数据存储与数据管理（通用12篇）
数据存储与数据管理 篇1
摘要：伴随着互联网信息技术的发展以及大数据时代的到来, 当今社会的信息交流与传递具有高速便捷的特点。足不出门可知天下事已经成为可能。信息技术的高速发展对当今社会的经济政治和文化发展都有着很大的促进作用。但是, 与此同时, 互联网中也暗藏着种种不安全的因素, 数据存储安全也越来越受到人们的重视。
关键词：数据安全,数据备份,存储技术
一、数据安全
1.1逻辑上的安全。数据的不安全性主要原因包括病毒入侵, 黑客攻击, 人为篡改等等, 其中硬件和软件的故障是造成数据不安全性的主要原因。逻辑上的安全, 一般是指防止不法分子入侵或病毒破坏的措施。就比如说, 现在很多企业都是通过互联网来进行业务往来或通过互联网与其分支机构进行联系与管理, 一旦数据丢失, 造成的损失是巨大的。所以这些企业都很重视存储在服务器里的数据, 比如说, 公司内部文件, 公司账户, 或客户资料。而硬盘在数据存储中发挥着重大的作用, 正因为如此才成为黑客攻击的对象, 硬盘的价值是有价的, 但是存储在硬盘内的数据是无价的。
1.2物理上的安全。这就是对于电脑本身而言, 电脑受到人为因素的破坏或者不可抗力的灾害时, 若之前没有对电脑内部存储的数据进行数据备份, 那这些数据也会随着电脑的损坏而消失。
其实不管是逻辑上的安全还是物理上的安全受到威胁, 数据备份都是一个直接有效的措施, 这也就是俗话说的有备无患。
二、数据备份
数据备份是防止数据安全性受到挑战的有效措施, 一旦原有数据受到侵犯, 在对不法分子进行法律追踪的同时, 也能启动备用数据, 使服务器快速再次投入使用, 将受到的损害减少到最小的限度, 减少损失。
三、数据备份技术分类
数据备份从不同的角度可以分为不同的类型, 以备份模式的角度来看, 可以分为逻辑备份和物理备份。
3.1逻辑备份。逻辑备份也可以称为基于数据的备份, 前面我们提到过, 硬盘是有价的, 而硬盘内的数据是无价的, 逻辑备份就是针对数据进行备份。
每一个文件都是由不同的数据组成的额逻辑块组成的, 而每一个逻辑块都存储在有顺序的物理磁盘块上。备份软件不仅可以对磁盘块进行操作, 也可以对文件进行操作, 智能识别文件结构, 将所有的文件和数据拷贝到备份资源系统中去, 这样就可以按照文件的排列顺序读取文件, 并且录入备份媒介上, 这样极大地促使了单独文件的恢复速度。但是, 长期连续存储数据, 会让备份文件的速度减慢, 因此在进行无顺序文件的查找时需要消耗更多的时间。逻辑备份的缺点就在于, 因为其备份的原则是按照顺序连续备份, 如果只是其中一小部分的文件出现问题, 也要对整个文件进行备份。
3.2物理备份。物理备份也被称为“基于设备的备份”, 故名思义就是在电脑操作方面对文件进行备份。电脑系统在将数据拷贝到备份媒介上时, 会自动忽略文件的结构, 因为备份文件要求在实施过程中花费较少的时间和开销, 因此就需要以这种方式提高文件的性能。不过, 这种方法也有它的缺点, 因为物理备份与逻辑备份不同, 它并不是将文件连续的存储在备份媒介上, 这样的话文件恢复起来就会比较缓慢。在这种情况下, 要对数据进行备份的话, 就需要了解文件在磁块上的组织信息。物理备份的另外一个缺点就是可能会导致数据引入的不一致, 一般电脑在进行数据备份时, 会对要备份录入磁盘块的数据进行缓存, 而物理备份跨越磁盘块的特点会忽略缓存文件的数据, 造成数据的丢失。
即使两种备份方法或多或少地存在一些缺点, 但也不能否认其在数据备份中的重要性以及实用性, 对数据安全的保护作用。
四、结束语
数据备份的技术多种多样, 以上着重讨论了逻辑备份和物理备份技术, 人们在进行数据备份时, 也可以根据需要备份数据的不同, 选择合适的备份方式。但是, 不管如何, 数据安全与数据备份的目的都是为了保护重要信息不泄露, 保证数据的完整以及防止数据丢失。
参考文献
[1]章壮洪, 刘谦.组织的数据安全与容灾备份[J].会计之友 (中旬刊) , 2009 (02) .
[2]刘丽, 李海洋.浅析数据的存储备份及灾难恢复技术[J].中小企业管理与科技 (下旬刊) , 2009 (04) .
数据存储与数据管理 篇2
Dealogic的数据显示，正当市场波动和人们对经济信心不足帮助扼杀了某些行业的并购复苏时，电脑业全球并购交易今年却增加了60%。
这一回升是由美国引领的。在美国，由于出现了多宗大型交易，其中包括英特尔(Intel)上周斥资80亿美元收购McAfee的交易，并购交易额较去年几乎翻了一番。
惠普高管告诉英国《金融时报》，在戴尔答应收购3Par之前，惠普就一直力争收购该公司。3Par是一家生产高端存储系统和数据管理产品的公司，
一周前，戴尔答应以11.5亿美元收购该公司。
如果3Par接受惠普的主动报价，这宗交易便可在今年年底前完成。
在近期被赶下台的首席执行官马克?赫德(Mark Hurd)任内，惠普已把业务拓展到多种不同的新领域――从智能手机、网络到存储。随着企业竞相加强分析呈爆炸式增长的消费者和交易数据，存储领域的需求已出现激增。
惠普在近几年掀起了一波并购狂潮，把包括EDS、3Com和Palm在内的公司并入旗下，将触手延伸到了其传统优势领域――消费者个人电脑和打印机――之外。
人们认为，戴尔上周发出的收购要约对惠普、IBM和EMC等竞争对手构成了威胁。戴尔正全力进军IT服务业务，并试图在日益壮大的“云计算”领域获得更稳固的立足点。
医院计算机数据存储与安全之我见 篇3
关键词：医院；计算机；数据存贮；安全
中图分类号：TP309
现代医院在发展过程中，其信息管理系统是其基础建设内容，有效应用计算机与网络技术为医院的管理、病人的状况、医院财务决策等数据进行搜集、整理、分析显得尤为重要。并且这项信息管理系统在医院建设过程中占据越来越重要地位，该系统在提升医院管理水平、优化医院管理流程等方面都发挥着作用，这样的管理形式对医院的发展有着重要的影响作用。但当这一系统出现差错的时候，也将对医院的正常运营产生巨大影响，影响正常的医疗活动进行。针对这样的发展状况，做好医院信息管理系统的维护，保障计算机数据存贮与安全显得十分重要。
1 医院进行数据备份的主要目的
医院在工作过程中实施数据备份的工作形式，是一种非常有效的管理策略，将原始数据进行拷贝的时候，就能够在防止相应数据丢失的状况下，有效恢复原始数据，这样就能够有效保障医院工作正常进行，在计算机系统中，應该将所有与用户相关的数据信息进行备份。医院进行数据备份工作主要是为了有效保障数据的恢复，这样就能够最大限度的降低医院管理运营风险，当系统出现严重危害的时候，使用数据备份的工作方式就能够有效保障整个系统的安全，保障医院工作顺利进行。
2 医院数据丢失的影响因素
（1）自然因素。比如医院发生火灾、水灾、地震等计算机所在位置的自然灾害，这样就会对医院数据信息造成破坏，这样就会影响系统的安全。
（2）人为因素。比如相应的系统管理人员、维护人员以及使用人员的错误操作，或者是黑客对其产生的破坏等，都会影响医院信息存贮与安全。
（3）系统故障。在系统故障中主要分为软件故障与硬件故障。软件故障主要说的就是计算机硬件设备出现故障，包含信息存贮介质、传输介质的故障促使数据流失；硬件故障主要说的系统本身产生的漏洞，数据库代码错误或者是数据逻辑发生的破坏，尽管相应的数据信息仍旧能够使用，但从整体上就能够发现数据信息的不完整，当其发生数据信息产生错误的时候，就不容易还原。
3 医院进行数据备份的关键要素
只有在有效考虑相应的被封恩时间、备份形式以及备份环境的基础上，选择最适应的工作形式才能够真正有效保障系统环境的可靠性，并且这才是为系统恢复做好了准备。
3.1 备份的方式选择
使用专门的备份软件对数据信息进行备份，就能够有效解决医院计算机数据存储与安全方面问题。并且大部分备份软件都支持全备份或者是增量备份的形式。全备份就是将所有的数据信息全部都拷贝下来，增量备份就是在全备份基础上进行的。这里我们将全备份与增量备份的优缺点进行一些讨论分析。
（1）全备份的优缺点。优点：全备份的形式可靠性较高，当意外事故发生之后，只要直接进行恢复就行，不用考虑其它影响因素。并且使用全备份的方式耗时较短，直接恢复就行。
缺点：进行备份的时间太长，占用的数据资源较多，并且这种方式对备份介质占用量过大。
