定义一个变量@aaa, 当@aaa的值为1是，向学生表出入一条学生信息。
请定义一个变量@bbb, 当@bbb的值为1时，把学号为200215122的学生性别改为“男”
请定义一个变量@CCC，如果@CCC的值为1时，就把课程号为1 的课程名改为“哲学”，否则如果@CCC的值为0，就把学号为2的课程名改为“英语”，如果为其它值，则把课程号为3的课程名改为“物理”。
请为数据表course增加一列“备注”，如果ccredit的值为1到2学分，则备注的值设置为“学分偏低”，如果ccredit 的值大于2，而小于等于4，则备注的值设置为“学分适中”，如果ccredit的值大于4，则备注的值设置为“学分过高”，
函数：
create function gaiming(@xuehao char(11))
returns char（20）
as
begin
declare @xingming char(20)
select @xingming=sname from student where sno=@xuehao return @xingming
end
执行函数
Select gaiming(‘200215121’)
数据库审计系统_技术白皮书V1.0
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目录 一.产品概述 (1) 二.应用背景 (1) 2.1现状与问题 (1) 2.1.1现状 (1) 2.1.2问题 (1) 2.2需求分析 (3) 2.2.1政策需求 (3) 2.2.1.1《信息系统安全等级保护基本要求》 (3) 2.2.1.2《商业银行信息科技风险管理指引》 (3) 2.2.2技术需求 (4) 2.2.3管理需求 (4) 2.2.4性能需求 (4) 2.2.5环境与兼容性需求 (5) 2.2.6需求汇总 (5) 三.产品介绍 (5) 3.1目标 (5) 3.2产品功能 (6) 3.2.1数据库访问行为记录 (6) 3.2.2违规操作告警响应 (6) 3.2.3集中存储访问记录 (6) 3.2.4访问记录查询 (7) 3.2.5数据库安全审计报表 (7) 3.3产品部署 (7) 3.3.1旁路部署 (7) 3.3.2分布式部署 (8) 3.4产品特性 (9) 3.4.1安全便捷的部署方式 (9) 3.4.2日志检索能力 (9) 3.4.3灵活的日志查询条件 (10) 3.4.4灵活的数据库审计配置策略 (10) 3.4.5数据库入侵检测能力 (10) 3.4.6符合审计需求设计 (11) 四.用户收益 (11) 4.1对企业带来的价值 (11) 4.2全生命周期日志管理 (12) 4.3日常安全运维工作的有力工具 (12)
能耗监测平台系统-数据库结构
能耗监测平台系统数据库结构
目录 一、数据库表 .......................................................................................................................... - 3 - 数据库名称：Energymonitor ...................................................................................................... - 3 - 1. 行政区划表（XingZhengQH）......................................................................................... - 3 - 2. 建筑类别表（JianZhuLB） .............................................................................................. - 3 - 3. 能耗单位信息表（NengHaoDW）.................................................................................. - 3 - 4. 能耗分类信息表（NengHaoFL） .................................................................................... - 3 - 5. 能耗分项信息表（NengHaoFX）.................................................................................... - 4 - 6. 能耗标准煤换算信息表（NengHaoBZMHS） ................................................................ - 4 - 二、值列表 .............................................................................................................................. - 4 -
