数据解决方案

【#实用文# #数据解决方案#】要让事情按计划进行，制定一个好的方案非常重要。只有制定了工作方案，我们才能更好地进行后续工作任务。因此，我们需要制定一份最佳方案，这样可以帮助我们更好地理清工作中的思路。接下来，好工具范文网小编为你准备了“数据解决方案”，相信你能够找到对自己有价值的信息！

数据解决方案【篇1】

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。

数据解决方案【篇2】

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

数据解决方案【篇3】

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。

数据解决方案【篇4】

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。

数据解决方案【篇5】

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。

数据解决方案【篇6】

随着互联网的快速发展和智能设备的普及，数据已经成为公司和个人必不可少的一部分。然而，由于各种因素，数据可能会出现不同步的情况，造成诸多问题。为了解决这一问题，数据同步解决方案应运而生，成为了数据管理的重要组成部分。本文将会探讨数据同步解决方案的定义、分类、优势以及实践应用。

首先，数据同步解决方案是指通过技术手段，将多个数据源的数据信息进行同步整合，保证数据的实时性、准确性和完整性。具体来说，数据同步解决方案能够帮助实现以下几点：

1.确保数据一致性：在多个系统之间进行数据交换和同步，省去了人工导入数据的步骤，避免了人为错误。

2.提升工作效率：自动化同步可以让数据无缝对接，减少人工干预，提升工作效率，减少人工成本。

3.提高数据安全性：在数据传输过程中，可以进行加密传输，确保数据不被恶意攻击者盗取或篡改。

数据同步解决方案分为增量同步和全量同步两种，其中增量同步是指只同步增量更新的数据，避免了重复同步造成的性能损失和不必要的压力；全量同步则是指当数据源中的数据发生变化时，系统会将增量同步不到的全部数据进行同步。

除此之外，数据同步解决方案也分为同步数据到云端和同步数据到本地两种，具体使用应根据具体需求进行选择。同步数据到云端可以让多个用户共享数据，而同步数据到本地则可以提高数据访问速度和安全性。此外，数据同步解决方案还可以使用同步周期以及增量数据同步的间隔时间进行配置，以便满足用户的需求。

数据同步解决方案有着诸多优势，如下：

1.减少手动处理：使用数据同步解决方案可以省去手动数据导入和导出，减少了人工错误的风险。

2.保持数据一致性：通过数据同步解决方案进行自动化数据同步，可以保证多个系统之间的数据一致性，避免了数据不一致性带来的影响。

3.提高系统性能：自动化数据同步可以减少对系统性能的影响，同时也可以提高系统的响应速度和可靠性。

4.提高数据安全性：数据传输过程中可以对敏感信息进行加密传输，确保数据安全不被泄露。

最后，我们来看看数据同步解决方案在实践中的具体应用。数据同步解决方案被广泛应用于各种类型的公司和领域，如电商、物流、健康管理等。以电商为例，需要将库存、订单等数据与多个平台进行同步，以保持订单信息的准确性和更新。而在物流领域，需要将货物的运输信息与客户端进行同步，以方便客户随时查看订单状态。在健康管理领域，通过将患者的健康数据进行同步，医生和患者可以随时查看病人的健康信息，方便健康管理。

综上所述，数据同步解决方案作为数据管理的重要架构在不同领域中展现了出色的应用。通过合理的使用数据同步解决方案，可以大幅提高数据管理的效率和数据安全性，进而提高企业的生产力和利润。

数据解决方案【篇7】

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。

数据解决方案【篇8】

数据同步解决方案

在现代社会中，数据的同步和共享对于企业来说变得越来越重要。随着企业规模的不断扩大和业务范围的增加，数据同步变得尤为关键。因此，寻找一种高效、可靠的数据同步解决方案是每个企业管理者都必须面对的问题之一。

数据同步是指将不同系统或应用程序中的数据保持一致，以确保数据的实时性和准确性。这对于企业的决策和运营至关重要。如果数据同步存在问题，企业的业务流程将受到严重影响，导致决策错误和效率降低。

为了解决数据同步的问题，企业可以采用以下几种解决方案：

1. ETL（数据抽取、转换和加载）工具：ETL工具是一种常见的数据同步解决方案。它可以从不同的数据源抽取数据，并进行转换和加载到目标系统中。ETL工具可以处理大量的数据，并具有灵活的数据转换和加载功能。但是，ETL工具通常需要在专门的服务器上运行，并且需要进行复杂的配置和维护。

2. 实时数据同步工具：实时数据同步工具可以在不同系统之间实时同步数据。这些工具基于数据库事务日志、消息队列等技术，可以实现数据的实时同步。实时数据同步工具通常具有高可用性和高性能，但对于大规模的数据同步可能会面临一定的挑战。