（2）增量备份的优缺点。优点：备份的时间较短，并且这种备份的形式相对耗时较短，并且系统占据的资源较少，并且这也对介质占用状况较小。
缺点：这种备份的方式风险较大，并且这种数据备份方式主要是在全备份的基础上进行，假使这种全备份数据形式、介质发生损坏的时候，就不能够将数据信息全部进行恢复，并且只有恢复上述内容之后就能够将全备份内容进行恢复。并且这种恢复的时间较长，在恢复的时候就需要率先恢复增量备份中上一部分的全备份，在恢复所有全备份数据基础上再进行增量备份恢复。
（3）相关建议。针对这样的发展状况，只有选择合适的备份形式，才能够满足医院的工作需要。在环境业务允许的状况下，使用的备份时间较长，并且占据的资源量较多的时候，就不能够使用全备份的形式。并且当系统长期处于初始运行时期的时候，这时候这一系统大概处在一个不太稳定的阶段，这时候就能够使用全备份的形式开展工作。对于一些恢复时间要求较为挺严格的备份，就需要进行全备份状况，一些对数据信息安全性要求较高的环境，也需要进行全备份的方式，对一些环境运营方式压力较大环境，就不能够使用系统资源占用，这样就能够在保障硬软件进行，这时候就能够使用增量备份的方式进行。
3.2 备份的周期以及时间
因为各个医院的数据信息都是不断在发生变化的，针对这样的发展状况就需要对相应的信息资源进行有效备份，在选择好相应的备份形式之后就需要有效确定相应的备份周期与时间，这也需要依照医院实际发展业务进行。
就全备份的形式来说，主要是依据数据安全的标准要求进行，医院管理人员能够选择每周或者是定期方式进行备份，但这种形式占用的时间较长，并且资源占用较多。针对这样的发展情形就不适合在白天进行，应该在系统占用量不大的时间开展备份工作。全备份一般都是在凌晨时间进行，并且具体的时间安排可以依照实际状况作出调整。
在进行增量备份的时候，一定要严格控制这两种备份的时间。当这种备份形式的数据量较大，并且数据变化不大的时候，可以一周进行一次备份，然后将剩余的内容使用另外的时间进行备份。并且备份的具体时间也应该依照实际发展状况进行调整，尽管这样的备份方式使用的时间稍短、占用的时间较短，但这样的工作形式不适应在白天进行，之后依照具体情况进行。
3.3 实施异地存贮的方式
为了有效保障医院信息数据的安全，防止各种自然灾害对其产生的影响，就可以使用异地存贮的形式防止信息资料的损坏，这种异地存贮主要有两种形式，其中一种就是将已经备份的信息资料整理取出之后，进行异地存贮，这样形式能够保障数据信息的安全，并且费用低廉；另一种方式不仅在本地进行存贮，还通过互联网在异地进行数据备份，尽管这种方式费用较高，但这种形式的安全性能更高。
在使用第一种备份形式的时候，为了有效提升相应使用介质的效率，还能够将这种介质定期进行更换，再将其投入使用。
假使使用的形式全部都备份完全之后，相应的数据信息变化情况较大的时候，就能够将其取出之后进行异地存贮。在采用增量存贮的时候，假使信息数据变化情况较大的时候，就能够将备份资料及时取出作出调整，具体的情况应该根据医院的发展实际进行。
医院在工作过程中对历史遗留数据较为重视，所以，相关管理部门在工作时候应该将较为关键的数据全部进行备份，并将这些信息资料实施异地存贮。通常情况下存贮周期应该在三年左右，因为备份占用的系统资源较大，这时候就需要定时清理一些不重要的历史资料，这样就能够有效减轻备份产生的压力。
4 结束语
进行数据备份主要是为了有效保障数据的安全。当医院管理数据出现状况的时候，只要使用备份数据对其进行保管，就能够有效将相应的管理数据恢复到原始状态，这样就能够有效保障医院营运活动正常进行。
参考文献：
[1]赵炬红，陈坤彦.浅议企业计算机数据存储与安全管理[J].煤炭技术，2012（03）：281-282.
[2]郭志旭，陈金雄.PACS数据存储与安全管理[J].中国医疗设备，2010（08）：9-10+91.
[3]翁坚克.医院信息化环境下计算机审计风险防范探讨[J].财会通讯，2013（22）：99-101.
数据仓库中数据存储与访问的实现 篇4
数据仓库的概念自出现后，首先被应用于金融、电信、保险等传统数据处理密集的行业。国外许多大型的数据仓库在1996-1997年建立。随着工业竞争的加剧，数据仓库已成为营销的必备武器----一种通过更多地了解客户需求而保住客户的途径。
1 数据仓库研究现状
OLAP (On-line Analytical Processing) 是面向特定问题的联机数据访问和分析，它主要用于支持目标明确但比较复杂的查询分析操作[1]。目前数据仓库数据存储的实现主要有三种模式，一是单纯的关系数据库存储即ROLAP (Relational OLAP) ，二是多维数据库存储即MOLAP (Multidimensional OLAP) ，三是关系数据库和多维数据库的混合型存储[2]。第三种模式在国内已经开始广泛应用，但还存在存储效率低，访问权限难以控制等问题。
目前，我国很多商业银行都尝试构建了应用于某一方面的数据仓库系统，数据仓库的构建几乎都是基于ROLAP来实现的，绝大多数是用Microsoft SQL Server完成的。对于汇总数据和历史数据的访问及访问速度的要求，还是有些欠缺。
2 一种高性能的技术--HOLAP
根据OLAP的自身特点，它主要就是对用户请求的快速响应和交互式的操作，多维分析则是OLAP的核心所在。OLAP系统在具体实现时首要解决的是如何存储数据的问题。数据的存储有三种方式，即ROLAP、MOLAP和HOLAP (Hybrid OLAP) ，HOLAP是对他们的良好折中。它得益于ROLAP较大的可伸缩性和MOLAP的快速计算。MOLAP的查询性能很好，它可以很好地解决对于历史数据和汇总的查询问题，它的分析能力很好，这正是数据仓库应用系统所应有的特点。MOLAP多数用于存储那些历史的、聚合的数据，当要查询一些细节数据时，就要选择ROLAP这样才能满足需求，更好地完成查询分析任务。
3 改进后的存储模式
在考虑到实际应用和用户需求的基础上，可以基于关系数据库和多维数据库共同来搭建企业级的数据仓库。实现的方法是把聚合的、历史的数据存储在多维上，明细数据存储在关系数据库中，各取所长，达到事半功倍的效果，基于这两种存储方式实现的即HOLAP。
与之前的应用模式不同的是数据平台的数据仓库是用关系数据库和多维数据库共同组建的。关系数据库选择了由IBM DB2 UDB完成，多维数据库则选择了Essbase/DB2 OLAP Server来完成。数据展现平台用Java实现，基于MVC设计模式实现，并将该平台分为Web层、服务层和数据访问层。由于要访问不同的数据库系统，所以要区别对待，访问关系数据库数据则采用开源的Ibatis框架，将各种SQL语句存放在配置文件中进行统一维护通过JdbcDao访问关系数据库；对于多维数据库数据, DB2 OLAP Server的多维数据集访问的脚本语言的接口也提供了Java接口，由于数据展现平台是用Java开发的，所以我们可以直接访问多维数据库。但是在实践过程中证明，通过这种方式访问多维数据库的速度是相当的慢，之后尝试使用我们最熟悉的C，采用Java原生接口来实现对多维数据库的访问，它是通过Essbase/DB2 OLAP Server的C接口访问多维库的。使用C后效果则截然不同，如果将采用Java访问多维库的系统称为原有系统，将采用C访问多维库的系统称为改进系统。
4 结束语
本文对于我国的数据仓库的应用模式提出了将历史的、聚合的数据存放在多维库中，将细节数据存放在关系库中的存储方式，并采用C接口访问多维数据库，采用Ibatis框架访问关系库的改进方案。改进后更适合于对汇总数据及历史数据的查询，并提高了数据访问速度。
摘要：从分析国内外的数据仓库应用现状入手, 指出银行在应用数据仓库过程中存在的存储效率低, 访问权限难以控制等问题。然后基于对数据存储的分类, 提出关系数据库和多维数据库混合存储的方法, 测试表明该系统达到节省存储空间和提高访问速度的效果。
关键词：数据仓库,商业银行,联机分析处理
参考文献
[1]颜石专, 李战怀.基于数据仓库和OLAP的商务决策系统[J].微电子学与计算机, 2006, 23 (2) :64-67.