动态监测数据库开发与应用
摘要：吐哈油田油资料每年产生大量的测试数据，历史资料非常丰富，这些资料没有得到充分有效的利用。建立油藏动态监测数据库，对油藏动态监测资料进行统一管理和实时共享，以扩大在油田开发中的深化应用，并提高测试数据的利用率和解释评价质量。 关键词：油藏动态监测数据库 一、项目背景 吐哈油田油藏动态监测资料每年产生大量的测试数据，历史资料非常丰富，这些资料没有得到充分有效的利用。建设动态监测数据库综合应用系统，对历史资料进行资源整合，以扩大在油田开发中的深化应用，有效提高测试数据的利用率和解释评价质量。 二、技术路线 系统实现了以下功能： 1、搭建了油藏动态监测数据的录入、查询、维护及综合分析的应用平台。 2、实现了油藏动态监测数据库的统计与查询。 3、实现了区块井点分布图、区块开采现状图、动用状况统计分析图、历史资料对比等的综合查询与应用。 三、系统功能 动态监测综合应用平台实现了对油藏动态监测数据库中数据的综合应用，在对地质数据和测试数据灵活应用的基础上实现了地理信息导航模块，在对测试数据分类综合应用的基础之上实现了监测项目查询模块，在对单井信息综合应用方面实现了单井智能搜索引擎，在对区块、井组、单井信息综合应用方面实现了基于动态数据、静态数据的综合应用模块。 1、系统导航功能 在动态监测综合应用平台的建设过程中，在对地质数据灵活应用的基础上，结合动态监测数据，完成了可视化的信息导航功能，实现了基于单井、多井测试信息的综合应用导航；基于油田―采油厂―区块―井组―单井的地理信息导航；以目录树的方式实现的系统功能导航。 2、监测项目查询 监测项目查询功能模块实现了单井智能搜索引擎，基于试井、测井的综合信息发布，化验分析数据的综合发布以及基于生产测井注、产剖面的动用状况统计分析模块。 2.1 试井信息发布 在整个试井综合信息发布模块中，首先完成了试井综合信息的通用查询功能，用户通过指定井号、测试时间段、采油厂、区块、测试项目、测试工艺、测试方式等项目的组合，来实现用户指定条件的试井综合信息的查询、统计、报表生成。 2.2 测井综合信息发布 在测井综合信息发布中，实现了生产测井、工程测井、饱和度测井、井间监测信息的综合发布。 2.3、单井综合探索引擎 单井综合探索引擎是单井最广泛的应用，该引擎实现了对单井所包含的各类信息的综合引擎，实现了基于单井信息的综合应用分析，帮助用户进行基于单井的辅助决策。 2.4、区块信息综合应用 在区块信息综合应用中，系统完成了区块井点参数分布图、区块开采现状图、井组注、产剖面综合对比图以及井组试井模型诊断图综合对比、井组试井解释成果图综合对比、单井注、产剖面历次对比分析图、单井模型诊断图历次对比分析图、单井解释成果图历次对比分析。 3、数据录入
大数据存储技术研究
大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和
污染源在线监控站点基础数据库系统
佛山市水质自动监测系统软件开发项目 项目名称 佛山市水质自动监测系统软件开发项目 二、项目范围 软件开发和数据对接 、项目建设背景 为加强对江河水质的监控并及时掌握水质情况，2006 年建设了水环境质量自动监测网络，其中，全市已建成7个水质自动监测站，拟建3 个，监测项目达14 项，水环境质量自动监测网能实时对全市主要江河水源地和跨界断面水质进行监控。水站建成后由于分布地方不同，收集各站点的信息比较麻烦，环境管理人员不能及时掌握各水站的水质监测情况，因此急需建设一套水质自动监测系统，把各水站监测的各主要江河水质数据在系统上表现出来。 同时，2004 年我局建设了污染源在线监控系统，该系 统实时监控我市重点污染源排污状况，包括废水重点污染源和省控制废气重点污染源企业。为进一步扩展系统将地表水自动监测站监测数据纳入系统监控，要求在此平台基础上开发水质自动监测系统，把各水站监测的各主要江河水质数据在环境信息管理平台上表现出来，为环境管理和环境决策提供有效信息。
四、各水站点运行及建设概况 1、水站建设现状 截至2008 年4 月，佛山市境内已建成水质自动监测子 站共7 个，包括位于禅城区沙口站，顺德区陈村潭村站、伦教羊额站、龙江杨滘站、均安七滘站、容桂穗香围站，以及省环保局投资建设的位于三水区青岐站。拟建水质自动监测站共3 个，包括即将建成的位于南海区小塘站、计划年内兴建的位于高明区富湾站和位于三水区大塘站。 2、监测项目 目前沙口水质自动监测站监测项目包括水温、pH 值、 溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总有机碳等9 项。年内新增包括硬度、酚、氰化物、总砷、镉、六价铬、镍等7 项 监测项目。 位于顺德区5 个水质自动监测站监测项目相同，包括 pH 值、溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、硬度、酚、 氟化物、硝酸盐氮、氨氮、总磷、氰化物及总砷等14 项。 三水区青岐站监测项目包括水温、pH 值、溶解氧、电 氰化物 等10 项。 在建南海区小塘站监测项目包括水温、pH 值、溶解氧、
数据库的存储结构(文件、记录的组织和索引技术)
