-
题名SaaS模式下多租户数据库的研究
被引量：4
- 1
-
-
作者
何海棠
朱晓辉
陈苏蓉
-
机构
南通大学
-
出处
《郑州铁路职业技术学院学报》
2012年第3期31-33,共3页
-
基金
南通大学(10Z035)
-
文摘
SaaS模式下的多租户数据库能够平衡数据共享和数据隔离的要求,租户数据的存储、子用户与租户的对应、权限的管理、数据的扩展等是在多租户数据库设计过程中不可回避的问题。本文对这四个问题进行了研究,并给出了具体的解决思路和实现方法。
-
关键词
SAAS
多租户数据库
权限管理
数据扩展性
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名大数据时代市场调查的转变分析与研究
被引量：1
- 2
-
-
作者
李剑霞
-
机构
四川邮电职业技术学院
-
出处
《营销界》
2019年第20期93-94,共2页
-
文摘
大数据时代的到来是社会进步与科学技术发展的必然产物,大数据时代下市场调查方式出现转变,以此为中心,首先介绍市场调查的方法,其次对大数据时代对市场调查的影响进行分析,最后就市场调查的转变进行研究,目的在于提高市场调查效率,保证市场调查的真实性、全面性与准确性。
-
关键词
市场调查
大数据时代
数据扩展性
数据再利用
-
分类号
F713.52
[经济管理—市场营销]
-
-
题名面向大数据分析的分布式文件系统关键技术
被引量：74
- 3
-
-
作者
周江
王伟平
孟丹
马灿
古晓艳
蒋杰
-
机构
中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心
中国科学院大学
中国科学院信息工程研究所
腾讯公司数据平台部
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期382-394,共13页
-
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2013AA013204)
中国科学院先导专项基金项目(XDA06030200)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(60903047)
国家科技支撑计划基金项目(2012BAH46B03)
-
文摘
大数据时代的来临使数据分析和处理能力成为数据中心和互联网公司日益倚重的技术手段．信息规模的扩大和数据结构的多样化，使海量数据存储成为大数据分析研究的热点．传统的分布式文件系统在扩展性、可靠性和数据访问性能等方面难以满足新形势下的需求．设计并实现了一个面向大数据分析、专为大规模集群应用的分布式文件系统Clover．该系统采用基于目录划分和一致性Hash映射的名字空间管理方法，解决了元数据扩展性问题；通过改进的两阶段提交协议，保证了多元数据服务器下分布式元数据操作的一致性；提出了基于共享存储池的高可用机制，通过热备和全局状态恢复机制提高了元数据的可靠性．评测结果表明，Clover的元数据处理能力随服务器的数量线性增长，增加单个服务器的元数据操作性能平均提升了5．13％～159．32％．由于名字空间管理和分布式事务的开销，多元数据服务器会导致复杂操作的性能下降，但是这种下降的幅度很小（小于10％）．与HDFS相比，Clover的文件读写带宽与之接近，并能够保证在元数据服务器失效后文件系统快速恢复，适合于构建高可扩展和高可用的存储系统．
-
关键词
大数据
海量数据存储
分布式文件系统
元数据可扩展性
高可用性
-
Keywords
big data mass data storage distributed file system metadata scalability high availability
-
分类号
TP333
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP316.4
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
-
题名数据库设计的可扩展性案例研究
被引量：2
- 4
-
-
作者
马淑红
单保录
-
机构
青铜峡铝业股份有限公司
-
出处
《科技信息》
2009年第25期I0058-I0058,I0045,共2页
-
文摘
数据库表结构的设计方法直接影响应用软件的性能和生命周期。本文针对提高软件的灵活性和可扩充性,提出了两种数据库表的可扩展设计方案:一种是在数据库表中添加预留字段,并设计预留字段定义表解决了预留字段属性信息和显示信息的问题;另一种是通过设计元属性表,实现更高的可扩充性要求。
-
关键词
数据库设计
数据库可扩展性
案例研究
-
分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
-
题名大数据资源扩展性探究
被引量：1
- 5
-
-
作者
张弛
-
机构
华中科技大学新闻与信息传播学院
-
出处
《山西师大学报（社会科学版）》
2015年第1期61-64,共4页
-
文摘
资源是一个技术时代人类赖以生存发展的生产要素。大数据资源作为一种新的资源样式具有传统资源所不具有的特征。大数据资源的扩展性特质具体表现为数据结构的扩展、数据价值的扩展和数据体量的扩展,即数据的量和质的双重提升。数据结构的扩展不仅包括原有的结构化数据和半结构化数据,而且还包括原来的数据技术难以处理的海量而复杂的非结构性数据;数据价值的扩展表现为大数据提高了数据的有用性,降低了数据的使用成本,使大量的"数据废气"转化为"更廉价"的"非竞争性"数据;数据体量的扩展不仅表现为数据数量的级数式增长,还表现为大数据资源具有全媒体属性的"超文本性"和全数据属性的"整体性"。
-
关键词
大数据
大数据资源
大数据资源扩展性
-
分类号
G219
[文化科学—新闻学]
-
