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数据中心方案【篇1】
摘要：目前国内企业信息化建设、电子政务兴起都将倚靠数据集中的蓬勃发展。同时，数据大集中以及大数据的推动也必将倚靠数据中心的建设。作为网络中资源最密集的载体、数据交换最频繁的中心基础网络，数据中心网络的研究与设计将成为等级保护建设工作的重要内容。本文分析采用数据中心网络安全特征的基础上，探寻与传统数据中心网络安全特征的差异，结合信息系统安全等级保护的基本要求，从技术、物理、管理三个方面，针对在新的数据中心网络架构中可能导致的安全问题，探讨了数据中心网络在安全设计层面的新标准与新要求。
关键词：等保测评；数据中心；基础网络
伴随着互联网中的应用程序日渐丰富与多样化，数据中心的基础运行环境由原来的C/S架构逐渐向由通过网络设备互联的服务器集群的方面转型。因此，由传统的通过硬件、操作系统、操作系统之上的应用系统所组成的基础架构变得越来越复杂。然而，这越来越复杂的结果导致即将转型为数据中心的安全体系带来了更多的风险与困难，一些数据中心的安全策略配置不当或者不正确，往往都会给非法入侵者留下可被利用的后门或漏洞。尽管网络管理员、系统管理员、系统安全员等相关负责人都已经拥有相对较高的安全防护理念与意识，并通过不断架设安全设备来保障数据中心的安全性与健壮性，但对于层出不穷和日益完善的黑ke攻击手段，这些传统的防御理念和措施仍不足以保障数据中心的安全。因此，管理集约化、精细化的产物——数据集中就应运而生。目前国内企业信息化建设、电子政务兴起都将倚靠数据集中的蓬勃发展。同时，数据大集中以及大数据的推动也必将倚靠数据中心的建设。作为网络中资源最密集的载体、数据交换最频繁的中心基础网络，数据中心无疑是一个充满发展前景的新星产业。然而，数据中心由于是大数据的集合，必然包含无数信息与机密，对于数据中心上的任何防护漏洞必将导致无法计算的损失，因此构筑一道完善且完整的安全防护体系将是其首要解决的问题。
一、现有数据中心安全分析
1.1针对应用层面的攻击。应用层面的攻击方式包括缓冲区代码溢出、植入病毒、蠕虫攻击、植入后门木马等，其中，应用攻击中最典型的方式为蠕虫攻击。蠕虫是指"通过计算机网络进行自我复制的恶意程序，泛滥时可以导致网络阻塞和瘫痪"[1]。从本质上讲，蠕虫可以在网络中主动进行传播，进而对系统进行破坏，而病毒则需要手工干预，比如利用外部存储介质的读写、点击非法链接而被植入病毒。
1.2针对网络层面的攻击。在数据中心中针对网络层面的攻击主要包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、拒绝服务攻击（DoS）等。虽然DDOS/DOS存在由来已久，但其破坏力却仍然被网络管理员以及安全管理员所忌惮。最常见的DDOS攻击方法有ECF（EstablishedConnectionFlood）、SYNFlood和CPSF(ConnectionPerSecondFlood)。DOS攻击程序有UDP反弹以及ICMPSmurf等方式。DDOS/DoS攻击利用了TCP/IP的开放性原则，即协议自身规定的从任意源地址向任意目标地址都可以发送数据包，导致DDOS/DOS利用合理的、海量的、不间断的服务请求来耗尽网络、系统等可利用的资源，使得合法用户无法获取正常的服务响应。随着分布式技术的不断的完善与改进，及时在网络和系统性能的大幅提升的今天，数以亿计的主机同时对某一网络系统发起攻击，造成的后果不言而喻，最直接的影响即使网络瘫痪、系统无法正常使用。
1.3针对网络基础设施的攻击。数据中心作为一个充满发展前景的新星产业。又是大数据的集合，其中包含了无数信息与机密数据，即使外围安全设备部署的再完善，如果内部管理不当，依然会被攻破，而且来自内部的攻击更具破坏性。企业内部的不法分子在充分了解数据中心的架构与部署的前提下，不仅可以通过黑ke技术绕过防火墙，还可以凭借对网络构架的充分了解，通过嗅探技术、违规访问、攻击路由器/交换机设备等手段，访问非授权的数据，这将无疑对企业造成更为重大的损失。
1.4数据中心网络安全设计原则。由于数据中心承载着其上用户的所有机密数据、核心业务或核心技术，并且数据中心还为内部之间提供数据之间的交换与业务之间的交互。因此，在构建数据中心的网络安全时，要从以下几个方面进行合理规划与建设：
1.4.1安全分区：要将数据中心的网络划分为各个不同的安全区域，同时确保不同区域之间未经许可不能访问，用户和客户机在对数据中心访问时只可以访问他可以访问的区域，禁止违规外联和非法访问以及恶性的入侵攻击。
1.4.2性能保障：要通过建立高性能、可靠性高的网络环境，确保数据在网络中传输的完整性，同时可以利用CRC循环校验算法校验数据在网络中的丢失情况，使得数据在网络传输过程中加了双重保险。
1.4.3技管并重：很多人会认为，只要技术上有了足够的保证，那么安全性必然有了保证。其实不然，正所谓系统的安全性保证都是三分靠技术，七分靠管理，技术层面设计得再优良，也要有与之对应的管理制度去推动。1.4.4新近原则：及时汲取当前最新的安全技术，以减轻安全管理的负担为目标，实现安全管理的自动化，同时减小因为人为管理认知上的漏洞对系统安全造成威胁。
1.4.5平衡发展：在构建数据中心的时候要充分考虑今后业务和网络安全的共同协调发展，既要能满足今后业务的扩展，又要能够实现当前技术与未来新技术的无缝链接，避免只满足系统安全要求，而给业务发展带来障碍，或者为了扩展业务而忽视了安全建设的情况发生。
二、数据中心网络安全设计要求
2.1物理安全设计要求
2.1.1物理访问控制。机房存放着网络设备、服务器、办公环境以及信息系统的设备和存储数据的介质及相关设备场所，机房各出入口应安排专人负责，记录进入的人员，划分关键设备与非关键区域，区域之间通过玻璃隔断实现物理隔离，关键区域采用智能卡和指纹识别的门禁系统，对进入关键区域人员实现“双道”鉴别。
2.1.2温湿度控制。机房存放着不同业务系统的主机，由于主机在运行时会产生大量的热量，而保证良好机房环境的精密空调系统则成为不可获取的必备设施。而机房精密空调系统就是为了保证公司内部机房中的网络设备、安全设备、服务器等一系列硬件设施能够连续、稳定、可靠地运行，同时，精密空调系统还需要维持机房内恒温恒湿状态，防止静电现象的产生导致设备的损坏。
2.1.3电力供应。公司机房的其供电要求非常高，按照等级保护四级系统的要求应采用UPS不间断电源，以保证在机房断电的同时，通过UPS不间断的供电来保证机房内部实施的稳定、正常运行，为电力抢修赢得时间。同时其供配电系统应采用N+1冗余并机技术以实现空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等设备的正常使用。
2.1.4动力环境监控系统。数据中心机房除了部署视频监控系统、UPS系统、消防系统、精密空调系统，还应该部署水敏感检测装置、红外告警装置等，且所有系统统一集成动力环境监控系统中，方便机房管理员有效了解温湿度、消防、电源、UPS等状态以及告警信息，及时对告警信息进行分析和处理。
2.2网络安全设计要求
2.2.1区域边界安全。应能够对内部网络中出现的内部用户未通过准许私自联到外部网络的行为进行检查；应逐步采用网络准入、终端控制、身份认证、可信计算等技术手段，维护网络边界完整性。安全区边界应当采取必要的安全防护措施，禁止任何穿越数据中心中不同业务之间边界的通用网络服务。数据中心中的的业务系统应当具有高安全性和高可靠性，禁止采用安全风险高的通用网络服务功能。
2.2.2拒绝服务攻击。在数据中心中针对网络层面的攻击主要包括分布式拒绝服务攻击（DDoS）、拒绝服务攻击（DoS）等。虽然DDOS/DOS存在由来已久，但其破坏力却仍然被网络管理员以及安全管理员所忌惮。最常见的DDOS攻击方法有ECF（EstablishedConnectionFlood）、SYNFlood和CPSF(ConnectionPerSecondFlood)。部署相关的网络安全设备，抵御DDOS/DOS的攻击。
2.2.3网络设备防护。实施工程师和客户之间存在不可或缺交流的问题，大部分实施工作以能够“通信”为原则，忽略网络设备安全防护的能力。设备应该关闭使用多余接口、采用SSHV2作为远程管理协议、为不同管理员分配不同权限的账号，实现“权限分离，多人账号管理”根据业务的要求，制定详细访问控制策略，提升网络设备的安全性。
2.2.4恶意代码防护。随着技术的快速，数据中心网络面临各种可能性的攻击。缓冲区代码溢出、植入病毒、蠕虫攻击、植入后门木马等，其中，应用攻击中最典型的方式为蠕虫攻击。蠕虫是指“通过计算机网络进行自我复制的恶意程序，泛滥时可以导致网络阻塞和瘫痪”[1]。在数据中心网络出口处部署恶意代码防护系统，防止计算机病毒、木马和蠕虫从网络边界处入侵而造成的传播破坏，对恶意代码进行检测和清除。
2.2.5入侵防护防御系统。随着业务系统发展的需要，WEB服务器需要暴露公网环境中，随时都面临被攻击的可能性。在DMZ边界部署入侵防御系统，能够阻止蠕虫、病毒、木马、拒绝服务攻击、间谍软件、VOIP攻击以及点到点应用滥用，制定详细入侵防范策略，修改默认策略，发生攻击行为时记录日志。
2.3安全审计设计要求
2.3.1日志服务器。日志可以帮助我们分析设备是否正常，网络是否健康，任何设备或系统都应该建立完整的日志系统。部署日志服务器，对交换机、路由器、安全及相关设备运行日志进行集中收集，便于管理员了解网络运行情况以及方便故障排除。
2.3.2安全审计。数据中心部署审计平台网络设备的运行状况、网络流量、管理记录等进行监测和记录，记录时间、类型、用户、时间类型、事件是否成功等相关信息，利用审计平台生成的记录和报表进行定期分析，为了方便管理员能够及时准确地了解网络设备运行状况和发现网络入侵行为。
2.4数据备份与恢复设计要求
涉及数据中心的业务相对比较重要，数据大而多，多存放于本地或异地容易容灾系统，一旦发生不可预见对的困难，影响范围广和后果难以估计。因此，数据中心必须具备备份与恢复检测，确认信息的完整性和可用性，确保数据能够及时恢复。数据备份与基本要求：
（1）每天进行增加备份，每周进行全额备份；
（2）应部署异地容灾系统，通过数据中心基础架构实现关键数据的异地备份；
（3）与容灾中心进行异地备份要进行完整性校验，确保备份数据有效性；
（4）数据须至少每个月进行恢复测试，以确保备份的有效性和备份恢复的可行性。
三、结束语
数据中心网络技术突破了传统的物理结构限制的壁垒，高效整合和利用了各项基础设施资源，为网络技术发展和虚拟化技术发展带来革命性突破，同时也给信息产业带来新的机遇。但新的技术总是伴随着新的安全隐患，而安全问题若不能得到合理解决将会阻碍其技术的发展，这需要在未来技术发展中深入分析和了解以寻求解决之道。数据中心建设过程中的网络安全是数据中心安全体系的最基本、也是最重要的环节，只有合理的设计网络安全规划方案，并提供持续安全加固的扩展性设计，才可以保证基础网络平台的安全性与可靠性。但要构建全方位、高安全的数据中心体系，还需要融合物理安全、网络安全、主机安全、数据安全、应用安全、以及管理制度等方面，从各种安全角度出发进行相应的安全规划，并不断完善数据中心的安全防范等级。
作者:冯国礼 李蓉 王晔 单位:国网宁夏电力公司信息通信公司
参考文献
[1]GB/T22239-2008.信息系统安全等级保护基本要求[S].