数据存储与数据管理 篇5
矢量地图数据存储与管理技术是嵌入式GIS系统的重要研究内容,结合电子地图工作模式和地图数据访问特点,在常见的图幅分块和数据分级基础上,提出建立实体附加检索数据区和实体详细属性数据区;同时引入超块单元,并对超块内地图数据重新组织,从而使得人机交互时,数据定位时间缩短,数据读取冗余量减少,矢量地图操作性能表现更好.
作 者：胡泽明 岳春生 王志刚 HU Ze-ming YUE Chun-sheng WANG Zhi-gang 作者单位：信息工程大学信息工程学院,郑州,450002刊 名：测绘科学 ISTIC PKU英文刊名：SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING年，卷(期)：200934(4)分类号：P282关键词：嵌入式地理信息系统 图幅分块 数据分级 超块单元
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重视数据存储问题 篇6
对成长中的公司来说，存储数据或许并未引起足够重视。不管是员工信息、客户支付号码、公司内部文件或者大量电子邮件，这些数据都是公司的生命线。而在销毁数据方面，并没有多少硬性原则可供参考，只要保证确实彻底删除就可以了。
每个公司都需要制定数据存储政策，这对自身和行业都有好处。如果你销售的产品附带终身保修服务，你可能需要保存客户记录。美国法律还要求公司至少保留三年工资记录。财务记录在通过所有的审计之后应被保存，至少需要留存10年。
布莱思·戴克斯特拉(BrianDykstra)和基思·琼斯(Keith Jones)对数据存储有很多看法。他们创建的JDA公司提供电脑诊断、数据恢复、诉讼支持和电脑安全培训服务。戴克斯特拉说：“我们每天都要处理大量的敏感数据。”他们公司按季度对现有数据进行清查，并且每年和客户确认数据是否需要返回、继续保存还是销毁。凭借两人的数据处理才能，该公司2007年的销售额达到了200万美元。
不仅要考虑存储什么类型的数据，还要考虑如何存储。戴克斯特拉说，“硬盘靠不住。如果数据需要存储六个月以上，我们就把数据转移到磁带上。”然后把磁带锁在防火存储区。他看中的是磁带的长期储存能力，另外从磁带上销毁数据也很方便，从硬盘上销毁数据就困难得多，简单的删除并不能彻底销毁。敏感的纸面数据要锁起来，闲人免进。高质量的碎纸机可以完成文件销毁。
数据库编程与数据库存储技术研究 篇7
1 编程设定的数据类别
微机软件特有的属性, 包含设定好的初始性能。后续编程之中, 应能凸显本源的设定性能。数据库特有的编程之中, 编程设定出来的数据类别, 决定了后续时段的存储类别。按照细化的多样领域, 存储依托的技术, 也会带有差异。例如:电力交通关涉的这类领域, 通常采纳带有实时特性的数据库;网站建构的数据库, 是关系数据库, 适宜视频网站。除此以外, 商业特性的数据库、规模偏小的微型库, 满足着多层级的真实需求。
在各个时段, 某一类别范畴的数据库, 会表征出主流的倾向。真正去编写时, 筛选出来的编程语言, 也会涵盖多种。数据库特有的类别设定, 在辨析软件的本源需求之时, 就应被确认。接续的编程时段, 应能实现拟定好的这一性能。编程时段中, 常常没能全面考量, 带来这一时段的设计漏洞。实际上, 若发觉了设定好的存储类别并不适宜, 则应随时修改。这样做, 能优化建构好的编程, 也优化了关涉的存储技术。
2 存储技术的根本机理
2.1 新颖技术的内涵
早期时段中, 数据库的拓展, 密切关涉微机固有的总体性能升高。在这个时段, 微机表征的多重性能, 都是偏低的, 只能应对单一情形下的数值运算。伴随科技进展, 晶体管及规模偏大的集成电路, 运用在多重领域以内。这种态势下, 微机渐渐用来搜集、管控相关数据。对于搜集得来的复杂数据, 惯用的存储手段, 没能满足新需求。
DSMS特有的存储形式, 在这一背景之下, 逐渐变得完善。数据库特有的管控技术, 经历了这一变革。数据库细分出来的存储手段, 包含SQL、配套范畴的其他手段。传统编程之中, 编写时间带有差异;采纳的编程语言, 也会带有差别。惯用的软件, 包含VB、VC、常见的JAVA。采纳这些软件, 可制作完备状态下的某一数据库。每类对应软件, 都带有自身特性。对应着的编程领域, 筛选出来的独特软件, 也会有着差别。
2.2 数据存储的凸显价值
数据库关涉的存储技术, 变更了传统情形下的纸质存储, 带有侧重价值。纸质存储惯用的方式, 很易丢失数据。伴随时间延展, 初始时段的存留数据, 通常会被损毁, 带来偏大损失。数据库特有的存储, 就化解了这一疑难。数据库建构的总环境之下, 存留的多样信息, 都被替换成先进特性的电子形式, 存留在预备好的硬盘以内。硬盘存留依托的方式, 比对传统方式, 凸显高层级的便捷优势。很多配套架构内的存储器, 都带有防火优势。
数据库范畴内的存留数据, 可被大量复制。从现状看, 很多企业单位, 提升了存留数据这一范畴的安全性。企业建构了映像特性的数据库, 拟定特定时段, 对于保留着的若干信息, 都予以备份。若工作状态之下的数据库, 被查验出了故障, 则依托原初的数据还原, 恢复存留着的这些备份。
2.3 技术进展历程
数据库特有的根本概念, 起始于20世纪这一时段的50年代。在这个时段, 传统情形下的手动操作, 占到主导位置。软件特有的初始形式, 还没能被形成。60年代特有的时段中, 微机存储必备的配件诞生。这种情形下, 微机可以存留搜集得来的数值。数据管理特有的软件, 也由此产生。然而, 受到外界局限, 只好把制备出来的各类文件, 当成根本单位。搜集得到的数值, 被存储至衔接着的外部设备以内。配套特性的界面系统, 便于存储数据的平日管理。
微机固有的性能, 正在逐渐拓展。它能够存留的数值量, 也在不断递增。伴随业务进展, 企业用户原有的数目递增。人们希望建构起来的数据库, 能够存留更多数据。在这个时期, 数据存储特有的技术, 获取凸显进展。按照现有指标, 数据流及更高层级的Web管理, 也被划归为这一技术。对于大型软件, 数据存储被设定成软件架构中的性能侧重点。数据编程之中, 受到存储属性这样的影响, 微机表征出来的存储容量, 紧密关涉数据处理表征的真实水准。
3 重视存储方式
数据库惯用的各类程序, 都把体系架构以内的数据存储, 设定成中心。通常情形下, 某一完备数据库, 可分成多层级的模块。在这之中, 配套范畴的中心模块, 包含存储技术。附带着的其他模块, 整合了数值录入、数值更改及平日以内的调用步骤。数据库特有的流程核心, 即存储技术, 应凸显侧重的位置。
真正编写时, 采纳存储技术特有的侧重点, 应注重初始时段的录入步骤、修改及调用等。若能提升原有的存储成效, 则可变更体系架构以内的其他模块。若没能考量核心范畴的数据存储, 则即便变更了原初的类别, 也很难维持住数据安全。大规模特有的数据库, 存储步骤凸显的效率, 应被拟定为侧重点。在这种指引之下, 才会提升整合状态下的运作实效, 建构最佳框架。数据存储依托着数据库, 规避了纸质存储潜藏的多重局限。应当审慎维护这一范畴的数据安全, 防止数据泄露。
4 结语
伴随软件更新, 程序设计关涉的行业, 凸显了多层级的应用语言。带有可视化特性的新颖软件, 便利专业范畴的编程思路。若要提升原有的编程实效, 应整合多重的领域, 采纳最优特性的存储方式。选出适宜类别, 编写适当程序。对于惯用的数据程序, 予以适当优化。
参考文献
[1]李华勇.计算机数据库存储技术的开发与应用[J].长沙铁道学院学报:社会科学版, 2013 (2) :199-200.
