貴陽資料庫

① 為什麼很多國內外的科技巨頭都要把資料庫放在貴州

一、基礎網路能力強悍，是數據中心的必須的基礎設施

中國移動、中國聯通和中國電信三大運營商大數據中心的建立為貴陽奠定了產業發展的基礎。三大運營商數據中心在貴安新區相繼開工建設，其中：中國電信雲計算中心用地500畝，總投資70億元；中國移動（貴州）數據中心項目用地275畝，總投資20億元；中國聯通（貴安）雲計算基地用地500畝，總投資50億元。

三、電力充足

對於大數據中心來說，斷電或者電力不足是非常恐怖的事情。而貴陽，點亮充足，也是建立數據中心的亮點。貴州省電力充沛，能源富足，是「西電東送」的起源。貴州省水資源豐富，電力水火並濟，穩定可靠。

四、均衡城市資源，以獲取更多的政府資源扶持

蘋果公司目前已經在北京和深圳建立或開建了研發中心，並計劃在上海和蘇州也建立研發中心。對於都希望蘋果落地支持的各大城市來說，蘋果公司自然也得平衡一下各方的需求，同時分散到不同的城市也非常利於談判，獲得優厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、蘇州等落地或者即將落地，在選擇一個新城市，就合情合理了。另一個原因，貴陽地處西部，也是布局數據中心的合理地方之一，西部無非成都，其次就是貴陽可選了。

五、優惠政策

在吸引公司前來投資方面，政府也做出了出色的工作，推出了試點工程，並為用電等的使用提供優惠。

事實上很多互聯網企業數據中心放在一般意義的中西部省份，確實是存在的。除了貴州以外，其實還包括寧夏固原、內蒙古的烏蘭察布等地區都有一些大型企業的數據和計算中心進駐，包括題主提到的這些企業，還有亞馬遜雲、華為等。

這些企業的計算和數據中心落戶這些地區，可能出於如下原因：第一，地方政府出於發展地方經濟，招商引資的結果。因為計算和數據服務業，屬於典型的生產性服務業，附加值高，利於地方經濟發展和區域品牌打造。第二，對企業而言，計算和數據中心等放在一線城市和中心城市成本偏高，而基礎設施較好的中西部地區成本（空間成本、能源成本、運維成本等）相對要低很多。第三，安全考慮。數據和計算中心是互聯網企業的命脈，特別是大型互聯網企業，更是如此。在這種情況下，類似於美國把最前沿的科技研究放在人跡罕至的51區，很多大型互聯網企業把數據中心放在不引人注目中西部地區就可以理解了。

最後，貴州一直得到國家支持建設信息產業基地，各種人才政策、財稅政策和產業政策大力傾斜，這也是吸引互聯網企業進駐，或者建設數據和計算功能性總部的原因吧。

② 很多科技公司為什麼要把資料庫放在貴州

最近幾年貴州因為大數據而火了一把，目前包括阿里巴巴、騰訊、華為、蘋果等這些科技巨頭都紛紛在貴州建設大數據中心，貴州短時間內成為了全國最火的熱的大數據中心。

③ 貴陽有資料庫嗎

貴陽有資料庫。記者從貴陽市統計局了解到，今年貴陽市在推進政府數據開放工作，將逐步擴大政府數據開放范圍，而對於部分不適合開放的政府數據資源，將利用互聯網和大數據分析技術，對數據資源進行整合和加工，開發適合開放的內容豐富、服務便捷、可視性強的數據分析應用。

貴陽現已經建立人口、法人、經濟、基礎地理信息四大資料庫。將全面推進貴陽市級各有關部門以及六區三縣一市各級政府部門開展政府數據資源梳理、目錄編制和注冊工作，完成一批關注度高、影響面大的重點領域政府數據向社會開放的試點和推廣，逐步擴大政府數據開放范圍。

④ 貴州資料庫建在什麼地方

貴州省大數據產業發展中心在貴陽市雲岩區大西門
北京貴陽大數據應用展示中心在貴陽國家高新技術產業開發區西部研發基地（陽關大道28號）。
貴州資料庫建設多數在貴安新區，比如移動，聯通及電信等！

