中国nosql,中国NOSES手术

网络安全未来发展怎么样？

网络安全行业主要企业：目前国内网络安全行业的主要企业有深信服(300454)、安恒信息(688023)、绿盟科技(300369)、启明星辰(002439)、北信源(300352)等。

创新互联从2013年成立，先为旬阳等服务建站，旬阳等地企业，进行企业商务咨询服务。为旬阳企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

本文核心数据：中国大数据市场规模，中国网络安全技术研发岗位人才专业背景分布

1、国家网信办拟重新修订《网络审查办法》

在滴滴违反《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》以及《国家安全审查办法》后，网信办决定对《网络安全审查办法》重新修订。

2021年7月10日，网信办《网络安全审查办法》修订草案开始征求意见，草案主要针对企业海外上市可能给国家安全带来的风险进行了预判和解决办法。运营者采购网络产品和服务的，应当预判该产品和服务投入使用后可能带来的国家安全风险，掌握超过100万用户个人信息的运营者赴国外上市，必须向网络安全审查办公室申报网络安全审查。

目前，滴滴出行APP是我国受理启用《网络安全审查办法》进行审查的企业，但根据国家互联网信息办公室通知，BOSS直聘、货车帮、运满满等掌握着大量用户个人信息的企业也将受到审查。

2、大数据市场规模不断提升增加了我国隐私数据监管的难度

根据中国信通院数据显示，2016-2019年我国大数据市场规模呈不断上升趋势。大数据是指在一定时间内用常用软件对内容进行抓取和处理的数据集合，不同于传统的数据抓取方式，在大数据环境下，80%以上都是非结构化数据通常采用非关系型数据库(NoSQL)存储技术完成对大数据的抓取、管理和处理。

而非关系型数据库目前尚无严格的访问控制机制及相对完善的隐私保护工具，现有的隐私保护技术，如去标识化、匿名化技术等，多适用于关系型数据库。因此，大数据环境下，传统的数据监管技术已经失效，目前我国较难以对大数据进行监管。此次滴滴事件就是利用“滴滴出行”APP对用户信息进行了大数据抓取。

3、在大数据的发展下，我国针对网络安全的人才需求将会增加

在我国大数据快速发展的今天，大数据泄密事件时常发生，未来我国或许需要更多的网络安全领域的人才进行网络安全管理，保障我国国家安全。2019-2021年第一季度，网络安全技术岗一直是我国需求量最大且薪资最高的职业，而Java工程师、网络安全工程师、Web前端工程师等职业也成为了我国网络安全领域热门的职业。

4、未来我国或将加大对网络安全相关人才的培养

网络安全领域需要的人才专业性较强，但目前我国高等教育网络安全相关的专业领域较为分散。根据BOSS直聘研究数据显示，截至2021年第一季度，我国网络安全相关专业高校毕业生从事计算机/互联网技术研发工作的平均比例为59%，但在这59%的人群中仅有10%的专业对口人才直接进入到网络安全领域工作，因此，目前我国网络安全领域人才缺口较大。未来，随着我国对网络安全问题的重视，我国或将加大对网络安全人才的培养。

综合来看，随着滴滴事件的发酵，国家网信办开始对《网络安全审查办法》修订可以看出我国对打击危害网络安全行为的决心，未来，我国对网络安全领域的人才需求或将加大，国家也会出台一系列措施加大对网络安全领域人才的培养。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

互联网如何海量存储数据？

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。

下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。

NoSQL

互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。

Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储

分布式文件系统

如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

相比过去打电话、发短信、用彩铃的“老三样”，移动互联网的发展使得人们可以随时随地通过刷微博、看视频、微信聊天、浏览网页、地图导航、网上购物、外卖订餐等，这些业务的海量数据都构建在大规模网络云资源池之上。当14亿中国人把衣食住行搬上移动互联网的同时，也给网络云资源池带来巨大业务挑战。

首先，用户需求动态变化，传统业务流量主要是端到端模式，较为稳定；而互联网流量易受热点内容牵引，数据流量流向复杂和规模多变：比如双十一购物狂潮，电商平台订单创建峰值达到58.3万笔，要求通信网络提供高并发支持；又如优酷春节期间有超过23亿人次上网刷剧、抖音拜年短视频增长超10倍，需要通信网络能够灵活扩充带宽。面对用户动态多变的需求，通信网络需要具备快速洞察和响应用户需求的能力，提供高效、弹性、智能的数据服务。

“随着通信网络管道十倍百倍加粗、节点数从千万级逐渐跃升至百亿千亿级，如何‘接得住、存得下’海量数据，成为网络云资源池建设面临的巨大考验”，李辉表示。一直以来，作为新数据存储首倡者和引领者，浪潮存储携手通信行业用户，不断 探索 提速通信网络云基础设施的各种姿势。