[2]谢仕华.数据库编程与数据库存储技术分析[J].山东工业技术, 2013 (7) :134, 136.
[3]马英凡.数据库编程与数据库存储技术分析[J].科技与企业, 2013 (24) :177.
[4]解启水.数据库存储技术的应用与分析[J].数字技术与应用, 2014 (2) :101.
数据存储与数据管理 篇8
数据仓库是近年来新兴起来的建立在原有数据库基础上的一门新的技术,传统的数据库技术是单一的数据资源,即以数据库为中心,进行从事务处理,批处理到决策分析的各种类型的数据处理工作。随着计算机技术的迅速发展,信息已经成为人类社会中除了物资,能量之外的第三大资源。社会的信息化,使信息量急剧增长,大量的信息来不及组织和处理,面对急剧增长的信息,对数据库系统的应用只停留在查询,检索,统计等几个方面,远远没有发挥数据库中的数据的作用和价值。而数据仓库和O-LAP技术的应用将会使问题得以解决。由模型库,数据仓库,OLAP技术及交互接集成在一起形成的决策支持系统是解决此问题的途径。其中数据仓库能够实现对决策主题的存储和综合,OLAP实现多维数据分析,而前台人性化的人机交互界面可以将分析结果一览无余,它们相互辅助,实现对企业管理人员的辅助决策。
1.1 数据仓库的提出
众所周知,如何有效的管理公司和企业在运营过程中产生的大量数据和信息一直是IT人员面临的重要问题。二十世纪七十年代出现并被广泛应用的关系型数据库技术为解决这一问题提供了强有力的工具。然而,从二十世纪八十年代中期开始,随着市场竞争的加剧,我们更需要的是从这些数据中得到有用信息,以便进行决策支持,这种需求使得在二十世纪八十年代中后期出现了数据仓库思想的萌芽,为数据仓库概念的最终提出和发展打下了基础。1992年,W.H.Inmon在其里程碑式的《建立数据仓库》一书中提出了“数据仓库”的概念,数据仓库的研究和应用得到了广泛的关注。
1.2 数据仓库的发展
数据仓库是1995年开始盛行起来的。数据仓库做为数据库的高端扩展也一直是一大热点。当企业积累了大量的业务数据之后,要充分利用这些资源,根据它们作出决策,所依赖的基础技术就是数据仓库。从目前的形式看,数据仓库已经紧跟Internet而上,成为信息社会中获得企业竞争优势的关键。据美国Meta Group市场调查机构的资料表明,《幸福》杂志所列的全球2000家大公司中已经有90%将Internet网络和数据仓库这两项技术列入企业计划,而且有很多企业为自己在竞争中处于优势已经率先采用。
经过长期发展,联机事务处理系统的市场至二十世纪九十年代中期出现饱和迹象,其增长速度明显减慢。这导致各大数据库厂商的传统业务增长面临严峻挑战,寻找新的业务增长点成为他们的当务之急。数据仓库的兴起无疑为数据库产品创造了巨大的市场,它将成为21世纪初数据库市场的一个新的增长点。
2 数据仓库与OLAP技术
2.1 数据仓库的关键技术
数据仓库在技术上可以根据数据的工作过程分为:数据的抽取、存储和管理以及数据的表现三个方面。
2.1.1 数据的抽取
数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取程序将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面。数据仓库要求输入必要而且正确的数据,在将数据由OLTP系统转入数据仓库之前,必须对数据仓库中的数据进行整理,以保证每一数据都有统一的格式,而不会生成数据不一致的问题。除了数据一致性之外,用户还要检查并更正错误的数据。程序员可以自行编写程序或是用现有的工具来进行数据检验工作,虽然这是一项繁琐的工作,但却是一项必要的工作,否则分析出来的结果将没有任何意义。数据仓库的数据不要求实时响应,因此数据抽取可以定时进行,但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。
2.1.2 数据的存储和管理
数据仓库的关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决了它有别于传统数据库的特性,同时也决定了它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核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
2.1.3 数据的表现
它们主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘方面。多维分析是数据仓库的重要表现形式,由于MOLAP(多维OLAP)系统是专用的,因此,关于多维分析领域的工具和产品大多是ROLAP(关系OLAP)工具。在实际工作中,客户需要通过对数据的统计来验证他们对某些事物的假设,以进行决策。数据挖掘强调的不仅仅是验证人们对数据特性的假设,而且它更要主动地寻找并发现蕴藏在数据之中的规律。因此,在当前的数据仓库应用中,有效地利用数理统计就已经能够获得可观的效益。
2.2 联机分析处理(OLAP)技术
联机分析处理(OLAP)与人们更为熟悉的联机事务处理(OLTP)相比较,OLAP描述了这样一类的技术,既专门为特殊的数据存取和分析而设计的技术,而OLTP仅仅依赖于关系型数据库,OLAP逐步成为事务型数据的多维视图的同义语,这些多维视图是由多维数据库技术所支持的,他们为数据仓库应用中所需的计算和分析提供了技术基础。
在实际应用中,OLAP常常包括对数据的相互查询,这项活动发生在通过多种途径的一系列分析之后,如对底层细节的进一步挖掘。
2.3 OLAP的结构
OLAP结构包括逻辑构件和物理构件。
2.3.1 逻辑结构
OLAP的功能结构由三个服务构件组成:数据存储服务、OLAP服务、用户描述服务。在这种情况下,功能结构是三层的客户机/服务器结构。
2.3.2 物理结构
物理结构包括基于数据存储技术的两种方式:多维数据存储和关系数据存储。
多维数据存储主要有两种选择,即多维数据存储于工作站客户端或是OLAP服务器上。
在第一种情况下,多维数据存储于客户端,它实施胖客户端,用户可以按范围来分析,这是一种漫游选择,只在数据加载至工作站时,网络才成为瓶颈。它可能存在的副作用是操作的安全性和数据的安全性。此选择具有交通形式,它将多维数据存储于数据站场一级,以便为每一个工作战配置本地存储和访问所选的多维数据的子集。
第二种情况,多维数据存储与OLAP服务组合在一起。工作站并不那么胖了,它抽取源于数据仓库的数据,然后将其转换为多维数据结构,存储于数据站场服务器。
3 数据仓库与OLAP
虽然数据仓库和联机分析处理(OLAP)这两个术语有时可互换使用,但它们却适用于通常称为决策支持系统或业务智能系统的不同组件。这些类型的系统的组件包括一些数据库和应用程序,用于为分析人员提供支持组织机构决策制定所需的工具。数据仓库是一个数据库解决方案,包含那些通常表示某个组织机构业务历史的数据。通过分析这些历史数据,可以支持对分散的组织单元进行从策略计划到性能评估的多级业务决策。对数据仓库中的数据进行组织是为了支持分析,而不象在联机事务处理系统(OLTP)中那样是为处理实时事务。OLAP技术使数据仓库能够快速响应重复而复杂的分析查询,从而使数据仓库能有效地用于联机分析。OLAP的多维数据模型和数据聚合技术可以组织并汇总大量的数据,以便能够利用联机分析和图形工具迅速对数据进行评估。当分析人员搜寻答案或试探可能性时,在得到对历史数据查询的回答后,经常需要进行进一步查询。OLAP系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。
