大数据（数据入库管理规则）

3 数据入库管理要求
3.1 数据入库管理通用要求
大数据中心进行数据入库时，需执行以下两种要求：
（1）应支持对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等类型的数据入库。
（2）应支持多种异构数据源的接入并实现数据格式的转换。
3.2 数据入库管理存储要求
（1）应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种设施。
（2）应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能。
（3）应支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型。
（4）应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3.3 数据入库管理扩展要求
（1）应支持数据类型的多值结构和层次结构。
（2）应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
（3）应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射。
4 数据入库管理支持
4.1 大数据量支持
大数据中心入库管理应当提供大数据量支持。
表容量需满足应提供磁盘文件数据存储管理功能，提供海量数据存储对象在线重组管理功能。
水平分区、垂直分区和组合分区，满足数据库表水平分区管理功能，提供对不同数据分区设置个性化的存储空间管理功能；满足数据库表垂直分区功能，提供可以设置不同分区的存储管理策略；满足并提供水平分区和垂直分区组合分区表、分区索引的管理功能。
大对象数据存储，提供大对象数据外部存储管理功能。
4.2 权限管理支持
数据入库管理支持应当提供相应的权限管理支持。
用户权限管理，提供创建、删除用户，修改用户信息功能，并提供支持对用户访问的数据库对象进行授权管理的功能。
角色权限管理，提供创建、删除角色，启用、禁用角色，并提供对角色的权限进行授权管理的功能。
4.3 数据备份支持
对多种数据提供数据备份管理支持，对多种数据还原、恢复处理方式进行管理。应支持备份进程并行的容错机制，备份进程的宕机不影响数据的可用性；应支持数据备份的集中控制，应针对不同使用要求制定数据备份策略；应支持镜像备份、冗余备份等方式提高数据存储可靠性；应支持备份程序与应用程序的分离；应支持对备份数据进行压缩存储。
5 数据入库管理规则
支持结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的分类存储。所有数据应能通过缓存、内存计算、压缩传输等手段保证数据呈现良好的响应速度。应支持数据呈现模板功能，并且具备模板整合能力，能快速实现所需要的数据呈现。
结构化数据应支持柱状图、曲线图、折线图、饼状图、雷达图等可视化数据呈现方式；半结构化数据应支持常用数据类型的展示和统计；非结构化数据应支持分类与浏览。