数据库的存储结构（文件、记录的组织和索引技术） by 沈燕然0124141 利用课余时间自学了第6章《数据库存储结构》，对于数据 库不同层次的存储结构，文件记录组织和索引技术有了一定的 了解，在这篇札记中将会结合一些具体应用中涉及到的数据存 储和索引知识，以及通过与过去学习过的一些数据结构比较来 记录自己学习的心得体会。这些实例涉及不同的数据库系统， 如Oracle, DB2和Mysql等等，它们之间会有一些差异。不过 本文旨在探讨数据存储方面的问题，因而兼容并包地将其一并收入，凡是可能需要说明之处都会加上相应的注解。：） 1、数据库（DBS）由什么组成？——逻辑、物理和性能特征 1、什么是数据库系统（DBS）——DBS用文件系统实现 在关系模型中，我们把DBS看成关系的汇集。DBS存在的目的就是为了使用户能够简单、方便、容易地存取数据库中的数据。因此在用户的眼中，数据库也就是以某种方式相关的表的集合。用户并不需要去关心表之间关系，更不需要了解这些表是怎样存储的。但是我们现在从DBA(数据库管理员)的角度来看，情况就比那稍稍复杂一点。 实际的数据库包含许多下面列出的物理和逻辑对象： ?表、视图、索引和模式(确定数据如何组织) ?锁、触发器、存储过程和包(引用数据库的物理实现) ?缓冲池、日志文件和表空间(仅处理如何管理数据库性能) 2、什么是表空间？——表空间相当于文件系统中的文件夹。 表空间被用作数据库和包含实际表数据的容器对象之间的一层，表空间可以包含多个不同的表。用户处理的实际数据位于表中，他们并不知道数据的物理表示，这种情况有时被称为数据的物理无关性。
上图描述了一个ORACLE数据库大致的表空间组织，USER中存放主要的数据表,TEMP存放临时数据表,INDX存放索引,TOOLS存放回退段(RBS). 表空间在DB2数据库系统中是比较典型的说法，在Mysql等系统中也直接使用文件系统中文件夹的概念。新建一个表的时候可以指定它所在的表空间，至于用文件具体存储数据时如何存储这可能就是各个数据库系统的商业机密了，至少DB2是这样。另外值得关注的一点是不同于oracles对表空间的严格要求，Mysql的数据库形式相对比较简单，以文件夹的形式存放在安装目录的/data/下面，该数据库的每一个表对应两个文件，一个存放表中数据，另一个存放元数据信息，也就是建表时指明的列属性等等信息。 3、文件中的记录在物理上如何实现？——文件组织形式 在外存中，DB以文件形式组织，而文件由记录组成。文件结构由OS的文件系统提供和管理。文件组织有两种方式——定长记录格式和变长记录格式。 那种格式更好？ 定长记录格式——优点是插入操作较简单。 缺点是对记录长度有硬性要求，而且有的记录可能横跨多个快，降低读写效率。 变长记录格式——优点是记录长度自由方便 缺点是记录长度差异导致删除后产生大量“碎片”，记录很难伸长，尤其“被拴记录”移动代价相当大。 中庸之道——预留空间和指针方式 记录长度大多相近——采用预留空间方法，取最大记录长为统一标准，在短记录多于空间处填特定空值或记录尾标志符。 记录长度相差很大——采用指针形式（每纪录后的指针字段把相同属性值记录链接起来）。文件中使用两种块——固定块（存放每条链中第一条记录）和溢出块（存放其 余纪录）。 3、记录在文件中怎样组织？
就业监测基础数据库表-中华人民共和国人力资源和社会保障部
就业监测基础数据库（表）结构及代码 （2016版） 一、主要名词解释 1．指标编码：指数据指标在数据库（表）中的字段名，遵循《人力资源社会保障管理信息系统信息结构通则（试行）》有关规定编制。 2．指标类型：指数据指标在数据库（表）中计算机处理类型。类型用字母表示，其中：N为数值型，Ｃ为可变字符型。 3．指标长度：指数据指标在数据库（表）中的长度。数值型指标的长度以“m，n”或“m”的形式定义，其中n 表示小数位数，m减n为整数部分位数。 4．代码标识：“Y”表示该指标的取值为一组代码，要与代码表一起使用。 二、库（表）名称和代码 1．劳动者基本信息表（DY11） 包括劳动者的基本信息、学历信息、职业资格信息、专业技术职务信息和户籍住址信息。劳动者指已在公共就业人才服务机构接受管理与服务的劳动者。（共计24个指标）
2. 就业创业证管理信息表（DY12） 包括劳动者的基本信息、就业创业证信息、证件注销信息。（共计10个指标） 3. 就业登记信息表（DY13） 包括劳动者的基本信息、就业登记信息、终止就业登记信息。（共计13个指标） 4. 失业登记信息表（DY14） 包括劳动者的基本信息、失业登记信息、注销失业登记信息。（共计12个指标） 5．就业援助对象信息表（DY16） 包括劳动者的基本信息、就业援助对象认定情况信息。（共计11个指标） 6．就业政策享受情况表（DY17） 包括劳动者的基本信息、享受就业政策情况信息。（共计18个指标） 7. 用人单位基本信息表（DY31） 包括用人单位的基本信息。（共计13个指标） 8. 高校毕业生个人基本情况表（DY41） 包括高校毕业生的基本信息、实名登记信息和就业推荐服务信息。（共计23个指标） 9. 高校毕业生接受就业服务情况表（DY42） 包括高校毕业生的基本信息、接受就业服务情况信息。
云存储服务技术白皮书(终)
HUAWEI TECHNOLOGIES CO.,LTD. 华为云存储服务技术白皮书 huawei 2012/6/26