4 数据仓库的总体设计
数据仓库的设计是一个商务分析的框架。首先,数据仓库可以提供竞争优势。通过提供相关信息,据此测量性能并做出重要调整,以帮助战胜其他竞争对手。其次,数据仓库可以加强生产能力,因为它能够快速有效的搜集准确描述组织机构的信息。再次,数据仓库促进了与顾客的联系,因为它跨越所有商务门类、所有部门、所有市场,提供了顾客和商品的一致视图。最后,通过一致、可靠的方式长期跟踪趋势、式样、异常,数据仓库可以降低成本。关于数据仓库的设计,四种不同的视图必须考虑:自顶向下视图、数据源视图、数据仓库视图和查询分析视图。自顶向下视图使得我们可以选择数据仓库所需的相关信息。这些信息能够满足当前和未来的商务需求。
数据源视图揭示被操作数据库捕获、存储和管理的信息。这些信息可能以不同的详细程度和精度建档,存放在由个别数据源表到集成的数据源表中。
数据仓库视图包括事实表和维表。他们提供存放在数据仓库中内部的信息,包括预先计算的综合与计数,以及关于源、日期和原时间等的信息。商务分析视图是从最终用户的角度透视数据仓库中的数据。
数据仓库的设计是个反复的过程,需要仔细的规划和分析。而且数据仓库的设计决不同于操作型数据库的设计,数据仓库的最终目标是对大量数据进行快速访问。
5 联机分析处理(OLAP)子系统的设计
在OLAP中,多维数据集(cube)是分析的基本单位,一个多维数据集代表了一个特殊的查询区域,所以多维数据集的建立就显得尤为重要了,本文的多维数据集采用的是多维数据集建立的一般模式,即建立事实表、度量,确定维度、维度层次,建立计算成员等。
一个多维数据集是由一定数目的维度和度量结合而成的整体存储单位。在本系统中,销售分析包括:
度量:销售金额,销售数量,折扣,国内市场销售百分比(计算成员),国外市场销售百分比(计算成员)。
维度:时间_年季月日,客户_地理分布,员工_年龄分布,员工_年薪分布,产品_类别,产品_供应商。
运费分析包括:
度量:销售数量,运费,单位运费(计算成员)。
维度:货运公司,客户_地理分布,产品_供应商,产品_类别,时间_年季月日。
6 结论
随着信息产业的不断发展,各个行业对信息的应用也已经不在像从前只是在查询、检索上面做文章,而是要从大量的信息中找到一种适合发展的趋势,这为数据仓库的提出及其以后的发展打下了基础。实践也证明,在数据库技术发展的今天,数据仓库及其技术在商业中的重要性也是大势所趋,成为兵家必争之地。
摘要：随着社会的发展和进步,信息已经成为人类社会中除了物质、能量之外的第三大资源。与此同时,市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,从大量数据中提取(检索、查询等)制定市场策略的信息就显得越来越重要了。这种需求既要求联机服务,又涉及大量用于决策支持的数据,而传统的数据库系统已经无法满足这种需求。这就需要新型的数据贮存与处理技术——数据仓库。
闪电定位数据转换与存储系统 篇9
我国目前还没有建立高水平的大范围雷电监测网,但是我国闪电定位技术从20世纪80年代末得到了迅速发展后,目前国内其他专业部门已经发展了一定规模的闪电定位系统。例如,内蒙古先后在呼伦贝尔、兴安盟等地陆续投资建设了23套雷电监测定位系统。现在已基本形成了一张覆盖“内蒙古雷电灾害多发区”的雷电定位监测网。大范围的雷电监测网对于雷电监测站运行监控和建立技术保障规范有着非常重要的意义。
该系统是为了及时方便了解监控到雷电监测站的运行情况而研发的监控系统。以UDP方式实时接收闪电定位数据、仪器状态数据,并存储到本地电脑特定的位置。接收到得二进制状态数据要转存为对应的十进制状态数据文件,且提供转换后文件内的各个字段含义。为了能够及时了了解雷电监测站的运行状态、迅速排除故障,该系统添加了日志文件,详细记录程序启动、状态数据转发、运行错误的错误信息,并存储到本地目录。同时,为了灵活性,程序设置了配置参数信息,修改参数后,只需要重新启动程序文件,就可以按照修改后的参数信息运行。
1 程序设计
1.1 系统物理构成
该系统主要是将各个雷电监测站采集到的数据通过NPORT,以UDP方式传送到本地的信息中心。其简单的流程如下:
这里我们不考虑雷电监测站是如何采集到数据到。只考虑数据是如何传送到信息中心的。
1.2 数据的传输与接收
本系统是以UDP方式实时接收闪电定位数据和仪器状态数据的。UDP是一个简单、面向数据报的无连接协议,提供了快速但不一定可靠的传输服务。它速度快,可以用于广播,且消耗网络带宽小,有消息边界。使用UDP有两种技术。本系统主要使用了Udp Client类,属于System.Net.Sockets命名空间中的Udp Client类对基础Socket进行了封装,发送和接收数据时不用考虑底层套接字收发时必须处理的一些细节问题。该程序中数据发送流程图如下:
如图所示,我们可以看到,在接收数据块中,首先需要创建一个套接字。然后才能收发数据。发送的数据首先用一个字节数组存放。此时,最关键的就是如何将这些二进制数据解包为十进制显示。这就关系到雷电观测站中二进制状态数据帧格式。根据二进制状态信息帧每个数据的数据类型、字节数,从接收到的字节数组中取出相应的字节数,并转化为相应的数据类型。比如一个字节,就转换为byte,两个字节的word类型可以转换为ushort,四个字节的real类型转换为float。这样就可以转换十进制数据。
1.3 数据存储
台站仪器状态数据是以二进制文编码方式每隔30秒钟就发送一次。这里我们需要用到timer控件的Tick事件。同时,通过设置Interval属性可以设置时间间隔。接收到得状态数据需要存储在本地,并且以时间命名的文件夹。为了灵活方便,状态数据转存频次可以根据业务需求,接收不同频次的TXT数据文件。比如可以每十分钟保存一条数据,或者三十分钟存储一条等等。后面会详细讲到。这里我们以每隔一分钟为例。
首先我们需要用一个Text Box控件来设置接收数据的频次,只需用到它的Text属性就可以了。其次创建文件夹和Text文件要用到Directory Info类和File Stream类。在创建Text文件的同时就可以将之前按照数据类型转换的十进制写入到文件中。这里首先需要判断以当前年月日为命名的文件夹是否存在,不存在则建立新的文件夹。同理,建立Text文本文件也要先判断是否存在。我们在程序启动时为创建一个新的线程,专门用做数据的接收。下面为测试时接收到的数据样本图:
图3为系统在某地运行过程接收到的状态数据。图中2012120611176发送状态信息的年月日和时分秒。116.4706为经度,39.8082为纬度,RS为最近一次自检的通过标志,TS为当前的阈值,TCR为当前的阈值平均通过率,DOP为最近一次自检开始时的GPS误差放大因子。FE为10MHZ恒温槽石英晶振频率值得偏差,CS为帧校验和,SD为数据源。