3. 数据集成平台：数据集成平台是一种综合的数据同步解决方案，可以帮助企业实现不同系统之间的数据整合和共享。数据集成平台通常具有多种数据同步方式，包括ETL工具、消息队列、数据管道等。通过使用数据集成平台，企业可以实现不同系统之间的高效数据同步和共享。

无论采用哪种数据同步解决方案，都需要遵循一些最佳实践，以确保数据同步的稳定和准确性：

1. 数据清洗和转换：在进行数据同步之前，需要对数据进行清洗和转换。这包括删除重复数据、解决数据格式不一致的问题等。通过数据清洗和转换，可以确保同步的数据质量和一致性。

2. 监控和报警：为了及时发现和解决数据同步的问题，需要建立监控和报警机制。通过监控数据同步的性能指标和错误日志，可以迅速发现潜在的问题并采取相应的措施。

3. 定期备份和恢复：由于数据同步存在一定的风险，如网络中断、硬件故障等，需要定期备份同步的数据，并建立恢复机制。这样一来，在发生数据同步故障时，可以尽快恢复数据并继续同步进程。

4. 定期维护和升级：数据同步解决方案需要进行定期的维护和升级。这包括更新软件版本、修复漏洞和性能问题等。通过定期维护和升级，可以确保数据同步解决方案的稳定性和可靠性。

综上所述，数据同步是企业管理中必不可少的一部分。选择合适的数据同步解决方案并遵循最佳实践，可以帮助企业实现高效的数据同步和共享。通过数据同步，企业可以提高决策的准确性和效率，进而提升竞争力和盈利能力。因此，每个企业都应该认真考虑并实施相应的数据同步解决方案。

数据解决方案【篇9】

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

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('p ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('r ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT('七 ') AND V_COMPARE

ELSIF V_COMPARE >= F_NLSSORT(' ') AND V_COMPARE

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

数据解决方案【篇10】

大数据存储解决方案：应对数据爆炸时代的挑战

引言

在当今数字化时代，数据量以前所未有的速度爆炸增长，企业和组织面临着如何有效存储、管理和分析这些海量数据的巨大挑战。大数据存储解决方案应运而生，成为数据管理领域的重要工具。本文将详细介绍大数据存储解决方案，包括常见的存储技术、架构和策略，以及一些成功案例，旨在为读者揭示大数据存储的重要性和应对数据爆炸的有效方法。

第一部分：大数据存储技术

1. 分布式文件系统

分布式文件系统是大数据存储的基础。它将数据分散存储在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常见的分布式文件系统之一，它将数据存储在多个节点上，通过数据分片和冗余备份来保证数据的安全性和可靠性。

2. 列式数据库

与传统的行式数据库不同，列式数据库将数据按列存储，提供更高的查询性能和压缩率。它适用于大规模数据分析和 OLAP（联机分析处理）应用。HBase和Cassandra是两个常见的列式数据库解决方案，它们在数据存储和查询方面具有强大的性能。

3. NoSQL数据库

NoSQL数据库是针对大数据存储需求而设计的非关系型数据库。它们提供了高度可扩展、灵活的数据模型，更适合于半结构化和非结构化数据的存储和访问。MongoDB和Couchbase是两个著名的NoSQL数据库，它们在大数据存储方面表现出色。

第二部分：大数据存储架构

1. 传统架构

传统的大数据存储架构通常采用集中式的方式，将数据存储在中心服务器上。这种架构的问题在于，中心服务器的存储和计算能力可能无法满足海量数据的需求，并且存在单点故障的风险。

2. 云存储架构

云存储架构是一种分布式的大数据存储架构，通过将数据存储在云服务器上来解决传统架构的问题。云存储提供了弹性扩展和高可用性，能够满足不同规模的数据存储需求，并且可以根据实际需求按需付费。

3. 边缘存储架构

边缘存储架构是一种新兴的大数据存储架构，将数据存储在边缘节点上，既减少了数据传输开销，又提高了数据的安全性和隐私保护。边缘存储架构适用于物联网和边缘计算等场景，能够更好地支持实时分析和响应需求。

第三部分：大数据存储策略

1. 数据备份策略

数据备份是大数据存储中至关重要的一环。定期对数据进行备份，可以有效防止数据丢失或损坏的风险。同时，备份数据应存储在不同的地理位置，以提高数据的容灾性和可靠性。

2. 数据分区策略

数据分区是将大数据划分成多个较小的分区，以提高数据的查询和处理性能。可以根据数据的特征和访问模式来确定数据的分区策略，例如，按时间、地理位置或用户等进行分区。

3. 数据压缩策略

数据压缩是大数据存储中常用的策略之一，可以有效减少存储空间，并提高数据传输和处理的效率。选择合适的压缩算法和参数，可以根据数据的特点进行灵活调整。

第四部分：成功案例

1. 亚马逊的云存储解决方案

亚马逊的云存储解决方案Amazon S3（Simple Storage Service）已被广泛应用于各个领域。通过简单易用的 API，用户可以随时随地存储和检索任意数量的数据。Amazon S3 提供高度可靠的数据存储和安全性，为用户提供了一个强大的大数据存储平台。

