数据恢复的基础知识

数据恢复的基础知识（精选8篇）

数据恢复的基础知识 第1篇

数据恢复基础知识

计算机上只有数据是最关键的，数据的丢失才是最大的损失。下面我来讲解一些数据恢复的基本知识。

首先申明一点，对于重要数据，备份数据才是防止数据丢失的根本方法，而数据恢复依赖于很多因素，很难完全恢复数据，一般是仅仅可以恢复部分数据。

数据恢复就是找回丢失的数据，例如彻底删除某个文件或文件夹，重新格式化磁盘，重新分区磁盘等等都会造成数据的丢失。更严重的数据丢失是存储介质硬件损坏，例如，硬盘不小心摔坏了、硬盘根本就不认了、硬盘有大量坏道等等。最值得注意的一点是，一旦意识到数据丢失了，立刻停止一些不必要的*作，误删、误格后，不要再往磁盘里写数据了！磁盘摔坏后，不要再加电了！磁盘出现坏道读不出来，不要反复读盘了等等。

硬盘故障大致可分为硬故障和软故障两大类。硬故障即PCBA板损坏、盘片划伤、芯片及其它原器件烧坏、断针断线、磁头音圈电机损坏等，是由于硬盘自身的机械零件或电子元器件损坏而引起。剧烈的震动、频繁开关机、电路短路、供电电压不稳定等比较容易引发硬盘物理性故障，硬件故障一般表现为CMOS不认硬盘，常有一种“咔嚓咔嚓”的磁组撞击声或电机不转、通电后无任何声音、磁头不对造成读写错误等现象，对上面描述的大部分情况，一般都要送到专门的数据恢复中心检测和恢复数据。硬盘软故障即硬盘数据结构由于某种原因，比如说病毒导致硬盘数据结构混乱甚至不可被识别而形成的故障。一般来说，主板BIOS硬盘自动检测（IDE HDD AUTO DETECTION）功能能够检测到硬盘参数，均为软故障。一般情况下，硬盘在发生故障时系统会在屏幕上显示一些提示信息，所以我们可以按照屏幕显示的提示信息找到故障原因，有针对性地实施解决方案。软故障包括误分区、误格式化、误删除、误克隆、MBR丢失、BOOT扇区丢失、病毒破坏、黑客攻击、分区信息丢失、RAID0磁盘阵列、RAID1磁盘阵列、RAID5磁盘阵列失效等因素造成的数据丢失。硬盘软故障相对于物理故障来说，更容易修复些，而它对数据的损坏程序也比硬盘物理故障来得轻些。

下面主要说明一下硬盘发生软故障后数据恢复的大概方法，部分原理可以用于优盘，光盘等的数据恢复。

基础知识-硬盘, 分区和文件系统的介绍

硬盘内部结构

关于硬盘结构的文章已经非常多了，不过真正要说清楚的话，就算专门出一本书也说不完，因此这里就不再从头细细讲述了。

硬盘最基本的组成部分是由坚硬金属材料制成的涂以磁性介质的盘片，不同容量硬盘的盘片数不等。每个盘片有两面，都可记录信息。盘片被分成许多扇形的区域，每个区域叫一个扇区，每个扇区可存储128×2的N次方（N＝0.1.2.3）字节信息。在DOS中每扇区是128×2的2次方＝512字节，盘片表面上以盘片中心为圆心，不同半径的同心圆称为磁道。硬盘中，不同盘片相同半径的磁道所组成的圆柱称为柱面。磁道与柱面都是表示不同半径的圆，在许多场合，磁道和柱面可以互换使用，我们知道，每个磁盘有两个面，每个面都有一个磁头，习惯用磁头号来区分。扇区，磁道（或柱面）和磁头数构成了硬盘结构的基本参数。在老式硬盘中，采用的都是这种比较古老的CHS（Cylinder/Head/Sector）结构体系。因为很久以前，在硬盘的容量还非常小的时候，人们采用与软盘类似的结构生产硬盘。也就是硬盘盘片的每一条磁道都具有相同的扇区数，由此产生了所谓的3D参数（Disk Geometry），即是磁头数（Heads）、柱面数（Cylinders）、扇区数（Sectors）以及相应的3D寻址方式。对于现在的新硬盘来说，都已经全部不采用这样的结构，而是采用了更加科学的结构方式，目前的硬盘都是线性寻址也就是直接使用扇区号来访问硬盘，137G以下的硬盘使用32位整数作为扇区号，而137G以上的硬盘使用48位整数作为扇区号。CHS结构体系

其中：磁头数表示硬盘总共有几个磁头，也就是有几面盘片，最大为255（用8个二进制位存储）；柱面数表示硬盘每一面盘片上有几条磁道，最大为1023（用10个二进制位存储）；扇区数表示每一条磁道上有几个扇区，最大为63（用6个二进制位存储）；每个扇区一般是512个字节，理论上讲你可以取任何一个你喜欢的数值，但好像至今还没有发现取别的值的。所以磁盘最大容量为：

255×1023×63×512/1048576＝8024MB（1M＝1048576Bytes）或硬盘厂商常用的单位：

255×1023×63×512/1000000＝8414MB（1M＝1000000Bytes）

由于在老式硬盘的CHS结构体系中，每个磁道的扇区数相等，所以外道的记录密度要远低于内道，因此会浪费很多磁盘空间（软盘也是一样）。为了进一步提高硬盘容量，现在硬盘厂商都改用等密度结构生产硬盘。这也就是说，每个扇区的磁道长度相等，外圈磁道的扇区比内圈磁道多。采用这种结构后，硬盘不再具有实际的3D参数，寻址方式也改为线性寻址，即以扇区为单位进行寻址。而为了与使用3D寻址的老软件兼容（如使用BIOSInt13H接口的软件），厂商通常在硬盘控制器内部安装了一个地址翻译器，由它负责将老式3D参数翻译成新的线性参数。这也是为什么现在硬盘的3D参数可以有多种选择的原因（不同的工作模式可以对应不同的3D参数，如LBA、LARGE、NORMAL）。而随着磁盘密度的增加、机构的进一步复杂、功能和速度上的提高，如今的硬盘都会在磁盘里面划分出一个容量比较大的，称为“系统保留区”的区域，用于储存硬盘的各种信息、参数和控制程序，有的甚至把硬盘的Fireware也做到了系统保留区里面（原来这些信息都是储存在硬盘控制电路板的芯片上的）。这样虽然可以进一步简化生产的流程，加快生产速度和降低生产成本，但是从另一方面，却又大大增加了硬盘出现致命性损坏的几率和缩短了硬盘的使用寿命。

