规划方案，是每位经理必须要执行的事情，为了能够迅速实施工作任务。我们必须要制定出合适的方案，您了解如何撰写工作方案吗？根据您的需求，幼儿教师教育网的编辑为您整理了以下相关信息：“数据解决方案”。以下内容仅供参考，请在充分考虑自身情况后使用！
数据解决方案 篇1
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2
在现代社会中，人们生活中使用的各种设备数量越来越多，例如电脑、手机、平板电脑，以及其他智能设备。我们会在这些不同的设备上创造、接收和共享各种数据，而这些数据可能涉及到我们的工作、个人生活及其他方面的信息。
为了使得我们的设备能够实现数据的同步，我们需要一种高效的数据同步解决方案。数据同步解决方案是指一种将数据在不同设备间无缝转移、更新以及备份的技术方案。该方案能够确保我们在不同设备上所创造的数据能够及时更新和传输，从而满足我们工作和生活的需求。
下面是一些关于如何构建高效的数据同步方案的技巧：
1. 确定需要同步的数据：
为了实现数据同步，我们需要确定要同步的数据类型和数量。比如，我们需要同步的数据可能包括联系人、日历、照片、视频和音乐等等。如果我们需要更好地管理和同步数据，我们可以使用云服务平台。
2. 使用云存储：
云存储是一种在互联网上存储数据的方案，可以让用户通过网络访问自己的数据。云存储平台为用户提供了无限的存储空间，并使数据能够在多个设备间同步。云存储还提供了自动同步和备份功能，可以帮助用户在任何时间、任何地点访问和管理自己的数据。
3. 选择适当的云服务提供商：
云服务提供商之间的差异非常大。我们需要根据自己的需求来选择一个适合自己的提供商，例如：Amazon AWS、Microsoft Azure、iCloud、Google Drive和Dropbox等。每个服务提供商的功能和卡在上面的成本都不同。
4. 使用设备管理工具：
我们可以使用设备管理工具来确保在不同设备上同步数据的顺利进行。这些工具可以帮助我们管理和备份设备，包括电脑、手机和平板电脑等等。这些工具能够在设备之间共享数据，并实现数据同步。例如：iTunes和Google Play都有着完善的设备管理工具。
5. 使用自动备份工具：
我们必须时刻保留重要数据的备份。为了避免数据丢失和风险，我们可以使用自动备份工具来自动备份数据。这种工具能够在设备上自动进行备份工作，从而确保我们的数据永远不会丢失。例如：Time Machine和Windows Backup都可以自动备份用户数据。
总而言之，数据同步是一项非常重要的工作。当我们需要在多个设备间共享数据时，需要一种可靠的数据同步解决方案。选择适当的云存储、设备管理工具和备份工具是实现数据同步的首要步骤。只要我们能够合理利用这些工具和资源，我们就能够确保我们的数据在多个设备之间无缝同步，满足我们各种需求。
数据解决方案 篇3
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4
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5
近年来，数据同步问题已经越来越受到企业和组织的关注，这是因为数据同步关系到企业的运营效率、数据分析、合规性等方面。在一个企业中，数据同步可能涉及到多个系统之间的数据交互，例如ERP、CRM、SCM等系统，而这些系统之间的数据同步是非常关键的。
在数据同步过程中，可能存在一些常见的问题。其中最常见的问题是数据不一致性。由于时间戳、更新频率等因素的影响，不同系统之间同步的数据可能存在误差或丢失，导致数据的一致性出现问题。此外，数据重复或遗漏以及数据格式不一致也会影响数据同步的质量，使得系统整体运营效率下降。
为了解决这些问题，必须采取一些数据同步的解决方案。以下是一些有效的数据同步解决方案：
1. 基于事件驱动的数据同步
基于事件驱动架构的数据同步，可以通过监听系统中事件的发生，并将这些事件实时同步到其他系统中。例如，当ERP系统中新增或更新了一条数据，可以将这个事件的相关信息同步到CRM系统中，使得CRM系统中的数据也得到了更新。
2. 基于ETL工具的数据同步
企业也可以将数据同步交给一些专业的ETL工具处理。这些ETL工具具有ETL（Extract、Transform、Load）功能，能够抽取数据，对数据进行转换，并将数据加载到目标系统中。通过使用这些工具，企业可以实现快速高效的数据同步。
3. 基于API的数据同步
API（Application Programming Interface）可以帮助不同系统之间实现数据的互通。企业可以通过开发API来完成不同系统之间的数据同步，这样便可以实现更加灵活的数据同步方案。例如，当从CRM系统中新增或更新数据时，可以通过API将数据同步到ERP系统中。
4. 基于中间件的数据同步
在企业系统架构中，中间件可以帮助不同系统之间的数据进行传输。对于数据同步，企业可以采用中间件的方式来处理不同系统之间的数据同步工作。这样做可以提高数据传输效率，同时还可以有效地避免数据丢失或重复。
综上所述，数据同步是企业中不可避免的问题。为了解决数据同步问题，企业应该选择合适的解决方案，以确保不同系统之间的数据传输有效、准确和高效。同时，企业应该根据实际情况来选择不同的解决方案，以避免出现数据质量问题和系统运营效率下降的问题。
数据解决方案 篇6
首先，通过下表介绍与DB2/400数据类型之间的对应关系，是一对多的关系，具体采用哪种对应关系，应具体问题具体分析，
注意事项:
Oracle中的DATE含有年、月、日、时、分、秒，它和DB2/400中的DATE不相互对应，DB2/400中的DATE只有年、月、日，TIME类型含有时、分、秒，因此日期和时间类型要进行转换，请参照下表。注意事项 DB2 UDB数据类型 注意事项 DATE DATE