目录 1华为云存储服务介绍 (5) 1.1简介 (5) 1.2服务定位 (5) 2华为云存储应用场景 (6) 2.1网盘服务 (6) 2.2互联网海量数据存储 (7) 2.3数据备份/容灾 (7) 2.4数据归档 (8) 2.5BigData/HPC (9) 3华为云存储服务概念及功能介绍 (10) 3.1云存储基本概念 (10) 3.1.1对象（Objects） (10) 3.1.2存储空间 (10) 3.1.3REST接口 (11) 3.2云存储功能 (11) 3.3访问权限控制 (12) 3.4线下大数据量导入/导出服务 (13) 3.5对象的版本化管理 (13) 3.6可定制的日志服务 (14) 4华为云存储服务特点 (14) 4.1易用性 (14) 4.2高扩展性 (14) 4.3高可靠性 (15) 4.3.1数据可靠性 (15) 4.3.2数据校验 (16)
4.3.3数据自动修复 (16) 4.4高可用性 (16) 4.4.1网络级可靠性设计.........................................错误！未定义书签。 4.4.2节点可靠性设计 (17) 4.4.3进程可靠性设计 (17) 4.5高性能 (17) 4.5.1并发访问性能 (17) 4.5.2吞吐能力 (17) 4.6安全性 (18) 4.6.1软件控制安全 (18) 4.6.2数据分块存储（暂未实现） (18) 4.7易管理性 (18) 4.8按需计费 (19) 5华为云存储服务结构简介 (19) 5.1华为云存储服务框架简介 (19) 5.2UDS结构简介 (20) 5.2.1UDS系统结构描述..........................................错误！未定义书签。 5.2.2多网络平面简介.............................................错误！未定义书签。6华为云存储服务使用说明. (20) 6.1API接口介绍 (21) 6.1.1服务操作 (21) 6.1.2存储空间操作 (21) 6.1.3对象操作 (21) 6.2多种语言的SDK (22)
图像数据存储技术
图像数据存储技术
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 1
图像数据存储技术 摘要:，将多媒体信息引入到系统当中，随着数据库应用技术的发展，已经成为人们对现代数据库应用系统的要求之一。本文通过对图像数据的不同存储方式的分析，提出在学生信息系统中以数据库方式存储学生照片的方法，并且使用VB 6.0 中的ADO 数据控件实现了图像数据入库操作及照片的浏览。 关键词:信息系统；图像； 概述：随着数据库应用技术的发展，将多媒体信息引入到系统当中，使管理系统功能更强大，界面更美观，信息更丰富，已经成为人们对现代数据库应用系统的要求之一。在学生信息系统中，除了需要将每一名学生的基本数据信息存入系统，还需要将该学生的照片以图像信息的形式存入系统。这样可以随时查看学生的照片，或用来制作学生证等证件，以提高证件的可信度并减少证件照片处理的工作量。 图像的数据量要远远大于数据库中存储的普通数据的数据量。因此，组织与管理好图像数据与数据库应用系统的结构、效率、安全性、完整性息息相关。本文给出了一种在学生信息系统中组织与管理图像信息的方法，并利用ADO 技术设计实现了图像信息的入库及浏览等操作。 1.存储图像数据的策略 1.1 以文件方式存储图像数据 图像信息通常是通过扫描或摄像的方法进入系统的，并且一般的多媒体系统中都采用文件形式存放数据。所以在数据库应用系统中，可以采用文件形式存放图像数据。首先，将每一幅图像组织成一个文件，众多的图像文件形成图像文件集。在学生基础信息表中设置一个存放照片图像文件物理文件名的字段（pFileName），在该字段中存放每一名学生照片文件的存储路径及文件名。这样就建立起了学生基础信息表与照片文件集之间的关联（如图1 所示）。
AS3000技术白皮书
AS3000技术白皮书 1. 产品简介 AS3000是浪潮面向金融电信、勘探勘测、空天信息、生物工程、气象、能源等海量数据业务的广大客户，自主研发的拥有完全自主知识产权的海量存储系统平台。AS3000同时支持NAS、IPSAN、FCSAN功能，融合iSCSI、FC、Infiniband 及10Gb万兆主机接口,囊括了目前主流的存储网络架构及主机连接方式。AS3000海量存储系统平台能高效、合理整合用户目前的存储网络架构，统一部署和集中管理，降低能耗，降低整体拥有成本（TCO）。在提供网络存储系统各项功能的基础上，融合数据保护，是高可靠、高性能、智能化兼具的新一代存储系统平台。 2. 产品优势 海量存储，融合创新 ◆多控制器体系架构，各控制器间可实现负载均衡，避免单控制器故障带来的 风险和性能的瓶颈 ◆支持NFS/CIFS等多种文件共享协议，可安装部署于Windows、Linux、Unix 等多种操作系统并存的复杂网络环境中，无需为各种文件协议单独设置存储，可轻松实现跨操作系统的数据存储与共享 ◆支持NAS/IPSAN/FCSAN，支持IP/FC-SAN和NAS同时运行，满足客户在 不同时间、不同地点、不同业务对存储的不同需求 ◆支持丰富的主机连接接口，支持iSCSI、FC、InfiniBand及万兆主机连接， 无缝接入用户现有环境，同时可以为用户提供高带宽的IB及万兆网络连接，满足客户对高带宽及高性能的差异化需求
