数据库纵向拓展：如何轻松应对数据量增长？ (数据库纵向拓展)
近年来，大数据时代的到来给企业的数据存储与处理带来了极大的压力。对于拥有大量数据的企业来说，如何有效应对数据量的增长成为了一大难题。纵向拓展技术作为数据存储与处理的重要技术之一，可以为企业提供强大的数据保护和更高性能的数据存储和处理能力。在本文中，我们将探讨数据库纵向拓展技术，并介绍如何轻松应对数据量增长。
1. 什么是数据库纵向拓展
数据库纵向拓展指的是通过增加硬件资源（如CPU、内存、存储器等）来提高数据库系统的处理能力和负载能力。这种技术可以有效地解决数据量增长的问题，提高系统的并发性能。
纵向拓展技术通常可以通过升级硬件配置来实现。例如，企业可以通过增加服务器的物理存储容量或内存容量来提高服务器负载能力。此外，企业还可以通过增加多个CPU或GPU来提高服务器的数据处理速度和并发性能。纵向拓展技术的关键在于将硬件资源与数据库系统无缝集成，从而提高系统的整体性能和可靠性。
2. 纵向拓展技术的优点
相比于横向扩展技术，纵向拓展技术具有以下优点：
（1）独立运作：纵向拓展技术可以让企业在单个服务器上管理和维护数据库系统，而无需考虑数据分片、负载均衡等问题。
（2）系统简化：相比于横向扩展技术，纵向拓展技术可以让企业管理和维护数据中心的成本更低。
（3）更好的可扩展性：纵向拓展技术可以随着企业的数据增长而升级硬件配置，避免了架构升级的风险和成本。
（4）更高的性能：通过增加硬件资源，纵向拓展技术可以提高数据库系统的处理能力和响应速度，从而提高系统的整体性能。
3. 如何实现数据库纵向拓展
要实现数据库纵向拓展，企业需要考虑以下四个因素。
（1）硬件选择：企业需要选择适合自身需求的硬件设备，例如高速处理器、高容量存储器、高速磁盘、高速数据总线等。
（2）操作系统选择：操作系统应该能够充分发挥服务器硬件资源的性能，同时提供可靠的数据保护和无缝的数据库管理。
（3）数据库软件选择：企业需要选择可靠、快速并安全的数据库软件，如Oracle、MySQL、DB2和SQL Server等。
（4）适时升级：随着企业数据的快速增长，纵向拓展技术只能是一种暂时的解决方案。企业需要适时升级服务器硬件和数据库软件，从而保持系统与业务的同步发展。
4.
数据库纵向拓展技术是一种快速应对数据量增长的有效方式。相比于横向扩展技术，纵向拓展技术具有更好的可扩展性、更高的性能和更低的管理成本。但是，在实施纵向拓展技术时，企业需要注意硬件选择、操作系统选择、数据库软件选择、适时升级等因素，才能充分发挥纵向拓展技术的优势，提高数据库系统的处理能力和负载能力。只有以高效的方式满足业务需求，最终才能为企业带来更多的价值。
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简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：
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跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
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列存储 (Column-Based)
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益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含
数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化
等。
1、数据采集与预处理：
Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：
Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。
HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算
4、数据查询分析：
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。
Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化
海量数据
，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的
关系型数据库
MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助
网络爬虫
或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离
期望值
的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了
数据清洗
的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在更大限度保持数据原貌的基础上，更大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用
存储器
，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代
数据仓库
的更佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对
非结构化数据
的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的
数据挖掘
和计算模型等），衍生出相关
大数据技术
的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、
数据库管理系统
，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的
数据类型
和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的更佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、
机器学习
等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
大数据开发涉及到的关键技术：
大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
大数据处理技术
大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。
大数据分析及挖掘技术
大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
大数据展示技术
在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。
数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
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