2. 谷歌的列式存储解决方案

谷歌的列式存储解决方案Bigtable是一个分布式的键值存储系统，广泛应用于谷歌的搜索引擎和广告平台。它提供了高度可扩展和高性能的数据存储和检索能力，为谷歌的大数据处理提供了强有力的支持。

结论

大数据存储是有效处理和分析海量数据的关键一步。本文详细介绍了大数据存储解决方案的常见技术、架构和策略，并且通过亚马逊和谷歌的成功案例展示了这些解决方案的实际应用和效果。在面对数据爆炸时代的挑战时，选择合适的大数据存储解决方案将成为企业和组织的关键竞争优势。

数据解决方案【篇11】

随着Oracle技术的成熟，尤其是8.15本版后Oracle Spatial的出现，数据仓库在海量数据存储、分析和表达方面有着无可比拟的优势。同时，由于信息量的巨大，传统的数据存储和显示方式在大范围数据快速浏览方面显得力不从心，这样有必要改变空间数据的存储方式，加载需要的空间数据部分，避免不必要数据的反复加载和卸载。

1、分层管理器架构

分层管理器是实现大范围数据的快速浏览的关键部分，它控制了逐层细化表的结构和元数据的定义和赋值，定义了组件表中的关键信息，给出了空间数据的来源、数据挖掘规则、图层加载范围和图形编辑、输出和保存。分层管理器有两部分组成，分别为：

a) 一组存储于Oracle数据仓库中的空间数据表，用于逐层细化图层中的每个详细信息层，这些表称为组件表;

b) 一个空表，包含该表的结构定义和描述组件表的特殊元数据，该表称为逐层细化表。任何逐层细化应用程序均需要逐层细化表，从中可以了解逐层细化图层中各层的层次关键字描述，以及它们之间的层次关联方式。进行分层时，分层管理器作为程序的一部分，确定需要添加的子图元所在的图层及其关键字，以便确定在逐层细化图层中需要添加和删除的.图元信息。

逐层细化图层是一种特殊的地图图层，它是有自己表结构的空白图层，并用元数据规定了所有加载图层的一些规则和限制，所显示出来的地图信息是按照元数据规定的规则从其它表或数据库中提取出来的。在地图中显示逐层细化图层时，分层管理器会创建一个临时表，然后将组件表中的图元复制到该临时表中。逐层细化图层中显示的图元实际上是组件表中图元的副本。这样就可以灵活的在图层上面加载需要的信息。在应用程序终止时，将丢弃该临时表，为了保存有用的专题图信息，可以对提取出来的图层进行保存。此时，如果用户查看图层信息时，逐层细化图层仍将是单个图层。

逐层细化表的要求作为分层管理器的组织核心部分，它定义了元数据关键字和三个标准列：关键字、层和标签。并有着自己的一套语法：

(1) 关键字 begin_metadata 标记逐层细化表中元数据部分的开头。

(2) 每行元数据包含两个元素：关键字和值。所有关键字和值均使用双引号引起来。

(3) 逐层细化表必须包含 \IsDrilldown 关键字，该关键字的值必须为 True。

(4) 每个关键字以“\”(反斜线)开头。

(5) 元数据关键字可以在层次结构中嵌套。层次结构中的每一层以反斜线 (\) 标记。

(6) 元数据包括 \DDMap\ComponentMaps\ 关键字层次结构。在该层次结构中为每个组件表指定四个元数据关键字。

分层管理器的分层原理图如图1所示，从图中可以看出，分层管理器有两部分组成：组件表和逐层细化表组成，分层管理器根据系统的要求以数据挖掘的方式从 Oracle数据仓库中提取数据，形成组件表中的某个图层，然后确定需要加载图层的名称和图层中的部分，并加载到逐层细化表中。如果是第一次加载，此时的逐层细化表是空白图层，在加载过程中，逐层细化表不断的进行图元信息的增加和删除，这样会出现每个组件表中的部分信息显示在逐层细化表所示的图层中。这样输出所需要的图层，并对它进行编辑，由于逐层细化表中数据是个组件表中的副本，需要对编辑后的图层进行另存，形成专题图。