◆全面支持SSD/FC/SAS/SATA磁盘，模块化的容量扩展模式 数据持续保护，业务运行无忧 ◆支持数据卷隔离映射功能、数据快照功能、快照回滚、远程卷复制（同步/ 异步）、远程数据复制及恢复、逻辑分区动态扩容 ◆支持Active-Active、Active-Standby等控制器工作模式，保障整体系统的高 可用，确保数据存取及业务运行万无一失 ◆系统可用性达到99.999% 模块化设计，人性化管理 ◆AS3000各主要部件均采用模块设计，客户按需选择，维护、升级、管理简 单方便 ◆支持自动构建RAID、各RAID级别间可在线迁移不影响正常数据应用 ◆完备监控管理方式，当系统出现异常时，除了通过机器指示灯报警外，可通 过邮件方式将异常状况及时通知管理员 ◆集中部署，统一管理 绿色节能 ◆全系统选取节能降耗的处理器、芯片组、风扇和散热片等部件，提高系统的 能效利用率 ◆采用独特的机箱结构设计，优化散热，降低能耗 ◆支持Maid磁盘节能技术，降低磁盘能耗，节约开支 ◆支持自动精简技术，大大提高存储资源利用率 3. 产品技术规格
数据库性能监测指标
数据库性能监测指标（如Oracle、SqlServer）、LoadRunner 性能测试指标 1.%Disk Time(PhysicalDisk_Total) 2.%Processor Time(Processor_Total) 3.File Data Operations/sec(System) 4.Interrupts/sec(Processor_Total) 5.Page Faults/sec(Memory) 6.Pages/sec(Memory) 7.PoolNonpaged Bytes(Memory) 8.Private Bytes(Process_Total) 9.Processor Queue Length(System) 10.Threads(Objects) dbm: rem_cons_in 到正在被监视的数据库管理器实例的当前连接数，从远程客户端启动 agents_from_pool 代理程序池中已分配的代理程序数 agents_stolen 从应用程序中盗用代理程序的次数。重新分配与应用程序相关联的空闲代理程序，以便对其他应用程序执行操作，称作“盗用” sort_heap_allocated 拍快照时，以所选择的级别为所有排序分配的排序堆空间的总页数post_threshold_sorts 达到排序堆阈值后，已请求的堆的排序数 db: appls_cur_cons 当前已连接到数据库的应用程序数 appls_in_db2 当前已连接到数据库并且数据库管理器当前正在处理其请求的应用程序数sort_heap_allocated 拍快照时，以所选择的级别为所有排序分配的排序堆空间的总页数total_sorts 已经执行的排序总数 total_sort_time 所有已执行排序的总已用时间（以毫秒为单位） sort_overflows 用完排序堆并且可能需要临时磁盘存储空间的排序总数 hash_join_small_overflows 哈希联接数据大小超过可用排序堆空间，但超出比率小于10% 的次数 pool_data_l_reads 已经通过缓冲池的数据页逻辑读取请求数 pool_data_p_reads 要求I/O 将数据页放入缓冲池的读取请求数 pool_index_l_reads 已经通过缓冲池的索引页逻辑读取请求数 pool_index_p_reads 需要将索引页放入缓冲池的物理读取请求数 files_closed 已关闭的数据库文件的总数 pkg_cache_lookups 应用程序在程序包缓存中查找一个节或程序包的次数。在数据库级，它表示自从启动数据库或重置监视器数据以来的引用总数 pkg_cache_inserts 请求的一个节不可用，因而必须加载到程序包缓存中的总次数。此计数包括由系统执行的任何隐式准备
H3C ONEStor存储技术白皮书
H3C ONEStor存储 技术白皮书
目录 1 ONEStor概述 (1) 2 ONEStor存储系统介绍 (2) 2.1 技术特点 (2) 2.1.1 领先的分布式架构 (2) 2.1.2 线性扩展能力 (6) 2.1.3 高可靠性 (7) 2.1.4 良好的性能 (10) 2.1.5 统一的存储业务 (11) 2.2 典型应用场景 (12) 2.2.1 使用场景 (12) 2.2.2 典型组网架构 (15) 2.3 ONEStor对硬件设备要求 (16) 2.3.1 硬件要求 (16) 3 ONEStor管理系统 (18) 3.1 管理系统的特点 (18) 3.1.1 无中心管理架构设计 (18) 3.1.2 场景化设计 (19) 3.2 管理系统的主要功能 (20) 4 规格参数 (22) 5 缩略语表 (22) i
