第一代数据库变革
导读:企业CEO要想做出正确的决策,不能只靠数据,而需要IT部门提供由数据提取的智能报表。目前的数据库产品已经悄然掀起一场变革,往应用逐渐靠拢,不再只是做一个存储数据的容器,而要帮助企业从数据中获得可供决策的智慧。当然数据库的发展大家也是有目共睹的,下面我就为大家介绍***代数据库变革,让我们共同走进***代数据库变革的光辉岁月。
新一代数据库变革
数据库是企业最重要的信息资产,除非极必要,否则企业不会轻易升级,连带数据库系统的改版速度也相对缓慢。但近几年IT技术飞跃,信息收集能力剧增,数据库的数据量跨过Gigabyte,达到Terabyte,更有科研单位正在向Petabyte迈进。企业面临管理数据的挑战不只是站稳,还要前行。在信息海洋中,立即决定下一步要往那个方向前进。因此,主流数据库供货商如甲骨文、微软、IBM、Sybase纷纷推出新版,协助企业针对这一波信息浪潮的冲击。新一代数据库变革之战就此展开。
两个量变引发数据库应用的质变
数据库的发展与存储技术的发展息息相关。过去数据价值受到存储技术的限制,搜索引擎找不到的网站,好像是不存在一样,信息若没有保留下来,就无法产生价值。由于早期存储技术不佳,读取速度慢,保存期限也不长。为能加快数据的存取速度,确保数据库的可用性,能够经常备份,预防数据遗失,因而衍生出不断切割,到处备份的发展趋势。
但这种将数据库越分越细的缺点,导致数据库维护的复杂性越来越高,版本维护与查询时所需的整合难度也越大。对企业而言,确保数据的稳定性,成为***要务,没有多余的心思来思考要如何善用数据。
但近几年存储技术的快速发展,使得企业这样的使用习惯开始出现转变的迹象。这意味这企业处理数据的方式,可以不用像过去那样斤斤计较,过去浪费大量磁盘空间,牺牲数据读取效能,就只是为了确保数据。然而,现在除去这个限制之后,企业拥有了弹性规画的空间。企业的使用需要开始超越保存数据的重要性,这使得企业可以打破数据保存的局限,从业务所需,来思考数据库的设计,这也开始促使数据提取技术应用的成熟。
诸如数据挖掘或商业智能的数据提取技术早在十多年前,已经蓬勃发展。但过去数据库的效能不足,加上为确保数据而衍生的数据分割,使得数据提取技术的实作难上加难,往往跑出一个报表就需要耗费数小时,甚至数天。错过了时效性,就无法实时提供企业决策之用,这就失去了数据提取原本的目的。因此即使有技术,但仍难以普及。
在资源苛刻的挑剔下,数据提取技术也才得以精进。等到存储技术与价格的门坎大幅降低,数据提取技术已经具备实务上的可行性,就等企业的需要。
【编辑推荐】
相关文章
- Android studio连接MySQL并完成简单的登录注册功能
- Android studio 连接SQLite数据库 +创建数据库+创建数据库表
- 【Mac os系统】安装MySQL数据库
- 最简短最直白的解释:脏读、不可重复读、幻读,以及四种隔离级别的含义
- Mac上几款免费的MySql客户端
- 数据漂移问题及解决方案
- 数据问题排查思路
- MySQL 并行复制方案演进历史及原理分析
- Hive的4种排序
- 本地远程连接Oracle数据库的实现步骤
- flink-综合练习
- B+Tree树
- 数据库系统概论—概述
- 《数据治理行业实践白皮书》正式发布,开辟数据治理新范式(附下载)
- MySQL学习笔记-多表查询(下)
- MySQL数据库常用操作命令
- 推荐一款好用的数据一致性校验工具
- MySQL学习笔记-多表查询(上)
- TSBS 是什么?为什么时序数据库 TDengine 会选择它作为性能对比测试平台?
- ChunJun 1.16 Release版本即将发布,bug 捉虫活动邀您参与!