1.4 日志文件
日志文件可以同步记录系统出现错误时的错误信息,提供程序运行时的精确环境,可供开发人员尽快找到程序中的BUG,也可以为以后的研究之用。
异常的处理我们通常会用到try-catch语句。Try指定希望被通知有关的异常抛出,就需要编写捕获异常的代码,并在代码中处理报告的错误,catch用来指定当捕获到异常时应该执行哪段代码。这里当有异常出现时,我们就创建日志文件或者在日志文件中记录错误出现的地方和时间。系统的正常运行首先需要程序的成功启动,因此这里需要记录程序的启动状态。在界面加载的时候如果出现错误,就会将错误信息记录在本地的TXT文件中。程序中最重要的是数据接收,因此我们还需要在数据接收的时候记录异常信息。
1.5 参数配置文件
为了便于记录、修改本程序所需要的参数信息,并且在程序启动时,自动获取配置参数信息,该程序添加了参数配置文件config.ini。这样在需要的时候,修改config内容后,只需要重新启动程序文件,就可以按照修改后的参数信息运行。
参数配置文件是一个独立的文件。C#操作INI文件的过程,就是C#调用Win32API函数的过程。API是指应用程序编程接口。它是一些预先定义的函数。目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件的以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节。Windows API是一套用来控制Windows的各个部件的外观和行为的一套预先定义的Windows函数。用户的每个动作都会引发一个或几个函数的运行以后告诉Windows发生了什么。API函数包含在Windows系统目录下的动态连接库文件中。
进入该系统首先我们进入参数设置界面。这样我们也不需要找到INI文件。当然在INI文件中设置也是一样可以达到效果的。下图为参数界面:
而INI文件中也可以更改其中重要的参数,下图为INI文件图样:
1.6 站点状态界面
图6为该系统在某地运行并监控该地各个雷电监测站的界面。从界面中我们可以清晰的看到各个站点的运行状态。
2 结束语
该系统主要是为了方便监测雷电监测站的运行状态而设计的,以提高雷电监测的水平和能力。并且为建立大的雷电监测网提供基础。但是还有很多需要改进的地方。比如可以通过网站的形式显示各个省市,甚至全国的雷电监测站的状态数据,这需要后期的改进。
摘要：为了实时监控雷电活动范围,精确定位雷电区域,确定雷电强度,我们国家很多地方都建成了统一的雷电定位监测网。该系统主要是为了做好雷电监测站运行监控与技术保障工作而设计的。主要在Microsoft Visual Studio 2010环境下,使用C#[1]语言做了闪电定位仪运行监控系统的研发。该文主要介绍在研发过程中的一些主要技术,包括UDP[2]技术,编码方式等,此系统为监控雷电监测站的正常运行提供方便依据。
关键词：闪电定位,监控,UDP方式
参考文献
[1]Jeff Ferguson Brian Patterson.C#宝典[M].北京:电子工业出版社,2009.
大坝可视化数据的存储与管理 篇10
三十年来, 国内外就大坝观测资料的分析已进行了多方面的研究, 大坝观测资料分析产生的数据量巨大, 虽然目前已有多种软件投入运行, 但现存的大坝分析软件在实际工程计算时, 只能利用已知的几个控制层参数, 而不能得出大坝在任意部位处相应的分析数据;同时在分析过程中的计算机图形处理技术主要针对二维数据的可视化分析, 而所有数据的可视化分析大多数是以二维图形效果展示, 缺乏立体、直观效果[1]。
大坝应力成果分析数据、仪器所测得的监测数据量非常庞大, 应力成果、属性和图形数据之间的关系比较复杂。采取何种数据结构, 实现对数据一致的存储管理, 方便数据检索和可视化需要进行灵活存取, 实现其三维可视化表达, 是对大坝应力成果可视化检索、测量数据处理可视化的最为关键的环节, 本文就大坝数据可视化研究课题的数据存储管理做一探讨。
2 大坝观测数据存储和管理 (Dam’s observation data storage and management)
大坝应力分析和观测数据是一个动态的数据, 而且信息量非常庞大, 甚至是海量数据, 有关大坝数据可视化中的信息不仅仅是由数字、文字组成的, 同时还有一系列的图表等非文字性质的数据。大坝的分析成果和监测到的数据一般具有较为稳定和动态更新两种情况, 一般工程的特征信息、枢纽信息、观测设备的坐标、属性等资料不会经常变动, 是属于较为稳定的数据;而应力的监测数据、位移监测数据和分析的成果数据等是动态变化更新的。对较为稳定的数据, 因数据容量不大, 系统处理中较为常定, 以存放在稳定表中处理;而对观测和分析到的数据则是存储容量大, 检索频率高, 而且速度较慢, 所以对这部分的数据如何存储和管理, 直接影响到系统可视化检索的性能。
2.1 大坝数据存储方式
由于大坝有限元分析的工况节点数据非常多, 一个工况的节点数据就达到20000多个, 而分析的工况数一般达到40多个, 同时, 大坝监控的监测项目类型多, 需要用到各类监测仪, 一般大坝安置的仪器少则十几种, 多至几十种, 为了利于数据库的管理和维护, 有限元分析数据按工况种类分表存放, 监测数据按仪器类型分表存放。这样, 存放有限元应力成果数据和监测数据的基础数据表就有工况表、工况节点表、仪器特征表、监测值表等。
就课程研究的某大坝中布置了近200个监测仪, 大坝一年的监测数据就有上万条, 随着时间的推移, 表中的数据将达到上千万, 从该类型表中检索某些时间段和方位点的数据值, 检索速度是一个大问题。虽然当前流行的数据库管理平台都提供快速检索的索引功能, 但不能满足大坝监控数据的检索速度和时间段检索, 为解决这个问题, 本课程采用了下面解决方法。
(1) 建立有效的索引机制。
(2) 对表结构进行优化管理。表设计的标准要求达到3NF, 冗余度降。大坝观测数据表由点名、时间、上下游水位和观测值等属性字段, 其国点名和时间字段组合为主码, 以保持数据完整性, 工况节点表有12个字段:正应力3个字段、剪应力3个字段、位移3个字段、节点坐标3个字段, 以z和y轴字段作为主键。
(3) 使用视图。
2.2 数据管理方式
2.2.1 数据检索
检索数据可通过SQL和缓冲区快照两种方式。使用SQL是顺序检索数据, 而缓冲区快照则是在附加检索条件下把数据表中全部或部分记录映射到内存区, 缓冲区数据保持与原表数据完全一致的索引性质。通过该快照数据既能进行顺序查询, 又能通过索引值定位检索, 读取某些特殊数据。
2.2.2 数据操作
对数据库的主要操作是数据录入和查询。大坝监测数据通常是按采集时间先后顺序存储。在对大坝进行数据分析时, 需要对各测点和各时间段内的观测数据进行不断读取, 若通过缓冲区快照附加检索条件, 具有一定的灵活度, 但分析效果较慢, 检索条件的改变将需频繁连接数据库, 重新生成快照, 缓冲区数据刷新率高, 这对系统效率是一大打击。为此可通过测点时序检索表优化数据结构, 以降低缓冲区快照的刷新频率[2,3,4,5]。
2.2.3 测点时序索引表