TIMESTAMP l 如果只使用MM/DD/YYY,那么使用DATE类型。
l 如果要使用日期和时间，则使用时间戳类型（TIMESTAMP）
l 可以使用Oracle中的TO_CHAR函数来取DATE的字串来分别与DB2/400的DATE、TIME相匹配。
VARCHAR(n) l 若n
若n
l 若32K=
BLOB(n) l 若n
l 若n
n
n
n
Float(n)/ REAL/DOUBLE l 若Oracle中定义NUMBER(p) 或 NUMBER(p,s), 则使用SAMLLINT/INTEGER/BIGINT
l 若Oracle中定义NUMBER(p,s), 则使用DECIMAL(p,s)
l 若Oracle中定义NUMBER,则使用FLOAT(n)/REAL/DOUBLE
Oracle中的NUMBER类型可以对应DB2/400中的很多类型，这种对应关系要依赖于Oracle中number将用于保存何种类型的数据，是整型还是带有小数位的实型数据，另外还要考虑类型所占用的存储空间，例如:SAMLLINT占2 byte, INTEGER占4 byte; BIGINT占8 byte;Oracle中的NUMBER类型所占用的存储空间要根据它的定义而定，例如缺省精度下的NUMBER有38个数字长，占用20 byte的空间，
具体的对应关系请参照上表。
DB2/400提供VARCHAR和CLOB与ORACLE中的RAW和LONG RAW相对应。ORACLE也支持大对象:BLOB、CLOB、CLOB和NCLOB, ORACLE中的BLOB和CLOB可以提供4GB的空间，而DB2/400中的BLOB和CLOB只能存放2GB的数据;DB2/400中的DBCLOB与ORACLE中的NCLOB 2GB相对应。Oracle 中的BFILE数据类型用于管理数据库以外的二进制数据，数据库中的表将指向数据库外部的存放的BFILE文件，DB2/400也提供一个类似的数据类型DATALINK相对应。
Oracle ROWIND虚拟列用于对表中的某一列进行唯一标示，DB2/400中也有这样的数据类型ROWID，它与ORACLE中的ROWID的功能相似。DB2/400中的ROWID可以存放40 byte的数据用来唯一标示表中的每一行，它没有ccsid属性，这些信息中没有关于datafile、 block 或 row的信息。
例如:
CREATE TABLE LIBRARYNAME/ORDERS2 (ORDERNO ROWID, SHIPPED_TO VARCHAR (36) , ORDER_DATE DATE) ORDERNO的数据类型为ROWID，用于存放订单号，每当插入一行时，系统自动生成一个值，存放进这个字段。可以用OPERATION NAVIGATOR查看它的内容。
DB2/400的CHAR、VARCHAR类型与ORACLE中的VARCHAR2(n)类型相对应，但是ORACLE中的VARCHAR2(n)类型仅用于存放较小的字符串，这里的n小于4000，因此在这种情况下，最好用定长的CHAR(N)类型与ORACLE的VARCHAR2(n)相对应，这样不仅可以提高效率，还可以节省存储空间，若使用VARCHAR(n)类型最好用ALLOCATE参数，这样可以提高数据库的性能,它可以减少内存和硬盘之间的输入/输出操作。
要注意DB2/400中的字符串中文输入问题，要想在DB2/400上输入中文应用这样的SQL创建表，这里的CCSID 935,代表简体中文。
数据解决方案 篇7
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。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8
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9
2.1分级存储系统设计
通过对医院存储系统的需求分析，设计了一套基于SAN的分级存储、数据保护存储方案，该方案可以满足医院业务数据海量增长、存储系统无缝扩容、保护现有投资等要求，充分体现存储系统的可靠性高、响应速度快、可扩展性强等优势。
在线存储用于对短近期的医疗数据的存储，可供用户随意读取，满足计算平台对数据访问的速度要求，一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等存储设备，建议采用H3C IX3000，单台IX3000最大支持磁盘数量为336块，采用先进的SAS总线技术，提供72 Gbit / s磁盘访问带宽，能实现多路径冗余和控制器负载均衡，保障整个存储系统的性能和可靠性。
近线存储用于存储不常用的历史数据，通常是采用数据迁移技术自动将在线存储中不常用的数据迁移到近线存储设备上，数据访问的频率不是很高，但要保证数据共享和快速的在线访问。近线存储建议采用1台H3C IX1000存储系统，可容纳16块企业级SATA硬盘，最大容量可达到8TB，最高提供410MB /s的带宽吞吐量和54 , 000 IOPS的处理能力。
离线存储通常采用离线归档的方式，用于对三年以上历史数据的存储，是对在线存储数据的备份，以防范可能发生的数据灾难，要求设备通常具有超大容量、安全性高、成本低等特点。离线存储通常采用磁带库或者VTL(虚拟磁带库)VTL技术通过软件将磁盘阵列仿真成物理磁带库，虽然其内部构造、外观、速度和物理磁带库截然不同，但对于备份软件和主机系统而言，VTL具有磁带识别的特征，可被认作物理磁带库设备。这使得设备在可用性及备份的'可靠性等方面都得到大幅提升，并无缝、平滑地集成到原有系统环境中，配合传统的备份软件和物理磁带库，提高设备使用率和备份性能。VTL建议采用H3C DL1000支持16块SATAII接口磁盘，支持RAIDS数据冗余备份方案，最大有效容量10.STB。
