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2009-10-12 11:24:04
不知不觉中，人们已经进入了一个数据爆炸的时代，曾经，我们买一个32MB的U盘就需要几百块钱，如今，600块钱就可以买到1.5TB的了。这种数据量的大幅增加，给数据的存储带来了前所未有的压力，过去，数据库的应用和部署并不像今天这么复杂，因为数据量不大，而且数据量被反复访问和移动的频率也很低，再加上互联网并没有像如今这么普及，通过互联网传输的数据也很少。
当计算机和各种智能设备被连接在一起时，数据的交换变得频繁起来，而数据作为新的企业资产，企业的决策者同样希望这些新的资产能够给企业带来新的利润和增长空间。于是，对于数据的管理成为企业关注的焦点，目前，数据库的种类繁多，而牵扯到数据库应用和部署的技术也纷繁复杂。
数据库加速与硬件整合
数据库在过去只是被看作是的一种，它虽然与软件和企业应用软件有所不同，但仍被认为是软件的范畴。事实上，操作系统和应用软件所赖以调用的数据往往存储在数据库中。尽管如此，很少有人能够将其和存储、、网络等硬件设备联系起来。
但在数据库巨头甲骨文看来，数据库已经和硬件密不可分，自2008年底甲骨文在OOW大会上联合惠普发布新一代数据库机Exadata以来，甲骨文就将数据库和硬件的整合提上了日程。2009年，甲骨文通过收购Sun，成功将业务拓展到存储和等硬件设备领域，并在日前联合Sun发布了新一代的数据库机。
在目前甲骨文推出的数据库11g R2版本中，特意加强了和Exadata的集成，在架构上，Exadata在“数据层”之外又建立了一个单独的“存储层”，并且和Oracle数据库管理系统(DBMS)进行了充分的融合。而且，这一产品采用了Sun的FlashFire技术，成为了第一个进行闪存优化的数据库，而通过采用智能存储技术，打破了数据带宽和随机I/O的瓶颈。
另外，在新版本的11G R2中，Oracle真正应用集群(RAC)提供了即插即用型网格和新的服务器合并功能，通过精简配置和合并数据库网格的管理，来减少服务器成本。虚拟化低成本服务器，使其成为共享资源，动态调配资源池，使面向共享平台上的所有应用运行全部数据库。
如果说Oracle数据库通过虚拟化和精简配置降低服务器的成本，那么与通过先进的压缩技术则降低了数据库在存储方面的成本。通过和先进的压缩和分区功能进行结合，可以将数据压缩到原来的1/2至1/4，而通过扩展Oracle自动存储管理(Oracle Automatic Storage Management)的功能，在支持通用集群文件系统的同时，也使得存储和服务器资源用于容错和运行生产工作量，从而避免服务器和存储系统闲置着等待故障出现。
这种和存储、服务器等充分互动的方式也使得数据库在进行资源配置和应用时更加节省成本，不过，这也会给数据库的管理员带来新的挑战，因为和硬件的融合势必要让过去单纯了解数据库管理的IT人员，开始熟悉如何和存储和服务器相结合，而不简简单单的是需要多少存储空间和多少计算资源的问题。
数据库与数据分析进一步融合
过去，人们所理解的数据库多是数据的存放和管理，并没有想过如何利用这些资源，并从这些有用的信息中，提取出更加有价值的东西。但现在这一状况正在改变。因为数据分析技术可以依据历史数据，帮助各类企业去分析并找到他们正确的用户，同时能够优化其业务，预测未来的企业行为。
在这方面，IBM进行的非常彻底，2009年8月，IBM以12亿美元收购分析提供商SPSS软件公司，这使得IBM向新兴的数据分析领域又迈出了重大一步。 在此之前，IBM收购了维护与分析软件供应商Exeros、商业智能和绩效管理软件厂商Cognos、数据归档及法律法规遵从软件厂商Princeton Softech、内容管理厂商FileNet、数据集成厂商Ascential、变化数据捕捉软件厂商DataMirror、身份识别软件供应商SRD、产品信息管理软件厂商Trigo、客户信息管理厂商 DWL以及分析软件厂商Alphablox等。
在完成这一系列收购之后，IBM将这些专注于数据分心的企业与自身的DB2充分融合在了一起，并将这些统归在IBM信息管理(Information Management)这一大的部门之下，它们一起共同组成了IBM五大软件产品线的一部分。目前IBM软件产品线主要包含Information Management、Lotus、Rational、Tivoli、WebSphere。
当然，数据库领域的领头羊Oracle同样不会放过这样一个机会，事实上，Oracle也一直在数据分析领域深耕细作，并通过收购海波龙等一系列公司加强自己在这一方面的实力，在Oracle数据库新版本的11G R2中，也同样特意强调了其在数据分析方面的优势，除此之外，与数据分析相关的法规遵从和风险管控也同样受到Oracle新版数据库产品的着重关注。
IT企业如此关注数据分析领域源于企业建设数据仓库以后，会进一步考虑做元数据管理以实现数据标准化，即统一定义商业分析系统和应用中的数据, 以解决重复数据、数据不标准、数据不准确等问题。因为商业分析和业务系统有着紧密的联系，涉及到复杂的数字模型和分析模型。
根据IDC报告，尽管遭遇金融危机，企业对风险管控和法规遵从等需求仍在推动中国商业分析市场快速增长。2008年中国商业分析软件市场规模达到了2.6亿美元，比2007年增长15.4%。2008年中国商业分析市场的领先厂商之间进一步整合，前四位厂商Oracle、SAP、IBM和SAS占据了52%的市场份额。同时，国内的应用厂商和专注与数据仓库管理的厂商也贡献了46%的份额。
数据迫在眉睫
当数据已经成为企业的核心资产，加强数据库管理的安全性便也提到了企业决策者的议事日程。早在9.11发生时，许多公司就因为数据丢失而导致公司倒闭，自此，数据安全问题开始广受关注。事实上，那时候，企业的数据还不像今天这么多，也不如现在这么复杂。
任何给定的公司的数据库系统可能要收集、和分析成千上万行信息，这些信息本质上有公共的，也有私有的。由于有这项责任在身，数据库必须使数据库管理员能适当的授权和限制访问。此外，数据库还必须提供防止未授权用户存取机密数据的方法。但是有时候，数据库安全信息难以获得或理解。
如今，数据库安全性话题还没有象测定最短宕机时间世界记录和报告那么引人瞩目，但它对于任何使用数据库管理系统的企业来说，都是重要的顾虑。同时，随着越来越多的企业通过互联网传输信息，数据安全问题就更为突出。为了保护数据信息，Sybase将安全性进行分层解决的方式或许能够给企业一些借鉴，它的安全措施也是一级一级层层设置的，以便做到层层设防。第一层是注册和用户许可，保护对的基本存取;第二层是存取控制，对不同用户设定不同的权限，使数据库得到最大限度的保护;第三层是增加限制数据存取的视图和存储过程，在数据库与用户之间建立一道屏障。
基于上述层次结构的安全体系，Sybase提出以下四点实施安全的原则：选择性访问控制(Discretionary Access Controls DAC)，DAC用来决定用户是否有权访问数据库对象;验证，验证就是保证只有授权的合法用户才能注册和访问;授权，对不同的用户访问数据库授予不同的权限;审计，监视系统发生的一切事件。