⑤ 貴陽北大青鳥：資料庫的種類有哪些

很長時間以來，關系型資料庫一直是大公司的專利，市場被Oracle/DB2等企業資料庫牢牢把持。
但是隨著互聯網的崛起、開源社區的發展，上世紀九十年代Mysql1.0的發布，標志著關系型資料庫的領域社區終於有可選擇的方案。
MySQL第一個介紹的單機RDBMS就是MySQL。
相信大多數朋友都已經對MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成長史就是互聯網的成長史。
我接觸的第一個MySQL版本是MySQL4.0，到後來的MySQL5.5更是經典——基本所有的互聯網公司都在使用。
MySQL也普及了「可插拔」引擎這一概念，針對不同的業務場景選用不同的存儲引擎是MySQLtuning的一個重要的方式。
比如對於有事務需求的場景使用InnoDB;對於並發讀取的場景MyISAM可能比較合適;但是現在我推薦絕大多數情況還是使用InnoDB，畢竟5.6後已經成為了官方的默認引擎。
大多數朋友都基本知道什麼場景適用MySQL(幾乎所有需要持久化結構化數據的場景)，我就不贅述了。
另外值得一提的是MySQL5.6中引入了多線程復制和GTID，使得故障恢復和主從的運維變得比較方便。
另外，5.7(目前處於GA版本)是MySQL的一個重大更新，主要是讀寫性能和復制性能上有了長足的進步(在5.6版本中實現了SCHEMA級別的並行復制，不過意義不大，倒是MariaDB的多線程並行復制大放異彩，有不少人因為這個特性選擇MariaDB。
MySQL5.7MTS支持兩種模式，一種是和5.6一樣，另一種則是基於binloggroupcommit實現的多線程復制，也就是MASTER上同時提交的binlog在SLE端也可以同時被apply，實現並行復制)。
如果有單機資料庫技術選型的朋友，基本上只需要考慮5.7或者MariaDB就好了，而且5.6、5.7由Oracle接手後，性能和穩定性上都有了明顯的提升。
PostgreSQLPostgreSQL的歷史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持這個項目的MichaelStronebraker於2015年獲得圖靈獎。
後來項目更名為Post-Ingres，項目基於BSDlicense下開源。
1995年幾個UCB的學生為Post-Ingres開發了SQL的介面，正式發布了PostgreSQL95，隨後一步步在開源社區中成長起來。
和MySQL一樣，PostgreSQL也是一個單機的關系型資料庫，但是與MySQL方便用戶過度擴展的SQL文法不一樣的是，PostgreSQL的SQL支持非常強大，不管是內置類型、JSON支持、GIS類型以及對於復雜查詢的支持，PL/SQL等都比MySQL強大得多，而且從代碼質量上來看，PostgreSQL的代碼質量是優於MySQL的，另外相對於MySQL5.7以前的版本，PostgreSQL的SQL優化器比MySQL強大很多，幾乎所有稍微復雜的查詢PostgreSQL的表現都優於MySQL。
從近幾年的趨勢上來看，PostgreSQL的勢頭也很強勁，我認為PostgreSQL的不足之處在於沒有MySQL那樣強大的社區和群眾基礎。
MySQL經過那麼多年的發展，積累了很多的運維工具和最佳實踐，但是PostgreSQL作為後起之秀，擁有更優秀的設計和更豐富的功能。
電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/發現PostgreSQL9以後的版本也足夠穩定，在做新項目技術選型的時候，是一個很好的選擇。
另外也有很多新的資料庫項目是基於PostgreSQL源碼的基礎上進行二次開發，比如Greenplum等。