[2]刘凯明.云计算信息系统等级保护安全设计要求初探,2012年.
[3]胡维浩.浅谈数据中心的安全运行管理[J].华南金融电脑,2002,10.
数据中心方案【篇2】
目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。
对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。
数据中心方案【篇3】
2.1分级存储系统设计
通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。
在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。
近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。
离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。
在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。
2. 2数据保护方案设计
医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。
(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案
针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。
在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。
(2)远程容灾方案
远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。
远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。
基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。
远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。
数据中心方案【篇4】
随着信息化时代的到来，互联网已经成为人们日常生活和生产中不可或缺的一部分。数据中心作为互联网的重要组成部分，承载着大量的数据和信息，保障着网络的运行稳定和信息的安全性。然而，由于数据量不断增大和技术的不断更新换代，数据中心也面临着诸多挑战，如空间和能源条件的限制、传统的主机和存储系统的限制、安全风险的增加等等。因此，数据中心解决方案也变得越来越重要。
一、 系统商统一架构
为了解决存储系统的限制，现在很多企业开始使用系统商提供的统一架构解决方案，将其各种存储设备进行协同，使数据的访问和管理更加方便快捷。此外，系统商还可以根据企业的实际需求提供个性化的解决方案，例如，为不同的业务提供专业的存储设备和解决方案，减少数据处理的复杂程度，提高数据的维护能力和运行效率。
二、 云计算架构
云计算已经成为现代企业的重要组成部分。它通过网络的形式将分布在全球各地的资源进行集装，从而使得数据能够随时访问和使用。云计算的优点在于其能够提供高效的计算资源管理和灵活的存储资源管理。企业根据自身的需求可以灵活地选择性能和存储空间等相应的服务级别，从而提高数据的访问速度和使用效率。
三、 节能环保方案
随着数据中心规模和数量的不断增加，能源消耗也日益剧增，给环境和企业的财务带来了严重的威胁。因此，为了保护环境和减少能源消耗，必须采取节能环保的措施。例如，在数据中心中采用自然通风和冷却系统，以降低空调能耗；采用新型的绿色服务器和硬盘，降低能源消耗和热量释放量；同时，对数据中心的电力设备进行管理和控制，防止能耗浪费的情况发生。
四、 安全解决方案
数据中心作为存储大量重要信息的场所，安全问题也不容忽视。为了保障数据安全，必须采取相应的安全解决方案，例如，加强防火墙的安全措施、使用虚拟网络和网卡嵌入式加密技术等，从而确保数据不被非法访问和篡改。
总之，数据中心解决方案的应用和完善，已成为现代化企业进行数据信息化管理的重要支撑，同时也是提高业务效率、降低成本、保障数据安全的重要途径。随着互联网和数字经济的不断发展，企业也必须不断更新和改进数据中心的解决方案，以适应企业发展的需要和未来的市场需求。
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数据中台建设方案 篇1
大数据团队建设方案
【篇一：团队建设方案】
营销团队建设方案
团队是集体与合作伙伴之间的一种合作方式。其实质是沟通、分工、协作、共同进步，形成目标明确、战斗力强的队伍。目前，随着市场经济的发展，营销工作已经从传统的“单打独斗”的层面发展到团队合作。
一个优秀的团队，是个体整合效益最大化的组合，团队建设从建设目标、人员招聘、人员培训、团队管理方面考虑团队建设。
一、 建设目标
1、 团队规模
首先要确立团队建设的目标，通过公司的发展和行业情况确定目标团队的规模。
2、 人才需求
还要对人才个性偏向有大体规划，是需要专业知识型的，还是需要表达能力强的营销型，有了目标与规划，再去找合适的人才就能事半功倍，就山西骏泰汽车销售服务****来看，需要表达能力强的营销型团队将成为未来主流。
二、 人员招聘
1、 公司介绍
在人才招聘上，招聘主管要做的就是把公司最好的东西呈现给应聘者，什么是最好的，就是公司吸引人才留下来的地方，把公司的优势产品、行业地位以及发展前景自信满满地传达给应聘者，才会感染到应聘者。
2、 人员筛选
在第一级（* *）招聘中，初步筛选候选人的适应能力和沟通能力。集中在面试或笔试中考察考生的综合能力。
3、 内部招聘
即在公司已入职员工群体中筛选整合出优势互补的团队成员、这种招聘方式的优点是成员熟悉业务不需岗前培训、团队之前较熟悉。
三、 人员培训
1、 市场敏锐培训
招聘结束后，人员培训一般持续两周左右。首先，向团队介绍公司的文化和行业状况，让每个成员都能了解市场的真实情况。
2、 个体能力培训
总结团队的发展意图，从市场细分到公司、团队，再到团队的每一个人，了解成员的优缺点，并进行培训，以改进和弥补不足。
3、 公司规章制度
如果你熟悉规则，你就不能没有规则。员工必须了解公司章程，遵守公司规章制度
四、 团队管理
1、 团队凝聚力的培养与提升
团队管理的首要任务是凝聚力培训，从沟通入手，在新任务开始之前开团队早会，一阶段任务考核之后组织团队聚餐或集体外出旅游（实践证明提升员工凝聚力与战斗力最有效的方法就是
聚餐与旅游）；团队成员应记住并表达自记得生日或特殊节日，以便团队中的每各成员都具有归属感。
2、 学习型团队的打造
市场在成长，团队必须跟上市场发展的步伐，有前瞻市场形势的眼光，打造学习型团队。我们可以每周安排交流会，保持相互学习的氛围，并不时对某一课题进行系统研究，进行深入研究。
3、 分工与合作的规划
团队营销并不总是全员出动，要注重分工协作，充分发挥团队每个成员的潜能，体现团队合作的高度。具体分工简述如下：
（1）销售部：负责品牌车辆的展示厅接待销售工作，向客户介绍车型、技术参数、购买手续等问题，协助客户购买称心的车辆。
（2） 市场部：主要负责品牌车的市场调研、广告宣传、**活动策划、形象推广等营销工作；负责潜在客户的市场开发和管理
（3） 业务部：负责老客户得管理和维护，使客户得到最好的服务质量，实现对客户得承诺，维护工司声誉。业务部直接负责售后服务。
（4）客服部：主要负责办理“一条龙”服务手续，为客户提供售后验车、领牌照等服务。负责客户合同管理、车辆档案等信息管理，为客户提供还款数据、信息查询等服务。建立并维护服
务体系。
（5） 采购部：主要负责品牌车的采购，为客户提供提车服务；负责配件的采购工作。
（6） 配件部：主要负责品牌车的零配件运营和库存管理，配件销售网络的维护和管理
（7） 维修部：通常是指维修服务站，主要负责品牌车的售后维修。
（8） 财务部：负责财务管理
（9） 办公室：主要负责行政、管理、人事等工作
