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一个大型、稳健、成熟的分布式系统的背后，往往会涉及众多的支撑系统，我们将这些支撑系统称为分布式系统的基础设施。除了前面所介绍的分布式协作及配置管理系统ZooKeeper,我们进行系统架构设计所依赖的基础设施，还包括分布式缓存系统、持久化存储、分布式消息系统、搜索引擎，以及CDN系统、负载均衡系统、运维自动化系统等，还有后面章节所要介绍的实时计算系统、离线计算系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、数据仓库等。
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分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显著提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，MySQL提供完整的ACID操作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等操作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。
当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。
1.创建表
(1)用Create Table 命令创建表
语法:
Create Table tabl_name
({
}column_name As computed_column_expression
}
}[，...n]
)
[On {fiegroup | Default}]
[Textimage_On {fiegroup | Default}]
例子:
打开cust数据库，创建一个表，该表包含了学生的有关信息，即有学号、姓名、性别、出生日期、籍贯、联系电话、住址和备注信息。
Use cust
Create Table students
(
number int not null，
name varchar(10) not null，
sex char(2) null，
birthday datetime null，
hometown varchar(30) null，
telphone_no varchar(12) null，
address varchar(30) null，
others varchar(50) null
)
在这个表中number表示学生代号，数据类型为int，不允许为空;name表示学生姓名，数据类型为varchar，长度为10，不允许为空;sex表示学生的性别，数据类型为char，长度为2，允许为空;birthday表示学生的出生日期，数据类型为datetime，允许为空;hometown表示学生的籍贯，数据类型为varchar，长度为30，允许为空;telephone_no表示学生的联系电脑，数据类型为varchar，长度为12，允许为空;address表示学生的住址，数据类型为varchar，长度为30，允许为空;others表示学生的备注信息，长度为50，允许为空。
2.修改表的结构
(1)使用T-SQL语句增加和删除一个新列
语法:
Alter Table table
{
ADO
{[]
|colun_name As computed_column_expression
|[]
}[，...n]
|Drop
{Column column
}[，...n]
}
例子:打开cust数据库，修改其中的表students的结构，增加一个新字段，字段名为ying，数据类型是varchar，长度是10，没有默认值，充许为空。
Use cust
Alter Table students Add ying varchar(10) null
打开cust数据库，修改其中的表students的结构，删除一个字段，字段名为ying。
Use cust
Alter Table students Drop Column ying
3.向表中插入数据
(1)用 Insert 语句
语法如下:
Insert [Into]
{table_name|view_name}[(column_list)]
{Values|values_list|select_statement}
注意:在插入数据时，字符数据和日期数据要使用引号引起来。
例子:
Use cust
Insert Into students
Values (11，"影子"，"男"，"1999-12-12"，"湖北"，"83779805"，"武汉市桥口区"，"VB爱好者")
打开cust数据库，向students表中插入数据
(2)用Default 选项
在插入数据时，可以使用Default选项。Default选项有两种形式，一种形式是Default Values，另一种是Default。
Default Values 形式为表中的某一行的所有列插入默认值。使用这种形式的前提条件是表中的所有列必须是这四种类型之一:Identity属性，Timestamp数据类型，允许为Null，或者有一个指定的默认值。否则，会错误信息。
例子:
Use cust
Insert Into students Default Values
这个例子会出现错误，因为students表的number字段是设置为不允许为空的。
Default 形式是为表中的某一列插入默认值。要插入的该列必须具备一定的条件，即该列要么是Timestamp 数据类型，要么是允许为Null，要么是有一个指定的默认值，否则，会出现错误信息。
例子:
Use cust
Insert Into students Values(11，"影子"，Default，Default，Default，Default，Default，Default)
由天前2个字段不能为空，所以要赋值，否则会出现错误，而后面的6个字段允许为空，因此可以调用Default默认。
(3)插入部分数据
在使用Insert语句插入数据是，还可以插入部分数据，也就是可以为每一行的指定的部分列插入数据。在插入部分数据时，应该注意以下三个问题:
☆在 Insert 子句中，指定要插入数据的列名。
☆在 Values 子句中，列出与列名对应的数据。列名的顺序和数据的顺序应该完全对应。
☆在 Insert 子句中，没有列出的列应该至少具有这四种类型之一:Identtty 属性，Timestamp 数据类型，允许为 Null，或者有一个指定的默认值。否则，会出现错误信息。
例子:
Use cust
Insert Into students (number，name)
Values (110，"影子")
打开cust数据库，向students表中插入一行数据
注意:如用下例语句将发生错误，因为name字段是不允许为空的(在创建数据库时设定的)
Insert Into students (number)
Values (110)
(4)用 Select 语句插入多条数据
Insert 语句插入数据的特点是每一次只能插入一行数据。相反，Select 也可以用在 Insert 语句中，并且可以一次插入多条数据。使用 Select 语句插入数据的语法形式如下:
Insert table_name
Select column_list
From table_list
Where search_conditions
在使用 Select 语句插入数据时，应该注意下面几点:
☆在 Insert 语句中使用 Select 时，他们参考的表既可以是相同的，也可以是不同的。
☆要插入数据的表必须已经存在。
☆要插入数据的表必须和 Select 的结果集兼容。兼容的含义是列的数量和顺序必须相同，列的数据类型或者相同，或者SQL Server 可以自动转换。
例子:
Use cust
Insert students
Select number，name，sex，birthday，hometown，telphone_no，address，others
From students
注意:
Select 后面的字段要输完整，这个例子是自己向自己插入多条数据(自己向自己插入是被允许的)
补充:
你还可以“From students”后面加上“Where name="影子"”，只插入name等于影子的记录，可以用And 和 Or 加上多个条件。
(5)使用 Select Into 插入数据到一个新表中
带有 Into 子句的 Select 语句允许用户定义一个新表并且把数据插入到新表中。这种方法不同于前面讲述的那些方法。在前面的那些方法中，一个共同的特点，是在数据输入之前表已经存在。而使用 Select Into 插入数据的方法，是在插入数据的过程中建立新表。
Select Into 语句的语法如下:
Select select_list
Into new_table_name
From table_list
Where search_conditions
在使用 Select Into 插入数据时，要注意下面几点:
☆在某个数据库中使用 Select Into 插入数据时，设置该数据库的 Select Into/Bulk Copy 为真。
☆新表不能存在，否则会产生错误信息。
☆新表中的列和行是基于查询结果集
☆要插入的数据不记录在日志中。
☆在select_list 中出现的列应该使用别名，否则，新表中的列没有列名。没列名的表只能通过 Select * From new_table_name 的形式查询。因此，应该为列起个别名。
☆这种方法多用在对列进行各种计算的情况。
例子:
Select number，name
Into newcust1
From students
创建新的表newcust1，插入students表中的number和name字段的所有数据。
补充:如果要插入所有字段的记录，则“Select *”，也可在“From students”后加条件，方法和上个例子一样。
(6)用 UPdate 语句修改表中的数据
Update 语句用来修改表中已存在的数据。Update 语句既可以一次修改一行数据，也可以一次修改许多行，甚至可以一次修改表中的全部数据。Update 语句使用 Where 子句指定要修改的行，使用 Set 子句给出新的数据。新数据可以是常量，也可以是指定的表达式，还可以是使用 From 子句来自其他表的数据。
Update 语句的语法如下:
Update {table_name|view_name}
Set {column_list}=expression [，. . .]
[Where clause]
在使用 Update 语句时，如果没有使用 Where 子句，那么就对表中所有的行进行修改。如果使用Update 语句修改数据时与数据完整性约束有冲突，那么修改就不会发生，整个修改事务全部滚回。例如，这种冲突可能是所输入的值是错误的数据类型，或者所输入的值违背了在该列定义的规则约束，等等。
例子:
Use cust
Update students
Set name=name+"007"
Where number100
打开cust数据库，修改students表，使number100的数据的name的值全部加"007"。
4.用 Delete 语句删除表中的数据
当数据库中的数据不需要的进修可以删除。一般情况下，删除数据使用 Delete 语句。Delete 语句可以一次
1.大数据是什么?
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
据Gartner称，大规模可以被定义为“在本(地)机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规(手持、工业)设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释(展示)的能力也应该随之增加。
根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确(精确)的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。
与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2.大数据系统应包含的功能模块
大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件：
2.1各种各样的数据源
当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2数据采集
第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。
在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3存储数据
第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4数据处理和分析
第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。
在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5数据的可视化和数据展示
