基础知识学习总结-PASS

基础知识学习总结-PASS：包含并行数据库系统（Parallel Database System）是新一代高性能的数据库系统，是在MPP和集群并行计算环境的基等等

PASS

• 1. 分布式并行数据库
  • 1. 并行数据库系统（Parallel Database System）是新一代高性能的数据库系统，是在MPP和集群并行计算环境的基础上建立的数据库系统； 目标是高性能和高可用性。主要是并行处理；
  • 2. 数据分布存储在不同的服务器节点，通过并行实现各种数据操作，并行使用多个CPU和存储磁盘。 场景：海量数据并行计算。
• 2. 关系型数据库
  • 1. 关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。
  • 2. 关系操作有：选择，连接，并，交，差，增加，删除，修改，查询等。如mysql，postgresql等
• 3. 分布式文件系统
  • 1. 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
  • 2. 存储在不同服务器上，采用HDFS（Hadoop分布式文件系统）软件。带有数据复制和容错功能。
• 4. 内存数据库
  • 1. 将数据放在内存中直接处理的数据库。追求频繁访问，极限性能。场景：实时布控，实时比对，快速查询。
• 5. 图数据库
  • 1. 图形数据库将地图与其它类型的平面图中的图形描述为点、线、面等基本元素，并将这些图形元素按一定数据结构（通常为拓扑数据结构）建立起来的数据集合。
  • 2. 非关系型数据库。场景：展示人与人，人与车等之间关系等。
• 6. 全文数据库
  • 1. 收录原始文献的全文数据，省去了查找原文和人工干预。场景：车辆车牌查询，人员档案查询等
• 7. 内存计算
  • 1. 内存计算适用不同的计算模式，流式的storm，离线的spark等。
• 8. 流式计算
  • 1. 适合高速并发的实时数据处理。主要用于实时监控预警，实时布控，流式数据主要来自网吧，卡口，物联网等。量不会很大，以内存和SSD为主。
• 9. 实时计算
  • 1. 针对海量数据，实时秒级响应，主要表现为实时入库和实时计算。场景：案件线索分析，轨迹查询等。一般数据量小，配合内存完成。
• 10. 离线计算
  • 1. 对累积的数据进行计算分析，计算对象往往是大批量静态数据，如日志等。计算量大，时间长。以磁盘或者SSD为主。
• 11. 其他
  • 1. 机器学习
    • 1. 在没有具体编码的情况下赋予机器学习能力。主要用于模型训练等。
  • 2. 服务总线
    • 1. 重要的应用程序很少单独存在，都是相互调用从而实现更大的作用，但是如何调用，如何高效安全？这就需要企业服务总线，他帮助解决使用者与提供者中间的事情，且帮助转换数据和广播事件等。
  • 3. 授权服务
    • 1. 授权统一管理，包括对用户，设备，应用，服务等，可基于角色做访问控制方法
  • 4. 认证服务
    • 1. 判断用户身份是否合法的服务，包括统一用户服务（包括授权码认证，用户名密码，访问令牌等）及单点登录服务（登录一次，访问多个应用系统）
  • 5. API网关
    • 1. Application Programming Interface，应用程序编程接口
    • 2. 为保护内部服务设计的API托管服务，开发者开发的服务通过API向外提供服务，不用担心安全认证，流量控制，审计日志等。
  • 6. 开发服务
    • 1. 应用中间件服务，通过应用软件与系统软件，客户方与服务器之间的中间转换，大大减轻开发者对硬件，网络，数据的使用。
  • 7. 传输交换
    • 1. 主要用于多种数据源，多种方式，实现大文件，大数据的高可靠、高性能交换。主要用于各警种间，各系统间的文件交换，各数据库间的数据交换等。但未来数据中心间主要是通过授权来实现数据共享，而非传输交换。
  • 8. 任务调度
    • 1. 在某个特定时间点，指定做某个特定的任务。
  • 9. 地理位置服务
    • 1. 依托公安云平台提供各类地理图层，数据和接口，在应用开发时可以调用地图，位置等，
• 12. 加密解密
  • 1. 使用符合国密要求的密码机组成加密池，保护数据安全。
• 13. 多媒体处理
  • 1. 提供一系列图片，语音，视频等多媒体相关的服务。如文字识别，图片压缩，图片水印，语音识别等。用于证件办理，案事件分析等。
• 14. 可视化服务
  • 1. 将抽象的数据用图形或图像表示其关联，比较，走势等，如透视表等。