恢复数据的原理和方法

发觉硬盘故障，需要恢复数据的时候，第一步所要做的就是检测，判断磁盘的故障原因和数据损坏程度

只有明确磁盘的损坏程度和故障原因，才能采取正确的步骤恢复数据：

硬盘内部故障，表现形式一般是CMOS不能识别硬盘，硬盘异响，那么可能的故障原因物理磁道损坏、内电路芯片击穿、磁头损坏等等，可以采用的修复手段有：内电路检修、在超净间内打开盘腔修复，这种情况只能送到专业的数据恢复公司。

硬盘外电路故障，如果CMOS不能识别硬盘，硬盘无异响，那么可能的故障原因是外电路板损坏、芯片击穿、电压不稳烧毁等等，可以采取的手段是外电路检修，或者更换相同型号的硬盘的电路板，一般需要送到专业的数据恢复公司。

软故障，如果CMOS能识别硬盘，一般是硬盘软故障，破坏原因一般是系统错误造成数据丢失，误分区、误删除、误克隆、软件冲突、病毒破坏等等，可以采用的方法有专用数据恢复软件或者人工方式。

下面具体讲解软故障的数据恢复方法 1.确认数据丢失的故障原因

1.硬盘数据丢失，故障原因包括：

病毒破坏,误克隆,硬盘误格式化，分区表失丢，误删除文件，移动硬盘盘符认不出来(无法读取其中数据，硬盘零磁道损坏),硬盘误分区，盘片逻辑坏区，硬盘存在物理坏区。

2.文档数据损坏,如Office 系列数据文件损坏，Zip、MPEG、asf、RM 等文件数据损坏。

2.根据故障原因，采用相应的手段和步骤

1.备份数据，根据数据的重要程度，决定是否需要备份数据，备份数据的一般步骤是

1.卸下损坏硬盘，接到另外一台完好的机器，注意新机器上有足够的硬盘空间备份

2.使用ghost的原始模式（raw），一个扇区一个扇区的把损坏磁盘备份到一个镜像文件中。如果硬盘上有物理坏道，最好是采用ghost的方式制作一个磁盘镜像，然后所有的*作都在磁盘镜像上进行，这样可以最大限度的保护原始磁盘不被进一步损坏，可以最大限度的恢复数据。——我猜想作者是说把磁盘内容克龙到另一块磁盘上做恢复的做作，以避免在原磁盘的写*作。

3.修复硬盘数据。修复硬盘数据有2种类型，一种直接在原始硬盘修改，一种是把读出数据存储到其他的硬盘上。基本思路就是就是根据磁盘现有的信息最大限度的推断出丢失的分区和文件系统系统的信息，把受损的文件和系统还原，所以如果信息损失太多，那么是不可能恢复数据的。比如错误删除一个文件后，随即又拷贝了较大的文件过来，那么多半是被删除的文件被新拷贝过来的文件所覆盖，几乎是无法恢复了。

一个常识就是，如果想要恢复数据，那么不要在出问题的磁盘上运行scandisk或者Norton Disk Doctor等直接修复文件系统错误的软件，切记。

零磁道，MBR和分区表DPT：

零磁道处于硬盘上一个非常重要的位置，硬盘的主引导记录区（MBR）就在这个位置上。零磁道一旦受损，将使硬盘的主引导程序和分区表信息遭到严重破坏，从而导致硬盘无法自举。MBR：

当通过Fdisk或其他分区工具对硬盘进行分区时，分区软件会在硬盘0柱面0磁头1扇区建立MBR（Main Boot Record）,即为主引导记录区，位于整个硬盘的第一个扇区,在总共512字节的主引导扇区中，主引导程序只占用了其中的446个字节，64个字节交给了DPT(Disk Partition Table硬盘分区表),最后两个字节（55 AA）属于分区结束标志。主引导程序的作用就是检查分区表是否正确以及确定哪个分区为引导分区，并在程序结束时把该分区的启动程序调入内存加以执行。DPT：

分区表DPT（Disk Partition Table），把硬盘空间划分为几个独立的连续的存储空间，也就是分区。分区表DPT则以80H或00H为开始标志，以55AAH为结束标志。分区表决定了硬盘中的分区数量，每个分区的起始及终止扇区、大小以及是否为活动分区等。

通过破坏DPT，即可轻易地损毁硬盘分区信息。分区表分为主分区表和扩展分区表。

主分区表位于硬盘MBR的后部。从1BEH字节开始，共占用64个字节，包含四个分区表项，这也就是为什么一个磁盘的主分区和扩展分区之和总共只能有四个的原因。每个分区表项的长度为16个字节，它包含一个分区的引导标志、系统标志、起始和结尾的柱面号、扇区号、磁头号以及本分区前面的扇区数和本分区所占用的扇区数。其中”引导标志”表明此分区是否可引导，即是否活动分区。当引导标志为”80″时，此分区为活动分区；”系统标志”决定了该分区的类型，如”06″为DOS FAT16分区，”0b”为DOS FAT32分，”63″为UNIX分区等；起始和结尾的柱面号、扇区号、磁头号指明了该分区的起始和终止位置。分区表项的16个字节分配如下： 第1字节: 引导标志

第2字节: 起始磁头

第3字节: 低6位为起始扇区, 高2位与第4字节为起始柱面 第4字节: 起始柱面的低8位 第5字节: 系统标志 第6字节: 终止磁头

第7字节: 低6位为终止扇区, 高2位与第8字节为终止柱面 第8字节: 终止柱面的低8位

第9-12字节: 该分区前的扇区数目 第13-16字节: 该分区占用的扇区数目

扩展分区作为一个主分区占用了主分区表的一个表项。在扩展分区起始位置所指示的扇区(即该分区的第一个扇区)中，包含有第一个逻辑分区表，同样从1BEH字节开始，每个分区表项占用16个字节。逻辑分区表一般包含两个分区表项，一个指向当前的逻辑分区，另一个则指向下一个扩展分区。下一个扩展分区的首扇区又包含了一个逻辑分区表，这样以此类推，扩展分区中就可以包含多个逻辑分区。为方便说明，我们把这一系列扩展分区和逻辑分区分别编号，主扩展分区为 1号扩展分区，第一个逻辑分区表所包含的两个分区分别标为 1号逻辑分区和 2号扩展分区，依次类推。

主分区表中的分区是主分区，而扩展分区表中的是逻辑分区，并且只能存在一个扩展分区。FS即文件系统，位于分区之内，用于管理分区中文件的存储以及各种信息，包括文件名字，大小，时间，实际占用的磁盘空间等。windows 目前常用的文件系统包括FAT12，FAT16，FAT32和NTFS系统。

DBR（Dos Boot Record）是*作系统引导记录区。它位于硬盘的每个分区的第一个扇区，是*作系统可以直接访问的第一个扇区，它一般包括一个位于该分区的*作系统的引导程序和相关的分区参数记录表。