1 ONEStor概述 云计算、移动计算、社交媒体以及大数据的发展，使得数据爆炸式增长。一方面，企业要存储这些数据，以便对数据进行利用；另一方面，相比于数据中心的计算模块和网络模块，存储模块在近三十年虽然一直发展，但发展缓慢，并未出现技术革命带来存储领域的翻天覆地的变化。现实的情况是：传统的存储系统已经很难满足爆炸增长的数据需求，急需要新的存储技术进行变革。 数据的激增对存储的需求主要体现在： （1）可扩展性：存储集群可以根据用户需求线性扩展，并且数据会自动均衡，无需人工干预。 （2）低成本：和传统的SAN/NAS相比，在性价比上具有明显的优势。 （3）高性能：存储集群架构具有灵活的扩展能力，集群性能随着规模的增长线性增长。 （4）高可靠性：集群中的每个数据至少保存两份副本，且集群会自动将数据分布在不同的存储单元上，硬件损坏的情况下依然可以获取一份完整的数据，并且丢失的数据会自动重构。 （5）高可用性：存储集群提供多副本机制，当某个故障单元发生故障后，整个集群依然可以对外提供服务。 （6）易用性：提供方便易用的管理界面，实现存储集群的灵活部署和监控运维。可以灵活的增加和删除节点，集群的故障恢复、数据均衡等集群系统自动可以实现，不需要人工干预。 （7）业务灵活性：既可以以传统的存储集群形式为计算节点服务提供块存储或者文件存储甚至对象存储，又可以和计算节点紧密结合，提供计算存储的融合方案。 为满足以上需求，业界在近年提出了Server SAN存储解决方案。按照Wikibon的定义，Server SAN是由多个独立的服务器所带的存储组成的一个存储资源池。 H3C ONEStor Server SAN解决方案基于Ceph开发，并在Ceph的基础上做了二次开发和优化。 ONEStor系统由分布式存储软件(包括存储集群软件和存储集群管理软件)和x86服务器构成，x86服务器可以选择H3C自研服务器或者经过H3C认证的其他厂家的服务器。 1
数据库性能监控分析系统的设计与实现
—105— 数据库性能监控分析系统的设计与实现 王 娜，宿红毅，白 琳，王 鑫，郝子昭 (北京理工大学计算机科学与工程系，北京 100081) 摘 要：在讨论Oracle 体系结构和性能优化的基础上介绍了一个基于J2EE 的数据库性能监控和分析系统(DMI)的总体设计思想及其部分实现。 关键词：性能优化；Oracle ；实时监控；JMS ；RMI Design and Realization of Database Performance Monitoring and Analyzing System WANG Na, SU Hongyi, BAI Lin, WANG Xin, HAO Zizhao (Dept. of Computer Science and Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081) 【Abstract 】This paper presents the design and part of implementation of a database performance monitoring and analyzing system (DMI) based on J2EE with discussing the architecture and performance optimizing of Oracle. 【Key words 】Performance optimizing; Oracle; Real-time monitoring; JMS; RMI 计 算 机 工 程Computer Engineering 第31卷 第24期 Vol.31 № 24 2005年12月 December 2005 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2005)24—0105—03 文献标识码：A 中图分类号：TP311.13 随着数据库应用的不断深入和扩大，数据库中的数据量迅速增长，数据操作也越来越复杂，数据库工作效率逐渐下降。因此，实施对数据库的管理维护、性能调优越来越受到广大数据库管理员(DBA)的关注和重视。虽然目前各种数据库产品本身也提供了大量功能强大的性能监控和调试工具，如Oracle 的OEM 、Performance Manager 、Capacity Planer 等，来帮助数据库管理人员对数据库性能进行调整、优化，但遗憾的是，精通掌握这些工具并能通过它们来有效地分析数据库性能状态，进而合理配置数据库以调整其性能也十分困难。因此开发一个简单高效的数据库性能监控管理工具来辅助DBA 对数据库进行性能分析调优成为数据库应用不断扩展的需要。 针对这种情况，本文结合业界先进的数据库管理经验，开发了Database Management Insight(DMI)——一个简单、实用、方便、安全的数据库监控管理平台。它可以有效地辅助数据库管理人员对数据库进行性能优化，确保数据库正常、平滑、高效地运转。DMI 可以监控Oracle 、Sybase 、DB2等数据库，本文以Oracle 为例来对该系统进行阐述。 1 总体设计 1.1 Oracle 的结构和性能优化 数据库优化的目的是更改系统的一个或多个组件，使其满足一个或多个目标的过程。对Oracle 数据库来说，优化是进行合理的资源配置，达到组件之间的均衡以改善其性能，即增加吞吐量、提高响应时间。数据库性能优化要考虑到系统的各个组成部分，由图1可以看出，Oracle 应用系统主要包含以下几个部分[1]： (1)用户进程和服务器进程 用户进程是SQL 语句的提出者，服务器进程则负责执行由用户进程传递过来的SQL 语句，与SGA 区交互。