读DAMA数据管理知识体系指南15数据库过程
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0cdd4be4bbf84866a9da75f9bd9cbab1.jpeg1. 列式数据库
1.1. 列式数据库(Column-oriented Database)能压缩冗余数据，通常用于商务智能(BI)的应用
1.2. 权衡
[*] 1.2.1. 需要对很多行进行聚合盘算时，面向列的存储组织方式会更加高效
[*]1.2.1.1. 这只实用于处理惩罚少数列的情况，由于读取少数列比读取所有列的数据更快
[*] 1.2.2. 当一次向所有行更新某个列时，面向列的存储组织更加高效，由于可以不必访问行里的其他列就有效地写入数据，替换旧的列数据
[*] 1.2.3. 当同时需要获取一行中的很多列，而且行的体量相对较小，单次磁盘访问就能将整行数据检索时，面向行的存储组织更加高效
[*] 1.2.4. 如果写入一条新记载时同时要提供所有的行数据，那么面向行的组织效率更高
[*]1.2.4.1. 整个行的数据可以用单次磁盘操纵写入
[*] 1.2.5. 面向行的存储布局非常适合于在线事务处理惩罚(OLTP)类的工作负载，此类负载的重点是交互式事务
[*] 1.2.6. 面向列的存储布局非常适合于在线分析处理惩罚(OLAP)类的工作负载
2. 空间数据库
2.1. 空间数据库(Spatial Database)被优化用于存储和查询表现几何空间中定义的对象数据
2.2. 支持根本范例（简单的几何图形，如方框、矩形、立方体、圆柱体等）和由点、线和外形组合成的几何图形
2.3. 空间数据库利用索引进行快速查找
[*]2.3.1. 空间数据库利用空间索引加速数据库操纵
2.4. 空间评估(Spatial Measurements)
[*]2.4.1. 盘算线条长度、多边形面积、几何图形之间的间隔等
2.5. 空间功能(Spatial Functions)
[*]2.5.1. 修改现有特性以创建新特性
2.6. 空间预测(Spatial Predicate)
[*]2.6.1. 允许对几何图形之间的空间关系进行真假查询
2.7. 几何构造(Geometry Constructors)
[*]2.7.1. 通常通过描述所定义外形的顶点（点或节点）来创建新的几何图形
2.8. 观测功能(Observer Functions)
[*]2.8.1. 查询并返回某个特性的特定信息
3. 对象/多媒体数据库
3.1. 多媒体数据库(Multi-media Database)包括一个分层存储管理体系，用于高效管理磁介质和光存储介质
3.2. 包括表现体系基础对象的集合
4. 平面文件数据库
4.1. 平面文件数据库(Flat File Database)描述了将数据集编码为单个文件的各种方法
4.2. 平面文件不但用作数据库管理体系的数据存储工具，还用作数据传送工具
4.3. Hadoop数据库利用平面文件做数据存储
5. 键值对数据库
5.1. 键值对数据库(Key-Value Pair Database)的数据项包含两个部分：键的标识符和值
5.2. 文档数据库(Document Databases)
[*] 5.2.1. 面向文档的数据库包含由结构和数据组成的文件集合
[*] 5.2.2. 每个文档都分配了一个键
[*] 5.2.3. 更高级的面向文档的数据库还可以存储文档内容的属性，如日期或标志
5.3. 图数据库(Graph Databases)
[*]5.3.1. 图数据库存储关键值对，关注的重点是组成图的节点关系，而不是节点本身
6. 三元组存储
6.1. 由主语、谓语和宾语组成的数据实体称为三元组存储(Triplestore)
6.2. 在资源描述框架(Resource Description Framework, RDF)术语中，三元组存储由表现资源的主语、表现资源和对象之间关系的谓语以及对象本身组成
6.3. 三元组存储是一个专门构建的数据库，用于以主-谓-宾表达式的情势存储和检索三元组