培养团队中具有经验分享和共同提高的氛围，可分销售、维修、美容等团队小组进行成功案例分享会，要求大家对工作进行总结、交流和提升要向顾客展现本店的服务、技术水平，维修站必须将定置管理、看板管理、工艺流程、质量监控、工具及物料管理等方面按要求融入到日常经营活动中，使之成为维修站的行为习惯，这样顾客才能感受到维修站井井有条、工作有节奏，心中自然放心。做到分工明确，合作协调
4、 团队长的选择与培训
团队在创立之后肯定能发现新的发展亮点和不足之处，这就要求在选择团队长身上具备很多优秀的品质，团队长作为团队领跑的人，需要骁勇善战（专业）、需要洞察细微（敏锐）、需要体恤成员（亲和）、也需要在关键时身先士卒（果敢）。
俗话说，身体足以领导人民，法律足以说服人民，财富足以成就巨人，数量足够广泛
以德人，得人心者得天下！领导凡事都对自己严格要求，用自己的能力、气度、魅力去说服公众！领导者的使命是帮助团队伙伴实现他们的目标！
因此销售经理首先要符合一定的标准：（1）忠诚可靠、乐于奉献，一切以公司利益为出发点，忠于职守，不以权谋私；（2） 敢于管理，善于管理，尽力而为，尽力而为，尽责尽责；（3） 要做到公平、公正、平等、胸襟宽广、待人友善、任人为贤；（4） 积极的热情，充满活力，用自己的热情感染下属，关心自己的工作和生活；
（5） 良好的业务能力，培训业务人员，帮助他们结算和解决问题；（6）具有独特的人格魅力。
【第2部分：团队建设计划总结，打造优秀团队】
团队的本质是沟通、分工、合作、共同进步，形成一个团队
个目标明确、有战斗力的团队。团队建设方案也是近些年来
最受关注的管理难题之一了。由于中国市场各个行业的不断
整合后，行业领先的集团公司在全国各地都建立了销售分公司和
营销中心、海外销售团队的建设和管理已经成为大家关注的问题
问题。目前，由于市场营销工作的特殊性以及海外销售团队的特殊性
建设不到位，区域市场的业务工作仍停留在
“单打独斗”的层面上，团队合作失去了意义，甚至出现的
1+12情况。在科龙工作期间，我很荣幸能参加两个营销中心的工作
通过团队核心、建设内容与流程、工作模式与结论
果的比较。我对团队的理解更为深刻。下面为您介绍团队建
设方案大汇总：
团队建设方案——队长领导
在任何情况下，任何组织模式都需要以领导力为核心。领导者和领导者的区别在于，领导者可以创造一个良好的工作环境，带领每个人走向成功。在营销团队领导核心的选择上更为严格，因为团队核心工作和领导风格将决定团队建设的方向。
另外，在营销团队的管理中，很多是合作与协调的管理，而不是行政管理。因此，营销团队领导者需要良好的协调管理能力、业务能力、团队建设意识。在实际工作中，有很多业绩突出的业务经理，每天不停地忙碌，业绩可能上来了，但其手下对工作不知如何开展，甚至把完成销售报表当作主要工作，这样团队的力量就没得到发挥。
当领导者被调动时，很难在团队中找到合适的替代者。另外有一种情况，区域经理每天忙于各种总部的报表和会议，很少参与业务工作，对下属的工作也没有很好的指导和监督，团队的建设没有得到执行。营销团队的核心应该如何进行团队建设？
我认为可以从以下三个方面着手：
?1、树立核心形象与威信
显然，公司任命的区域市场领导者是团队领导的核心。任命是基于个人的历史表现，这也可以理解为他的专业能力。有了业绩和能力，
下一步是将表现和能力升华为威望。把你的工作经验传给你的员工，尤其时那些新入职的员工。如果你的员工视你为教练，他们没有理由不尊重和接受你的指导。
在销售工作中，客户经常抱怨销售人员，这可能是由于工作做得不到位，或者客户无理捣乱。这时是你树立威信的好时机，去承担你手下可以原谅的失误和客户的抱怨。可在实际工作中，就有很多区域负责人在接到客户的抱怨时，不加思考地顺着客户的抱怨来责怪自己的手下。
这是非常失误的。在工作中承担更多责任对您有好处。 ?
2、创造一个良好的沟通环境
沟通的力量是毋庸置疑的。如果有意见和矛盾，如果不说出来，就会积怨；如果出现问题，就会互相推卸责任，可能会有更大的问题。这些都是沟通不足的表现。我一直都相信解决问题的办法肯定存在，假如大家有充分的沟通合作。
为什么会有沟通障碍？我认为有以下原因：a.领导核心是官僚主义，武断，认为自己永远是对的。
这种情况普遍出现在专业能力较强的领导核心身上。具体表现是团队成员对领导人的称呼上，假如只有5个人的团队，成员对领导的称呼是什么“经理”、“主任”之类的。我敢肯定这个团队的沟通不是很顺畅，称“领导”、“老大”次之，最好就是互相称姓名。
我这里有一个大家都熟悉的例子，“联想”公司老总杨元庆，为了更好地与“联想”的员工沟通，要求每一个员工不要称呼他老总，统一叫他的名字“元庆”。可想而知“联想”的沟通会怎样顺畅。当然，我不要求每个团队都这样做。你可以根据公司的企业文化和工作方式来决定职称。
b、 建立一个沟通平台，一般销售工作有很多例会，可以通过这种会议进行很好的沟通。我建议在销售会议上，我们不仅要寻找市场上的问题，还要多表扬和肯定。此外，您还可以设置每月单独交流的时间。
听听团队成员的想法。c、 更多的集体活动。许多外国企业在这方面做得很好。它一方面可以增强员工的归属感，另一方面可以加深相互了解。
这也是团队文化建设的重要组成部分。
?3、合理分工各尽其才
市场营销界流行一句话，就是只有优秀的团队，没有优秀的个人。我的理解是：在一个优秀的团队里，每个人都是优秀的。
经过20多年的市场经济，很多行业都进入了相对的品牌消费时代，也就是说营销工作主要是在终端市场的精耕细作——勤。在大型营销策划方面，有公司总部营销高层的工作指引。这也是营销由“营销英雄”时代进入“制度模式”时代的标志。
在这种情况下，组场的日常工作就是计划、指导和监督区域市场的销售任务。然而，要充分发挥团队中每个成员的潜能，体现团队合作的高度，并非易事。一般来说，区域细分经营和类别划分是目前比较流行的两种划分模式。
但这不能发挥个人的特点，最好的方式就是“纵横分工”，即是在区域细分、分品类的基础上，根据个人的业务特长而进行跨区域、跨品类合作。如现场**活动、客户培训、销售数据整理等。这就要求团队领导者了解团队成员的优势，协调团队成员的工作，从而充分发挥他们的才能。
团队建设方案：制度建设与实施
系同的构建可以规范团队的工作，以形成共同的工作目标。制度的制定需要团队讨论，而不是由团队领导自己决定。它的内容包括：
日常考勤制度、会议制度、各种会计制度、奖励制度。而且是
可以执行的。我了解到有这么一个营销中心，它的日常工作要求每天(冬季)早上8：30准时到办公室，制定的依据是公司总部要求早上7：
00起床，7：30晨读。我认为这很难实施，也没有必要。
我们应该知道营销工作是介于体力劳动和智力劳动之间的。不要说出差的话，也就是说前一天晚上的商务招待不能保证这个工作时间。可想而知这个制度的执行结果是什么。
我不是说早上8:30上班是个错误，而是为了说明这个制度的可执行性。
在这里，我将详细阐述各种制度的目的和内容
考勤制度的目的是保证工作时间。内容包括办公考勤和出差考勤。
22会议制度的目的是讨论和解决工作中的问题，提供学习平台。会议内容为公司周例会、月例会和例会。
数据中台建设方案 篇2
大数据机房建设方案
【篇一：机房建设方案】
卓信集团it基础平台
建设规划
目录 1.1 整体拓扑设计3
1.2 机房基础设施建设4
1.3网络和网络安全系统建设8
1.3.1 网络带宽设计8
1.3.2 设计方案概述9
13.3千兆以太网技术的应用
1.3.4本地交通负载平衡的实施10
1.3.5边界保护-防火墙11
1.3.6监控检测系统建设-入侵检测121.4服务器系统建设14
1.4.1服务器主机分类和选择14
1.4.2 服务器虚拟化15
1.4.2.1虚拟化概述15
1.4.2.2项目虚拟化平台设计18
1.4.3应用服务器负载平衡19
1.4.4数据库服务器集群19
1.5存储和备份系统的建设20
1.5.1存储容量和分级存储20
1.5.2 存储技术选择20
1.5.3备份系统选择21
1.5.4存储备份系统方案概述23
1.1 整体拓扑设计
1.2 机房基础设施建设
施工方案根据机房实际情况制定。机房建设参考配置如下：
[第2部分：大型数据中心机房规划方案]
******x
中心机房建设项目规划方案
二o一二年十一月