⑥ 貴陽北大青鳥：資料庫存儲結構都有哪些形式

資料庫的存在對於任何一個軟體的運行以及網站信息的存儲都是非常有必要的。
但是並不是所有的存儲方式都能滿足需求，我們需要根據不同的情況進行調整。
下面IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就從案例分析的角度出發來了解一下，不同的資料庫存儲結構的優劣性。
從讀/寫工作負載平衡、一致性需求、延遲和訪問模式等方面看，應用是各異的。
如果我們能對資料庫和存儲內部設施架構決策瞭然於胸，那麼將有助於我們理解系統行為模式的原因所在，一旦在問題時能解決問題，並能根據工作負載調優資料庫。
B樹和LSM樹結構上的大差別之一，在於優化的目的，以及優化的意義。
下面對B樹和LSM樹做一個對比。
總而言之，B樹具有如下屬性：B樹是可變的，這支持通過引入一些空間開銷，以及更為關聯的寫路徑，實現就地更新。
B樹並不需要完全的文件重寫或多源合並。
B樹是讀優化的。
即B樹不需要從多個源讀取(因此也不需要此後的合並操作)，這簡化了讀路徑。
寫可能會觸發節點的級聯分割，這會使一些寫操作更昂貴。
B樹是針對分頁(塊存儲)環境優化的，其中不存在位元組地址。
(blockstorage),.雖然也需要重寫，但是通常情況下B樹存儲要比LSM樹存儲需要更少的維護。
並發訪問需要讀/寫隔離，其中一系列的鎖和閂(latch)。
LSM樹具有如下特性：LSM樹是不可寫的。
SSTable是一次性寫入磁碟的，永不更新。
緊縮操作通過從多個數據文件移除條目，並合並具有相同鍵的數據，實現空間的整合。
在緊縮過程中，已合並的SSTable將被丟棄，並在成功合並後移除。
不可寫提供的另一個有用特性，就是刷新後的表可並發訪問。
LSM是寫優化的。
這意味著寫入操作將被緩存，並順序地刷新到磁碟中，潛在地支持磁碟上的空間本地性。
讀操作可能需要從多個數據源訪問數據。
因為不同時間寫入的具有相同鍵的數據，可能會落在不同的數據文件中。
記錄在返回給客戶前，必須經過合並過程。
LSM樹需要做維護和緊縮，因為緩存的寫入操作將被刷新到磁碟。

⑦ 貴陽北大青鳥：mysql資料庫的優化方法

我們都知道，伺服器資料庫的開發一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現的，而為了提高我們資料庫的運行速度和效率，資料庫優化也成為了我們每日的工作重點，今天，貴陽IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下mysql伺服器資料庫的優化方法。
為什麼要了解索引真實案例案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數據，存儲到mysql數據中。
那時不了解索引，一條簡單的「根據用戶名搜索全部回答的sql「需要執行半分鍾左右，完全滿足不了正常的使用。
案例二：近線上應用的資料庫頻頻出現多條慢sql風險提示，而工作以來，對資料庫優化方面所知甚少。
例如一個用戶數據頁面需要執行很多次資料庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優化。
索引的優點合適的索引，可以大大減小mysql伺服器掃描的數據量，避免內存排序和臨時表，提高應用程序的查詢性能。
索引的類型mysql數據中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數據結構都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。
BTREE是常見的優化要面對的索引結構，都是基於BTREE的討論。
B-TREE查詢數據簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數據不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找演算法來查詢，大大提高查詢性能。
而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數據的插入、刪除、更新更快。
現代資料庫的索引文件和文件系統的文件塊都被組織成BTREE。
btree的每個節點都包含有key，data和只想子節點指針。
btree有度的概念d>=1。
假設btree的度為d，則每個內部節點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節點指針。
樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系統中，B-TREE的節點常設計成接近一個內存頁大小(也是磁碟扇區大小)，且樹的度非常大。
這樣磁碟I/O的次數，就等於樹的高度h。
假設b=100，一百萬個節點的樹，h將只有3層。
即，只有3次磁碟I/O就可以查找完畢，性能非常高。
索引查詢建立索引後，合適的查詢語句才能大發揮索引的優勢。
另外，由於查詢優化器可以解析客戶端的sql語句，會調整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。