分层管理器首先形成空白图层，通过分层管理器用数据挖掘工具从Oracle数据仓库中提取数据，根据分层管理器的元数据规则形成一级的图层，在该图层中，通过响应事件，以确定加载二级图层的图层名称和该图层中的加载部分，相应的加载三级、四级图层数据，在加载的同时，就形成了各种专题图。当然，分层管理器功能的实现是通过GIS组件(MapX、MO、AO等)和编程语言(VB、VC、Delphi等)来实现的。

2、分层管理器开发步骤

分层管理器应用程序需要进行许多设置和准备。主要步骤汇总如下：

(1)获取多层逐层细化图层时要使用的各个表的数据。

(2)创建一个包含特殊列和特殊元数据的新的空逐层细化表(.tab 文件)。元数据为每个组件表指定一个层名，同时标识组件表中的重要列标识列和标题列。

(3)将逐层细化表加入地图。例如，将逐层细化表加入您使用的Geoset，或通过编码方法将逐层细化表加入地图。

(4)在应用程序中添加用户界面元素，响应逐层细化事件。

(5)添加代码，响应用户对逐层细化工具的使用(也就是说编写分层管理器)。

(6)该代码需要检测用户已选择的图元;确定需要添加的子图元和需要删除的图元;调用应用程序来实现分层或汇总地图图元。

实例分析

由于遥感影响数据量特别巨大，对于数据的存储、管理、分析和有用图形部分显示就显得非常困难，这需要用关系——对象数据库对数据进行存储。在图形显示时，为了使取得有用图层信息，减少加载时间和提高编辑效率，需要对图形进行分层显示，即用到了前面介绍的分层管理器技术。本文用VB作为编程语言， MapX作为GIS组件进行二次开发来实现分层管理技术。

1、构建分层管理器

构建逐层细化表，其表结构为：

Definition Table

Type Native Charset "WindowsLatin1"

Fields 3

Key Char (32);

Level Char (32);

Label Char (32) ;

元数据关键字和对应值为：

begin_metadata

"\IsDrilldown" = "TRUE"

"\DDMap\ComponentMaps\One\File" = " Tab_YNP.TAB"

"\DDMap\ComponentMaps\One\LevelID" = " Tab_YNP "

"\DDMap\ComponentMaps\One\FeatureIDCol" = "3"

"\DDMap\ComponentMaps\One\FeatureCaptionCol" = "1"

…(其他各组件层的关键字和值与此相同)

"\DDMap\HierarchyManager\IsDLL" = "TRUE"

"\DDMap\HierarchyManager\ID" = "SomeDLL.dll"

"\DDMap\HierarchyManager\InitialLevel" = " Tab_YNP "

end_metadata

2、分层管理器的实现

使用 CreateCustomTool 方法实现逐层细化工具，定义为：Map1.CreateCustomTool customDrilldownExpandTool, miToolTypePoint, miDrilldownExpandCursor, miDrilldownContractCursor, miDrilldownContractCursor

每次使用自定义逐层细化工具均会触发 ToolUsed 事件。在 ToolUsed 事件过程中，您将需要执行产生逐层细化行为的代码。该过程主要分为四个步骤：

(1)使用 SelectByPoint 或 SearchAtPoint 之类的方法确定用户单击的地图图元。

(2)确定应取代用户单击的图元的子图元集。例如，可以使用一个或多个嵌套的 Case 语句确定哪些子图元取代所选的父图元。

(3)提取空间数据。根据前述条件，用SQL语言从数据仓库中提取信息，如：select goloc form YN. Tab_HQ_KC where Prix=68

(4)调用 DrilldownAddFeatures 方法将子图元加入地图。

(5)调用 DrilldownRemoveFeatures 方法从地图中删除父图元(用户单击的图元)。

(6)对显示图层进行编辑，并把编辑结果保存。

3、结果分析

从实例的结果可以看出，Oracle数据仓库能够方便的对空间数据进行存储、分析、管理和输出，数据挖掘技术的应用能够灵活存取数据，而不需要加载整个数据表中的所有数据，分层管理器的应用实现了空间数据大范围快速浏览和不同主题图层的部分叠加，实际应用中有着非常方便的应用。

高效地利用现有的海量数据是目前面临的难题之一。Oracle数据仓库技术是专门针对海量数据的管理和应用的技术，它在对象-关系型数据库、功能强大的 DBMS和支持可视化检索方面有着非常明显的优势。地学数据仓库的理论在今年的时间应用中不断完善，本文在数据仓库的存储、分析和表达层方面把理论和实际应用相结合，结合分层管理GIS二次开发，开发出基于Oracle数据仓库的分层管理系统，它结合了数据仓库和分层管理的优点，在地学空间数据应用方面进行了有益的尝试。

数据解决方案【篇12】

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