目录第1章数据中心机房建设概况3
第二章设计原则3
第三章设计标准4
第四章现状分析6
第五章设计范围6
第六章技术指标7
第七章系统设计10
1、平面功能布置设计10
2、机房结构装饰系统设计13
3、机房动力配电系统设计15
4计算机机房18室pds综合布线系统设计
5、机房ups 不间断电源系统设计19
6机房精密空调新风系统设计
737机房防雷接地静电放电系统设计
8机房门禁及图像监控系统
9机房环境集中监控系统的设计
数据中台建设方案 篇3
大数据平台建设方案
随着互联网的飞速发展，我们每天都在使用着各种各样的应用软件，这些软件不仅提高了我们的工作效率，也为我们带来了更多的娱乐和便利。这些应用软件的背后，都有一个重要的角色——大数据。大数据的意义在于，通过分析海量的数据，帮助我们更好地了解用户需求和市场趋势，为企业决策提供重要的支持。因此，建设一套稳定、高效、可靠的大数据平台，已成为各大企业的共同需求。
一、需求分析
在进行大数据平台建设之前，首先需要对企业需求进行全面分析，进而确定重点和目标，为后续的规划和实践提供方向和参考。在需求分析中，需要注意以下几个方面：
1. 数据规模
企业所面临的数据规模，是选定技术方案、选择硬件设备等的重要依据。如果数据量较小，可以采用集中式的架构；如果数据量较大，则应采用分布式架构，这样才能更好地支持数据的存储和计算。
2. 业务领域
在数据分析过程中，不同的业务领域可能需要采用不同的数据处理和分析方法。因此，需细分业务领域，为每个领域选择合适的数据处理方式。
3. 数据源种类
应全面审视企业所涉及的数据源种类，如：数据存储于关系型数据库里，或是日志文件等，以便进行后续建设和业务分析。
二、平台架构设计
大数据平台的架构设计是建设过程中的核心环节。在设计时需要充分考虑以下因素：
1. 存储架构
在存储架构的设计中，可选择分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如AWS S3）等。同时，还需考虑数据备份、容灾等方面的问题，保障系统的稳定性和可靠性。
2. 计算架构
在计算架构的设计中，可选择Hadoop、Spark等开源大数据计算框架，也可选择商用大数据计算平台，如Dataworks、Databricks等。计算架构的选择应结合企业需求和具体场景进行。
3. 北向API服务
在大数据平台中，开放API接口可以方便其他业务系统使用。因此，需要考虑构建稳定的API服务，供其他业务系统进行数据交互。
三、技术方案选择
在实现大数据平台建设时，需要根据企业情况和业务需求，选择合适的技术方案。常用的方案包括大数据计算框架、数据库、数据可视化等。
1. 大数据计算框架
常用的大数据计算框架包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等。在选择时，要考虑数据源、数据规模、计算复杂度等问题，以充分发挥框架的强大功能。
2. 数据库
关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）在大数据平台中都可以发挥重要作用。在进行选择时，应根据企业需求和数据规模进行权衡。
3. 数据可视化
在大数据分析中，数据可视化非常重要。目前市场上有很多商用和开源的可视化工具，如Tableau、Power BI、Echarts、D3.js等。在进行选择时，需要考虑数据类型、安全性、操作性等维度。
四、平台实施
大数据平台建设需要经过设计、建设、测试和上线等阶段。在实施阶段，需要注意以下问题：
1. 选用合适的团队
在实施阶段，需要拥有一支专业、熟练的技术团队，能够高效地完成各项工作。
2. 测试
在实施阶段，需要进行系统、性能等各种类型的测试，确保系统可以稳定运行、高效处理数据。
五、平台运维和维护
平台建设完成后，需要有一支专业的运维和维护团队，定期进行监控和维护。运维和维护的主要目标是保证系统的稳定性和可用性，以便企业可以更好地使用平台，获取更多价值。
总结
大数据技术的发展是必然趋势，大数据平台的建设对企业的重要性也不言而喻。在进行建设过程中，需考虑到数据规模、业务领域、数据源种类等，根据需求确定平台架构、技术方案等，才能完成高效、可靠、强大的大数据平台建设。
数据中台建设方案 篇4
数据机房建设方案
随着信息技术不断的发展，计算机及网络设备在企业、政府、医院、学校等机构中得到了广泛的应用。而这些计算机和网络设备在运行过程中需要很好的保护和支持，数据机房就是为此产生的。数据机房是指为计算机和网络设备提供安全、干净、稳定的运行环境的一种专用的机房。本文就数据机房建设方案进行详细介绍。
一、选址
首先需要选址，选址应选择在不会受到自然灾害的地点，同时应保证有稳定供电及网络设施，能够满足电力、通讯等基础设施建设的要求。此外，数据中心车间应具备足够的空气流通量，以低噪声、低温度、低湿度、低尘埃等条件保证高品质的运行环境。
二、结构设计与建筑材料
在建设数据机房中，应考虑房间的大小和结构，包括隔墙、地板、天花板等，主要是要保证房间具备良好的通风、隔音、防尘、防水、防火等特性，以方便日后的管理和维护。建筑材料应选用质量稳定、环保节能的材料，如玻璃、钢材等。
三、供电系统建设
供电系统是数据机房的核心，应预留足够的电力容量，保证设备正常运行。供电系统应包括主电源、UPS、发电机组、配电柜、供电线路等设备。
四、冷却系统建设
冷却系统是保证设备正常运行的关键，应考虑机房的尺寸、平面布局、灰尘、外界环境温度等因素，合理设计制冷负载，避免冷却过度或不足。冷却系统应包括空调、冷却塔、冷却回流水系统等设备。
五、安全保障措施
数据机房的安全保障措施应涵盖对物理平面、业务流程及数据安全进行全方位的保障，包括配备硬件设备，如摄像机、闸机、消防设施等，以及加强网络安全保障措施，比如实现数据加密、设置防火墙和 IDS 等措施。
六、可靠的网络设备
网络设备是数据机房的重要组成部分，应选用品质可靠的设备，比如交换机、路由器、防火墙等。此外网络设备应配备应急备份，有形件和无形件，如数据备份设备和定期的数据备份策略。
七、管理系统建设
管理系统对于数据机房的运维和日常管理起着至关重要的作用，它可以监测、识别、定位、校正、纠正、反馈设备故障及时进行修复。管理系统的建设应该采用智能、集中、自动化的方式实现，同时可以提高日常运维的效率。
总之，数据机房的建设需要充分考虑各种因素，包括选址、结构设计、供电系统建设、冷却系统建设、安全保障措施、稳定的网络设备以及完善的管理系统。只有在各个方面都得到充分保障，才能让数据机房发挥它所应具有的作用，而且更加重要的是保证数据的安全，实现数据安全、稳定和高效运行。
数据仓库解决方案优选
机会永远是留给有准备的人的，方案是书面计划，最终达到活动的目的或者意义，经过精选励志的句子的编辑认为“数据仓库解决方案”是最值得一看的文章之一，欢迎您来阅读本文祝您愉快！
数据仓库解决方案 篇1
案例：一个网站遭遇入侵，破坏相当严重，SQL数据库被挂马，所有的表里面大部分字段都被多次重复插入挂马代码，查看日志，还好没有涉及到服务器的安全，只是数据库那里出现了很多异常警告而已，网站确实存在漏洞
没有办法，我只得修复数据库，因为他们没有数据库备份，根本就没有办法还原数据库啊，何况连事务日志都没有开启，试着恢复了几次都不成功，恢复数据库没有一点希望，我只得乖乖的帮他们清理挂马代码，不可能手工删除挂马代码，毕竟数据太大了，不可能去直接修改，通过四处搜寻得到了一个勉强有效的解决办法，每个表里面去执行一下这个sql语句：
update tablename set @ziduanming =replace(cast(@ziduanming as varchar(8000)),' ',null)
上面的sql语句可以对应修改表，字段名，和替换内容。
其实，sql数据库挂马是一种较新的挂马方法，只要网站存在注入，并且连接数据库是db owner权限就可以进行数据库挂马，估计这次攻击的流程应该是自动化的，通过先进的扫描技术批量收集到几万网站的SQL注入漏洞，针对漏洞攻击，进行自动化的SQL注入挂马。这次应该有很多网站遭殃了，asp+mssql的是主要被攻击对象!