簇，是文件系统中最小的数据存储单元，由若干个连续的扇区组成，硬盘的扇区的大小是512字节（几乎是用于所有的硬盘），也就是既是一个字节的文件也要分配给它1个簇的空间，剩余的空间都被浪费了，簇越小，那么对小文件的存储的效率越高，簇越大，文件访问的效率高，但是浪费空间比较严重。FAT(file allocation table)即文件分配表，记录了分区中簇的的使用情况，FAT表的大小与硬盘的分区的大小有关，为了数据安全起见，FAT一般做两个，二FAT为第一FAT的备份，用于FAT12，FAT16，和FAT32文件系统。

DIR是DIRECTORY即根目录区的简写，根目录区存储了文件系统的根目录中的文件或者目录的信息（包括文件的名字，大小，所在的磁盘空间等等），FAT12，FAT16的DIR紧接在第二FAT表之后，而FAT32的根目录区可以在分区的任何一个簇。MFT（Master File Table）是NTFS中存储有关文件的各种信息的数据结构，包括文件的大小，时间，所占据的数据空间等等。

以FAT32为例，FAT32分区的的0－2扇区为FAT32文件系统的DBR即引导扇区，3－5扇区为0－2扇区的备份。6－31扇区为空，32扇区开始为第一个FAT表，FAT表的大小与硬盘的分区的大小有关。随后是第2个FAT表，剩余的空间都是实际的文件所占用的，包括目录和文件。FAT32文件系统的根目录并不一定是数据区的第一个簇，它可以位于数据区的任何一个簇，这也是FAT32的根目录大小不在受255个文件限制的原因，这也是FAT32的文件名可以支持长文件名的原因之一。

分区表丢失，表现为硬盘原先所有分区或者部分分区没了，在磁盘管理器(winxp win2000 win2003)看到未分区的硬盘或者未分区的空间。有多种可能：

病毒，当年的cih病毒会用无效的数据填充分区表和第一个分区的数据，这种情况下，从前面介绍的分区的性质来看，c盘的数据很难恢复，而随后d盘和e盘等分区的实际数据并没有被破坏，而仅仅是分区表丢失而已，所以只要找到D盘和E盘等分区的正确的起始和结束位置，很容易恢复。

重新分区，使用fdisk对磁盘重新划分空间分布，那么原来的分区表被新的分区表取代，这个时候，同样是原来分区的数据没有损坏，仅仅是分区表指向了不正确的位置。

误删除文件的恢复

误删除文件的恢复的原理是什么呢？为什么删除文件后，又可以恢复回来？是不是所有的删除的文件都可以恢复？

当我们存储一个文件的时候，*作系统首先在一个记录所有空间使用情况的表格中，找到足够容纳我们的新文件的空间，然后把文件内容写到相对应的硬盘扇区上，最后在表格中标出该空间被占用了。

当我们删除一个文件的时候，一般并不对实际文件所占用的扇区进行*作，而是仅仅在该表格中指明那些空间是空白的了，可以分配给别的文件使用。在这个时候，被删除的文件的实际内容并没有受到破坏，可以恢复回来。如果我们删除一个文件后，又重新创建了一个文件，那么被删除文件所占用的扇区就有可能被新创建的文件所使用，这时候就无法恢复原来被删除的文件了。所以一旦错误的删除了文件，必须注意的就是不要对该文件所在的分区进行写*作了，否则有可能覆盖原来删除的文件，从而导致数据无法恢复。

对于误删除的文件，我们有很多选择，如finaldata,recover4all,easyrecovery，这些软件使用很简单，直接按照向导的指示就可以了。

下面介绍一种手工恢复被删除数据的方法，特别是使用这种自动化的方法恢复无效的时候，这种方法适合恢复有明显特征的结构简单的文件，如文本文件，如果格式复杂，就需要写一个类似的程序来恢复了。原理就是直接在分区中寻找被删除的文件的内容。

一个实例就是微软公司的vc6，vc6的ide有一个bug，一直没有修复，就是存储写好的程序代码的时候，偶然会弹出一个对话框说无法存储文件，这个时候必须再存一次才可以，如果你直接关闭vc6，就会发现刚才那个文件被删除了（这个bug是微软确认的，一直到vc6的sp5补丁也没有修复）。

我的一个朋友使用vc6的时候遇到了这个bug，而且他以为vc6出了问题，直接关闭了vc6，结果很费劲才调试好的很长的一的文件就失踪了。我首先试用了finaldata和easyrecovery，结果找出很多以前删除的文件，就是没有需要的。没有办法的情况下，只好使用强行搜索的方法了

1.运行winhex，选择tools菜单中的opendisk,选择误删除的文件所在的逻辑盘c盘，2.选择search菜单，使用find text命令，在打开的c盘上直接搜索程序代码中的特征串“增加了处理Reg_Expand_SZ”，3.经过一段时间后,把找到的代码所在扇区的前后几个扇区全部复制下来，拷贝到一个新的文件中，这样就找回了原来的代码。

对于恢复结构性很强的文档，如果自动化的方式不起作用，可以写一个小程序来搜索的同时加以判断，或者直接利用winhex提供的接口写一个脚本，如果数据很重要，这样的手段也是很需要的。如果文件分散在分区的多个位置，还需要根据文档的内部结构来重新组织文档，才能彻底恢复数据。

误格式化的原理也是非常类似，仅仅是快速格式化的时候，并没有覆盖原来的数据，所以可以恢复

数据恢复的基础知识 第2篇

关系型数据库基础之：使用DML语言更改数据

/database/04/17.html

5、简单的数据查询：

查询的基本结构：

select,from,where,orber by和distinct都是sql查询关键字，

数据库的查询操作分为3种：投影操作、选择操作、排序操作。

投影操作：

select 列名列表 from 表;

表名前缀：

select t_student.f_name from t_student;

如果从多张表中获取数据就用表名前缀。

列别名：

单表：select 列A as A，列B as B from 表名 as T;

多表：select T.列A as A,T.列B as B from 表名 as T;

计算列：

可以用于计算加、减、乘、除。

排除重复数据：

select distinct 列Afrom 表;

distinct的作用是把该列的重复值去掉，每一个值只保留一个。

返回限定行数的查询：

select 列A，列B from t_student limit 开始序号;

select 列A，列B from t_student limit 开始序号，结束序号;

一个参数：从第一行开始返回指定行数的结果。

两个参数：从指定行开始返回指定行数的结果。

limit后面加数字5代表从1开始显示5行结果;(m，n)代表从(m+1)开始显示n条记录。

limit的序号是从0开始，limit只能用于My SQL中。

limit写在所有语句后，返回语句在查询语句后。

选择操作：

select 列名列表 from 表 where 条件;

单条件选择操作：

select 列A，列B from 表 where 列c=值;