最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。
3.数据采集中的性能技巧
数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
数据采集过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 – 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：
下面是一些性能方面的技巧：
●来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的(MoM)中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
●如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
●如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。
●优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境(ESB /应用服务器)中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
●类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML(XSD)用于验证。
●即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
●尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
●大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
●如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
●数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
●来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
●和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
●数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
●一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
●多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等)。
●谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。
4.数据存储中的性能技巧
一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。
在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构(数据模型)。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。
●首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。
●大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。
●不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
●数据库分为行存储和列存储。
●具体的数据库选型依赖于你的具体需求(例如，你的应用程序的数据库读写比)。
●同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性。
●这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。
●压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。
●数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。
●并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。
●如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。
●NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。
●许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。
●如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地(内置)文件系统(例如HBase 使用HDFS)。
●这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。
●大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。
●在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。
5.数据处理分析中的性能技巧
数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。
本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。
●在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。
●其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。
●同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。
●有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。
●基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。
●概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。
●一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业
●在数据分块是需要当心。
●该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。
●如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。
●不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。
●最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高(一般hadoop默认是3份)这样又会反作用使得系统性能下降。
●此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。
●大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。
●这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。
●数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。
●为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。
●更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。
●一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。
●实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。
6.数据可视化和展示中的性能技巧
精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。
需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。
本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。
●确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。
●这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。
●重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。
●物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。
●大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。
●尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。
●可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。
●同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。
●保持像图形，图表等使用最小的尺寸。
●大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形(SVG)。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。
7.数据安全以及对于性能的影响
像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。
– 首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。
– 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。
– 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。
– 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。
– 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。
– 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。
– 明智的做法是敏感信息始终进行限制。
– 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。
– 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。
– 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。
8.总结
本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。
本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
参考资料:网页链接
1、读取和查询都十分方便
传统的关系型数据库采用表格的储存方式， 数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。而非关系型数据不适合这样的表格存储方式，通常以数据集的方式，大量的数据集中存储在一起，类似于键值对、图结构或者文档。
2、存储结构稳定
关系型数据库按照结构化的方法存储数据， 每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高。
3、存储规范
关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。
如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题。
4、存储资源
NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。
5、实现了数据共享
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。
6、减少了数据的冗余度
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。