早在2018年，浪潮存储就参与了通信行业基础设施建设，四年内累计交付约5000套存储产品，涵盖全闪存储、高端存储、分布式存储等明星产品。其中在网络云建设中，浪潮存储已连续两年两次中标全球最大的NFV网络云项目，其中在网络云二期建设中，浪潮存储提供数千节点，为上层网元、应用提供高效数据服务。在最新的NFV三期项目中，浪潮存储也已中标。

能够与通信用户在网络云建设中多次握手，背后是浪潮存储的持续技术投入与创新。浪潮存储6年内投入超30亿研发经费，开发了业界首个“多合一”极简架构的浪潮并行融合存储系统。此存储系统能够统筹管理数千个节点，实现性能、容量线性扩展；同时基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能资源调度、智能元数据管理等功能，与自研NVMe SSD闪存盘进行系统级别联调优化，让百万级IO均衡落盘且路径更短，将存储系统性能发挥到极致。

“为了确保全球最大规模的网络云正常上线运行，我们联合用户对存储集群展开了长达数月的魔鬼测试”，浪潮存储工程师表示。网络云的IO以虚拟机数据和上层应用数据为主，浪潮按照每个存储集群支持15000台虚机进行配置，分别对单卷随机读写、顺序写、混合读写以及全系统随机读写的IO、带宽、时延等指标进行了360无死角测试，达到了通信用户提出的单卷、系统性能不低于4万和12万IOPS、时延小于3ms的要求，产品成熟度得到了验证。

以通信行业为例，2020年全国移动互联网接入流量1656亿GB，相当于中国14亿人每人消耗118GB数据；其中春节期间，移动互联网更是创下7天消耗36亿GB数据流量的记录，还“捎带”打了548亿分钟电话、发送212亿条短信……海量实时数据洪流，在网络云资源池(NFV)支撑下收放自如，其中分布式存储平台发挥了作用。如此样板工程，其巨大示范及拉动作用不言而喻。

淘宝的总部数据库是放在中国境内还是在美国他的数据库会被删除吗

中国，不会。

1、中国阿里云数据库HBase是面向大数据领域的一站式NoSQL服务。

2、适用于GB至PB级的大规模吞吐、检索、分析工作负载，是为淘宝推荐、支付宝账单、花呗风控、监控、广告投放、物流轨迹以及其他数据存放使用的，是不会被删除的。

NoSQL如何实现数据的增删改查？

package basic;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 获得数据库驱动

//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 创建连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建发送sql语句的对象

Statement st = conn.createStatement();

// 执行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 处理结果

while(rs.next()){

//这个地方就是给你的封装类属性赋值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("删除成功！");

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

国内做分布式数据库开发的现状如何？

应该说，现在是国产分布式数据库发展的利好时期。在讨论发展前景前，首先要先看看分布式数据库的发展方向。

大家把传统关系型数据库称作oldSQL，给人感觉要被淘汰似的。但其实数据量不是很大或者事务处理的场景夏，关系型数据库的还是占优的。

关系型数据库的主要问题在于：

性能瓶颈，

单一模型（关系模型），只适合OLTP

应对业务的灵活性不够，

弹性扩充能力不够，

两地三中心和双活等问题上不足。

随着互联网和手机的飞速发展，无论从用户规模、使用频率、还是场景多样性都使得这些问题浮出水面。其实Oracle在92年就开始尝试转向分布式，还当时引起了业界的巨大争论，最后失败。更何况过去CPU、内存、存储、带宽的高成本导致分布式数据库的性价比并不高，只能停留在学术阶段，限制了分布式的发展。

新分布式数据库首先是要避免和传统关系型数据库的竞争，这是明智的选择，能够轻装上阵。因此从几个方面入手，应对海量数据处理、分析、缓存、流式处理、开发模式等等。相对应列式，KV，Document等多种存储数据结构。

所有这些都被称为NoSQL数据库，放弃ACID和事务能力还换取性能。然而，NoSQL又收到了大量的批评反对意见，主要是说把数据库应该处理的问题交还给了开发是种发展的倒退。这些问题包括，索引、版本、SQL支持、事务支持等等。市场上超过90%的开发员都需要SQL，而且SQL也是非常有效和成熟。于是大家无论底层是什么存储结构又开始支持SQL，形成了NewSQL。

这里插一句题外话，在硅谷已经不再用SQL、NoSQL、NewSQL来划分数据库了。理由很简单，SQL是一种语言，从来没有SQL数据库的说法，自然也不应该有NoSQL数据库的说法。NewSQL数据库就更不合理，用的SQL并非什么“New“的新东西。所以专业上用关系型和非关系型数据库来划分，分布式数据库主要都是非关系型数据库。

回过头来看国内分布式数据库市场需求，中小企业不满足Mysql的性能，分库分表又很难搞，也不彻底；大型企业被Oracle等垄断支付高额成本，而且又不解决实际碰到的瓶颈问题。因此，用户都在寻找新的解决方案。小型用户、云计算的用户、大型企业都需要对应的分布式数据库产品。

再加上国产自主和去IOE浪潮，更加推动了国产分布式数据库的发展利好。值得注意的是，数据库研发是个严肃的事情，没法短平快。