=:等于

!=,^=,:不等于：不等不要随便用，用过之后索引不起作用。

>:大于

>=:大于等于

<:小于

<=:小于等于

多条件选择操作：

select 列A，列B from 表 where 条件1 and或者or 条件2;

and是并且，or是或者，

执行范围测试(between)：

select 列A，列B from 表

where 列C between 下限 and 上线;

between后面是开始值，and后面是结束值。

在between后面加not就是排除这个范围。

定义集合关系：

select 列A，列B from 表 where 列C in (值集合);

在指定的几个值中进行收索，用于一些不连续的数值。

也可以是独立的select查询：

select 列A，列B from 表

where 列C in (select 列D from 表2);

in与not一起组合使用，可以查询不在集合中的数据：

select 列A，列B from 表 where 列C not in (值集合);

模糊查询(like)：

select 列A，列B from 表 where 列C like 模式;

%表示匹配包含零个或多个字符的任意字符串，可前缀和后缀。

_表示匹配任意单个字符，可前缀和后缀。

不能在里面加空格。空格是一个字符。

处理空值：

判断为空不能用=号。

select 列A，列B from 表 where 列C is not null;测试c不为空

select 列A，列B from 表 where 列C is null;测试c为空null也是返回false。

匹配null必须使用is null 或者is not null，使用其他任何比较运算符来匹配后得到的结果都是flase。

排序操作：

排序默认从小到大来排序的。

select 列A，列B from 表 order by 列A，列B……;

单列排序：

select 列A,列B from 表 order by 列A asc;

asc是按照升序排序，是默认的无需加上。

select 列A,列B from 表 order by 列A desc;

desc是降序排序。

多列排序：

select 列A，列B from 表 order by 列A，列B……;

数据恢复的基础知识 第3篇

1 大数据的概念

什么是大数据, IBM最早的定义是:将大数据的特征归纳为4个“V” (量Volume, 多样Variety, 价值Value, 速Velocity) , 或者说特点有四个层面:第一, 数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P (1000个T) 、E (100万个T) 或Z (10亿个T) ;第二, 数据类型繁多。比如, 网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三, 价值密度低, 商业价值高。第四, 处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

在大数据概念中的第一条是数据量大, 这是大数据的特点, 而却随着信息系统应用的深入, 数量的数量级也在不断的提高, 这是毋容置疑的。我们在此要讨论的是第二条数据类型繁多的问题。

2 目前大数据应用存在的主要问题

随着信息化系统应用的深入, 在社会、自然界、生活中所涉及的数据面越来越广, 由此使得数据类型也越来越多, 数据类型的数量在不断增加, 这些数据类型之间的关系和相互关联性也越来越复杂, 大数据量下的数据应用造成了困难。数据结构类型繁多造成问题主要表现在以下几个方面。

2.1 数据类型是有限量的认识不清楚

未来大数据情况下, 数据类型是有限量的还是无限量的概念模糊, 为此首先要么明确一个基本的概念, 那就是, 数据类型在繁多, 但是数据类型的数量是有限量的, 只是这个限量的数量级大一些而已。在数据类型是有限量的情况下, 对于解决数据类型繁多的方法是完全不同的。

如果数据类型的量是无限量的, 那么解决问题的方法是要研究解决数据类型问题的方式是研究规律, 拿出解决问题的方式与方法, 对于具体数据类型时, 按照方式方法理论与技术去解决问题。如果数据类型是有限量的话, 那么解决问题的方式就不只是从理论上的解决问题方法, 而应该更加切合实际的去针对每一种数据类型直接进行研究, 形成数据标准, 指导各个系统对每一个具体数据类型的应用。

2.2 相同数据在不同系统中的表现类型繁多

由于系统开发方各自的开发经验、所开发系统的规模不同, 系统应用方对系统要求不同, 系统应用行业的不同, 使得在开发过程中, 对于数据类型的定义只遵循本系统使用需要进行定义, 没有完整的标准, 即是有相应的国家或国际标准, 也不能完全遵循。

2.3 各个行业制定的标准相互矛盾

各个行业在制定相应的标准时, 是以满足自身需要为主导, 造成了数据类型在其数据定义时不但长度不同, 就是数据类型都不相同。这也就造成了各个系统在未来大数据应用中出现了严重的数据应用障碍。

2.4 大数据应用的实现效率低

由于不同系统技术数据结构的不统一, 使得对于大数据的应用上要对不同系统的数据结构进行分析, 构建关联, 而后才能进行数据的应用, 这项工作的工作量大, 技术含量高, 降低数据的应用效率。这些都是事后分析数据存在的问题。

2.5 数据浪费巨大

由于数据各个系统间数据结构的不同, 加上分析手段的局限性, 使许多的数据无法进行使用, 由此也降低了数据的使用率。并造成数据的大量浪费。

3 造成目前对大数据应用存在问题原因

由于以上几方面的问题存在, 为了做好大数据的应用, 许多相应的技术应运而生, 数据仓库技术、网格技术、云计算的数据处理技术等等。这些技术促进了数据应用的发展, 提高了数据应用效率, 为大数据应用发挥了巨大作用。但是这种做法只能针对具体的大数据应用项目起到作用, 不能从根本上解决问题。那么造成这种问题根本是什么呢?

3.1 理论基础有偏差

目前所有这些高精尖技术的发展, 为大数据应用的发展起到了不可替代的作用, 但是这些技术在理论出发点上存在偏差, 那就是, 这些技术的理论出发点设定的是, 数据类型是无限量的, 是无穷尽的, 所以所有的技术研究都不面对具体的数据项, 这样做的结果是促进技术的发展, 弊端是不能面对具体的应用, 所有的技术应用都要在这就技术下进行二次应用研究。也就是, 这些理论是治标不治本的做法。

有限量数据类型与无限量数据类型是两个根本不同的概念, 对于技术的发展影响也是完全不同的。为此, 目前在无限量数据类型概念下的大数据应用技术与体系将会存在极大的局限性, 对未来的大数据应用造成影响。

3.2 对大数据认识有偏差

目前在各个系统对大数据的应用中, 对大数据的认识是, 只要有足够量的数据, 就是大数据, 而对于数据之间的关系, 整体的数据结构体系没有很深的认识, 甚至将原有的多个分散的系统中的数据库, 做一个小的关联数据库, 就认为是数据云计算, 就是综合数据平台了, 而在这种情况下, 对于大数据的应用, 因为系统的独立, 数据库的独立、数据结构的不统一造成了大数据应用的瓶颈和障碍, 在系统应用到一定程度后, 数据量是很大, 但是无法进行大数据应用, 或者说是要进行大数据的应用, 需要另外投入很高的成本进行数据整理、数据管理和数据分析。所以应该明确的是, 在数据结构混乱的情况下, 在大的数据量也不能称为大数据, 这个观念上的偏差, 是造成目前数据应用困难的原因之一。