根据大坝对观测数据的检索是按测点和时间查询的特点以及观测数据的存储特点, 建立了测点时序索引表。测点时序索引表是按时间序列划分原始观测值表, 从原始观测值表中找到测点时序的逻辑行, 存入测点时序索引表中。检索时以测点时序索引表中的测点时序逻辑号作为索引值, 在原始观测表中定位数据段。索引表具有测点名、时序起点年和终点年、观测点值在原表中的起始逻加行、观测值记录条数等属性组成, 其中以测点名和时序起点年作为主码。
在检索观测值时, 先用缓冲区快照方式生成全部观测数据的全映射。根据缓冲区快照数据与原始表具有一致的顺序规律, 索引值对缓冲区的划分也相同。检索测点观测数据时, 先识别该数据的观测时间在测点时序索引中所在的时序记录;再从这些时序记录中, 查到该测点时序的原数据记录行号和记录条数;然后从缓冲快照区中相应记录段中读出所需的数据, 从而完成一次检索。在这种检索机制下, 每次检索不同的测点时序数据, 只是改变一下索引值, 就可以检索到所需观测数据, 不需重新生成快照, 而不需要不断更新缓冲区快照。大大提高快照的使用率, 优化了系统整体性能。
为保证索引表的正确性和有效性, 测点时序索引表与原始表应保持同步更新管理。根据观测数据的存储是按时间次序采集入库的, 所以在有观测点数据入库时, 需要先在索引中增加这一新时序观测数据的索引记录, 然后根据增加的记录数目, 修改其后各索引记录的起始行数值, 以保证索引表各索引条目中记录的原始数据起点位置的正确性;删除原始观测数据也用一样的原理, 先找到删除数据在索引表中的索引记录, 若跨多条时序索引条目, 则删除前面的时序条目, 修改最后一条索引条目记录的起点行数值, 否则只修改找到的第一条索引的起点行数值, 然后同样需修改后面各索引条目中记录的起始行数值。
在原数据入库有时间顺序这一特征, 索引的维护简单容易, 能够快速更新管理, 可通过触发器实现索引自动维护更新。
3 数据入库处理 ( Data loading and processing)
仪器测得的数据和有限元分析数据, 经过前处理软件进行前处理之后, 得到.txt类型文件和.out类型文件, 根据系统数据的存储特点, 这些数据入库存储的表名按规定的格式命名, 如:工况节点表数据的文件名格式:“y上游数据_ 下游数据”, 若工况是上游24m, 下游10m的节点数据表名为:y24_10;监测数据以监测仪类型规格命名。每个数据文件在入库前都必须按照一定的格式记录数据。工况节点数据和监测数据有自动入库和手工入库 (即编辑) 两种方法。
主要数据的入库方法是:
首先, 用户确定入库数据的类型 (应力成果数据或观测数据) 、文件路径和数据存储名称 (工况表名或仪器类型规格) 。
然后, 系统在工况表或仪器特征表中搜索该数据资料:
(1) 若未找到信息, 则提示用户继续输入完整资料, 实现对工况表和监测仪器特征表的数据的输入, 利用recordset对象的addnew方法和update方法实现, 然后系统自动生成新表, 并把数据文件加载到库表中 (用BULK INSERT…FROM…WITH实现) 。
(2) 若找到信息, 系统自动识别数据文件记录是否已经存在, 若不存在, 则加载入库。
4 结论 (Conclusion)
本文就大坝可视化数据主要针对大坝应力数据和观测数据的特点, 在数据库存储方式和管理技术方面进行了详细的研究和论述, 根据大坝咨询系统的需求, 对数据库表的分类管理、数据结构以及数据的入库方法提出了详细的解决方法。并对大坝数据量大而造成访问速度低、数据利用率低的现状, 提出了采用测点时序索引的数据管理方法, 较好地解决了数据查询速度慢的问题, 有利于快速生成大坝数据可视化分析视图。
摘要：针对大坝可视化处理中的监测和分析数据量较大, 用于观测分析的成果、属性以及图形等数据之间的关系较为复杂的问题, 提出了观测大数据的存储和管理模式, 采用了测点时序索引表的数据管理方法, 较好地解决了数据可视化检索速度慢的问题, 便于数据处理和绘图所需的灵活存取, 实现快速可视化。
关键词：观测数据,数据存储,数据管理
参考文献
[1]李曙光, 刘天佑, 杨波.基于OpenGL的综合地球物理可视化及其应用[J].工程地球物理学报, 2008, 5 (2) :205-209.
[2]SHASHI S, 著.谢昆青, 等, 译.空间数据库[M].北京:机械工业出版社, 2004.
[3]郭薇, 郭箐, 胡志勇.空间数据库索引技术[M].上海:上海交通大学出版社, 2006.
[4]史文中, 郭薇, 彭奕彰.一种面向地理信息系统的空间索引方法[J].测绘学报, 2001, 30 (2) :156-16.
原子也能存储数据 篇11
到目前为止，人们仍不清楚需要多少原子才能构建一个稳定、持久的存储位——电脑能够理解的基础信息单元。美国IBM公司以及德国自由电子激光科学中心的研究人员决定从零开始，以单个原子为基础，构建一种磁性存储位。他们使用扫描隧道显微镜，对铁原子进行常规模式排列，6个一列。他们发现，两列就能稳定地储存一个比特，而8对这样的排列就能储存一个字节。
实验中，数据是利用扫描隧道显微镜按比特写入和读取的，所以，这类存储位不可能很快就可以写入整合到硬盘。但是，IBM公司阿尔马登研究中心原子储存首席研究员Andreas Heinrich说，它将能回答一些经典力学体系的基本问题。Heinrich也是一篇介绍这种微型存储位的最新文章的作者。他的团队对这种量子力学到经典力学的过渡很感兴趣。
Heinrich在采访中谈到：“如果面对单个原子，你就要用量子力学来描述它的行为。如果能将单原子体系不断放大，数个铁原子就开始‘相互交谈’，在达到一定临界点后，你就可以忽略它们的量子运动，仅将它们当做经典磁性结构来考虑。”实验证明，这个临界点大约是12个原子。
“许多人认为，我一定会用量子力学体系去描述这些结构。这是最让我感到惊讶的事情。”Heinrich继续说道。
在最小尺度上，量子效应会使储存信息模糊不清。Heinrich表示，举例来说，利用6个原子的存储位会转换磁性状态，从0到1，每秒大约1000次。这对于数据储存来说太过于频繁，不可用于存储数据。而8个原子则每秒转换状态1次。但是，12个原子就极少会转换其状态，可以用于储存数据，而外部磁场（在本文介绍的实验中，即扫描隧道显微镜）的影响会改变它们的状态。纳米磁体只能在5开尔文摄氏度或者零下450华氏摄氏度下保持稳定。
该论文的另外一个突破就是，存储位的反磁性。这标志着反磁性首次被应用于数据储存。铁磁体在大部分现代数据存储和其他方面得以应用，它利用铁原子间的磁性相互作用，使所有原子朝一个方向排列。如此便创造出一个磁场，可以读取出来。
然而，在最微型的尺度上，这种做法却成了一个问题。因为，紧密压缩的磁性存储位可以彼此相互作用，这成为人们降低数据储存系统尺度的限制。但是，新型的12原子存储位使用反磁性，原子以相反方向排列，这意味着它们以相反的方向旋转。Heinrich说，铁原子被氮原子隔离开来，利用扫描隧道显微镜诱导它们以不同方式旋转。这可以使它们之间压缩得更紧密一些，大大提高了储存密度。
研究人员对存储位的磁性状态进行了5次转换，储存“think”这个单词的ASCII 码。“think”是“蓝色巨人”IBM公司的一个口号。
