贵阳数据库

① 为什么很多国内外的科技巨头都要把数据库放在贵州

一、基础网络能力强悍，是数据中心的必须的基础设施

中国移动、中国联通和中国电信三大运营商大数据中心的建立为贵阳奠定了产业发展的基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元；中国移动（贵州）数据中心项目用地275亩，总投资20亿元；中国联通（贵安）云计算基地用地500亩，总投资50亿元。

三、电力充足

对于大数据中心来说，断电或者电力不足是非常恐怖的事情。而贵阳，点亮充足，也是建立数据中心的亮点。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。

四、均衡城市资源，以获取更多的政府资源扶持

苹果公司目前已经在北京和深圳建立或开建了研发中心，并计划在上海和苏州也建立研发中心。对于都希望苹果落地支持的各大城市来说，苹果公司自然也得平衡一下各方的需求，同时分散到不同的城市也非常利于谈判，获得优厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、苏州等落地或者即将落地，在选择一个新城市，就合情合理了。另一个原因，贵阳地处西部，也是布局数据中心的合理地方之一，西部无非成都，其次就是贵阳可选了。

五、优惠政策

在吸引公司前来投资方面，政府也做出了出色的工作，推出了试点工程，并为用电等的使用提供优惠。

事实上很多互联网企业数据中心放在一般意义的中西部省份，确实是存在的。除了贵州以外，其实还包括宁夏固原、内蒙古的乌兰察布等地区都有一些大型企业的数据和计算中心进驻，包括题主提到的这些企业，还有亚马逊云、华为等。

这些企业的计算和数据中心落户这些地区，可能出于如下原因：第一，地方政府出于发展地方经济，招商引资的结果。因为计算和数据服务业，属于典型的生产性服务业，附加值高，利于地方经济发展和区域品牌打造。第二，对企业而言，计算和数据中心等放在一线城市和中心城市成本偏高，而基础设施较好的中西部地区成本（空间成本、能源成本、运维成本等）相对要低很多。第三，安全考虑。数据和计算中心是互联网企业的命脉，特别是大型互联网企业，更是如此。在这种情况下，类似于美国把最前沿的科技研究放在人迹罕至的51区，很多大型互联网企业把数据中心放在不引人注目中西部地区就可以理解了。

最后，贵州一直得到国家支持建设信息产业基地，各种人才政策、财税政策和产业政策大力倾斜，这也是吸引互联网企业进驻，或者建设数据和计算功能性总部的原因吧。

② 很多科技公司为什么要把数据库放在贵州

最近几年贵州因为大数据而火了一把，目前包括阿里巴巴、腾讯、华为、苹果等这些科技巨头都纷纷在贵州建设大数据中心，贵州短时间内成为了全国最火的热的大数据中心。

③ 贵阳有数据库吗

贵阳有数据库。记者从贵阳市统计局了解到，今年贵阳市在推进政府数据开放工作，将逐步扩大政府数据开放范围，而对于部分不适合开放的政府数据资源，将利用互联网和大数据分析技术，对数据资源进行整合和加工，开发适合开放的内容丰富、服务便捷、可视性强的数据分析应用。

贵阳现已经建立人口、法人、经济、基础地理信息四大数据库。将全面推进贵阳市级各有关部门以及六区三县一市各级政府部门开展政府数据资源梳理、目录编制和注册工作，完成一批关注度高、影响面大的重点领域政府数据向社会开放的试点和推广，逐步扩大政府数据开放范围。

④ 贵州数据库建在什么地方

贵州省大数据产业发展中心在贵阳市云岩区大西门
北京贵阳大数据应用展示中心在贵阳国家高新技术产业开发区西部研发基地（阳关大道28号）。
贵州数据库建设多数在贵安新区，比如移动，联通及电信等！

⑤ 贵阳北大青鸟：数据库的种类有哪些

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。
但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代Mysql1.0的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。
MySQL第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。
相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。
我接触的第一个MySQL版本是MySQL4.0，到后来的MySQL5.5更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。
MySQL也普及了“可插拔”引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。
比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟5.6后已经成为了官方的默认引擎。
大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。
另外值得一提的是MySQL5.6中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。
另外，5.7(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在5.6版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。
MySQL5.7MTS支持两种模式，一种是和5.6一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。
如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑5.7或者MariaDB就好了，而且5.6、5.7由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。
PostgreSQLPostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2015年获得图灵奖。
后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。
1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。
和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL5.7以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。
从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。
MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。
电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。
另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

⑥ 贵阳北大青鸟：数据库存储结构都有哪些形式

数据库的存在对于任何一个软件的运行以及网站信息的存储都是非常有必要的。
但是并不是所有的存储方式都能满足需求，我们需要根据不同的情况进行调整。
下面IT培训http://www.kmbdqn.cn/就从案例分析的角度出发来了解一下，不同的数据库存储结构的优劣性。
从读/写工作负载平衡、一致性需求、延迟和访问模式等方面看，应用是各异的。
如果我们能对数据库和存储内部设施架构决策了然于胸，那么将有助于我们理解系统行为模式的原因所在，一旦在问题时能解决问题，并能根据工作负载调优数据库。
B树和LSM树结构上的大差别之一，在于优化的目的，以及优化的意义。
下面对B树和LSM树做一个对比。
总而言之，B树具有如下属性：B树是可变的，这支持通过引入一些空间开销，以及更为关联的写路径，实现就地更新。
B树并不需要完全的文件重写或多源合并。
B树是读优化的。
即B树不需要从多个源读取(因此也不需要此后的合并操作)，这简化了读路径。
写可能会触发节点的级联分割，这会使一些写操作更昂贵。
B树是针对分页(块存储)环境优化的，其中不存在字节地址。
(blockstorage),.虽然也需要重写，但是通常情况下B树存储要比LSM树存储需要更少的维护。
并发访问需要读/写隔离，其中一系列的锁和闩(latch)。
LSM树具有如下特性：LSM树是不可写的。
SSTable是一次性写入磁盘的，永不更新。
紧缩操作通过从多个数据文件移除条目，并合并具有相同键的数据，实现空间的整合。
在紧缩过程中，已合并的SSTable将被丢弃，并在成功合并后移除。
不可写提供的另一个有用特性，就是刷新后的表可并发访问。
LSM是写优化的。
这意味着写入操作将被缓存，并顺序地刷新到磁盘中，潜在地支持磁盘上的空间本地性。
读操作可能需要从多个数据源访问数据。
因为不同时间写入的具有相同键的数据，可能会落在不同的数据文件中。
记录在返回给客户前，必须经过合并过程。
LSM树需要做维护和紧缩，因为缓存的写入操作将被刷新到磁盘。

⑦ 贵阳北大青鸟：mysql数据库的优化方法

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，贵阳IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引真实案例案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。
那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。
例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
索引的类型mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
B-TREE查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。
而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。
假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。
树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。
这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。
假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。
即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。