SQL Server数据库挂马的解决办法：
正确清理木马，注意数据库不能随便修改或删除，被挂上马后，更需要谨慎的操作。建议，先备份然后再小心清理。
如果以前没有备份的话，就利用我上面的sql命令进行修复，
2、为网站配置可靠的防注入程序。
3、最好在网站源码中做好过滤，在数据库中限制字符的类型和长度。
4、养成经常备份数据库的习惯。大家可能无法保证天天备份数据库，但也会保证每周备份一次，如果有时间保证天天备份数据库。
5、最好是请专业的网站安全公司，对您的站和服务器做彻底的安全评估。
数据仓库解决方案 篇2
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。
数据仓库解决方案 篇3
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：
业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。
在此阶段，主要工作包括：
从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：
列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。
除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。
在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。
逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。
在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。
Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，
InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。
数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。
Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。
用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。
数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。
用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。
此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。
数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。
总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。
数据仓库解决方案 篇4
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。
数据仓库解决方案 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。
数据仓库解决方案 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)数据仓库解决方案 篇7
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。
数据仓库解决方案 篇8
一、总体技术要求 1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取； 2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因
1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取；
2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因此系统对数据库的性能要求较高，需高性能的大型数据库；存储空间按目前50万用户计，每个用户10K，每月需5GB空间，加上其它业务数据，每月对存储空间的需求为6GB，估算存放两年业务数据所需的磁盘阵列空间为 6GB/月*12月*2年=144GB；
3、系统对数据库产品的要求是在数据存储、灵活高速查询及统计方面必须表现出色；
4、要选择能进行快速开发的前端工具，并且同时支持C/S和WEB的开发方式，
惠州市电信局市场经营分析系统以“九七系统”为主要数据源，其它如网管系统、财务系统等为辅助数据源，通过数据采集机将数据定时采集到数据仓库中。用户通过商用的分析软件、定制的客户端程序、WEB浏览器等多种方式访问数据仓库，获得经营分析信息。
惠州市电信局市场经营分析系统的软件结构主要由三部分组成：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的分析展现，
数据仓库实施总体结构 惠州市电信局市场经营分析系统的基本功能有：销售管理功能、经营分析功能、客户管理功能、营销计划分析功能、竞争对手情况分析功能等。
由于数据仓库项目需要投入较大的财力、人力、物力，给企业带来的风险也较大，因此，在实施方法上采用分期实施。本项目主要分两期实施，一期主要实现经营分析功能，其余功能将在二期实施。
惠州市电信局市场经营分析系统（一期）采用基于NT平台的解决方案，实现了基于市场经营分析主题的AD-HOC系统，在一期中主要采用了SYBASE的POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1、AS IQ 12.4、EA SERVER 3.0、POWERBUILDER 7.0等产品。
1）模型设计： 采用SYBASE POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1进行数据仓库模型的设计。
2）数据的抽取： 采用编写SQL脚本，定时从“九七系统”的SYBASE ASE 11.9.2数据库、计费系统的INFORMIX数据库、112系统的SYBASE ASE 11.5数据库、网管系统的SYBASE ASE 11.5数据库中抽取数据，抽取频率为每天一次。
3）数据的存储： 从各系统中抽取出来的数据全部存放在NT主机上的SYBASE AS IQ 12.4的数据库，数据的加载方式采用BULK LOAD方式。
4）数据的展现： 基于三层体系结构编写应用程序。采用SYBASE EA SERVER 3.0及VISUAL COMPONENT的产品。中间层应用服务器采用EA SERVER的JAGUAR CTS，用POWERBUILDER 7及VISUAL COMPONENT编写组件，前端采用基于BROWSER的方式展现数据。
数据仓库解决方案 篇9
例如，设想一个“客户”维度，关系型源表有八列：•
••相应的 Analysis Services 维度应具有七个属性：
••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：
•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）。
•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。
•重复的维度信息被去除；使得维度更加轻巧。
•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。
•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。
•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。
•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。
•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。
•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：
•量度可以为空；在 SQL SERVER 2000 中，“null” 量度被当作 0 处理。
•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。
•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：
数据采集方案锦集3篇
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数据采集方案 篇1
天津市公安局警用地理信息系统 指挥中心示范应用情况汇报
尊敬的各位领导：
一、天津市公安局110报警服务台PGIS系统简介 天津市公安局110报警服务台PGIS系统，是基于公安部PGIS平台研发，以公安网为依托，紧贴业务实战的综合应用平台。该系统方便了110接处警人员根据警情查询涉案人员、地点等相关信息，实时调取发案地周边视频监控图像、GPS巡逻车位置，监控案件实时发展及民警出警情况，实现了可视化防控，在社会面治安防控、应急处突和指挥调度等方面，取得了初步成效，实现了精细化管理，提高了工作效率和指挥效能。
主要功能有信息综合查询，人口信息展示，GPS监控应用，视频监控应用，网吧GIS应用，旅馆业GIS应用等。
（一）信息综合查询
信息综合查询模块，共有215个数据图层。分为警用地理信息库，标准地址数据库，业务关联数据库。可按全部图层或点选单个、多个图层进行具体地理、地址、人口等业务查询。可实现圆形、矩形、多边形的空间查询，查询结果以列表的形式予以展现，点选的查询结果在地图上显示具体位置，并可查看详细信息，进行周边查询。
我们登录PGIS系统，点选综合信息查询模块，下面我们看到的就是综合信息查询模块的主界面。
例如，我们在查询栏输入“天津市公安局”并查询系统返回查询结果
点击查询结果中“天津市公安局”，地图显示查询地点所在具体位置。
（二）人口信息展示
人口信息展示模块，实时连接治安实有人口数据库，实现了全区房屋、层户结构、人口等信息基于电子地图的深度应用，包括实人户关联、人口查询、房屋查询、以房查人、区域排查与人口统计等模块。
（三）GPS监控应用
GPS监控模块实现了基于地图的全市GPS车载终端的实时监控，为实时警力资源调度提供了依据。系统基本功能包括：基本地图操作、GPS车辆列表选择、单车监控、多车监控、车辆轨迹点、车辆轨迹线以及车辆轨迹回放等功能。
（四）视频监控应用
视频监控模块实现了摄像头查询定位、摄像头实时视频信息播放功能。为110报警服务台提供及时、直观、有效的分析、决策手段。
（五）网吧GIS应用
实现网吧重点场所基于电子地图的深度应用，包括场所定位、信息关联、智能分析、轨迹追踪等，提高动态管控水平。实现网吧查询定位、网吧人员登记信息查询及上网轨迹追踪等功能。
（六）旅馆业GIS应用
实现旅馆重点场所基于电子地图的深度应用，包括场所定位、信息关联、智能分析、轨迹追踪等，提高动态管控水平。实现旅店查询定位、旅店人员入住信息查询及入住轨迹查询等功能。
二、功能展示
（一）人口信息、网吧GIS应用功能展示
案例1：某日，一群众拨打110求助，其女儿长期沉迷网络游戏，因与家人发生口角，已离家出走多日未归，求助民警查找（已提供其女儿姓名、身份证号等）。接报警后，立即指令属地分局派警，与报警人取得联系，了解情况，并做好处置工作。插入视频
同时，110报警服务台立即登录PGIS系统，调取网吧GIS应用模块，通过报警人提供的其女儿阎玮的身份证号，查询阎玮近期所到网吧的上网登记信息。经查，确认阎玮正
在河东区程林庄路嘉华小区12号楼底商的空间网吧上网。110再次指令河东分局派警，到该网吧查找。
分局出警民警接到指令后立即赶往空间网吧，成功寻获报警人的女儿阎玮。后将其送回家中，并进行说服教育。报警人对110报警服务台深表感谢，对天津市公安局接处警之迅速、效率之高深表钦佩。
（二）信息综合查询功能展示
案例2：8月30日14时20分，指挥室行政值班接到群众李承胜的求助来电，其本人目前在广西省玉林市，其妻赵舒卉（21岁，广西省玉林市人）刚刚用手机（0***）打来电话告知昨日到天津市，现被传销组织控制在滨海新区福满园6栋3楼出电梯右手边的房间内，现来电请求天津市公安局解救其妻子。插入视频
110科随即使用警用地理信息（PGIS）系统查询“福满园”，显示位于大港界内。即指令大港分局立即派警进行解救，对该传销窝点予以清理，并及时向市局反馈情况。
14时30分，大港分局反馈，民警已到达现场，赵舒卉已被解救，民警正在对该传销窝点进行清理。
14时40分，群众李承胜再次来电，其妻赵舒卉已被天津警方解救，其对天津市公安局表示感谢。
（三）GPS、视频监控应用功能展示