6.4. 最适合分类和同义词管理、链接数据集成和知识门户
6.5. 原生三元组存储(Native Triplestores)
[*]6.5.1. 那些从零开始实现并利用RDF数据模型来高效地存储和访问RDF数据的三元组存储
6.6. RDBMS支持的三元组存储(RDBMS-backed Triplestores)
[*]6.6.1. 在现有的RDBMS之上添加RDF描述层构建的三元组存储
6.7. NoSQL三元组存储(NoSQL Triplestores)
[*]6.7.1. 正在被研究将来可能的RDF存储管理器
7. 专用数据库
7.1. 专用数据库即使它们构建在传统关系数据库之上，它们的模式也是专有的，而且大部分情况下是隐蔽的
7.2. 盘算机辅助计划和制造(CAD/CAM)
[*]7.2.1. 其程序和大多数嵌入式的及时应用程序一样，需要一个对象数据库
7.3. 地理信息体系(GIS)
[*] 7.3.1. 每年保持更新参考数据的地理空间信息专用数据库
[*] 7.3.2. 用于公用事业（电网、燃气等）、电信管理网或航海等范畴
7.4. 购物车功能
[*]7.4.1. 在大多数在线零售网站上都有接纳，利用XML数据库临时存储客户订购数据以及用于社交媒体数据库在其他网站上进行及时广告投放
8. 数据归档
8.1. 归档(Archiving)是将数据从可立刻访问的存储介质迁移到查询性能较低的存储介质上的过程
8.2. 归档后的数据可以恢复到原体系，供短期利用
8.3. 不需要活泼地支持应用程序处理惩罚的数据，应迁移到代价较低的磁盘、磁带或CD/DVD光盘中进行归档
8.4. 从归档中恢复的过程简单来说是将归档文件中的数据复制回原体系
8.5. 归档过程必须与分区策略保持同等，以确保最佳的可用性和数据保存度
[*] 8.5.1. 创建一个辅助存储区域，优先建在辅助数据库服务器上
[*] 8.5.2. 将当前的数据库表分区成可以归档的单位
[*] 8.5.3. 将不经常利用的数据复制到单独的数据库
[*] 8.5.4. 创建磁带或磁盘备份
[*] 8.5.5. 创建数据库任务，定期清理不再利用的数据
8.6. 对归档进行定期恢复测试是明智做法，以确保在告急事件发生时避免无法恢复的不测状况
8.7. 当归档数据不同步或不同等时
[*] 8.7.1. 确定是否保存汗青归档或有多少汗青归档需要保存
[*]8.7.1.1. 不需要的汗青归档可以清除
[*] 8.7.2. 对于重大技能调整，在调整前将归档恢复到原始体系、升级或迁移到新体系，并在新体系下重新归档数据
[*] 8.7.3. 对于源数据库结构发生更改的高代价归档数据，恢复归档，并对数据结构进行相应更改，用新结构重新归档
[*] 8.7.4. 对于相对低代价的低频访问归档，在源体系的技能或结构发生改变时，保持旧体系的小版本，供有限的数据访问，并根据需要用旧体系的数据格式从归档中抽取数据
8.8. 现有技能无法恢复的归档是糟糕的归档
[*]8.8.1. 那些一定要用旧体系（老技能）来读取归档而其他方式无法读取归档，不管从效率或成本来看都是不合算的
9. 容量和增长预测
9.1. 把数据库想象成一个盒子，把数据想象成水果，把管理成本（索引等）想象成包装材料
9.2. 确定盒子的容量是随着时间的推移保持不变，还是必须随着时间的推移而扩大，以便确定存放更多的水果
9.3. 增长预测(Growth Projection)
[*]9.3.1. 如果盒子不能扩大，那么水果必须尽可能从盒子里快进快出，增长预测即为零
10. 变更数据捕获
10.1. 变更数据捕获(Change Data Capture, CDC)是指检测到数据的变更并确保与变更相干的信息被适当记载的过程
10.2. CDC通常指的是基于日志的复制，是一种非侵入性方法，将数据更改复制到目标端而不影响源端
10.3. 数据版本控制-评估标识已改动过行的列
10.4. 通过读取日志(Logs)
[*]10.4.1. 日志里记载了变化，并能将变化复制到辅助体系中
