大家好！我是酷哥，数据库相关资讯，带您速览，欢迎大家阅读。 ------------------------------------------------ **本期精选** ------------------------------------------------ - 全国首批“数据经纪人”在广州海珠区诞生 - 数据安全产品和企业有哪些 - 2022年6月中国数据库排行榜 - 数据架构建设方法及案例 - 几款分布式数据库的对比 - 对 database plus的认识与畅想 - opengauss用户故事正式上线，一键分享实践经验 ------------------------------------------------ **资讯摘要** ------------------------------------------------ - 全国首批“数据经纪人”在广州海珠区诞生 **摘要：** 近年来，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，成为拉动经济增长的重要动力。数据作为数字经济发展的核心引擎，已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的“第五新型生产要素”，是政府、企业和社会组织的重要资产与战略资源。 数据是一种生产要素，只有能流动、可流转、快流通，才能产生价值。如何让海量丰富的数据有序高效“动起来”，是推动数字经济健康可持续发展的“必答题”。 5月23日，经广东省政务服务数据管理局批准同意，在市政务服务数据管理局支持下，海珠区率先推出全国首批“数据经纪人”名单，分别是广东电网能源投资有限公司、广州金控征信服务有限公司、广州唯品会数据科技有限公司。首批入选的三家“数据经纪人”企业，涉及电力行业、电子商务、金融等领域。拥有丰富的社会数据和成熟的运营经验，期待通过此次试点能为全面推行数据经纪人制度积累可复制、可推广的“海珠经验”，为数据要素市场化配置改革输出数据流通创新的“海珠解法”。 **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190512](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190512) - 数据安全产品和企业有哪些 **摘要：** 《中华人民共和国数据安全法》中第三条，给出了数据安全的定义，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。要保证数据处理的全过程安全，数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。 数据安全包括两点：一是数据本身的安全，主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等。二是数据防护的安全，主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全，数据安全是一种主动的保护措施，数据本身的安全必须基于可靠的加密算法与安全体系，主要是有对称算法与公开密钥密码体系两种。 **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190438](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190438) - 2022年6月中国数据库排行榜 **摘要：** 2022年6月的 中国数据库流行度排行榜再掀风云，6月排行榜共有231个数据库参与排名，两名新成员的加入。本月排行榜用一句话可以概括为：tidb卷土重来摘桂冠，榜首前十较上月名次有轮换，gaussdb(dws)后来居上成黑马，国产数据库发展正当时。 本月发布的排行榜引入了微信指数，其所反映的热度变化来源于对微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成的综合分析。目前国产数据库厂商更加注重微信生态的建设，但是搜索引擎无法对公众号文章进行收录。因此，在百度指数和360趋势的基础上，纳入微信指数这一指标，排名规则也更加的完善。 由操作系统、数据库、中间件 “三驾马车”共同组成的基础软件，必须具备自主知识产权，才能实现国产化。因此墨天轮本月新增了数据产品、中间件、操作系统、芯片的排行榜，以供大家参考！ **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190615](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190615) - 数据架构建设方法及案例 **摘要：** 数据架构的本质是数据模型和数据流(或叫数据分布)，《华为数据之道》将数据架构分为数据资产目录、数据标准、数据模型及数据分布，dama将数据架构分为数据模型和数据流设计。 但数据架构到底如何构建?有没有现成的案例可以参考呢?本文就结合企业管理信息域mss具体案例跟大家讲一讲数据架构建的建设方法论，主要分为五个步骤：架构现状分析、数据实体梳理、数据主题域划分、数据概念模型及数据分布规划。 **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190657](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190657) - 几款分布式数据库的对比 **摘要：** 过去十年见证了分布式数据库的崛起不仅通过本地集群来实现负载均衡，并提供高可用性，还具有数据中心内的机架感知等属性。专为云而设计的分布式数据库，可以跨越可用性区域，通过编排技术，支持公有云、私有云、混合云部署。近年来，市面上出现了大量专为分布式数据库部署而设计的新数据库系统，以及在初始设计中添加了分布式架构组件的其他数据库系统。 2016年12月14日，iso/iec发布了最新版本的数据库语言sql标准（iso/iec9075:2016）。随着时间的推移，如何构建与sql兼容的分布式rdbms系统一直在发展。分布式sql，如postgresql或cockroachdb newsql系统。相反，没有ansi或iso或ietf或w3c定义什么是nosql数据库。每种数据库都使用自己的专有查询语言，比如用于宽列nosql数据库的cassandra查询语言（cql），用于图形数据库的gremlin/tinkerpop查询方法。 然而，它们并没有定义数据如何在这些数据库中分布，查询语言也不能解决架构问题。因此，无论是sql还是nosql，对于什么是分布式数据库，并没有标准、协议或共识。 **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190665](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190665) - 对 database plus的认识与畅想 **摘要：** “database plus”，是近期比较火热的一个理念，其最早是通过开源项目 shardingsphere(下文简称ss) 做了工程化实现。作为一名数据库领域从业者，对这一理念有着自己的一些解读。 作为数字基础设施的核心，数据库扮演着愈发重要的作用。从数据库承担的最为朴素的职能来看，可大致分为两个部分即存储和计算。作为数据的主要载体，数据库的一大职能是完成数据的存储，保证数据安全可用;第二大职能为数据计算，即在存储基础上提供数据的上层计算。这里所说的计算具有非常宽泛范畴，既包括对数据简单的crud，也包括对数据的高阶分析、挖掘及更为广阔的其他计算场景。 **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190623](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190623) - opengauss用户故事正式上线，一键分享实践经验 **摘要：** opengauss“用户故事”是用户实践经验的集合。opengauss“用户故事”是各行业用户广泛使用opengauss实践经验的集合。用户是开源项目所有价值的最终来源，成功的开源项目一定是被用户广泛的使用。 opengauss 作为企业级开源关系型数据库，经过2年的发展，已经被多个领域多个行业用户使用，下载量超过80万次，并在近期首批通过可信开源社区分级评估，在社区治理能力、社区运营能力、社区开发能力模块均被评为“先进级”。 本文罗列了包括但不限于“使用opengauss做商业发行版的dbv厂商、将opengauss集成在自己的产品方案中的isv厂商、使用opengauss做交易类和非交易类业务的金融/银行业、互联网开发/软件开发厂商将opengauss应用在自己的系统中，作为高并发数据访问的支撑、工业/制造业厂商使用opengauss降低存储成本，提升数据库性能”等用户。 **文章详情：** [https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190507](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=190507) *声明：文章源于第三方公开的信息，如果存在侵权或信息不实时，请及时联系处理。* 整理者：酷哥