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paas数据库种类(ppas数据库)

2023-05-30 07:10:09云计算1

ppas数据库

阿里云关系型数据库（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和SSD盘高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容Oracle数据库）和MariaDB TX引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的烦恼。

阿里云RDS具备以下产品优势：

便宜易用：具有灵活计费、按需变配、即开即用等优点。

高性能：提供高性能实例，包括参数优化、SQL优化建议等优点。

灾备设计：提供数据备份与恢复、同城容灾、异地容灾等多种灾备方案，确保您的数据不会丢失。

高安全性：提供放DDoS共计、检测SQL注入威胁、访问控制策略等多种安全措施，保证您的数据安全。

数据库pta

Pta查重系统采用自主研发的动态指纹越级扫描技术，检测的主要步骤有：文本预处理、语义挖掘、深度识别等，并且检测准确率高达99%以上。

PaperTime采用指纹对比，原文上传之后即被转换成加密指纹，不存在原文泄漏担忧。论文查重原理很简单，是通过网络大数据进行查重的，比如数据库里面有这类的句子，学生们在查重的时候会看到这样的句子，从而论文查重率会很高的，基本上论文查重原理就是这样的。

数据库 paas层 iaas层

云服务”现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别，那么也没啥，因为很多人确实不知道。

云计算的三种服务模式：IaaS,PaaS和SaaS

“云”其实是互联网的一个隐喻，“云计算”其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。

任何一个使用基于互联网的方法来计算，存储和开发的公司，都可以从技术上叫做从事云的公司。然而，不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO，所以有时候看到云技术背后的一些词可能会比较头疼。

云也是分层的

任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。其实云计算分几层的，分别是Infrastructure(基础设施)-as-a-Service，Platform(平台)-as-a-Service，Software(软件)-as-a-Service。基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端。别的一些“软”的层可以在这些层上面添加。

第一层叫做IaaS，有时候也叫做Hardware-as-a-Service，几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用，你需要去买服务器，或者别的高昂的硬件来控制本地应用，让你的业务运行起来。

但是现在有IaaS，你可以将硬件外包到别的地方去。IaaS公司会提供场外服务器，存储和网络硬件，你可以租用。节省了维护成本和办公场地，公司可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。

一些大的IaaS公司包括Amazon, Microsoft, VMWare, Rackspace和Red Hat.不过这些公司又都有自己的专长，比如Amazon和微软给你提供的不只是IaaS，他们还会将其计算能力出租给你来host你的网站。

PaaS: Platform-as-a-Service(平台即服务)

第二层就是所谓的PaaS，某些时候也叫做中间件。你公司所有的开发都可以在这一层进行，节省了时间和资源。

PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理，应用设计，应用虚拟主机，存储，安全以及应用开发协作工具等。

一些大的PaaS提供者有Google App Engine,Microsoft Azure，Force.com,Heroku，Engine Yard。最近兴起的公司有AppFog, Mendix 和 Standing Cloud

SaaS: Software-as-a-Service(软件即服务)

第三层也就是所谓SaaS。这一层是和你的生活每天接触的一层，大多是通过网页浏览器来接入。任何一个远程服务器上的应用都可以通过网络来运行，就是SaaS了。

你消费的服务完全是从网页如Netflix, MOG, Google Apps, Box.net, Dropbox或者苹果的iCloud那里进入这些分类。尽管这些网页服务是用作商务和娱乐或者两者都有，但这也算是云技术的一部分。

一些用作商务的SaaS应用包括Citrix的GoToMeeting，Cisco的WebEx，Salesforce的CRM，ADP，Workday和SuccessFactors。

Iaas和Paas之间的比较

PaaS的主要作用是将一个开发和运行平台作为服务提供给用户，而IaaS的主要作用是提供虚拟机或者其他资源作为服务提供给用户。接下来，将在七个方面对PaaS和IaaS进行比较：

开发环境：PaaS基本都会给开发者提供一整套包括IDE在内的开发和测试环境，而IaaS方面用户主要还是沿用之前比较熟悉那套开发环境，但是因为之前那套开发环境在和云的整合方面比较欠缺，所以使用起来不是很方便。