3.3 数据结构不规范

这些情况的出现, 归结的一起, 就是数据结构不规范, 不统一。在三方面主要原因造成这个局面, 一是目前的应用系统的开发, 由不同的公司进行, 每个开发单位对数据结构的定义有各自的标准, 基本都是按照多年开发经验总结出来的, 因此各个公司开发的系统在数据结构上相差很远。二是对于同一个公司不同时期开发的系统所涉及的数据结构不统一, 到后期, 开发单位不愿意在投入成本对前期开发的系统进行重新开发, 这就造成了前期开的的系统中的数据结构与后期开发的数据结构不统一。三是对于应用开发单位在开发每一个具体应用项目时, 由于是不同的开发小组在进行, 为此, 在进行数据结构设定时, 只为了满足本系统开发的需要, 而没有考虑系统未来的发展和系统的整体架构, 这也造成了不同应用系统中对相同字段的设定不相同, 数据结构不统一。以上这些都是在应用系统开发过程中遗留的问题, 而这些问题严重影响了大数据的使用。

3.4 有统一的标准不用

在系统开发过程中涉及的数据结构, 许多都有相应的标准, 主要有以下几个方面, 一是国家法律层面的, 对于一些重要的数据要求以立法方式进行规范。二是国家标准, 制定和规范了国家层面的有关方面的数据要求和限定。三是部颁标准, 由各个部委办局制定的相应标准, 这些标准有一大部分直接针对信息化系统建设的应用和数据标准。四是行业标准, 作为每一个行业内进行行为约束的标准, 这种标准虽然不具备强制性, 但是在行业内是一个自觉遵守的标准。四是国际相关标准, 虽然国际标准没有任何的法律约束性, 但是为了走出去, 各行各业都在遵循这个标准。

这些标准都是在系统建立时的数据结构依据, 但是目前许多系统在进行数据结构设定时, 都没有按照这些标准执行, 而是根据自己系统的需要进行设定的。这使得许多的系统中的数据不能相互交换使用, 由此而影响了大数据的应用。

3.5 不同行业对标准的设定不统一

在国家标准体系中, 由于标准制定的年代不同, 同是一个部门颁布的标准对相同的数据要求也不同, 各个部门由于独立制定标准, 同样出现相同数据在不同部门制定的标准中规定的不同, 这几方面原因也就造成了即使遵照标准, 也存在着相同数据在不同应用系统中的数据结构不同的现象。

以上是大数据应用问题出现的主要原因, 作为大数据应用的刚刚起步阶段, 应针对这些问题进行研究给出相应的解决方案, 为未来大数据应用的发展打下一个良好的基础, 避免今后的大数据应用走弯路。

4 解决大数据应用问题的对策

解决大数据应用存在的问题, 应从最基础的数据结构建立开始, 从根本上去解决问题, 也为未来大数据应用的发展打下一个良好的基本数据结构基础, 对此提出以下几方面的对策。

4.1 开展和加强对基础数据结构建立的理论研究

从软件工程学的角度出发, 以数据结构类型是有限量的概念为依托, 围绕具体的数据类型开展数据结构体系的理论研究。依托一个数据结构分类的理论体系来支撑整个数据结构体系的划分, 其中包括划分方法、划分层次、划分的软件工程学理论支撑等内容, 制定大数据底层数据结构划分的理论体系, 形成在大数据下的数据结构构建的理论体系。

4.2 开展对具体数据结构的研究

按照建立的数据结构理论体系要求, 对每一个具体数据结构进行研究, 针对数据项的名称、类型、含义、层次、结构、与其他数据的关系、涉及内容规定等方面制定出具体数据的标准。这项工作可以在有组织的情况下由全社会共同参与, 按照指导理论的要求进行研究, 这样, 随着应用系统的不断深入, 所涉及的数据类型项将逐步扩展, 最终实现数据的全覆盖, 而完成整个架构体系的建立。

4.3 制定相应的数据结构标准

对于由各个方面制定的数据结构进行分类、筛选、审核, 而后想这些结构形成一个统一的架构体系, 制定相应的技术标准, 通过这个标准来规范应用系统的开发, 形成完整的、规范的、统一的数据结构体系, 为大数据应用打下坚实的基础。

4.4 成立相应的机构来负责这项工作的完成

对于这项工作的开展, 应在软件工程相应的有关组织下, 建立一个专门的机构, 负责指导这项工作的完成。由这个机构成立专门的实验室, 负责整体架构的制定, 数据类型项的搜集、分类、筛选, 并形成统一的数据库体系, 为所有的应用系统的开发提供数据库基础支撑和服务。

综上所述, 通过对基础数结构的研究与体系的建立, 从根本上解决大数据应用的效率, 充分发挥未来大数据的作用, 简化大数据应用的方式与过程。

参考文献

[1]严霄凤, 张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展, 2013 (04) .

[2]李学龙, 龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学:信息科学, 2015 (01) .

生活中的数据基础知识精讲 第4篇

1. 掌握用科学记数法表示较大的数的方法.

2. 根据题目要求及三种统计图的特点，准确地选择表示数据的统计图.

3. 明确圆和扇形的总体与部分的关系，准确、熟练地作出扇形统计图.

二、 知识网络

三、重点知识精讲

1. 感受大数.

认识100万，意在让同学们借助自己熟悉的事物，从不同单位的角度，如长度、面积、体积、质量等，对类似100万这样的大数进行全面认识和感受，以发展数感.大数在日常生活中处处存在，如我们用的数学课本约1厘米厚，如果将100万册这样的数学课本摞在一起，大约有10千米高，比珠穆朗玛峰还高出一大截儿.又如语文课本文字较满的一页大约有700字，1万字大约占14页多一点，100万字约占1 429页.我们选择正确合理的估测方法，将大数与身边较熟悉的事物进行比较，从多角度感受100万，经常与同学交流自己的体会，表达自己的见解，这样有助于发展自己的数感.

2. 科学记数法.

（1） 定义：一般地，一个大于10的数可以表示成a×10n的形式，其中1≤a<10，n是正整数，这种记数方法叫做科学记数法.

（2） 掌握科学记数法应注意以下几点：

①用科学记数法把一个大数表示成a×10n的形式时，其中1≤a<10，即a必须是整数位上只有一位的数.大于10的数都可以用科学记数法表示，此时10的指数n比原数的整数位数少1.即用科学记数法表示大于10的数时，只要先数一下原数的整数位数即可求出10的指数n是多少，例如，341 257.31的整数位数是6，则n=6-1=5，所以这个数用科学记数法表示为3.412 573 1×10⁵.

②用科学记数法表示大数的方法是：将原数的小数点从右向左移动，一直移到最高位的后面（即保留一位整数），这时得到的数就是a，小数点移动的位数就是n.如1 300 000 000人=1.3×10⁹人，38万千米=380 000千米=3.8×10⁵千米.