案例3：某日，110接一女子报警，在河东区津塘路与光华路口，其徒步过马路时，被两名男子（体态特征不清）抢走白色挎包（内有绿色诺基亚N8手机一部，价值3200余元、1000元现金、银行卡、身份证等物），后两名嫌疑人驾驶一黑色无牌照改装小客车（车后装有尾翼）沿津塘路向东丽方向逃逸。
接报警后，立即使用350M电台布控河东、东丽分局，交管局布控拦截嫌疑车辆。登录警用地理信息（PGIS）系统，调取案发地周边及车辆逃跑沿线巡逻警车，进行拦截。同时，调取沿线视频监控探头，监控嫌疑车辆具体逃逸情况。插入视频
通过及时布控，各警种严密配合，迅速拦截并抓获犯罪嫌疑人。
汇报完毕,敬请领导和专家提出宝贵意见
数据采集方案 篇2
海宁市公安局警用地理信息数据采集工作实施方案
根据省厅社会管理创新“三大建设”的总体部署和《嘉兴市警用地理信息系统建设实施方案及其推进计划》（嘉公通字〔2010〕61号）文件精神，为全面完成我市警用地理信息数据采集任务，建立和完善警用地理信息系统建设与应用的长效机制，提高社会治安管控能力，经市局研究，特制定本实施方案。
一、目标任务
以建立“完整、准确、鲜活”的警用地理信息数据库为目标，通过警用地理信息数据的采集，将公安业务信息资源与电子地图有机关联，实现业务数据在地图上定位显示，为各部门以空间数据和业务数据为基础的数据展现、分析和决策提供可靠的数据保障。同时，建立健全数据采集、更新和维护长效机制，保证数据质量，推动信息化应用的深入开展。
二、组织领导
为加强对警用地理信息采集工作的组织、指挥和协调，确保工作实效。市局确定信息采集工作由警用地理信息系统建设小组统一领导，并下设警用地理信息采集工作协调组，由治安大队和指挥中心共同承担，葛飞龙和廖昊分别为市局数据采集和技术保障的联络员。各相关部门也要明确分管领导和联络人(各部门小教员为联络员)，切实加强对此项工作的组织领导，指导、协调本部门警用地理信息平台信息的采集工作。
三、采集内容
（一）核对辖区界限。各派出所、交警中队要在前期公安机关辖区范围采集工作的基础上，进一步核对电子地图中本辖区的地理界限及辖区范围内行政社区（村）名称，如与现实有误，应在数据采集前统一上报指挥中心处理。
（二）采集街路巷名称及标准门牌地址。
1.对电子地图上没有画出的街路巷，或对电子地图上已画出，但没有标注名称等属性信息的街路巷，应当补充此街路巷的名称等属性信息，报指挥中心处理；
2.采集每一幢（间）楼房的标准门牌地址，其中居民楼要求具体到幢或号（详见附件）。
(三)采集治安监控点数据。主动对接监控建设单位，采集全市社会治安动态监控、交警监控以及各类卡口等的地理坐标信息，包括组织名称、摄像机名称、编码、监控点的经纬度等(详见附件)。
（四）采集警用专题数据图层信息点数据。对党政机关、企事业单位、特种行业、体育场馆、文化场馆、医疗卫生机构、二手旧货业等各种公安机关需求的信息点数据进行采集（具体采集内容及要求详见附件）。
四、采集方法
方法一：各部门以文档方式疏理上报信息点数据后，由信息中心协助批量集中标注。（推荐方案）
各职能部门按数据标准格式要求收集相关信息点数据后，整理汇总成Excel表格文档，统一上报指挥中心廖昊处；再由信息中心联系采集公司对上报地址信息补充的经纬度数据后，批量集中标注上图。（各职能部门务必注明采集联络人的联系电话，信息收集具体要求详见附件中“采集内容、分类及格式要求”等。）方法二：各职能部门自行标注法
操作要点：
1.采集工具及登录账号。自行登录 101省道长安花卉园区路段(26K+800M—27K+500M)80 双向 201省道丁桥路口（固定测速）60上海方向
301省道斜桥镇同仁村路段（49K+600M—50K+200M）80 杭州方向 4嘉海线火炬村路口—和田龙农庄路段 80 双向
5嘉海线铁路下穿立交路段 60 双向
6嘉海线红旗路口—胜利路口 80 双向
7新08省道硖石街道永丰村路段（固定测速）80 东半幅 8新08省道利众村路段（9K+800M—10K+200M）80西半幅 9新08省道石泾路口—施带路口 70 西半幅湖盐线光耀村路段（固定测速）60 南半幅硖尖线6KM—6K+300M（固定测速+移动测速）80 双向 12 硖尖线杭浦高速下穿立交路段80 西半幅尖山杭州湾大道凤凰路口—仙霞路口 60 双向郭盐线（观潮大道）伍家浜桥—花园浜桥路段 80 双向 15 新硖斜线华丰村路段（固定测速+移动测速）60双向新硖斜线斜桥工业园区(7K+200M—7K+700M)80北半幅 17 长安城西路（长安路口—青年路口）50 双向科天线天明村路段 70 双向骑荆线周王庙镇大转盘——01省道路段 80双向盐仓启潮路新兴路口—启辉路口60 双向盐仓启辉路启潮路口—春潮路口60 双向盐仓新兴路之江路口—春潮路口60 双向市区环西一路新硖斜线路口—联合路口50 双向市区碧云路海洲路口—钱江路口 50 双向市区海洲路教育园区路段（固定测速）50 南半幅市区海洲路宏达学校路段 50 北半幅市区隆兴路皮都路口—文苑路口 50 双向市区钱江路海昌路口—农丰路口 50 双向市区文苑路学林路口—城南大道路口 50 双向市区硖川路金星路口—环城东路口60 双向
市区城南大道文宗路口—海昌路口 60 双向
市区文宗路联新桥—周家桥路段（固定测速+移动测速）50双向 33 市区农丰路海洲路—钱江路口（固定+移动测速）50双向
海宁市公安局交警大队电子警察设置地点公告:
序号 设备位置 设备类型 限速（KM/H）方向嘉海线海洲路口 闯红灯自动监测 无 4向文苑路海洲路口 闯红灯自动监测 无 4向文苑路联合路口 闯红灯自动监测 无 4向海昌路水月亭路口 闯红灯自动监测 无 4向农丰路海洲路口 闯红灯自动监测 无 4向农丰路钱江路口 闯红灯自动监测 无 4向农丰路城南大道路口 闯红灯自动监测 无 3向城南大道海昌路口 闯红灯自动监测 无 4向城南大道文苑路口 闯红灯自动监测 无 3向城南大道嘉海线路口 闯红灯自动监测 无 3向水月亭路文苑路口 闯红灯自动监测 无 4向海昌路南苑路口 闯红灯自动监测 无 2向嘉海公路隆兴路口 闯红灯自动监测 无 2向文苑路西山路口 闯红灯自动监测 无 4向硖斜线桐九线路口 闯红灯自动监测 无 4向01省道丰士路口 闯红灯自动监测 无 4向01省道许巷路口 闯红灯自动监测 无 4向袁尖线翁金线路口 闯红灯自动监测 无 4向钱江路文宗路口 闯红灯自动监测 无 4向海州路海昌路口 闯红灯自动监测 无 4向长埭路海昌路口 闯红灯自动监测 无 4向西山路海昌路口 闯红灯自动监测 无 4向海昌路塘南路 闯红灯自动监测 无 4向文苑路由拳路口 闯红灯自动监测 无 3向文苑路钱江路口 闯红灯自动监测 无 4向观潮大道杭浦高速入口 闯红灯自动监测 无 2向27 01省道城西路口 闯红灯自动监测 无 4向01省道周王庙路口 闯红灯自动监测 无 4向01省道郭店路口 闯红灯自动监测 无 3向01省道支宁路口 闯红灯自动监测 无 4向
01省道湖塘路口 闯红灯自动监测 无 2向
01省道淡桥路口 闯红灯自动监测 无 4向
硖尖公路长虹路口 闯红灯自动监测 无 4向
01省道翁埠村路口 闯红灯自动监测 无 2向
海州西路环西路口 闯红灯自动监测 无 4向
碧云南路塘南路口 闯红灯自动监测 无 3向
碧云南路水月亭路口 闯红灯自动监测 无 3向
嘉海线钱江路口 闯红灯自动监测 无 4向
洛隆路文苑路 闯红灯自动监测 无 4向
塘许线塘南路口 闯红灯自动监测 无 2向
01省道修川路 闯红灯自动监测 无 3向
新硖斜线祝庆路口 闯红灯自动监测 无 4向
许村大道人民路口 闯红灯自动监测 无 3向
尖山新区杭州湾大道仙侠路口 闯红灯自动监测 无 4向45 尖山新区杭州湾大道新城路口 闯红灯自动监测 无 3向46 翁金线三联桥路口 闯红灯自动监测 无 4向
启潮路新兴路口 闯红灯自动监测 无 4向
启潮路启辉路口 闯红灯自动监测 无 4向
西山路由拳路口 闯红灯自动监测 无 3向
文宗路海州路口 闯红灯自动监测 无 4向
文宗路水月亭路口 闯红灯自动监测 无 2向
海昌路钱江路口 闯红灯自动监测 无 4向
文苑路塘南路口 闯红灯自动监测 无 3向
水月亭路人民路口 闯红灯自动监测 无 4向
嘉海线由拳路口 闯红灯自动监测 无 4向
硖川路碧云路口 闯红灯自动监测 无 4向
硖川路环城东路路口 闯红灯自动监测 无 3向
新湖盐线双喜村 闯红灯自动监测 无 4向
科天线新长许线路口 闯红灯自动监测 无 4向
新长许线许村大道路口 闯红灯自动监测 无 4向61 许村大道高速立交桥路口 闯红灯自动监测 无 4向62 01省道新塘许线路口 闯红灯自动监测 无 3向
崇长线陆泽村 闯红灯自动监测 无 4向
01省道肖王路口 闯红灯自动监测 无 4向
长安镇景华路口 闯红灯自动监测 无 4向
长安镇城西路城北路路口闯红灯自动监测 无 4向67 01省道农发区路口 闯红灯自动监测 无 3向
科天线天明村 闯红灯自动监测 无 4向
袁花镇袁谈公路(信用社)路口 闯红灯自动监测 无 4向70 袁尖公路联红桥 闯红灯自动监测 无 3向
01省道新08省道 闯红灯自动监测 无 3向
01省道观潮大道 闯红灯自动监测 无 4向
01省道祝场路口 闯红灯自动监测 无 4向
长安镇汽车站路口 闯红灯自动监测 无 3向
农发区海塘路农贸市场路口 闯红灯自动监测 无 4向76 农发区春澜路启辉路 闯红灯自动监测 无 4向
农发区新兴路之江路 闯红灯自动监测 无 4向
工人路小商品市场东侧路段 逆行卡口 无 单向
工人路紫阳街西侧 逆行卡口 无 单向
人民路长埭路南侧路段 逆行卡口 无 单向
人民路长埭路北侧路段 逆行卡口 无 单向
海昌路学林路 固定测速 50 双向
新盐湖线看守所东 电子卡口兼测速 80 双向
科天线 电子卡口兼测速 70 双向
天盐线袁家坝 电子卡口兼测速 60 双向
01省道勤益桥园区路口 电子卡口兼测速 80 双向87 周王庙荆山村路段 电子卡口兼测速 50 双向
镇宝公路 电子卡口兼测速 80 双向
蔬菜园区 电子卡口兼测速 80 双向
许村人民大道路段 电子卡口兼测速 60 双向
西山路迪欧咖啡路段 电子卡口兼测速 50 双向
01省道民谊路口 电子卡口兼测速 80 双向
01省道美大路段 电子卡口兼测速 80 双向
许村大道捷达纺织厂门口 电子卡口兼测速 60 双向95 水月亭路海宁一中路段 电子卡口兼测速 50 双向96 新硖斜线路段 电子卡口兼测速 80 双向
海昌南路路段 电子卡口兼测速 50 双向
庆晏线亭溪包装厂南 电子卡口兼测速 70 双向
金袁线民丰工业园路段 电子卡口兼测速 60 双向
硖尖线与尖山新区新城路连接处 电子卡口兼测速 80 双向101 320国道建材市场路段 电子卡口兼测速 90 双向102 新长许线茗山村 电子卡口兼测速 80 双向
骑荆线南段 电子卡口兼测速 60 双向
联丁线路段 电子卡口兼测速 60 双向
翁金线塘桥路段 电子卡口兼测速 50 双向
盐仓春潮路段 电子卡口兼测速 60 双向
嘉海线北大转盘路段 电子卡口兼测速 80 双向
嘉海线南大转盘路段 电子卡口兼测速 80 双向
硖尖线袁花路段 电子卡口兼测速 60 双向
翁金线黄湾路段 电子卡口兼测速 50 双向
老硖斜线 电子卡口（不兼测速）40 双向
硖仲线 电子卡口（不兼测速）40 双向
周王庙博儒村路段 电子卡口（不兼测速）40 双向114 08省道马桥医院路段 电子卡口（不兼测速）40 双向115 崇长线高速南出口南侧 电子卡口（不兼测速）40 双向116 陆联公路周王庙至长安路段 电子卡口（不兼测速）40 双向
数据采集方案 篇3
实验一 地震数据采集实验
红色字体部分根据具体实验参数自行修改
一 实验目的和要求
通过实验了解地震数据的采集方法和观测系统的设计方法。二 实验内容
1、了解地震数据的采集方法。
2、地震观测系统的设计。
3、实验观测结果的分析。三 实验仪器设备
Summit或Geopen数字地震仪、100hz地震检波器12串、锤击震源1个、地震采集站2个（Summit为6个）。四 实验原理
参考课本和上课老师讲的内容，自己总结。五 实验步骤
1、画出合适的观测系统（单边激发，每炮12道接收，每炮向前滚动1道，共12炮，道间距为1m），合理设置仪器参数。
2、将检波器、采集站、击发锤、炮线和仪器连接，检查仪器的相关参数。
3、用击发锤多次敲击地面，产生地震波，由检波器接收并转化为电信号，通过电缆传输到仪器中，进行重复叠加后记录到磁盘上，获得一张地震记录。
4、根据直达波时距曲线为直线、反射波时距曲线近似为双曲线的特点，在地震记录中识别出直达波、反射波和面波。
5、向前移动检波器排列，并重复2、3、4和5步骤。五 实验结果
根据不同类型地震波的特点在下图所示的地震记录中识别直达波、反射波、折射波和面波，并指出直达波、反射波和折射波时距曲线的关系。
六 实验小结体会
数据湖解决方案优选十四篇
计划的实施总是需要明确的目标，或是具体的执行范围和领域，以便于我们顺利完成当前的任务。我们应该学会提前策划适宜的计划，那计划应该如何编制才更合适呢？接下来，励志的句子就为大家整理了关于“数据湖解决方案”的相关内容，如果您觉得本文对您有帮助，不妨将其加入到您的收藏夹中！
数据湖解决方案(篇1)
数据库安全解决方案
随着互联网的发展，数据库成为现代企业中最重要的信息存储和处理设施之一。同时，随着数据泄漏和黑客攻击的不断增加，数据安全几乎成为所有企业的主要关注点。因此，数据库安全解决方案已成为所有企业必须考虑的问题。