支持的应用：因为IaaS主要是提供虚拟机，而且普通的虚拟机能支持多种操作系统，所以IaaS支持的应用的范围是非常广泛的。但如果要让一个应用能跑在某个PaaS平台不是一件轻松的事，因为不仅需要确保这个应用是基于这个平台所支持的语言，而且也要确保这个应用只能调用这个平台所支持的API，如果这个应用调用了平台所不支持的API，那么就需要对这个应用进行修改。

开放标准：虽然很多IaaS平台都存在一定的私有功能，但是由于OVF等协议的存在，使得IaaS在跨平台和避免被供应商锁定这两面是稳步前进的。而PaaS平台的情况则不容乐观，因为不论是Google的App Engine，还是Salesforce的Force.com都存在一定的私有API。

可伸缩性：PaaS平台会自动调整资源来帮助运行于其上的应用更好地应对突发流量。而IaaS平台则需要开发人员手动对资源进行调整才能应对。

整合率和经济性： PaaS平台整合率是非常高，比如PaaS的代表Google App Engine能在一台服务器上承载成千上万的应用，而普通的IaaS平台的整合率最多也不会超过100，而且普遍在10左右，使得IaaS的经济性不如PaaS。

计费和监管：因为PaaS平台在计费和监管这两方面不仅达到了IaaS平台所能企及的操作系统层面，比如，CPU和内存的使用量等，而且还能做到应用层面，比如，应用的反应时间(Response Time)或者应用所消耗的事务多少等，这将提高计费和管理的精确性。

学习难度：因为在IaaS上面开发和管理应用和现有的方式比较接近，而PaaS上面开发则有可能需要学一门新的语言或者新的框架，所以IaaS学习难度更低。

未来的PK

在当今云计算环境当中，IaaS是非常主流的，无论是Amazon EC2还是Linode或者Joyent等，都占有一席之地，但是随着Google的App Engine，Salesforce的Force.com还是微软的Windows Azure等PaaS平台的推出，使得PaaS也开始崭露头角。谈到这两者的未来，特别是这两者之间的竞争关系，我个人认为，短期而言，因为IaaS模式在支持的应用和学习难度这两方面的优势，使得IaaS将会在短期之内会成为开发者的首选，但是从长期而言，因为PaaS模式的高整合率所带来经济型使得如果PaaS能解决诸如通用性和支持的应用等方面的挑战，它将会替代IaaS成为开发者的“新宠”。

sap数据库类型

MPP（Massively Parallel Processing）常用的数据库有以下几种：

1. Greenplum：基于PostgreSQL开发的MPP数据库，适用于数据仓库和大数据分析场景。

2. Teradata：MPP数据库的先驱，适用于大型企业级数据仓库和分析应用。

3. Amazon Redshift：AWS提供的云端MPP数据库，适用于大数据分析和BI场景。

4. IBM Netezza：MPP数据库，适用于数据仓库和大数据分析场景。

5. Vertica：MPP数据库，适用于大数据分析和实时数据仓库场景。

6. SAP HANA：MPP数据库，适用于实时数据分析和企业级应用场景。

7. Microsoft Azure SQL Data Warehouse：Azure提供的云端MPP数据库，适用于大数据分析和BI场景。

数据库sp_help

sqlserver是索引组织表，我们对数据查询以及处理速度已经成为衡量系统成败的标准。而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。

索引的概念索引的用途：我们对数据查询以及处理速度已经成为衡量系统成败的标准。而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。

索引是什么：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以加快速度找到你想要的信息，而不需要读完全本书。在数据库中，数据库程序使用索引可以从表中快速找到需要的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。

索引的利弊：查询执行的大部分开销是 I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需要读取少次数的磁盘就行了。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不是总提高系统的性能，带索引的表需要在数据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需要的时间会更长。所以我们要合理使用索引，及时更新去除次优索引。

数据表的基本结构一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个8K用完的时候，数据库指针会自动分配一个8K空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（page），又名页面或数据页面，并分配0-7的页号。每个文件的第0也记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页（64K）的组合形成扩展区（Extent），成为扩展。全部数据页的组合形成堆（Heap）。

SQLserver规定行不能跨越数据页，SO,每行记录的最大数据量只能为8k,这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因，存储超过8K的数据应用应使用text类型，实际上，text类型的字段值不能直接录入和保存，它只是存储一个指针，指向由若干个8K的文本数据页所组成的扩展区，真正的数据是放在这些数据页中的。

页面有空间页面和数据页面之分

当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或者索引页面是，称为混合扩展（Mixed Extent），每张表都是以混合扩展开始；反之，称为一致扩展（Uniform Extent），专门保存数据及索引信息。

