物竞数据库 数据库与数据仓库的区别

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数据库与数据仓库的区别

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。

目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

数据库的发展过程

一、摇篮和萌芽阶段：首先使用"DataBase"一词的是美国系统发展公司在为美国海军基地在60年代研制数据中引用。

1963年，C·W·Bachman设计开发的IDS(Integrate Data Store)系统开始投入运行，它可以为多个COBOL程序共享数据库。

1968年，网状数据库系统TOTAL等开始出现;

1969年，IBM公司Mc Gee等人开发的层次式数据库系统的IMS系统发表，它可以让多个程序共享数据库。

1969年10月，CODASYL数据库研制者提出了网络模型数据库系统规范报告DBTG，使数据库系统开始走向规范化和标准化。正因为如此，许多专家认为数据库技术起源于20世纪60年代末。数据库技术的产生来源于社会的实际需要，而数据技术的实现必须有理论作为指导，系统的开发和应用又不断地促进数据库理论的发展和完善。

二、发展阶段：20世纪80年代大量商品化的关系数据库系统问世并被广泛的推广使用，既有适应大型计算机系统的，也有适用与中、小型和微型计算机系统的。这一时期分布式数据库系统也走向使用。

1970年，IBM公司San Jose研究所的E·F·Code发表了题为"大型共享数据库的数据关系模型"论文，开创了数据库的关系方法和关系规范化的理论研究。关系方法由于其理论上的完美和结构上的简单，对数据库技术的发展起了至关重要的作用，成功地奠定了关系数据理论的基石。

1971年，美国数据系统语言协会在正式发表的DBTG报告中，提出了三级抽象模式，即对应用程序所需的那部分数据结构描述的外模式，对整个客体系统数据结构描述的概念模式，对数据存储结构描述的内模式，解决了数据独立性的问题。

1974年，IBM公司San Jose研究所研制成功了关系数据库管理系统System R，并且投放到软件市场。

1976年，美籍华人陈平山提出了数据库逻辑设计的实际（体）联系方法。

1978年，新奥尔良发表了DBDWD报告，他把数据库系统的设计过程划分为四个阶段:需求分析、信息分析与定义、逻辑设计和物理设计。

1980年，J·D·Ulman所著的《数据库系统原理》一书正式出版。

1981年 E· F· Code获得了计算机科学的最高奖ACM图林奖。

1984年，David Marer所著的《关系数据库理论》一书，标志着数据库在理论上的成熟。

三、成熟阶段：80年代至今，数据库理论和应用进入成熟发展时期易观国际发布《IT产品和服务－2007年中国数据库软件市场数据监测》，考察了中国数据库管理软件市场。数据显示，中国商业数据库市场2007年度整体规模达到21.72亿人民币，比去年同期增长15%。从厂商竞争格局来看，国际软件巨头占据市场的绝大多数份额。Oracle、IBM、Microsoft和Sybase牢牢占据国内数据库软件市场前四位，拥有93.8%的市场份额。国产数据库的市场份额在本季度继续提升，正在抓住国家提倡自主创新的机遇，以“有自主知识产权”的产品为契机，满足部委和地方政府的信息整合平台需求。 2008年，中国商业数据库市场整体规模达到了28.25亿元，比上个年度增长了30%，一方面，主要是因为中国电子政务建设的大幅增加，以及中国政府对版权的高度重视。其中，Oracle占据了其中44%的市场份额，IBM占据了其中20%的份额、微软占据了18%的份额，Sybase占据了10%，而国产数据库因为在政府的支持下，已经占据了8%的市场份额，较2007年同比提升了25%。其中，达梦数据库年销售额为6600万元，为国产数据库中市场份额最大的。预计中国商业数据库市场在2009年达到31亿元的市场规模，同时，国产数据库在中国政府鼓励自主创新的基础下，会占据更大的市场份额。另外，包括Mysql等开源数据库也占据了大量的政府及中小企事业用户，同时，盗版数据库更是占据了中国数据库市场的较大份额，其数值不亚于整个商业数据库的市场份额。