③会把用科学记数法表示的大数还原成原数，常采用的方法为移动小数点法，即根据10的指数n来确定，n是几，就把小数点向右移动几位.例如，4.032×10¹¹中10的指数是11，只要把4.032的小数点向右移动11位化为403 200 000 000，这样就得到了原数.

3. 扇形统计图.

学习扇形统计图，必须正确理解其特点，从中获取正确、有用的信息，并能将所给数据或自己收集到的数据恰当地用扇形统计图表示出来.

扇形统计图的特点：扇形统计图是利用圆和扇形来表示总体与部分的关系，即用圆代表总体，圆中的各个扇形分别代表总体的各个部分，扇形面积的大小反映部分占总体的百分比的大小.

制作扇形统计图的步骤：在扇形统计图中，每部分占总体的百分比等于该部分所对应的扇形圆心角的度数与360°的比，即 部分/总体=对应扇形圆心角的度数/360°.利用这一关系，只要根据百分比计算出每个扇形圆心角的度数即可作出扇形统计图.制作扇形统计图的具体步骤如下：

（1）求出全体即总量；

（2）计算出百分比，百分比=部分/总体×100%；

（3）求出圆心角的度数：圆心角的度数=百分比×360°=部分/总体×360°；

（4）画出扇形图，在每个扇形上标明所代表部分的名称、百分比；

（5）写清统计图的名称.

注意：（1）由于扇形统计图中各个百分比的和为100%，所以统计时不能有交叉部分，也不能有遗漏部分；（2）作数据统计时，一定要保证使每个数据都能且只能在一个范围内，若统计方法不准确，先作适当的调整，再计算百分比与圆心角的度数；（3）在扇形统计图中，各百分比的和应该是100%，而圆心角的度数的和应为360°，在求百分比时往往由于取近似值，后来得到的圆心角的度数也是近似的，为了更准确地得到圆心角度数，可根据“圆心角的度数=部分/总体×360°”直接计算，减小误差.

4. 统计图的选择.

在信息时代里，生活中充满着各种数据，统计图是形象化处理数据的重要工具之一，学习统计图，要做到：（1）能从统计图中获取尽可能多的有用信息；（2）能根据具体问题的需要制作适当的统计图来描述数据；（3）能根据数据作出合理的判断和决策.

“生活中的数据”这一章介绍了三种常见的统计图：条形统计图、折线统计图、扇形统计图.

这三种统计图各自的特点是：

条形统计图能够显示每组中的具体数据，易于比较数据之间的差别，也就是说，条形统计图能清楚地表示出每个项目的具体数目；

扇形统计图的扇形面积表示部分在总体中所占的百分比，易于显示每组数据相对于总体的大小，也就是说，扇形统计图能清楚地表示出各部分在总体中所占的百分比；

折线统计图能清楚地反映出事物变化的情况，易于显示数据的变化趋势.

设备基础数据的实施保障服务 第5篇

包括设备代码，位置编码，备件材料编码等主数据定义，以及位置与设备BOM分解结构，以及人员、组织结构定义、定置管理、责任区域划分等，是最基本的设备基础数据。

· 位置代码与BOM构成、设备代码与BOM构成、部件代码与BOM构成、资产编码、设备分类、测量点定义、备件分类、人员定义、专业、部门定义、区域划分等等。

· 标准数据：点检标准、检查计划、维护保养标准、定期维修计划、测量点定义、维修作业标准、维修技术标准。

· 技术资料：图纸、文档、手册等。

2)安全管理

· 安全计划可为某个特定的工作创建，也可以重复使用。

· 明确地将安全需求和程序与工作单相关联，能够满足规章的要求。

· 安全危害定义存在于工作场所的危害，并将预防性措施与这些危害关联，并将危害与更详细的信息连接。

· 跟踪多种设备和位置的危害。

· 多种预防措施可与一个危害相关联。

· 一旦输入危害和预防措施，就可方便的引用弹出清单。

· 跟踪多种设备和位置的危险物料。

· 定义隔离措施和标记措施。

· 为设备和位置定义标记号码，

· 为多种设备或位置定义安全计划。

3)人力资源管理

· 按照员工，工种或承包商分类储存信息，建立其人力档案和工作履历。

· 建立工种记录，包括正常的和加班的报酬标准。

· 一个工种代表一组工人。通常工种名称反映了这些人的工作类型，也可以代表技能范围。

· 将人员记录和工种记录联系起来，以便按工种组织人员。

· 用日历格式检查时间人员的使用情况，个人工作负荷汇总统计。

· 员工报告用于记录类型和总计工作小时。可计算当班工作人员的可用数量和时间。

· 在维护策略定义中，可以按总人数、工作组别、设备、区域、特定设备为分类，输入建议工作人员数目。进行资源配置的预定义。

· 按现有工作人员数目及预防性维护检查所需人数计算不足或有余的工作人员数目。按照月度或年度预防性维护计划结合现有人工能力，计算能力平衡估算。

4)特种设备管理

对于特种设备管理设立专门台帐，将设备打上标记，功能如下：

· 使用证登记

· 销号

· 报废

· 过户或出售

· 检验记录登记

· 检修履历显示

· 报表统计、等操作。

数据库营销的基础条件 第6篇

关键词:数据库;基础研究;理论基础

一、数据库概论

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库发展阶段大致划分为如下几个阶段:人工管理阶段;文件系统阶段;数据库系统阶段;高级数据库阶段。

二、数据库的.主要特点

(1)实现数据共享。

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。

(2)减少数据的冗余度同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。

减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。

(3)数据的独立性数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立,也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。

(4)数据实现集中控制。

文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。

三、数据库理论基础

一个成功的信息管理系统,是建立在许多条件之上的,而数据库是其中一个非常重要的条件和关键技术。

信息管理系统所涉及的数据库设计分五个步骤:数据库需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计与加载测试。

(1)数据库需求分析的任务是将业务管理单证流化为数据流,划分主题之间的边界,绘制出DFD图,并完成相应的数据字典。

(2)概念设计的任务是从DFD出发,绘制出本主题的实体-关系图,并列出各个实体与关系的纲要表。

(3)逻辑设计的任务是从E-R图与对应的纲要表出发,确定各个实体及关系的表名属性。

(4)加载测试工作贯穿于程序测试工作的全过程,整个录入、修改、查询、处理工作均可视为对数据库的加载测试工作。

四、数据库系统设计

数据库设计主要是进行数据库的逻辑设计,即将数据按一定的分类、分组系统和逻辑层次组织起来,是面向用户的。

数据库设计时需要综合企业各个部门的存档数据和数据需求,分析各个数据之间的关系,按照DBMS提供的功能和描述工具,设计出规模适当、正确反映数据关系、数据冗余少、存取效率高、能满足多种查询要求的数据模型。

数据库设计的步骤是:

(1)数据库结构定义:目前的数据库管理系统(DBMS)有的是支持联机事务处理CLTP(负责对事务数据进行采集、处理、存储)的操作型DBMS,有的可支持数据仓库、有联机分析处理CLAP(指为支持决策的制定对数据的一种加工操作)功能的大型DBMS,有的数据库是关系型的、有的可支持面向对象数据库。

针对选择的DBMS,进行数据库结构定义。

(2)数据表定义:数据表定义指定义数据库中数据表的结构,数据表的逻辑结构包括:属性名称、类型、表示形式、缺省值、校验规则、是否关键字、可否为空等。

关系型数据库要尽量按关系规范化要求进行数据库设计,但为使效率高,规范化程度应根据应用环境和条件来决定。

(3)存储设备和存储空间组织:确定数据的存放地点、存储路径、存储设备等,备份方案,对多版本如何保证一致性和数据的完整性。

(4)数据使用权限设置:针对用户的不同使用要求,确定数据的用户使用权限,确保数据安全。

(5)数据字典设计:用数据字典描述数据库的设计,便于维护和修改。

建立关系数据结构涉及两方面内容:确定关联的关键指标项并建立关联表;确定单一的父系记录结构。

第一,链接关系的确定。

在进行了上述数据规范化重组后,已经可以确保每一个基本数据表(我们简称为表)是规范的,但是这些单独的表并不能完整地反映事物,通常需要通过指标体系的整体指标数据才能完整全面地反映问题。

第二,确定单一的父子关系结构。

所谓确定单一的父系关系结构就是要在所建立的各种表中消除多对多(以下用M:N来表示)的现象,即设法使得所有表中记录之间的关系呈树状结构(只能由一个主干发出若干条分支,而不能有若干条主干交错发出若干条分支状况)。

所谓的“父系”就是指表的上一级关系表。

消除多对多关系可以借助于E-R图的方法来解决,也可以在系统分析时予以注意,避免这种情况的发生。

IDC小知识：数据中心的等级 第7篇

数据中心分为Tier 1 — Tier 4四个等级，Tier 4最高，以下是各等级标准的列表(点击放大)：

上表给数据中心的电气参数，冗余，地板承载，电源，冷却装备，甚至造价等等都制定了标准，

不过作为用户，最关心的还是最后两行指标，即无故障时间。我们可以看到Tier 1和Tier 2，Tier 3和Tier 4都比较接近。而Tier 2和Tier 3之间的差距就非常大了。最低级的Tier 1平均每年有总和超过一天的故障时间，而最高级的Tier 4只能允许平均每年24分钟故障时间。

在我知道的所有虚拟主机销售商中，只有Mediatemple的数据中心是Tier 4等级的，他们也很引以为傲，在介绍页中张牙舞爪地问道：“你们还知道哪间主机商有Tier 4的数据中心么？”怪不得他们的空间卖那么贵。Dreamhost的数据中心是多少级的他们自己没有说，不过就我经历的故障时间来看，恐怕不是3, 4两级的水平。

So，大家对自己Hosting Company的数据中心等级有了解么？说不定能查到哦。

数据恢复的基础知识 第8篇

1 Oracle数据库的介绍

Oracle数据库这种管理系统是一种关系型的数据库。Oracle数据库这种关系系统在运行中具有比较好的移植性, 在使用期间方便、快捷, 而且功能性也比较强, 它在各种微机环境下都能适用。 所以它对于数据库来说, 是一种可靠的、 效率比较高的、 适用性比较强的解决方案[1]。Oracle数据库具有一个完整的、系统的、处于世界地位水平之上的数据管理功能, 它在数据库管理功能中进行处理的方向上实现了分布式管理, 在进行更合理的运用和创造过程中, 就要进行系统的学习和研究, 从而掌握Oracle在各个机型中相关的技术知识。 Oracle数据库在功能管理中有很多特点, 这种完整性的数据管理系统在应用中能够将大量的数据合理的进行解决和处理, 实现数据的长期保存, 还能进行数据的实时共享, 从而保证数据在应用中的安全、可靠性。 Oracle这项技术的产生已经开始应用到各个领域, 特别对于一些计算机专业的毕业生具有较大的就业前景, 主要具有两方面的优势。 一方面, Oracle这项技术的就业面比较广, 这项技术应用在各个企业单位与相关政府机构, 在金融行业、电信行业以及政府中的发展更久远、发展的目标更强大。另一方面, 选择的职业方向也更多, 学好Oracle这项技术以及将它应用在对数据的管理方向上、对系统的开发方向上、对数据模型的建立方向上等。

2 Oracle数据库的备份模式

Oracle数据库在备份方式上主要有三种标准模式。 分别为脱机备份、联机备份以及逻辑备份。 脱机备份与联机备份这两种模式都属于物理备份, 它在进行分化过程中是通过数据库的工作模式来完成的。脱机备份也成冷备份, 它属于非归档模式的一种;而联机备份与之相反, 它又称热备份, 这是企业常用的一种备份方式, 通常使用RMAN备份工具, 制定备份策略, 定期备份, 属于归档模式的一种。 这两种模式在Oracle数据库的物理备份中同属于一种模式[2]。 这两种物理备份在数据库分析中只是针对文件进行的, 对一些逻辑主要内容并不考虑。对于逻辑备份来说, 这种备份方式是实现文件的形式拷贝, 是导入与导出两种备份模式的产生, 是文件进行读取与文件写入的两种方式, 由于它们所处的位置不同, 所以在读取与引入中产生的数据不同, 所以者三种备份方式在操作系统中比较重要。

2.1 脱机备份

脱机备份在操作系统中, 主要是通过拷贝技术来进行的, 如果数据库出现关闭期间, 都可以将数据库中的所有数据进行复制, 从而保障因故障产生丢失数据的现象。这种拷贝技术还可以还原数据库中的文件, 从而保障文件在运行中的稳定状态。 数据库中的这些文件也可以进行全部备份, 特别是数据库中的所有文件、控制文件、数据库在运行中的日志文件[3]。但脱机备份在备份期间要注意到, 必须将数据库关闭才能进行备份, 如果没有关机就进行备份, 执行的数据库文件就不能有效的实现备份。具体的脱机备份方式在操作过程中必须要在系统能够提供的服务管理器下运行, 首先要关闭正常的备份, 然后将整个数据库备份到一个目录或文件夹中, 最后启动数据库。 实现的脱机备份方式速度比较快, 归档的方式也比较方便, 但在备份期间, 数据库只能进行备份, 并不能实现其他的数据库任务。