如何保护数据库安全？
首先，为了确保数据库安全，必须采取特定的安全措施，包括加密、认证和访问控制。
1.加密
加密是在数据库传输和存储期间保护数据的基本方法。数据库管理员应该使用最新技术进行加密，如AES-256或SHA-256等算法。此外，应注意加密等级和键管理的重要性以确保数据库数据的完整性和保密性。
2.认证
认证是确保数据库只被授权用户访问的基本步骤。仅允许拥有特定凭证的用户登录和访问数据库。这些凭证可以是用户ID和密码、智能卡、指纹或其他生物识别信息。通过限制且仅限制可信任的用户，可以提高数据库的安全性。
3.访问控制
访问控制是确保数据库仅在特定情况下被用户访问的关键步骤。 例如，管理员可以使用IP规则阻止数据库访问其他地方的用户，并使用安全组策略检查入侵者尝试访问数据库的行为。此外，数据库管理员还可以使用会话管理，输入白名单，检测和防止SQL注入等技术，以确保数据库的安全。
其次，加强物理安全和系统安全也是必要的。设立防盗门、视频监控、安全保密区域等物理安全保障措施，安排补丁更新、日志管理、防病毒、防火墙、数据备份等安全系统措施，以确保数据库的安全。为了确保数据库的物理安全，数据库管理员还应随时检查数据中心的安全保密措施。
此外，培训员工重视数据库安全是防范内部泄漏和威胁的最佳途径。提供数据库安全意识培训，强调员工不准将敏感信息和数据库凭证传递给未经授权的个人，避免用过期的访问凭证和弱密码等行为。
最后，持续跟进并及时修复漏洞也是重要的。实时监控数据库，及时发现并修复漏洞，以防止数据泄露和其他安全问题。
总之，保护数据库安全是所有企业在数字化时代不可忽视的一项工作。仅依靠简单的安全技术不足以满足这个挑战。相反，一个有效的综合解决方案必须结合加密、认证和访问控制等技术、物理安全、系统安全、员工培训以及漏洞发现与修复管理等组合措施。只有这样，才能真正确保数据库的安全，发挥出数剧的真正价值。
数据湖解决方案(篇2)
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：
业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。
在此阶段，主要工作包括：
从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：
列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。
除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。
在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。
逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。
在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。
Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，
InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。
数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。
Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。
用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。
数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。
用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。
此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。
数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。
总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。
数据湖解决方案(篇3)
Oracle 9i共提供了16种标量数据类型，如表7.4所示，
。表7.4 Oracle 9i的标量数据类型名称含义Char用于描述定长的字符型数据，长度
数据湖解决方案(篇4)
2.1分级存储系统设计
通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。
在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。
近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。
离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。
在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。
2. 2数据保护方案设计
医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。
(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案
针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。
在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。
(2)远程容灾方案
远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。
远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。
基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。
远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。
数据湖解决方案(篇5)
delete from stockpile where rowid in
（select rowid from stockpile where username='fttc' order by xhasc）
/
如果是2层结构的就不可以，2层结构如下：
delete from stockpile where rowid in
（select rowid fromstockpile where username='fttc' order by xh asc）
where rownum
这是因为这个是在子查询嵌套里，不允许直接嵌套orderby,虽然这里也是top-n的子查询，
，
一般orderby只在top-n子查询里起作用，但是这个子查询是作为一个结果集，例如：
（select xh from stockpilewhere username='fttc' order by xh asc）
where rownum
另外说明：TOP-N一般是指最大的n条记录或着是最小的n条记录。
如：
select rownum , l1, l2, … from
where rownum
数据湖解决方案(篇6)
目前HIS , PAC S等系统数据是医院的核心业务数据，普遍存在业务数据增长速度快、并发访问量大等问题，因此，要求存储系统具有安全性高、响应速度快、稳定性高、容量大等特点。
对于HIS系统而言，系统数据库主要为Oracle或Sybase，要求存储系统具有很高的实时性和连续性，提供7 x 24小时不间断服务。PACS有别于HIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据)，一年数据总量大约1200 GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
通过以上分析，医院存储系统的设计采用分级存储的架构，将存储分成在线存储、近线存储和离线存储三级结构。该存储架构能够实现高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备(离线存储)用作永久存储;高速存储设备用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取;近线存储首要保证大容量，实现对访问量不大的数据的存储，要求寻址迅速、传输率高。对于三年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储、近线存储设备仅保存最近三年的数据。同时要求对数据全方位保护，支持容量增长的高度可扩展性。
数据湖解决方案(篇7)
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。
数据湖解决方案(篇8)
数据库安全是企业信息化建设中的一个重要环节，关系到数据安全和企业的稳定运营，也直接影响着企业的竞争力和业务发展。随着网络技术的不断进步和数据量的增长，如何确保数据库的安全已成为重要问题。本篇文章将为大家详细阐述数据库安全解决方案。
一、加强权限控制
权限控制是数据库安全的重要基础，通过合理的权限管理，将不同角色的用户分配不同的权限，可以避免因误操作或恶意操作导致的数据泄露或损坏，从而有效保护数据库的安全性。具体来说，可以通过以下措施加强权限控制：
1、建立完整的账户体系，并授权给仅有的需要权限的用户，撤销不必要的权限。
2、分层控制，将权限分为不同的类别，如查询、修改、删除等，为不同级别的用户设置不同的权限。
3、操作记录和审计，记录所有操作请求和操作结果，对于权限发生变化以及有敏感操作的审计，进行审查和及时报告。
二、加密保护数据传输和存储
在数据传输和存储过程中，若不加密，就很容易遭到黑客的攻击和窃取，造成重大的损失。因此，加密是一项必要的数据保护措施。实现方法如下：
1、传输加密：采用SSL或TLS技术，对传输的数据进行加密，保证信息传递的安全性。
2、存储加密：对重要的数据进行加密存储，例如数据库中的敏感信息，密码等，采用对称加密和非对称加密技术进行加密存储。其中，对称加密技术适用于海量数据的加密，而非对称加密技术则适用于保密性要求较高的数据。
三、监控和预防攻击
监控和预防攻击是数据库安全解决方案中至关重要的一环，可以帮助企业及时发现异常操作，提前警示、防范各种潜在攻击行为。常用的监控和预防措施包括：
1、实时监控：通过安装安全监控软件，对数据的访问、修改等操作进行实时监控，及时发现异常行为。
2、日志分析：将日志记录到文件中，通过对日志文件的分析和解析，发现异常活动和攻击事件。
3、入侵检测：入侵检测系统可以检测到异动行为，并根据规则对日志进行分析和报告。在入侵行为被发现后，可以采取一系列防御措施，如阻拦攻击源、禁止某个帐户访问等。
四、备份和恢复
备份和恢复是数据库安全的重要保障，一旦数据遭到破坏或丢失，可通过备份文件进行恢复。备份方案应该符合以下要求：
1、定期进行备份，并保证备份文件的安全性。
2、备份的频率应该根据业务需求来确定。备份频率越高，数据安全性越高，但也会增加备份成本。
3、备份数据应该存放在相对独立的地方，以防备份数据被同样遭到破坏。
恢复需要考虑以下三个步骤：
1、确认备份数据的关键时刻是否与实际使用的数据相一致。
2、选取较新的备份数据恢复，以避免新的问题与备份数据合并，导致数据不能保留。
3、恢复数据后要及时验证数据是否与原始的数据匹配，以确保数据的完整性。
五、制订与执行详细安全策略
除了上述措施外，企业需要根据实际情况制订出详细的数据库安全策略。该策略包括访问控制、口令策略、敏感数据访问控制等方面，应该根据企业实际情况制订，以确保数据库的安全。此外，严格执行安全策略也是关键，防止人为因素对数据库的安全性造成影响，也是保证数据库安全的重要保障。
总结
本篇文章详细阐述了数据库安全解决方案，包括加强权限控制、加密保护数据传输和存储、监控和预防攻击、备份和恢复、制订与执行详细安全策略。企业在实际应用中需要综合考虑多种安全策略，建立安全管理体系，保障数据的安全性，从而确保企业正常、稳定地运行。
数据湖解决方案(篇9)
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。
数据湖解决方案(篇10)
一、总体技术要求 1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取； 2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因
1、市场经营分析系统必须能与各业务系统管理、生产维护系统联网，各系统必须提供经营分析系统所须的各类业务数据，同时要求大部分数据能通过接口自动获取；
2、由于市场经营分析系统需要存放的数据量较大，对统计、查询的时限要求较高，因此系统对数据库的性能要求较高，需高性能的大型数据库；存储空间按目前50万用户计，每个用户10K，每月需5GB空间，加上其它业务数据，每月对存储空间的需求为6GB，估算存放两年业务数据所需的磁盘阵列空间为 6GB/月*12月*2年=144GB；
