数据造假.数据不可信等问题的存在,给金融监管及风控等众多应用场景带来了严峻的挑战,也正成为阻碍数据大规模互联互通.共享共用的一大障碍.数据的真实可信问题长期影响着社会的各个领域,在更依赖数据的人工智能时代,这一影响将更为凸显. 数据造假可能发生在任一环节.其中,在数据存储期间造假往往更加简单:因为在现有数据存储技术下,数据的所有者.管理人员或受托存储方均有能力单方对数据进行任意的篡改或删除. 既然数据不可信的一个重要原因归咎于单方可以擅自篡改和删除数据,那么如何避免这一问题自然也得到了业界大量的…

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互 联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已 经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的降低了单台机 器的访问负载,降低了宕机的可能性:通过集群方案,解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题:通过读写…

mysql实现海量数据的存储.访问的解决方案: mysql数据库水平切分的实现原理可分为以下几个:分库,分表,主从,集群,负载均衡器等 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当 高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库,可 以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了了宕机造成的损失.通过负…

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们…

1)  分布式DB水平切分中用到的主要关键技术:分库,分表,M-S,集群,负载均衡 2) 需求分析:一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载,对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战. 3) 现有解决方式:通过数据切分提高网站性能,横向扩展数据层 水平切分DB,有效降低了单台机器的负载,也减小了宕机的可能性. 集群方案:解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题. 读写分离策略:极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量. 典型例子:Taobao,Alibaba,Tencent,它们…

2019年10月15日,由物缘科技主导的IEEE标准协会P2144 可信物联网数据管理工作组启动会在香港召开.物联网.区块链技术领域的企业代表和技术专家出席,共同就物联网数据管理.基于区块链的可信数据共享.数据隐私风险.合规风险等问题广泛交流意见.旨在探讨如何利用区块链分布式数据存储.对等传输.共识.加密等一系列技术优势,为物联网提供多方互信.信息透明.数据真实的基础性底层技术和标准支撑. * 启动会参与成员合影 *   本次会议由工作组主席.物缘科技丁慧博士主持,IEEE消费电子协会标准委员会…

一.数据块 Oracle对数据库数据文件中的存储空间进行管理的单位是数据块.数据块是数据库中最小的(逻辑)数据单位,是最小的I/O单位.与数据块对应的,所有数据在操作系统级的最小物理存储单位是字节.每种操作系统都有一个被称为块容量的参数.Oracle每次获取数据时,总是访问整个数据块,而不是按照操作系统块的容量访问数据.数据块容量应该设为操作系统块容量的整数倍,以便减少不必要的I/O操作,一般数据块大小为8k. 结构: 头部:(1)块的物理地址 (2)块的段信息.表空间信息 (3) 事物槽 (4…

前段时间一直在忙碌写毕设与项目的事情,很久没有写一些学习心得与工作记录了,开了一个新的坑,希望能继续坚持写作与记录分布式存储相关的知识.为什么叫小视角呢?因为属于随想型的内容,可能一个由小的视角来审视海量数据的存储与计算技术,把知识点分为两到三章来梳理.管中窥豹,可见一斑,希望能利用这个过程提高自己,也欢迎阅读的朋友多指正. 第一章先从Facebook的一篇论文<RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapR…

作为解决方案厂商,MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢? MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGIS SDE的基础之上,针对地理大数据的特点,构建了MapGIS DataStore分布式数据库引擎,其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统,分别用来存储和管理关系型数据,切片型数据,实时型数据和非结构化数据,形成针对地理大数据应用场景相关的解决方案. 传统关系型数据库在存储海量矢量数据时,只能部署在单个服务器上,无法承受海量数据的存储和查询请求,尤其是对于对象个数超过千万条的复杂空…

第1章  引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和訪问成为了系统设计的瓶颈问题. 对于一个大型的互联网应用.每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高站点性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式.水平切分数据库.能够减少单台机器的负载,同一时候最大限度的减少了了宕机造成的损失.通过负载均衡策略,有效的减少了单台机器的訪问负载,减少了宕机的可能性:通过集群方案,攻克了数据库宕机带来的单点数据库不能訪问的问题:通过读…