2.2 联机备份

联机备份是在没有用户对数据库进行访问时进行备份的, 它是一种不一致备份方式, 是在数据库文件与控制文件读取期间进行的不一致备份。 因为有些数据库在运行中是不能进行关机的, 在这种情况下要进行数据的备份模式, 就要对数据文件进行不一致的者表空间。 联机备份在形成方式上主要有完全备份与增量备份, 对于完全备份来说, 它是一种集中备份的数据模式, 但不包括那些不常使用的数据。如果在归档期间进行备份时, 日志文件与控制文件发生重做现象, 这期间数据库服务器就会备份所有的文件。 对于增量备份来说, 它只对已经被修改的文件进行备份。联机备份在数据文件与空间上进行备份实现的速度比较快, 用户不需要关机就能执行备份。 但联机备份在进行期间, 要实现良好的备份表空间状态, 就要将原来的状态实施恢复, 从而保障数据库再进行启动时免受覆盖的现象。

2.3 逻辑备份

逻辑备份主要是导入与导出两种数据库模式。对于数据库的导出来说, Oracle中的程序用来读取和输出的, 它可以将数据库中保存的信息导出到指定的位置。 逻辑备份在操作方式中主要有三种情况, 一种在导出中要对指定的表进行备份, 一种在导出中利用全库方式对所有的对象进行备份, 另外一种在导出中将用户要指定的所有数据进行备份。 在导入数据库过程中, 由于它是一种逆过程所以要先将导出文件进行读取, 然后才能恢复数据库[5]。

3 Oracle数据库的备份研究

3.1 管理好备份中所需要的储存介质

为了防止原有的备份数据库丢失, 在备份期间就要管理好所需要的储存介质, 可以将备份中的主要内容、日期以及介质的编号进行整理和分类, 以免在恢复时弄错介质。对需要的储存介质进行备份, 为了避免在实际工作中出现损害的现象, 最好备份两份以上, 如果发生这种数据丢失现象还可以利用另一份将数据库进行恢复。已经备份好的储存介质还要与计算机设备放在不同的地方, 以防止因意外事故发生影响计算机损坏。

3.2 设置好数据库的归档模式

当数据库在Non Archive Log模式运行期间, 要实现一致性的数据库备份方式, 在备份期间一定要先关闭, 不能运用联机中对日志的存档进行重作, 在数据库恢复的时候只能恢复到最近的一次备份点, 以免在Oracle数据库失败期间还可以将最近的数据库进行备份。当数据库在Archive Log模式运行期间, 不仅要对数据库实现一致性备份, 还要对数据库的打开情况进行备份, 这种情况下要运用联机备份方式。这种备份数据库的联机方式、日志文件的存档重作方式, 不仅能使用户在提交上恢复了所有的数据, 保证日志在时间与系列号处的恢复和整理, 而且利用归档模式下的有效备份, 可以将数据库恢复到某一个时间点, 还使数据在恢复中增加了灵活效果, 防止故障发生期间导致数据的丢失现象[6]。

3.3 备份多个控制文件

根据数据库控制文件的多元化, 在Oracle数据库备份与恢复过程中, 要实现控制文件的多个备份方式, 主要表现在两个方面。 一方面, 对多个控制文件进行备份主要利用在不同的物理磁盘上, 因为控制文件在数据库备份方式上, 主要是运用Oracle数据库来引导的, 所以实现多个控制文件的备份方式, 不仅能够使物理磁盘在发生故障期间得到有效的保障, 还能使其他的控制文件在运营上实现数据库的恢复处理。 另一方面, 进行定期的联机备份操作, 主要对备份的数据库文件、控制文件以及归档日志文件。在备份对数据库文件期间, 备份的频率、恢复数据的时间具有明显的差异, 如果数据库文件在备份时发生的频率比较高, 在恢复数据库过程时, 日志信息改变的也就越少, 所恢复的时间也就越短。

4 Oracle数据库的恢复

数据库在恢复中的实现技术, 它在恢复过程中。首先, 将数据库恢复到原有备份状态上, 然后, 根据已经备份好的数据, 在日志事物中进行归档和重做, 从而使副本文件更新到失败之前的数据库状态。 恢复数据库这种方法的利用主要分析存在的问题, 本文从实例恢复与介质恢复两种方式[7]上进行阐述。

4.1 实例和崩溃恢复

对于实例故障的恢复来说, 它经常出现的故障现象是由于电源问题导致的服务器不可用现象、由于CPU出现的故障问题、由于内在故障问题以及Oracle数据库在后台运行中出现的故障问题。这种恢复方式为了使数据库更准确、一致, 不仅可以将所有数据输入到数据文件中, 还可以将所有没有提及到的数据以及事物回退掉, 在进行实例恢复期间, 整个过程都是利用Oracle系统来完成的, 它改变了人力在数据库上的执行操作, 实现了自动化的系统模式。 进行实例和崩溃恢复的主要目的, 主要将失败的实例实现缓存、重做线程, 它在已经记录的、关闭的信息中来实现的。这种方式在运行中是一种自动化、重做信息的接受方式, 如果Oracle系统在内部中出现实例和崩溃故障, 它能够实现自动数据的恢复, 而不需要人为来实施操作。

4.2 介质恢复

介质恢复这种操作方式是Oracle数据库在使用管理中常见的, 这种形式主要是数据文件的介质恢复与块介质恢复[8]。对于数据文件的介质恢复来说, 它主要对发生损坏与丢失期间的数据进行恢复, 也能对不使用Offline Normal选项离线进行恢复。 在一般情况下, 由于实例恢复与介质恢复在数据文件中能够保证数据库的完整性, 所以对数据文件进行介质恢复期间, 不仅需要还原以前的受损文件、使用归档和在线进行重作日志, 还需要利用人工直接干预、需要将数据库中的错误介质自动启动以及将Oracle系统内部中的控制进行恢复等。对于块介质恢复来说, 由于它是运用RMAN进行的一种独特介质恢复系统。当数据库处于可用在线期间就要还原数据块;如果数据文件中部分数据块处于限制、损坏状态, 就要进行故障解决。

随着系统化技术的不断发展变化, 数据信息的安全性越来越重要, 要提高数据信息的安全保障。 就要对Oracle数据库的备份及恢复理论进行有效的学习, 意识到数据的重要性, 根据实际的数据运行情况, 从而找出相关方式进行解决。

摘要：Oracle数据库系统在业务数量上比较大、对数据的储存空间也比较大, 它是一种系统性的数据库系统。它在运行上可以进行多种平台的操作方式, 目前在我国应用于各个领域。如果要使数据库能够安全、稳定的运行, 在数据应用范围上就要注意到, 对数据的管理工作要进行实时的备份工作和恢复工作。文中, 介绍了Oracle数据库的含义, 阐述了Oracle数据库在备份工作于恢复工作中的重要模式, 不断进行讨论和分析。不仅避免了数据信息的丢失现象, 也保证了数据库技术在信息时代中的建设地位。

关键词：Oracle数据库,备份与恢复,理论基础

参考文献

[1]黄奕华.Oracle数据库的备份及恢复技术的研究与应用[J].办公自动化, 2015, 04:32-35.