衡量数据库性能的重要指标

具体来说，本文包括以下内容:

事务

查询性能

用户和查询冲突

容量

配置

NoSQL数据库

事务

事务可以观察真实用户的行为：能够在应用交互时捕获实时性能。众所周知，测量事务的性能包括获取整个事务的响应时间和组成事务的各个部分的响应时间。通常我们可以用这些响应时间与满足事务需求的基线对比，来确定当前事务是否处于正常状态。

如果你只想衡量应用的某个方面，那么可以评估事务的行为。所以，尽管容器指标能够提供更丰富的信息，并且帮助你决定何时对当前环境进行自动测量，但你的事务就足以确定应用性能。无需向应用程序服务器获取 CPU的使用情况，你更应该关心用户是否完成了事务，以及该事务是否得到了优化。

补充一个小知识点，事务是由入口点决定的，通过该入口点可以启动事务与应用进行交互。

一旦定义了事务，会在整个应用生态系统中对其性能进行测量，并将每个事务与基线进行比对。例如，我们可能会决定当事务的响应时间与基线相比，一旦慢于平均响应时间的两个标准差是否就应该判定为异常，如图1所示。

用于评估事务的基线与正在进行的事务活动在时间上是一致的，但事务会由每个事务执行来完善。例如，当你选定一个基线，在当前事务结束之后，将事务与平均响应时间按每天的小时数和每周的天数进行对比，所有在那段时间内执行的事务都将会被纳入下周的基线中。通过这种机制，应用程序可以随时间而变化，而无需每次都重建原始基线；你可以将其看作是一个随时间移动的窗口。

总之，事务最能反映用户体验的测量方法，所以也是衡量性能状况最重要的指标。

查询性能

最容易检测到查询性能是否正常的指标就是查询本身。由查询引起的问题可能会导致时间太长而无法识别所需数据或返回数据。所以不妨在查询中排查以下问题。

1.选择过多冗余数据

编写查询语句来返回适当的数据是远远不够的，很可能你的查询语句会返回太多列，从而导致选择行和检索数据变得异常缓慢。所以，最好是列出所需的列，而不是直接用 SELECT*。当需要在特定字段中查询时，该计划可能会确定一个覆盖索引从而加快结果返回。覆盖索引通常会包含查询中使用的所有字段。这意味着数据库可以仅从索引中产生结果，而不需要通过底层表来构建。

另外，列出结果中所需的列不仅可以减少传输的数据，还能进一步提高性能。

2.表之间的低效联接

联接会导致数据库将多组数据带到内存中进行比较，这会产生多个数据库读取和大量 CPU。根据表的索引，联接还可能需要扫描两个表的所有行。如果写不好两个大型表之间的联接，就需要对每个表进行完整扫描，这样的计算量将会非常大。其他会拖慢联接的因素包括联接列之间存在不同的数据类型、需要转换或加入包含 LIKE的条件，这样就会阻止使用索引。另外，还需注意避免使用全外联接；在恰当的时候使用内部联接只返回所需数据。

3.索引过多或过少

如果查询优化没有可用的索引时，数据库会重新扫描表来产生查询结果，这个过程会生成大量的磁盘输入/输出（I/O）。适当的索引可以减少排序结果的需要。虽然非唯一值的索引在生成结果时，不能像唯一索引那样方便。如果键越大，索引也会变大，并通过它们创建更多的磁盘 I/O。大多数索引是为了提高数据检索的性能，但也需要明白索引本身也会影响数据的插入和更新，因为所有相关联的指标都必须更新。

4.太多的SQL导致争用解析资源

任何 SQL查询在执行之前都必须被解析，在生成执行计划之前需要对语法和权限进行检查。由于解析非常耗时，数据库会保存已解析的 SQL来重复利用，从而减少解析的耗时。因为 WHERE语句不同，所以使用文本值的查询语句不能被共享。这将导致每个查询都会被解析并添加到共享池中，由于池的空间有限，一些已保存的查询会被舍弃。当这些查询再次出现时，则需要重新解析。

