大数据时代数据库的需求分析

文 | 商业智能研究院 2022-05-17

有形商品的存放需要有实体库房,占用实际的空间。那么,无形物品是否也需要有实际的储存空间,答案是肯定的。在大数据时代,每天数以亿计的数据,都会有专门的数据库对数据进行整理归纳。是不同空间维度的数据存储空间。对于数据库需求的分析,在未来大数据领域将会起到至关重要的地位。数据库是怎样的存在,对它的能力又有哪些的需求呢?

数据库作为应用系统当中最重要的一块,也是性能测试非常关注的一块,因此数据库的能力需求度也在不断地提高,它的需求有以下几点。

1、高吞吐量

      满足高并发下的大数据量交互需求,满足数据备份或ETL过程的大数据量需求,数据库的存储量的大小决定着数据库的权重。

2、负载均衡

      满足高并发下数据库的负载均衡能力,需求分析需要收集数据库的部署架构、负载均衡策略等数据信息。超过数据库的存储后及时做出调整。

3、读写分离

      获取需求的要点是明确哪些是写节点,哪些是读节点,并且切换的策略什么,数据同步的策略是什么。数据库功能的全面性至关重要。

4、分区分片

      获取需求的要点是把握数据的垂直切换和水平分库概念。明确需要对哪些数据块进行切分,分别分散到哪几台数据库主机上。就和实际商品的种类划分一样。

5、高并发性

      根据以上的数据库应用需求,进一步制定数据库的高并发需求,估算出单台数据库的API接口压力和需要满足的并发能力。

6、高可用性

      高可用性可能也综合涉及到数据的多项能力,主要应用的是集群技术,HA容错及互备技术,体现的是无故障运行。实现数据库的随时提取与入库的需求。

大量实践和研究证明,需求分析是数据库应用系统开放的前提和基础。在数据库开发中占着重要地位。为了更全面、系统的获取分析需求,产生了结构化分析与功能建模方法。在商业智能领域,帆软Finebi就是应用数据库的Spider引擎,支持连接企业的大数据计算平台,在充分利用平台计算性能的同时,也解决了TB至PB级超大数据量多维分析的难题。为企业庞大的数据提取分析提供智能的解决方案,在应用的企业中起着至关重要的作用。

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