用户进程和服务器进程是数据库性能调整的一个重要方面，尤其是当用户的数量随着时间的推移而 不断增大时，建立与数据库的重复性临时连接的Web 应用系统会导致性能下降[2]。 (2)Oracle 实例 一个Oracle 实例是存储结构和后台进程的组合体。其中，SGA 是用来存放所有数据库进程共享的数据和控制信息的存储区域，当数据库一启动，SGA 就立即占有服务器的内存空间。SGA 中的库高速缓存、字典高速缓存、数据高速缓存、日志缓冲区以及大缓冲池和Java 池等组件的大小对系统性能有极大的影响，它们直接影响磁盘I/O 的频率，从而影响数据库效率[3]。实施性能优化时应注意DB_CACHE_SIZE 、SHARED_POOL_SIZE 、LOG_BUFFER 、LARGE_POOL_SIZE 和JAVA_POOL_SIZE 这几个参数的值，如果配置不合理会造成系统资源的极大浪费。 图 1 Oracle 体系结构 基金项目：武器装备预研项目 作者简介：王 娜(1981—)，女，硕士生，主研方向：计算机网络与分布式处理；宿红毅，副教授；白 琳、王 鑫、郝子昭，硕士生 收稿日期：2004-10-28 E-mail ：sdbzwn@https://www.wendangku.net/doc/126941742.html,
OceanStor9000存储系统技术白皮书
OceanStor 9000 V5 华为OceanStor 9000 V5 横向扩展文件存储，采用全对称分布式架构，以其卓越性能、大规模横向扩展能力和超大单一文件系统为用户提供非结构化数据共享资源存储，能够应用于广电媒体、卫星测绘、基因测序、能源勘探、科研教育、视频监控、归档备份等多种业务应用及存储资源共享领域。 全对称分布式架构并行读写，性能领先 ?高性能的读写访问：单节点带宽最高可达2.8 GB/s，单盘性能业界领先 ?网络加速：支持10GE、25GE、40GE等多种组网形态，支持RDMA模式传输及TOE卸 载，提高系统传输性能 ?线性增长：系统性能随节点增加线性增长，最高可达700GB/s带宽 容量性能线性扩展，规模最大的单一文件系统 ?单一文件系统：140PB级存储容量，降低系统管理和维护的复杂度，并消除多个命名空 间带来的数据孤岛 ?超强扩展：3节点到288节点的平滑扩展，容量、性能随节点增加而线性增长 ?数据均匀分布：Share-nothing全对称分布式架构，系统的数据和元数据均匀分布在各 个节点上，消除单独的元数据节点访问瓶颈 ?超高利用率：高可靠性的同时，硬盘利用率最高可达95% 开放融合，承载多种应用 ?多种接口：支持NFS，CIFS，NDMP，FTP，HDFS等多种接口，一个系统承载多业务 应用，实现数据的全生命周期管理 ?多种节点类型：支持多种节点类型，支持不同应用承载 ?管理融合：实现对IT设备统一管理，提供分析报表，简化管理复杂度，提升运营效率
全方位可视化，简化资源管理 ?可靠性灵活配置：支持基于目录的冗余配比策略，提供不同的数据保护级别 ?自动统计和分析：自动化的性能统计及分析，辅助合理利用资源 ?自动部署：软件平台自动化部署和配置，“一键式”快速扩容，单节点扩容60秒之内 完成 ?权限管理：提供针对IP地址或用户/用户组的访问权限控制，创建安全、隔离的存储池 Info系列软件，智能存储管理 InfoEqualizer，客户端连接负载均衡 ?跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源 ?智能统一管理，支持节点故障切换(failover)和故障恢复(failback) ?基于DNS域名的负载均衡技术，支持多种负载均衡策略配置 InfoTier，动态分级存储 ?不同节点间动态分级存储，热点数据智能迁移，让不同性价比的存储发挥最大效益，降 低TCO ?支持多种数据迁移策略和优先级设置，无缝适应业务需求及变更 InfoAllocator，空间配额管理 ?在目录、用户、用户组的级别对存储进行精简资源调配，满足不同客户所需 ?支持配额项的多层嵌套关系管理，为客户提供易用，弹性灵活的空间访问 InfoProtector，高可靠数据保护 ?应用Erasure Code专利技术实现N+M数据保护–InfoProtector，业界最高水平的数据可靠 性和可用性保护机制，可支持4个节点同时故障的数据保护 ?系统能够自动重构，多节点并行重构数据，重构速度高达2TB/小时 InfoStamper，快照功能 ?目录级别快照，快速数据恢复 ?支持手动快照、定时快照（以天/周/月为粒度） InfoLocker，WORM功能 ?保护数据免遭意外、恶意更改和删除 ?支持设置WORM时钟，设置保护期 InfoReplicator，异步远程复制 ?减少系统恢复时间，应用于灾难恢复，数据备份或远距离数据迁移 ?支持不同目录1：N复制，N:1复制
OceanStor18000系列高端存储技术白皮书