11. 数据清除
11.1. 如果所有数据都要永久保存在主要存储中，那么最终数据会填满所有的可用空间，从而使性能开始降落
[*] 11.1.1. 需要将数据存档、清除，大概两样都要做
[*] 11.1.2. 有些数据的代价会低沉，不值得继续保存
11.2. 清除(Purging)是指从存储介质中彻底删除数据并让它无法恢复的过程
11.3. 数据管理的主要目标是维护数据的成本不应超过其对组织的代价
[*]11.3.1. 清除数据可以低沉成本和风险
11.4. 要清除的数据即使从监管的角度来看也是被认定是过时的和不必要的
[*] 11.4.1. 某些数据如果超过保存的必要时间，就会成为负担
[*] 11.4.2. 清除这些数据还可以低沉它被滥用的风险
12. 数据复制
12.1. 数据复制(Replication)意味着多个存储设备上存放着相同的数据
12.2. 在某些情况下，拥有重复的数据库很有效
12.3. 主动复制(Active Replication)
[*]12.3.1. 不存在主副本，可以在每个副本上主动创建和存储来自其他副本的相同数据
12.4. 被动复制(Passive Replication)
[*]12.4.1. 起首在主副本上创建和存储数据，然后把更改的状态传送到其他副本上
12.5. 扩展方式
[*] 12.5.1. 水平数据扩展
[*]12.5.1.1. 拥有更多的数据副本
[*] 12.5.2. 垂直数据扩展
[*]12.5.2.1. 将数据副本放到间隔更远的不同地理位置上
12.6. 复制方式
[*] 12.6.1. 镜像(Mirroring)
[*] 12.6.1.1. 作为两阶段提交过程的一个部分，在主库的更新会立刻（相对而言）同步给辅助数据库
[*] 12.6.1.2. 镜像方式通常比日志传送方式成本更高
[*] 12.6.1.3. 镜像方式通常对一台辅助服务器是有效的，日志传送方式可以用来更新数据到更多的辅助服务器
[*] 12.6.2. 日志传送(Log Shipping)
[*]12.6.2.1. 辅助数据库定时接收并应用从主数据库传来的事务日志副本
13. 韧性与恢复
13.1. 数据库韧性(Resiliency)是衡量体系对错误条件容忍度的指标
13.2. 如果一个体系能够容忍高级别的处理惩罚错误，而且仍能像预期的那样工作，那么它就具有很强的韧性
13.3. 如果应用程序一碰到不测条件就崩溃，那么体系就没有韧性
13.4. 如果数据库可以检测异常，并提前终止或从通用的错误处理惩罚办法（如失控查询）中主动恢复，则以为它具有韧性
13.5. 恢复范例
[*] 13.5.1. 立刻恢复(Immediate Recovery)
[*] 13.5.1.1. 有些问题有时需要通过计划来办理的
[*] 13.5.1.2. 可以通过预判并主动办理问题，切换到备用体系
[*] 13.5.2. 关键恢复(Critical Recovery)
[*]13.5.2.1. 指尽快恢复以尽量减少业务延迟或业务中断的恢复计划
[*] 13.5.3. 非关键恢复(Non-critical Recovery)
[*]13.5.3.1. 指该类业务可以延迟恢复，直到更关键的体系恢复完毕
13.6. 提高数据处理惩罚体系恢复能力的常见方法是：捕获并重新输入导致错误的数据，检测并忽略导致错误的数据
13.7. 对于非常关键的数据，DBA需要执行一种复制机制，把数据移动到远端服务器上的另一个数据库副本
14. 数据保存
14.1. 数据保存(Retention)是指数据保持可用的时间
14.2. 数据保存规划应该是物理数据库计划的一部分
[*]14.2.1. 数据保存需求也会影响容量规划
15. 数据分片
15.1. 分片(Sharding)是一个把数据库中的一部分独立出来的过程
15.2. 由于分片的复制只是一个很小的文件，所以分片可以独立于其他分片进行更新
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