表被创建之时，SQLServer在混合扩展中为其分配至少一个数据页面，随着数据量的增长，SQlServer可即时在混合扩展中分配出7个页面，当数据超过8个页面时候，则从一直扩展中分配数据页面。

空间页面专门负责数据空间的分配和管理，包括：PFS页面（Page free space）：记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息；GAM(Global allocation map)和SGAM页面（Secodary Global Allocation map）：用来记录空闲的扩展或者空闲页面的混合扩展位置。SQLServer综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新的空间。

数据页面或者索引页则专门保存数据及索引信息，SQLServer使用4种类型的数据页面来管理表或者索引：它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。

在windows中，我们对文件执行的每一步操作，在磁盘上的物理位置只有系统（system）才知道；SQLServer沿袭了这种工作方式，在插入数据的过程中。不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的，而且每个数据在 “ 堆 ” 中的排列位置也只有系统（system）知道。

这是为什么呢？总所周知，OS之所以能够管理磁盘（DISK），是因为在操作系统启动时首先加载了文件分配表：FAT（File Allocation Table）,正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作，系统才得以正常运行；同理，作为管理系统级的SQLServer，也正有这样一张类似于FAT的表存在，它就是索引分布映像页：IAM（Index Allocation Map）。

IAM的存在，使SQLServer对数据表的物理管理有了可能。

IAM页从混合扩展中分配，记录了8个初始页面的位置和该扩展去的位置，每个IAM页面能管理512,000个数据页面，如果数据量太大，SQLserver也可以增加更多的IAM页。可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM，其中记录了以后的IAM页的位置。

数据页和文本/图像互反，前者保存非文本/图像类数据，因为他们都不超过8K的容量，后者只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引顾名思义，保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助于我们下一步准确理解SQLServer维护索引的方式，如页拆分、填充因子等。

页分裂

一半的数据将保留在老页面，而另一半放入新页面，并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以，频繁页分裂，后果很严重，将使物理表产生大量数据碎片，导致直接造成I/O效率的急剧下降，最后，停止SQLServer的运行并重建索引是我们唯一选择！

填充因子

索引的一个特性，定义该索引每页上的可用空间量。FILLFACTOR（填充因子）适应以后表数据的扩展并减小了页拆分的可能性。填充因子是从0到100的百分比树脂，设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时（例如只读表）才用词设置。值越小则数据页上的空闲空间越大，这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要，单这一操作需要占用更多的硬盘空间。填充因子指定不当，会降低数据库的读取性能，其降低量与填充因子设置值成反比。

索引的分类

SQL SERVER中有多种索引类型。

按存储结构区分：“聚集索引（又称聚类索引，簇集索引）”，“分聚集索引（非聚类索引，非簇集索引）”

按数据唯一性区分：“唯一索引”，“非唯一索引”

按键列个数区分：“单列索引”，“多列索引”。

聚集索引

聚集索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一列或者多列值排序。像我们用到的汉语字典，就是一个聚集索引，比如要查 “张”，我们自然而然就翻到字典的后面百十页。然后根据字母数序查找出来。这里用到微软的平衡二叉树书法，即首先把书翻到大概二分之一的位置，如果要找的页码比该页的页码小，就把书向前翻到四分之一处，否者，就把书向后翻到四分之三出，以此类推，把书页连续分成更小的部分，直到正确的页码。

由于聚集索引是给数据排序，不可能有多种排法，所以一个表只能建立一个聚集索引。科学统计建立这样的索引需要至少相当于该表120%的附加空间，用来存放该表的副本和索引中间页，但是它的性能几乎总是比其它索引要快。

由于在聚集索引下，数据在物理上时按序排列在数据页上的，重复值也排在一起，因而包含范围检索（between，<,>,<=,>=）或使用 group by 或者order by的查询时，一旦找到第一个键值的行，后面都将是连在一起的，不必进一步的搜索，避免了大范围的扫描，可以大大提高查询速度。

非聚集索引

SQLServer默认情况下建立的索引是非聚集索引，他不重新组织表中的数据，而是每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。它像汉语字典中的根据 ‘偏旁部首’ 查找要找的字，即便对数据不排序，然而它拥有的目录更像是目录，对查取数据的效率也是具有提升空间，而不需要全表扫描。