Sebastian Loth是这篇论文的首席作者。他在2011年9月份离开IBM公司，到德国自由电子激光科学中心工作。他说，12原子存储位在量子尺度上对经典计算处理提出了很多新问题。
Loth说道：“我们可以利用这个特性去研究，量子力学究竟是如何起作用的。是什么将量子磁体与经典磁体区分开来？在量子力学与经典力学的交界处，磁体特性如何？这些令人兴奋的问题很快就会有答案了。”
撰稿：Rebecca Boyle
数据传输与存储安全问题构建 篇12
云计算能够为用户提供更加虚拟化的资源服务,在虚拟模式下,用户不需要对资源进行创建与管理,而是可以通过付费的方式使用云计算服务。云计算发展趋势良好,但是从理论与实际出发,云计算面临着安全威胁,尤其在数据安全方面。因此,云计算安全管理是云计算的保障,尤其在为用户提供服务方面,在实际的云计算中,不仅需要改变云计算中的数据传输,还要对存储安全进行改革。
1云计算
1.1概念
云计算以Internet为基础,存储内容以及运算并不运行在计算机或者服务器中,主要分布在Internet上的计算机上。换言之, 云计算在数据计算中起到搬运的作用,将原来个人计算机、数据控制中心中执行任务的有效转移Internet上,然后由用户共享的计算中心对数据搬运任务进行总结与处理,最终能够实现计算机软、硬件的功能,例如,对计算数据资源的安装、维护以及配置等服务。云计算也可以被看作是并行计算、分布式计算以及网格计算的发展与延续,但是云计算与网络计算的区别在于,云计算更加的致力于计算、存储以及应用资源的共享,而后者则侧重于解决计算上以及资源的分配问题。对于用户而言,能够吸引用户集中精力自己的业务,达到降低成本的效果。在实际的云计算中, 云用户能够按照数据协议上传数据,将数据以密文方式存储在服务器中,从而保证数据的安全。
1.2云计算的特点
规模大,云计算是一种分布式的计算形式,规模大是云计算的首要特征,尤其在数据服务上,实现方式较多。例如在经济规模中的云计算处理技术。
虚拟化,云计算的虚拟化特点主要表现在,将各个层次的功能进行封装,最终成为一个抽象实体,向各个层次的数据用户提供云端服务,该环节中每一个技术都能够通过虚拟化技术实现。 在任意位置,用户都能利用各种终端技术,从云中获取相应的应用的数据服务,不需要对具体实现与位置进行了解。
可靠性,云计算技术的高速发展,大部分取决于云服务市场的发展趋向,而云服务业务的不断拓展,依赖于云服务的数据可靠性。因此,在云计算中,必须采取一定的措施,对云服务进行可靠性保护,由此可见,可靠性在云计算技术中地位突出。
2数据传输与存储安全问题
2.1身份认证存在的问题
对用户的身份验证主要有三种方式,第一,用户知道密码; 第二,用户本身特征,例如指纹与声音等;第三,用户独特物品。 目前,智能卡认证和口令认证都是常见认证方式,例如,网银中的口令、电子口令卡、用户口令以及USB KEY方式都是在多种因素基础上的数据认证策略。
其中,智能卡、口令的双因子认证机制共同使用前两种认证方式。在实际的登录系统中,用户需要正确的ID,同时用户需要有服务器发放的智能卡,用户才能通过认证。但是在这样的过程中,智能卡只对服务器的身份进行验证,并没有对服务平台的安全性进行验证,不能完全保证服务器的安全状态,有可能造成用户个人隐私被泄露的问题。因此,身份验证中应该双向的,验证要完整。
2.2安全问题
在云计算中,我们应该充分保证数据在传输过程中不被非法分子破译与获取,其次,需要对用户上传到云环境中的应用程序和数据进行加密存储,确保数据在计算与运行中的安全。数据信息的加密与解密是对数据安全的保证,其中非对称的加密算法安全性比较高,但是在加密与解密过程中数据处理速度慢,只能局限于少量数据的加密,相反,对称数据加密算法效率高,原因在于对称密钥的存储问题上。由于加解密以及数字签名都需要相应的密钥来完成,因此使得密钥产生以及存储成为云环境中安全保障。
3数据传输与存储安全技术分析策略
3.1身份认证技术分析
对于云计算中的身份认证技术问题,首先,需要在云服务器中引入安全芯片,其中,安全芯片的主要功能就是能够为用户提供密码功能,增加用户身份认证的稳定性;其次,用户在获取智能卡之后,由云服务器生成AIK密钥,此时云服务器向CA申请AIK证书。当用户向云服务器发送认证时,云服务器能够对用户相关信息进行验证,将AIK证书签名信息发送给用户,完成用户的基本要求。接下来,用户对AIK证书的有效性展开CA验证, 主要利用AIK公钥验证数据真实性,并根据日志来确定平台的可信性。以上过程中就完成了用户与云服务器的双向认证。
3.2安全问题技术分析
用户上传数据之前会对数据加密,在安全模型中,每一个应用程序都能生成一对RSA非对称密钥PKAPP/SKapp,还能生成一个对称密钥AES。最初用户需要向虚拟机管理器提交程序注册请求。然后,用户通过模型提供的加密工具对程序和数据文件进行对称密钥与不对称加密,并将加密处理的文件传送到服务器的终端。
在这样的过程中,最重要的是对密钥的存储。其中提高用户信息安全的有效措施就是将用户的私钥存储在智能卡中,保证用户信息不被他人窃取;另外,用户的私钥、应用程序都保存在VMM内存中,这一模块的内存不能被OS以及应用程序访问, 提高密钥存储的安全性能。此外,云服务器具有备份数据的功能, 在云计算中,合法或者非法的数据复制不能对数据安全造成威胁。
3.3系统的可行性分析
3.3.1抗攻击性
云端用户数据登录过程中,用户向云服务器发送消息,信息内容中包含时间截T1,其中,时间截的有效利用是避免攻击产生的有效措施。然后,在可信云服务器发送命令,并加入命令版本号,用户能够自动生成维护命令的128位增加数版本。
3.3.2抗云内部人员攻击
在用户注册的过程中,h(PW+n)来代替PW向云服务器提交信息,云服务器的内部人员不能直接得到用户的密码。此时用户产生的随机数n并没有泄露给云服务器,内部人员不能对h(PW+n)进行攻击,信息在云端进行传输时都是以加密形式存在,不会被交换到磁盘或者设备中。
3.3.3抗服务攻击
在用户登录过程中,用户需要云服务器提供的智能卡,只有在输入用户名和密码之后,用户才能对服务器身份进行验证,并能对平台进行访问,如果攻击者不能通过相关的账号验证,那么将不能发动服务攻击。
3.3.4抗假信息攻击
如果攻击者占据两台服务器,其中真假各半,那么他将会利用不可信的服务器欺骗用户,并发动攻击。在系统中,云服务器利用AIK私钥对PCRS进行签名,如果攻击者没有可信平台私钥, 则不能完成签名操作。
4结论
综上所述,随着科技不断发展,人们对云用户以及云服务器交互的实际应用,提出了数据传输和存储安全方向的问题。本文结合云计算的功能特点,对数据传输以及存储安全做出了有针对性的问题解决,并提出了数据传输以及存储安全所采用的关键技术。云用户与服务器在交互数据前,需要相互验证身份,才能得到通信密钥,以此来保证数据传输安全。
参考文献
[1]毛宇.面向移动云计算的数据安全保护技术研究[D].广东工业大学,2013.
[2]余琦.云计算环境下数据安全多维防护体系的研究与设计[D].广东工业大学,2013.
[3]曾文英.面向移动环境的数据存储管理方法关键技术研究[D].华南理工大学,2011.
[4]刘邵星.云计算中数据安全关键技术的研究[D].青岛科技大学,2014.