oltp
MySQL 得益于开放的可插拔设计，允许替换不同的底层存储引擎，InnoDB 就是其中的代表，最初由第三方公司开发后被 Oracle 收购，是 OLTP 场景下核心表的首选存储引擎，自 5.5 以来已经成为 MySQL 的默认存储引擎。 InnoDB 是一个健壮的事务型存储引擎，这种存储引擎已经被很多互联网公司使用，为用户操作非常大的数据存储提供了一个强大的解决方案。MySQL 5.5 之后，InnoDB 就是作为默认的存储引擎
已经上了两节课了，老师讲的很理论~至今觉得和数据库没啥不一样的！ 对这方面有很感兴趣，请问应该怎么学习啊？ 说通俗一点 业务系统的普通数据库是将一个业务流程(事件) 零散地以数据的形式存放在数据库表里 以便某一个业务可以延续。 数据仓库是将上面的数据进行事件还原，并对事件各个属性按照规则进行定义，使得多维分析成为可能。 同时由于信息还原， 使得事件间、事件对象属性间能关联、序列等分析成为可能，为后来数据挖掘更为方便
首先是数据保密性问题，企业会有非常机密的数据，个人也许会有些十分隐私的东西，如果存放在网络空间，用户容易会产生一些不安全的感觉。虽然存放在 本地硬盘里也一样会有泄漏的可能(比如电脑送修什么的)，但即使提供商给出的安全性保证再多也难以完全消除用户疑虑。联想到前不久国内爆发的用户信息 大量泄漏问题，会进一步增加这部分用户的担心
“ 浪潮 AS2000，整体是采用8Gb全光纤存储体系架构，可提供超群的性能，并具备领先的可靠性、可扩展性、易管理和易维护特性。支持诸如Oracle数据库、OLTP等事务型应用程序，支持高性能计算和多媒体应用的吞吐量密集型应用程序，以及整合和虚拟化的并发工作等应用。业界领先的8Gb光纤通道技术，全面提升系统处理能力;独有的专用 ASIC硬件 RAID 处理器、内部PCI-e总线互联以及系统、数据和控制的三级缓存体系设计，系统的IOPS可达百万
可以说华为云超大内存型弹性云服务器可以对内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理以及低延迟的存储资源。提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 提供超大内存，搭载第三代英特尔至强可扩展处理器，计算性能强劲稳定，配套25GE智能高速网卡，提供超高网络带宽和PPS收发包能力
该公司首席技术总监 Larry Ellison 指出，传统要靠人手处理、排程关闭系统才能做系统更新或更新修补档的数据库已不合时宜，亦无法回应网络攻击。 “今天的网络攻击已有自动侦测及即时修补的技术，数据库都要在技术上跟上步伐及突破，要有全自动功能，借此可预防网络攻击。透过人工智能、机械学习，从所有基建包括网络、服务器、储存器、VM 及操作平台，收集所有日志（Logs）数据，然后学习正常及异常的行为，一旦有异常就会自己修复，完全不牵涉人手在内
文章前面先提到分散式系统的复杂度会导致 RDBMS 上的一些假设失效，所以如果可以用单台机器暴力解，就尽量用单台机器来解 (scale up 的情境)，里面就提到了一些“暴力可以解决很多问题”的说明，差不多就是前几天提到的“Let's Encrypt 升级数据库服务器 (AMD YES？)”。 后面提到如果真的要放进分散式的 RDBMS (scale out 的情境)，怎么设计资料结构会比较好。 这边刚好也可以提一下，量够大的时候要把 OLTP 与 OLAP 的应用分开，现在有很多 OLAP 数据库可以选择，同步的工具也很成熟了，通常效能会比在 OLTP 上面硬跑来的好
文章前面先提到分散式系统的复杂度会导致 RDBMS 上的一些假设失效，所以如果可以用单台机器暴力解，就尽量用单台机器来解 (scale up 的情境)，里面就提到了一些“暴力可以解决很多问题”的说明，差不多就是前几天提到的“Let's Encrypt 升级数据库服务器 (AMD YES？)”。 后面提到如果真的要放进分散式的 RDBMS (scale out 的情境)，怎么设计资料结构会比较好。 这边刚好也可以提一下，量够大的时候要把 OLTP 与 OLAP 的应用分开，现在有很多 OLAP 数据库可以选择，同步的工具也很成熟了，通常效能会比在 OLTP 上面硬跑来的好
大数据一栈式综合管理平台以云存储为基石，以云计算为处理核心，致力于数据分析挖掘，可建立PB级的海量数据业务支撑大数据平台。致力于企业交付式大数据开放平台，帮助客户实现大数据管理套件的自动化部署、启停、配置以及监控集群状态，同平台提供多种接入手段将企业内部所有结构化和非结构化数据进行整合，为企业在运维、研发、产品、运营、等多个部门及管理层提供统一的检索、分析和挖掘的服务。方便收集、存储、处理、分析和可视化云中的大数据，集成数据仓库、ETL、机器学习、深度分析等功能
文章前面先提到分散式系统的复杂度会导致 RDBMS 上的一些假设失效，所以如果可以用单台机器暴力解，就尽量用单台机器来解 (scale up 的情境)，里面就提到了一些“暴力可以解决很多问题”的说明，差不多就是前几天提到的“Let's Encrypt 升级数据库服务器 (AMD YES？)”。 后面提到如果真的要放进分散式的 RDBMS (scale out 的情境)，怎么设计资料结构会比较好。 这边刚好也可以提一下，量够大的时候要把 OLTP 与 OLAP 的应用分开，现在有很多 OLAP 数据库可以选择，同步的工具也很成熟了，通常效能会比在 OLTP 上面硬跑来的好