一个表可以拥有多个非聚集索引，每个非聚集索引根据索引列的不同提供不同的排序顺序。

创建索引

CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED| NONCLUSTERED ] INDEX index_name ON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,...n ] ) [with[PAD_INDEX][[,]FILLFACTOR=fillfactor] [[,]IGNORE_DUP_KEY] [[,]DROP_EXISTING] [[,]STATISTICS_NORECOMPUTE] [[,]SORT_IN_TEMPDB] ] [ ON filegroup ] 123456789123456789

CREATE INDEX命令创建索引各参数说明如下：

UNIQUE：用于指定为表或视图创建唯一索引，即不允许存在索引值相同的两行。

CLUSTERED：用于指定创建的索引为聚集索引。

NONCLUSTERED：用于指定创建的索引为非聚集索引。

index_name：用于指定所创建的索引的名称。

table：用于指定创建索引的表的名称。

view：用于指定创建索引的视图的名称。

ASC|DESC：用于指定具体某个索引列的升序或降序排序方向。

Column：用于指定被索引的列。

PAD_INDEX：用于指定索引中间级中每个页（节点）上保持开放的空间。

FILLFACTOR = fillfactor：用于指定在创建索引时，每个索引页的数据占索引页大小的百分比，fillfactor的值为1到100。

IGNORE_DUP_KEY：用于控制当往包含于一个唯一聚集索引中的列中插入重复数据时SQL Server所作的反应。

DROP_EXISTING：用于指定应删除并重新创建已命名的先前存在的聚集索引或者非聚集索引。

STATISTICS_NORECOMPUTE：用于指定过期的索引统计不会自动重新计算。

SORT_IN_TEMPDB：用于指定创建索引时的中间排序结果将存储在 tempdb 数据库中。

ON filegroup：用于指定存放索引的文件组。

例子：

--表bigdata创建一个名为idx_mobiel的非聚集索引，索引字段为mobiel create index idx_mobiel on bigdata(mobiel) --表bigdata创建一个名为idx_id的唯一聚集索引，索引字段为id --要求成批插入数据时忽略重复值，不重新计算统计信息，填充因子为40 create unique clustered index idx_id on bigdata(id) with pad_index, fillfactor=40, ignore_dup_key, statistics_norecompute 1234567891011121312345678910111213

管理索引

Exec sp_helpindex BigData --查看索引定义 Exec sp_rename 'BigData.idx_mobiel','idx_big_mobiel' --将索引名由'idx_mobiel' 改为'idx_big_mobiel' drop index BigData.idx_big_mobiel --删除bigdata表中的idx_big_mobiel索引 dbcc showcontig(bigdata,idx_mobiel) --检查bigdata表中索引idx_mobiel的碎片信息 dbcc indexdefrag(Test,bigdata,idx_mobiel) --整理test数据库中bigdata表的索引idx_mobiel上的碎片 update statistics bigdata --更新bigdata表中的全部索引的统计信息 12345678910111234567891011

索引的设计原则

对于一张表来说索引的有无和建立什么样的索引，要取决于where条件和join表达式中。一般来说建立索引的原则包括以下内容：

系统一般会给主键字段自动建立聚集索引。

有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组的列，或者经常频房访问到的列，考虑建立聚集索引。

在一个经常做插入操作的表中建立索引，应使用fillfactor（填充因子）来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果表为只读表，填充因子可设置为100。

在选择索引键时，尽可能采取用最小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必需遍历的索引页面降低到最小，此外，尽可能的使用整数做为键值，因为整数的访问速度快。

parse数据库

概念真是层出不穷，了解本质还是最重要。

对于BaaS说下自己的理解，其本质还是PaaS层的东西为主，炒热的原因主要是面向移动应用开发的服务能力提供。在原有的paas平台概念里面，特别是对于公有云paas平台，一般谈得最多的是中间件资源池，包括数据库和中间件的服务能力，而除了这些外还有更多的技术服务能力，可共享的数据服务能力需要开放，因此这些纳入到 BaaS这个概念里面。BaaS可以理解为一个服务能力开放平台，也属于PaaS的范畴，但是重点是能够整合和开放各种在应用开发中需要的服务能力。包括ICT能力，GIS和LBS能力，大数据服务能力，消息通知，传统的存储计算等服务能力等。在这些能力开放后还提供一个类似传统GAE的本地 SDK开发包方便应用基于服务的快速开发和构建。IAAS是云主机 PAAS限制多市场小（socket framework） SAAS是开箱即用的web应用（和开发者关系不大） BAAS是通过RESTFULAPI提供给轻后端重前端移动／web应用的在线服务 IAAS SAAS市场规模差不多排在BPAAS Business Process as a Service (BPaaS)（例如gmail，admob，adwords，sendmail。。）后 PAAS发展不大 BAAS应该比PAAS有前途 IAAS SAAS BAAS其实都是大玩家玩的或者小公司有顶级技术 IAAS有AWS azure joyent SAAS有saleforce，sap，ms BAAS刚起步，parse是大的，api兼容是问题，小BAAS的api你敢用吗

