國內數據庫學術論文(2)
國內數據庫學術論文
國內學術論文數據庫篇二
云數據庫研究
摘 要：云計算的飛速發(fā)展，使得云數據庫的價值得到了突顯和重視，互聯網的整體市場面臨著新的規(guī)劃。本文對云數據庫進行概述，簡單的分析了涉足云計算的開發(fā)商Google、Amazon的不同的云數據庫產品。
關鍵詞：云數據庫;云計算;Google;Amazon
中圖分類號：TP311.13
云計算在IT技術中是一種最新的發(fā)展，受到了廣泛的關注。云計算的發(fā)展空間非常大，目前已經涉足云計算的商家有Google、Amazon、Microsoft、Sun等等。隨著云計算技術的持續(xù)進展，已經在在多個領域形成了影響，例如比較典型的數據庫領域。云數據庫市場對數據庫技術也有著很大的影響，因此，人們也逐漸開始關注云數據庫的相關問題，如云數據庫的體系架構、數據模型、數據安全等等。本文對云數據庫以及云數據庫產品進行簡單分析和探討。
1 云數據庫的概述
云數據庫是一種云計算技術，其建立在SaaS的應用上。云數據庫與傳統(tǒng)的數據庫相比，具有較強的存儲能力，同時還防止了多重配置，為軟件、硬件的更新、升級帶來了方便。云計算能夠對碩大的虛擬計算資源進行自我維護，以便提供出多種IT服務。用戶在使用云計算的時候，可以按照自己所需進行付費，一方面使用的條件有所降低，另一方面也減少了開銷。
在云數據庫的應用中，用戶不需要對云數據庫的底層進行詳細的了解，全部底層硬件均為虛擬化，對用戶來說就是透明的。其如同一個在單一服務器上運行的數據庫，使用十分的快捷、操作方便，而且還能夠獲取理論上幾乎是無限的存儲與處理能力。
1.1 云數據庫的特性
(1)云數據庫具有動態(tài)可擴展性。在理論上來說，云數據庫具有無限可擴展性，能夠達到持續(xù)增加數據存儲的要求。其可以在持續(xù)變化的基礎上，以出色的彈性來完成各項任務。比如客戶端在不同時期的需求量會不所不同，會出現指數級的增長或減退，對于數據存儲資源就需要分配出額外的數據庫來處理，給予相應的增加或者是釋放，這個過程相當的短暫，大概只要幾分鐘就足夠。
(2)云數據庫具有高可用性。其不會出現單點失效的問題，當一個節(jié)點出現了失去效用時，其余的節(jié)點就會立即進行替補，繼續(xù)完成事務。并且在云數據庫中，大部分的數據都會是復制的，而且在地理上也不是同一個區(qū)域，都是分布開來的。一些供應商將數據中心分布在多個地區(qū)，在不同地區(qū)實施數據復制，這樣就可以高水平的容錯能力。
(3)云數據庫的使用代價不高。云數據庫往往是采用多租戶的形式，此種資源共享的形式可以為客戶減少很大一部分的費用;同時，用戶根據自己對資源的需要進行付費，不會有資源浪費的現象出現。此外，云數據庫底層存儲基本上都是通過大量的廉價商業(yè)服務器，使成本降低。
(4)云數據庫使用方便。云數據庫的客戶端不需要對設備進行操作控制，也不需要對其進行了解，簡簡單單的一個有效鏈接字符串就完全能夠進行云數據庫。
(5)可以進行大規(guī)模并行處理。支持實時提供多種應用解決方案。
1.2 云數據庫的影響
(1)改變企業(yè)管理數據的方式。目前有很大一部分的企業(yè)開始關注云數據庫。在中小企業(yè)中，云數據庫能夠為他們在Web上提供了快速構建多種數據庫應用的平臺，會有越來越多的本地數據和服務轉移到云數據庫中。客戶端可以在任何點利用終端設備對企業(yè)數據實施全方面的處理。另外，云數據庫還能夠對企業(yè)開展短期項目給予非常有力的支持，使企業(yè)不用為了開展單個工項目而付出昂貴的費用來建立數據庫，將開銷降到最低。不過云數據庫還需要進一步的完善，中小企業(yè)才能夠獲得云數據庫提供更多的支持。對于大企業(yè)來說，云數據庫則并不是最好的選擇，大企業(yè)往往都會建造屬于自己的數據平臺。