OceanStor OceanStor 18500/18800 V5高端存储系统 OceanStor 18500/18800 V5高端存储是华为最新一代的高端存储系统，为企业核心业务提供最高水平的数据服务。 凭借业界领先的SmartMatrix 2.0系统架构、HyperMetro 免网关A-A 双活、闪存优化技术、持续领先一代的硬件平台以及丰富的效率提升和数据保护方案，OceanStor 18500/18800 V5高端存储在可靠性、性能和解决方案方面都达到业界领先水平，满足了大型数据库OLTP/OLAP 、云计算等各种应用的数据存储需求，广泛适用于政府、金融、运营商、能源、交通、制造等行业，是企业核心应用的最佳选择。 领先的SmartMatrix 2.0系统架构 ·4控制器全对称引擎：革命性的在引擎6U 空间内集成4个控制器，并在无源背板互连基础上融合了Cache 持续镜像和后端硬盘控制器全互连技术,实现业界领先的4控全冗余特性。引擎内4个控制器互为热备，即使在3个控制器故障的情况下也依然能够保证业务稳定运行，完全避免了传统高端存储在系统升级或者控制单元故障时的单点运行状态，最大程度保证关键应用的业务连续性。 ·负载均衡：支持控制器间负载均衡，应用可通过多个控制器并发加速，消除性能瓶颈，实现业务的压力均衡。 产品特点 稳定可靠 OceanStor 18500/18800 V5 高端存储系统 产品规格 OceanStor OceanStor 18500/18800 V5高端存储系统 最大处理器数 OceanStor 18800 V5 OceanStor 18500 V5 SmartMatrix 2.0 32TB FC 、iSCSI 、NFS 、CIFS 、HTTP 、FTP 8/16/32Gbps FC 、1/10/25/40/100Gbps Ethernet 、SAS3.0(后端端口,单端口4*12Gbps) 2.5”: SSD,SAS ； 3.5”: SSD,NL-SAS AC: 100V~240V ，380V DC:192V~288V 或–48V~–60V 768 65,53665,536 768 32TB 9,600(2.5”)/ 4,608(3.5”) 6,400(2.5”)/ 3,072(3.5”)32 快照(HyperSnap) 克隆(HyperClone)支持 多核多处理器 拷贝(HyperCopy) 卷镜像(HyperMirror)阵列双活(HyperMetro)远程复制(HyperReplication) WORM(HyperLock )一体化备份(HyperVault)智能服务质量控制(SmartQoS)智能缓存分区(SmartPartition) 智能精简配置(SmartThin)智能数据迅移(SmartMotion)智能数据分级(SmartTier)智能数据销毁(SmartErase) 智能LUN 迁移(SmartMigration)智能SSD 缓存(SmartCache)智能异构虚拟化(SmartVirtualization)智能多租户(SmartMulti-tenant)智能重删压缩(SmartDedupe & SmartCompression) SmartQuota (配额管理)主机多路径(UltraPath) 容灾管理(BCManager)单设备管理软件(DeviceManager)远程维护管理软件(eService) 机柜 尺寸/重量 集中运维管理软件(eSight)机柜最大外形尺寸（包括机柜外部滑轮、地脚等的外形尺寸）： 600mm (宽)*1232mm (深)*2000mm (高) 整柜满配重量：系统柜680 kg ；硬盘柜540 kg 独立网关形态最大主机数量最大LUN数量
微震监测数据处理系统详细设计说明书
微震监测数据处理系统 软件详细设计说明书 学生姓名王建旭学号 0808140505 学生姓名王智杰学号 0808140512 学生姓名汤玉杰学号 0808140119 学生姓名毕国兴学号 0808140727 专业电子信息科学与技术年级 08级 指导教师劳彩莲职称副教授 学院信息与电气工程学院 中国农业大学教务处制 2011年 7月
目录 1 目的 (3) 2 代码框架描述 (3) 2.1 源文件说明 (3) 2.2 系统配置文件说明 (3) 3 系统结构关系图 (4) 4 单文档多视的创建与通讯子模块详细设计说明 (4) 4.1 数据结构 (5) 4.2 处理流程详细说明 (5) 4.3 编码设计 (6) 5 OpenGL子模块详细设计说明 (7) 5.1 数据结构 (8) 5.2 处理流程详细说明 (10) 5.3 部分重要编码设计 (10) 5.3.1函数SetGoal(float x,float y,float z,float color) (11) 5.3.2函数RenderScene() (12) 6 微震列表子模块详细设计说明 (12) 6.1 数据结构 (13) 6.2 处理流程详细说明 (13) 6.3 编码设计 (18) 7 SQL Server数据库详细设计说明 (19) 7.1 数据结构 (21) 7.1.1 数据库信息模型： (21) 7.1.2数据库逻辑模型 (21) 7.1.3数据库结构的详细设计 (21) 7.2 数据库系统的建立 (22) 7.2.1 数据库建立 (22) 7.2.2表的建立和管理 (22) 8 详细微震情报表子模块详细设计说明 (22) 8.1 数据结构 (23) 8.2 处理流程详细说明 (23) 8.3 编码设计 (24)