paas 数据库

PaaS包括以下几个方面：

应用程序开发工具：PaaS提供了一些开发工具，如IDE、SDK、API等，用于帮助开发人员快速开发和部署应用程序。

运行时环境：PaaS提供了一些运行时环境，如Java、PHP、Python等，用于支持应用程序的运行。

数据库：PaaS提供了一些数据库服务，如MySQL、Oracle、MongoDB等，用于存储和管理数据。

中间件：PaaS提供了一些中间件服务，如消息队列、缓存、负载均衡等，用于提高应用程序的性能和可靠性。

部署和管理工具：PaaS提供了一些部署和管理工具，如自动化部署、监控、日志分析等，用于帮助开发者快速部署和管理应用程序。

数据库sp_helpdb

开发数据库服务器遇到这样的一个问题，使用了一段时间之的后，突然之间数据库就用不了了，现象是新连接连接不上，已经连接的执行sql时，报出tempdb日志满了，无法进行操作的错误，而且控制台无法连接上服务器，所有操作都无法正常进行。

　　经过上网查询，得知是tempdb日志满了，缺省情况下，tempdb数据库是放置在master设备上，容量为2M，而临时数据库是活动最为平凡的数据库常常被用来排序、创建临时表、重格式化等操作，所以tempdb的优化应该受到特别的关注。安装Sybase的时候就应该把tempdb的空间扩大，并且最好新建一个表空间给它专门用。

　　正常的时候可以用sp_helpdb tempdb命令查看tempdb，可以看到tempdb占用空间的情况。

　　如果日志满了，可以执行dump tran tempdb with truncate_only或者dump tran　 tempdb with no_log来清除日志，但是现在根本无法执行该语句，因为tempdb已经满了，根本没有空间来执行该语句（如果出现Sybase的服务也无法启动的情况就需要把jsj重启，然后再去启动Sybase的服务），这该怎么办，好像进入了一个死循环里，日志满了要清除，但因为满了又无法清除，看来只能先扩容了，现在已经没有一个空闲的表空间了，控制台根本无法连接上数据库，只能用语句来新建一个表空间，下面是新建表空间的语句：

　　执行disk init命令必须先执行use master命令。

　　disk init

　　name＝"tempdblog"，

　　physname＝"D：/Sybase/tempdblog．dat"，

　　vdevno＝11，

　　size＝ 409600

　　新建好表空间后，将该空间分配给tempdb存放日志用如下命令：

　　alter database tempdb log on tempdblog＝800

　　【注】执行上面的语句之前执行sp_helpdb tempdb命令发现db_size为12MB，执行完上面的语句后db_size变为812MB。　　alter database tempdb on tempdbdata＝1024　　dump tran tempdb with truncate_only

　　或者 dump tran tempdb with no_log

　　如果不想占用master的空间，可以执行如下语句将master上为tempdb的空间删除：

　　sp_dropsegment "default"，tempdb，master

　　sp_dropsegment logsegment，tempdb，master 还可以将临时数据库与高速缓冲进行绑定

　　tempdb数据库是活动最为平凡的数据库，常常被用来排序、创建临时表、重格式化等操作，它会频繁地使用数据缓存，所以应为临时数据库创建高速缓存，从而可以使其常驻内存并有助于分散I/O，根据服务器的实际情况，我们为tempdb数据库创建100M的高速缓存，实现方法如下：

　　创建命名高速缓存

　　sp_cacheconfig “tempdb_cache”，”100m”，”mixed”

　　2、重新启动server

　　3、捆绑临时数据库到tempdb_cache高速缓存

　　sp_bindcache “tempdb_cache”， tempdb