(2)推動數據庫技術的更新。理論上來說，云模型提供了近乎無限的處理空間和能力，所以，云模型對數據庫的設計方式產生了重要的影響，必然會推動數據庫技術的更新。新一代的數據庫技術要求數據庫可以充分、柔韌的處理各種不同的數據，而不是傳統(tǒng)的以強制的方法將數據套入到設計好的數據結構中。
(3)促進數據庫市場的再分配。數據庫市場一直都被一些數據庫供應商所壟斷。隨著云數據庫的產生，并取得了良好的發(fā)展，在市場中也占有了一定的位置，導致數據庫市場將要面臨重新分配。比如Amazon和Google等一些之前并沒有與數據庫業(yè)務相關的企業(yè)，隨著云計算的來襲而開發(fā)了云數據庫產品。而實際上，Amazon與Google卻是數據庫產品的帶頭者，傳統(tǒng)的數據庫供應商卻是仿效者，同時也出現了一些新的云數據庫供應商，所推出的產品都都十分具有影響力，數據庫市場的再分配是必然趨勢。
2 云數據庫產品分類
云數據庫產品大致可分為三類，即：①Teradata，Oracle，IBM DB2以及Microslft SQL Server，這些都是由傳統(tǒng)的數據庫廠商提供;②Amazon，Google以及Yahoo，這些都是由云供應商所提供;③Vertica，LongJump以及EnterpriseDB，這些由一些新興的小公司提供。
從目前來看，盡管有一部分云數據庫產品在一定程度上滿足了對少量數據進行管理的需求，比如GoogleBigTable，HBase等等，不過其并沒有走進完善階段，僅僅是一個云數據庫沒有定型的模式。如果想要利用這些系統(tǒng)對操作和管理種類應用，還需要對其做出進一步研究，使其成熟、完善。
2.1 Amazon的云數據庫產品
Amazon云數據庫產品可以說是引領者，其不僅可以提供著名的S3存儲服務和EC2計算服務，而且還支持云的數據庫服務Dynamo。其采用“鍵/值”進行存儲，數據并沒有結構化，其要求客戶來親自完成對值的解析。這個系統(tǒng)中的鍵并沒有采用字符串來實施存儲，而是通過md5-key實施存儲，所以其只支持key訪問，不提供查詢服務。Amazon能夠提供查詢服務的系統(tǒng)是SimpleDB，可以說其是Dynamo存儲的支援，其主要是應用于一些不需要關系數據庫的Web開發(fā)者。
RDS是Amazon提供的一種Web服務，其能夠允許用戶在云環(huán)境下創(chuàng)建、操作關系型數據庫。Amazon還有許多主流數據庫產品。
2.2 Google的云數據庫產品
Google BigTable是一種大規(guī)模數據庫系統(tǒng)，其可以達到弱一致性目的，能夠處理Google內部大量的格式化或者是半格式化的數據。Google的很多應用都建立在這個數據庫系統(tǒng)上，例如Web索引、Earth等等。其支持用戶對實施動態(tài)控制。Google BigTable通過分布式Google文件系統(tǒng)對數據文件進行存儲，以分布式鎖服務為基礎，通過簇管理系統(tǒng)來進行各種運作。Google BigTable與Amazon SimpleDB有許多相似之處，從多方面衡量，Google BigTable并不是一個真正的DBMS，其不能支持事務和數據的一致性。
Fusion Tables也是Google開發(fā)的云計算數據庫產品，其主要是以數據空間技術為基礎。與傳統(tǒng)的數據庫截然不同，對于RDBMS中管理不同類型數據的難題，其可以輕松的處理。Fusion Tables能夠支持100MB的表格文件上傳，能夠輕松解決大規(guī)模數據操作。
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作者簡介：許振霞(1981-)，女，山東淄博人，計算機教師，助教，工程碩士，研究方向：計算機應用。
作者單位：淄博師范高等?？茖W校，山東淄博 255130
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