用户和查询冲突

数据库支持多用户，但多用户活动也可能造成冲突。

1.由慢查询导致的页/行锁定

为了确保查询产生精确的结果，数据库必须锁定表以防止在运行读取查询时再发生其他的插入和更新行为。如果报告或查询相当缓慢，需要修改值的用户可能需要等待至更新完成。锁提示能帮助数据库使用最小破坏性的锁。从事务数据库中分离报表也是一种可靠的解决方法。

2.事务锁和死锁

当两个事务被阻塞时会出现死锁，因为每一个都需要使用被另一个占用的资源。当出现一个普通锁时，事务会被阻塞直到资源被释放。但却没有解决死锁的方案。数据库会监控死锁并选择终止其中一个事务，释放资源并允许该事务继续进行，而另一个事务则回滚。

3.批处理操作造成资源争夺

批处理过程通常会执行批量操作，如大量的数据加载或生成复杂的分析报告。这些操作是资源密集型的，但可能影响在线用户的访问应用的性能。针对此问题最好的解决办法是确保批处理在系统使用率较低时运行，比如晚上，或用单独的数据库进行事务处理和分析报告。

容量

并不是所有的数据库性能问题都是数据库问题。有些问题也是硬件不合适造成的。

1. CPU不足或 CPU速度太慢

更多 CPU可以分担服务器负载，进一步提高性能。数据库的性能不仅是数据库的原因，还受到服务器上运行其他进程的影响。因此，对数据库负载及使用进行审查也是必不可少的。由于 CPU的利用率时时在变，在低使用率、平均使用率和峰值使用率的时间段分别检查该指标可以更好地评估增加额外的 CPU资源是否有益。

2. IOPS不足的慢磁盘

磁盘性能通常以每秒输入/输出操作（IOPS）来计。结合 I/O大小，该指标可以衡量每秒的磁盘吞吐量是多少兆。同时，吞吐量也受磁盘的延迟影响，比如需要多久才能完成请求，这些指标主要是针对磁盘存储技术而言。传统的硬盘驱动器（HDD）有一个旋转磁盘，通常比固态硬盘（SSD）或闪存更慢。直到近期，SSD虽然仍比 HDD贵，但成本已经降了下来，所以在市场上也更具竞争力。

3.全部或错误配置的磁盘

众所周知，数据库会被大量磁盘访问，所以不正确配置的磁盘可能带来严重的性能缺陷。磁盘应该适当分区，将系统数据目录和用户数据日志分开。高度活跃的表应该区分以避免争用，通过在不同磁盘上存放数据库和索引增加并行放置，但不要将操作系统和数据库交换空间放置在同一磁盘上。

4.内存不足

有限或不恰当的物理内存分配会影响数据库性能。通常我们认为可用的内存更多，性能就越好。监控分页和交换,在多个非繁忙磁盘中建立多页面空间，进一步确保分页空间分配足够满足数据库要求；每个数据库供应商也可以在这个问题上提供指导。

5.网速慢

网络速度会影响到如何快速检索数据并返回给终端用户或调用过程。使用宽带连接到远程数据库。在某些情况下，选择 TCP/IP协议而不是命名管道可显著提高数据库性能。

配置

每个数据库都需设置大量的配置项。通常情况下，默认值可能不足以满足数据库所需的性能。所以，检查所有的参数设置，包括以下问题。

1.缓冲区缓存太小

通过将数据存储在内核内存，缓冲区缓存可以进一步提高性能同时减少磁盘 I/O。当缓存太小时，缓存中的数据会更频繁地刷新。如果它再次被请求，就必须从磁盘重读。除了磁盘读取缓慢之外，还给 I/O设备增添了负担从而成为瓶颈。除了给缓冲区缓存分配足够的空间，调优 SQL查询可以帮助其更有效地利用缓冲区缓存。

