1、第 6章 云计算数据库的研究 第 6章 云计算数据库的研究 6.1 云计算数据库6.2 云计算数据库的关键技术及实现过程中要解决的基本问题6.3 关系型数据库与 NoSQL数据库6.4 云数据库的安全6.5 云数据库的发展趋势6.6 小结第 6章 云计算数据库的研究 6.1 云计算数据库6.1.1 云计算数据库的研究现状国内现有的与数据库相关的云计算研究工作也都处于起步阶段。 Google、百度、新浪、腾讯、盛大等众多已经有着丰富数据资源或计算资源的互联网企业将会走在云计算浪潮的前列，除了安全性、带宽、软 /硬件资源管理等技术因素外，他们面临的最大挑战是尽快寻找到或者创造出新的基于云计算的用户
2、需求。例如，上海超级计算中心作为国内首家也是唯一一家面向公众开发的公共计算服务平台，已经通过网络为各个应用领域的用户提供计算服务。对这类数据或计算中心，云计算时代面临的主要挑战同样是拓宽与寻找新的服务领域和服务内容。 第 6章 云计算数据库的研究 6.1.2 云计算数据库的基本思想这里提出的云计算数据库是一个面向云计算的数据库资源管理平台，旨在为现有大量位于 Internet后台的数据库资源的共享提供一个云计算接入环境，为云计算应用提供基础结构级的数据库资源访问、发现、整合等一系列问题的通用解决方案。云计算数据库探讨的问题涉及了包括数据库管理系统、分布式数据库以及语义 Web在内的多个相关领域
3、的研究。云计算数据库采纳了这些领域的一些思想、方法和技术，但是在研究方向和内容上又有所不同。 第 6章 云计算数据库的研究 云计算数据库的研究重点不在于如何提高数据库系统本身的性能或功能问题，而在于如何基于现有数据库管理系统，将数据库作为基本的数据管理单元并入云计算环境，使其能够被云计算应用有序地访问和协同地调用，即如何建立数据库资源在云计算上的共享规则。因此，云计算数据库的目标是要成为云计算平台的一个组成部分，它的本质是位于数据库管理系统和云计算数据库用户之间的一层中间件。 第 6章 云计算数据库的研究 6.2 云计算数据库的关键技术及实现过程中要解决的基本问题 1.关键技术1)数据存储技术
4、为保证高可用、高可靠和经济性 ,云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性。另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务，因此云计算的数据存储技术必须具有高吞吐量和高传输率的特点。未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高 I/O速率等方面。为了满足云计算的分布式存储方式，同时保证数据可靠性和高吞吐率以及高传输率的需求，目前各 IT厂商多采用 GFS或 HDFS的数据存储技术。 第 6章 云计算数据库的研究 2)数据管理技术云计算系统对大数据集进行处理、分析，向用户提供高效的服务。因此，数据管理技术必须能够
5、高效地管理大数据集，同时必须在规模巨大的数据中找到特定的数据。云计算的特点是对读取后的海量的数据存储进行大量的分析，数据的读操作频率远大于数据的更新频率，云中的数据管理是一种读优化的数据管理。由于云计算采用列存储的方式管理数据，因此如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。为了满足云计算的大规模数据集管理以及高效的数据定位需求，谷歌采用BigTable的数据管理技术。在各大 IT厂商的支持下， Hadoop称得上是开源创新领域的杰出典范。 第 6章 云计算数据库的研究 3)数据安全技术网络技术的发展使得带宽不会成为主要障碍，安全性依旧是最重要的顾虑。将保
6、存在本地、为自己所掌控的数据交给一个外部的云计算存储服务中心，这样一个改变让人不得不考虑数据的安全和保密问题。 “云安全 ”作为云计算技术的一种应用，其实质是通过安全厂商自建的数据中心这个 “云 ”与客户端相互合作，共同对用户访问的 Web内容进行防护，通过 “云 ”对互联网进行扫描，对有毒的网页进行标记。其具体操作流程是：用户在访问网页之前，先与 “云 ”取得联系，如果网页安全就顺利访问，否则就终止行为。 第 6章 云计算数据库的研究 2.实现过程中必须要解决的基本问题1)云计算数据库资源发现在云计算开发环境下，大量云计算数据库资源共存且完全独立于应用。云计算数据库对外界发布共享的数据，应用
7、要找到合适的数据源依赖于一套资源注册和发现机制，这也是云计算为所有类型资源提供的一个共有的基本功能。2)云计算数据融合面对多个异质、分布、自治的数据资源，需要对其进行整合，形成一个统一的数据视图，或者称为虚拟数据库。 第 6章 云计算数据库的研究 3)云计算海量数据处理大量科学型的研究应用是数据密集型的，在其运行过程中会产生海量数据，这就需要数据库尽可能保证数据的安全性和存取的效率。4)容错性控制云计算环境下的数据库访问连接，受到网络、站点局部控制与突发事件等因素的制约，因此云计算必须负责实时监控数据库状态，处理异常情况，保证数据操作的正确性和效率。 第 6章 云计算数据库的研究 6.3 关系
8、型数据库与 NoSQL数据库 6.3.1 关系型数据库的劣势随着 Web2.0的发展，传统的关系型数据库在应对超大规模和高并发的 SNS类型的网站方面暴露了许多难以克服的问题，主要表现为以下几点：（ 1）高并发读 /写速度慢。这种情况主要发生在数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，容易发生死锁等并发问题，从而导致其读 /写速度下降。例如， Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面、提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要求达到每秒上万次读 /写请求。关系型数据库勉强可以应付上万次的 SQL查询，但硬盘 I/O往往无法承担上万次的SQL写数据请求。