3、系统对数据库产品的要求是在数据存储、灵活高速查询及统计方面必须表现出色；
4、要选择能进行快速开发的前端工具，并且同时支持C/S和WEB的开发方式，
惠州市电信局市场经营分析系统以“九七系统”为主要数据源，其它如网管系统、财务系统等为辅助数据源，通过数据采集机将数据定时采集到数据仓库中。用户通过商用的分析软件、定制的客户端程序、WEB浏览器等多种方式访问数据仓库，获得经营分析信息。
惠州市电信局市场经营分析系统的软件结构主要由三部分组成：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的分析展现，
数据仓库实施总体结构 惠州市电信局市场经营分析系统的基本功能有：销售管理功能、经营分析功能、客户管理功能、营销计划分析功能、竞争对手情况分析功能等。
由于数据仓库项目需要投入较大的财力、人力、物力，给企业带来的风险也较大，因此，在实施方法上采用分期实施。本项目主要分两期实施，一期主要实现经营分析功能，其余功能将在二期实施。
惠州市电信局市场经营分析系统（一期）采用基于NT平台的解决方案，实现了基于市场经营分析主题的AD-HOC系统，在一期中主要采用了SYBASE的POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1、AS IQ 12.4、EA SERVER 3.0、POWERBUILDER 7.0等产品。
1）模型设计： 采用SYBASE POWERDESIGNER WAREHOUSE ARCHITECT 6.1进行数据仓库模型的设计。
2）数据的抽取： 采用编写SQL脚本，定时从“九七系统”的SYBASE ASE 11.9.2数据库、计费系统的INFORMIX数据库、112系统的SYBASE ASE 11.5数据库、网管系统的SYBASE ASE 11.5数据库中抽取数据，抽取频率为每天一次。
3）数据的存储： 从各系统中抽取出来的数据全部存放在NT主机上的SYBASE AS IQ 12.4的数据库，数据的加载方式采用BULK LOAD方式。
4）数据的展现： 基于三层体系结构编写应用程序。采用SYBASE EA SERVER 3.0及VISUAL COMPONENT的产品。中间层应用服务器采用EA SERVER的JAGUAR CTS，用POWERBUILDER 7及VISUAL COMPONENT编写组件，前端采用基于BROWSER的方式展现数据。
数据湖解决方案(篇11)
介绍根据中文的首字母、笔画、部首排序函数【NLSSORT】：
SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_STROKE_M');
SELECT * FROM T_TABLE ORDER BY NLSSORT(NAME, 'NLS_SORT=SCHINESE_RADICAL_M');
(SELECT '获取汉字拼音首字母' W FROM DUAL)
SELECT SUBSTR(W, ROWNUM, 1) FROM A
CONNECT BY ROWNUM
WITH A AS --
(SELECT '获取汉字拼音首字母' W FROM DUAL)
SELECT SUBSTR(W, ROWNUM, 1) FROM A
CONNECT BY ROWNUM
ORDER BY NLSSORT(SUBSTR(W, ROWNUM, 1), 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
那么根据这个原理，上面输入一个拼音A打头的字“澳”，后面输入一个B大头的字“吧”，找到每个音节的起止的汉字是哪个
(
SELECT ROWNUM RN, CHR(ROWNUM) C FROM DUAL CONNECT BY LEVEL
)
SELECT * FROM A WHERE LENGTHB(C) = 2
AND RN > 32768 --
AND NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M') > NLSSORT('澳', 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M')
AND NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M')
ORDER BY NLSSORT(C, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
根据返回的结果，就能看到，A的结束和B的开始的汉子分别是：“” “八”，依次类推可以找到其他的分界点，那么最后的函数就是如下：
CREATE OR REPLACE FUNCTION F_TRANS_PINYIN_CAPITAL(P_NAME IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 AS
V_COMPARE VARCHAR2(100);
V_RETURN VARCHAR2(4000);
FUNCTION F_NLSSORT(P_WORD IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 AS
RETURN NLSSORT(P_WORD, 'NLS_SORT=SCHINESE_PINYIN_M');
END;
BEGIN --
V_COMPARE := F_NLSSORT(SUBSTR(P_NAME, I, 1));
IF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' 吖 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('八 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('嚓 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('发 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('旮 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('o ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('丌 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('咔 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('垃 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('` ') AND V_COMPARE
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ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('p ') AND V_COMPARE
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ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('仨 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('@ ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('夕 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('丫 ') AND V_COMPARE
ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE
END IF;
END LOOP;
RETURN V_RETURN;
END;
测试一下：
SELECT F_TRANS_PINYIN_CAPITAL('王德封') FROM DUAL
数据湖解决方案(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。
数据湖解决方案(篇13)
基本查询：
--查询所有员工的信息select*fromemp;--设置行宽setlinesize 120;--设置列宽为四个数字的宽度col empnofor9999;--设置列宽,a表示字符串共八位长度col enamefora8--设置pageSize每页显示30条记录setpagesize 30;--sql中支持算数表达式,注意：如果一个表达式中含有空值，则整个表达式为空selectempno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+commfromemp;--使用滤空函数如果comm为空将以0代替selectempno,ename,sal,sal*12,comm,sal*12+nvl(comm,0)fromemp;--使用别名的三种方式,别名中有无双引号的区别：带双引号的可以包含空格和特殊字符，不带双引号的则不能selectempnoas“员工编号”,ename“姓名”,sal 月薪,comm,sal*12+nvl(comm,0)年收入fromemp;--关于disctinct,相同记录只取一次selectdistinctdeptnofromemp;--当disctinct跟多个值时,当deptno和job均一样时，才认为是相同记录selectdistinctdeptno,jobfromemp;--连接符的使用selectename ||'的薪水是'||salfromemp;
各子句一般要分行写。
select*fromv$nls_parameters;
altersessionsetNLS_DATE_FORMAT='yyyy-mm-dd';
select*fromempwherehiredate='1981-11-17';
select*fromempwherehiredate=to_date('1981-11-17','yyyy-mm-dd');
--比较运算符，查询工资大于1000，小于的员工，between and含边界
select*fromempwheresal>=1000andsal
select*fromempwheresalbetween1000
数据湖解决方案(篇14)
在现代社会中，人们生活中使用的各种设备数量越来越多，例如电脑、手机、平板电脑，以及其他智能设备。我们会在这些不同的设备上创造、接收和共享各种数据，而这些数据可能涉及到我们的工作、个人生活及其他方面的信息。
为了使得我们的设备能够实现数据的同步，我们需要一种高效的数据同步解决方案。数据同步解决方案是指一种将数据在不同设备间无缝转移、更新以及备份的技术方案。该方案能够确保我们在不同设备上所创造的数据能够及时更新和传输，从而满足我们工作和生活的需求。
下面是一些关于如何构建高效的数据同步方案的技巧：
1. 确定需要同步的数据：
为了实现数据同步，我们需要确定要同步的数据类型和数量。比如，我们需要同步的数据可能包括联系人、日历、照片、视频和音乐等等。如果我们需要更好地管理和同步数据，我们可以使用云服务平台。
2. 使用云存储：
云存储是一种在互联网上存储数据的方案，可以让用户通过网络访问自己的数据。云存储平台为用户提供了无限的存储空间，并使数据能够在多个设备间同步。云存储还提供了自动同步和备份功能，可以帮助用户在任何时间、任何地点访问和管理自己的数据。
3. 选择适当的云服务提供商：
云服务提供商之间的差异非常大。我们需要根据自己的需求来选择一个适合自己的提供商，例如：Amazon AWS、Microsoft Azure、iCloud、Google Drive和Dropbox等。每个服务提供商的功能和卡在上面的成本都不同。
4. 使用设备管理工具：
我们可以使用设备管理工具来确保在不同设备上同步数据的顺利进行。这些工具可以帮助我们管理和备份设备，包括电脑、手机和平板电脑等等。这些工具能够在设备之间共享数据，并实现数据同步。例如：iTunes和Google Play都有着完善的设备管理工具。
5. 使用自动备份工具：
我们必须时刻保留重要数据的备份。为了避免数据丢失和风险，我们可以使用自动备份工具来自动备份数据。这种工具能够在设备上自动进行备份工作，从而确保我们的数据永远不会丢失。例如：Time Machine和Windows Backup都可以自动备份用户数据。
总而言之，数据同步是一项非常重要的工作。当我们需要在多个设备间共享数据时，需要一种可靠的数据同步解决方案。选择适当的云存储、设备管理工具和备份工具是实现数据同步的首要步骤。只要我们能够合理利用这些工具和资源，我们就能够确保我们的数据在多个设备之间无缝同步，满足我们各种需求。