混合数据库架构

[Monira65]

灵活性与扩展性： 政府业务复杂多变，数据需求也会不断演进。数据库设计应具备良好的灵活性和扩展性，能够快速适应新的业务需求，支持不同类型数据的整合与管理。
可追溯性与审计性： 鉴于政府数据的严肃性和责任性，数据库必须具备完善的数据变更记录和审计功能，确保数据的历史可追溯，满足合规性要求。
第二章 政府公共数据管理专用数据库的关键技术
为满足上述设计理念，政府公共数据管理专用数据库通常会集成多种先进的数据库和大数据技术。


关系型数据库（RDBMS）： 对于结构化、需要强事务一致性 伊朗消费者手机号码列表 的数据（如户籍信息、企业注册信息），关系型数据库仍是首选，保证数据的准确性和可靠性。
NoSQL数据库： 面对半结构化（如文档、日志）、非结构化（如图片、视频、语音）以及需要高并发、弹性扩展的数据，NoSQL数据库（如文档数据库、键值对数据库、图数据库）展现出巨大优势。例如，图数据库在分析部门间复杂关联关系、人口流动路径等方面具有独特优势。
时序数据库： 对于交通流量、环境监测数据、城市运行态势等时间序列数据，时序数据库能提供高效的存储和查询能力。
大数据处理框架：

Hadoop生态系统： HDFS提供分布式存储，MapReduce/Spark提供离线批处理能力，用于大规模历史数据的清洗、转换和统计分析。
流处理技术： Kafka、Flink等流处理平台实现对实时数据的采集、传输和处理，支撑实时监测、预警和决策。例如，实时交通流量数据分析，支撑智能交通管理。