2.没有查询缓存

查询缓存会存储数据库查询和结果集。当执行相同的查询时，数据会在缓存中被迅速检索，而不需要再次执行查询。数据会更新失效结果，所以查询缓存是唯一有效的静态数据。但在某些情况下，查询缓存却可能成为性能瓶颈。比如当锁定为更新时，巨大的缓存可能导致争用冲突。

3.磁盘上临时表创建导致的 I/O争用

在执行特定的查询操作时，数据库需要创建临时表，如执行一个 GROUP BY子句。如果可能，在内存中创建临时表。但是，在某些情况下，在内存中创建临时表并不可行，比如当数据包含 BLOB或 TEXT对象时。在这些情况下，会在磁盘上创建临时表。大量的磁盘 I/ O都需要创建临时表、填充记录、从表中选择所需数据并在查询完成后舍弃。为了避免影响性能，临时数据库应该从主数据库中分离出来。重写查询还可以通过创建派生表来减少对临时表的需求。使用派生表直接从另一个 SELECT语句的结果中选择，允许将数据加到内存中而不是当前磁盘上。

NoSQL数据库

NoSQL的优势在于它处理大数据的能力非常迅速。但是在实际使用中，也应该综合参考 NoSQL的缺点，从而决定是否适合你的用例场景。这就是为什么NoSQL通常被理解为「不仅仅是 SQL」，说明了 NoSQL并不总是正确的解决方案，也没必要完全取代 SQL，以下分别列举出五大主要原因。

1.挑剔事务

难以保持 NoSQL条目的一致性。当访问结构化数据时，它并不能完全确保同一时间对不同表的更改都生效。如果某个过程发生崩溃，表可能会不一致。一致事务的典型代表是复式记账法。相应的信贷必须平衡每个借方，反之亦然。如果双方数据不一致则不能输入。NoSQL则可能无法保证「收支平衡」。

2.复杂数据库

NoSQL的支持者往往以高效代码、简单性和 NoSQL的速度为傲。当数据库任务很简单时，所有这些因素都是优势。但当数据库变得复杂，NoSQL会开始分解。此时，SQL则比 NoSQL更好地处理复杂需求，因为 SQL已经成熟，有符合行业标准的接口。而每个 NoSQL设置都有一个唯一的接口。

3.一致联接

当执行 SQL的联接时，由于系统必须从不同的表中提取数据进行键对齐，所以有一个巨大的开销。而 NoSQL似乎是一个空想，因为缺乏联接功能。所有的数据都在同一个表的一个地方。当检索数据时，它会同时提取所有的键值对。问题在于这会创建同一数据的多个副本。这些副本也必须更新，而这种情况下，NoSQL没有功能来确保更新。

4. Schema设计的灵活性

由于 NoSQL不需要 schema，所以在某些情况下也是独一无二的。在以前的数据库模型中，程序员必须考虑所有需要的列能够扩展，能够适应每行的数据条目。在 NoSQL下，条目可以有多种字符串或者完全没有。这种灵活性允许程序员迅速增加数据。但是，也可能存在问题，比如当有多个团体在同一项目上工作时，或者新的开发团队接手一个项目时。开发人员能够自由地修改数据库，也可能会不断实现各种各样的密钥对。

5.资源密集型

NoSQL数据库通常比关系数据库更加资源密集。他们需要更多的 CPU储备和 RAM分配。出于这个原因，大多数共享主机公司都不提供 NoSQL。你必须注册一个 VPS或运行自己的专用服务器。另一方面，SQL主要是在服务器上运行。初期的工作都很顺利，但随着数据库需求的增加，硬件必须扩大。单个大型服务器比多个小型服务器昂贵得多，价格呈指数增长。所以在这种企业计算场景下，使用 NoSQL更为划算，例如那些由谷歌和 Facebook使用的服务器。

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