在分级存储系统中，磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常访问的重要信息，而磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息。分级存储的工作原理是基于数据访问的局部性，通过将不经常访问的数据自动移到存储层次中较低的层次，释放出较高成本的存储空间给更频繁访问的数据，可以获得更好的总体性价比。
2. 2数据保护方案设计
医院对医疗数据的安全性要求特别高，要设计数据保护方案和容灾方案。数据的保护不仅是备份，其最终目的是在系统遇到人为或自然灾难时，能够通过备份内容对系统进行有效的灾难恢复。
(1) CDP ( Continuous Data Protection)连续数据保护方案
针对在线、近线存储可采CDP数据保护方案，利用复制、镜像功能模块实现从在线存储到近线存储的数据同步，就可以实时地对在线存储提供数据的全面保护。通过设定的策略会自动的以增量的方式将所需保护的数据通过IP SAN存储网络同步到近线存储设备上。
在近线存储中对复制过来的数据进行持续数据保护，创建基于时间点的多个数据版本。如果在线存储设备受损不能提供业务的处理，可以将对业务数据的访问路径切换到近线存储设备，临时恢复业务处理。如果数据发生逻辑错误，只需寻找出数据所要恢复的适当版本，在线地将某一数据版本恢复到在线存储中，或将整个数据卷回滚到那一时刻点的数据视图，恢复逻辑错误发生后的数据。
(2)远程容灾方案
远程容灾方案的持续数据保护效果比磁带库备份更好，并且可以应对软灾难。每天都可以按照用户设定的策略对数据进行时间点备份，并且备份过程对应用基本没有影响。用户可用选择将数据恢复到前面备份过的任何一个时间点的状态。支持对“渐变式灾难”(如:人为操作错误、应用自身错误、系统溢出、病毒侵袭及网络不法分子入侵等)的保护和恢复。
远程容灾方案使用块增量扫描技术，以最低的带宽实现远程容灾。由于采用了先进的块增量扫描技术，远程容灾过程中传输的数据变量不是基于文件级的变量，而是更小单位的基于磁盘块的变量。这样可以保障数据增量最小，对网络带宽的占用最低。
基于网络层的数据容灾，对主机零干扰。该方案的容灾是在存储系统的网络层实现，具有与主机和存储平台“无关”的特性，在整个数据容灾的过程中不影响应用系统的运行。
远程容灾中心配备Tidemark时间点连续数据保护功能，对容灾中心存储设备中的数据按照事先设定的策略进行连续的时间点备份，保存数据在不同时间点的多个版本，在发生“渐变式灾难”的时候可以通过Time View时间点视图模块打开不同版本的数据进行检查，把数据恢复到发生错误之前最近的时间点。
数据解决方案 篇10
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：
业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。
在此阶段，主要工作包括：
从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：
列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。
除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。
在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。
逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。
在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。
Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，
InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。
数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。
Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。
用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。
数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。
用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。
此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。
数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。
总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。
数据解决方案 篇11
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12
下载先决的软件和配置环境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。
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