1、解决数据的安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器、数据恢复。
2、大数据安全策略涵盖了多个方面，以下是一些常见的大数据安全策略： 数据加密：对于敏感数据，采用加密技术进行保护，包括数据传输过程中的加密和数据存储时的加密。这可以防止未经授权的访问者获取到敏感信息。
3、分散存储 利用已有的云存储技术，将数据块分散在多个位置上。采用分散保存的方式，不仅能保证其实用性，而且在一定程度上也提高了其安全性。
1、Kingbase Kingbase是一款基于PostgreSQL的开源数据库，由北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发。它是具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。Kingbase在国产数据库领域拥有很高的声誉。 OceanBase OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。
2、华为云数据库在国内市场占有率较高，其稳定性、安全性和性能得到了广大用户的认可。华为拥有强大的研发实力，能够为用户提供全方位的数据库解决方案。腾讯云数据库在云计算领域表现突出，其数据库服务具备高度可扩展性和灵活性，可以满足不同行业和规模企业的需求。
3、人大金仓： 金仓ES系统，主打事务处理和数据分析，支持多类型应用。 GBase： 提供高效的数据存储和管理，适合高并发场景。 TDSQL： 作为云计算时代的数据库解决方案，支持灵活的数据库查询。 SequoiaDB： 专注于NoSQL数据库，提供高效的数据处理能力。
1、所有的基于数据库引擎的集群都支持这个技术，ICX对SMP技术是中性的，因为它能把多个数据库服务器集合在一起构成一个集群，也能将多个现存的数据库集群集合在一起，构成集群的集群。 ◆交易处理负载均衡：此技术的思想是在保持数据集内容同步的前提下，将只读操作分布到多个独立的服务器上运行。
2、数据库集群是一种基于分布式系统架构的数据库维护方案。其通过将不同的数据库进行集成，共同构成一个逻辑上的数据库系统，为应用提供了高效、稳定和可扩展的数据处理和存储能力。与传统单服务器数据库不同，数据库集群可以实现更高的并发性和更强的容错能力，从而保证了数据的高可用性。
3、读写分离集群 读写分离集群是为了解决主从复制集群中写操作带来的压力问题而设计的。在这种模式下，数据库集群被划分为多个部分：写服务器负责处理所有写操作，多个读服务器则负责处理读操作。这种方式实现了负载均衡，有效分散了数据库的读和写压力，提升了数据库整体的性能。
4、数据库集群就是利用两台或者多台数据库服务器，构成一个虚拟单一数据库逻辑映像，向客户端提供透明的数据服务。在市场上，数据库集群是一个笼统的名词，没有一个权威的定义，各市场参与者往往是各取所需，推出各种特色的数据库集群解决方案。
5、数据库集群，顾名思义，就是利用至少两台或者多台数据库服务器，构成一个虚拟单一数据库逻辑映像，像单数据库系统那样，向客户端提供透明的数据服务。关键是两台或者多台数据库服务器，如果只有一台数据库服务器是不能称其为集群的。
1、社会安全问题，个人隐私，对于国民经济的威胁，国家安全利益，秘密保护。大数据带来的弊端 社会安全问题 中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。
2、需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。
3、数据不正确 网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。
4、数据安全问题：- 大数据系统可能遭受异常攻击，从而引发安全风险。- 数据泄露的风险始终存在，可能导致敏感信息外泄。- 在大数据传输过程中，安全隐患可能被忽视，为攻击者提供可乘之机。- 数据在存储和管理阶段也可能遭遇风险，比如不当的数据处理和存储技术缺陷。
5、大数据的五大问题：数据安全问题 随着大数据的普及和应用，数据的规模不断壮大，其安全性和隐私问题变得越来越突出。如何在大数据背景下确保个人隐私不受侵犯、防止数据泄露或被恶意利用是一大挑战。同时，随着全球化和数字化的加速发展，各国对于数据的主权和安全的竞争也日益激烈。
6、在大数据时代，网络安全防护面临着一些挑战和难点。以下是其中一些主要的问题： 数据规模和复杂性：大数据环境中产生的数据量巨大且复杂多样，这增加了安全分析和监测的复杂性。攻击者可以利用这些数据进行隐蔽的攻击，因此需要更强大的安全防护来应对。
1、社区支持区别：ES 有一个活跃的开源社区，提供丰富的文档、教程和插件支持。例子：- The ES community provides many useful plugins and extensions.（ES 社区提供了许多有用的插件和扩展。）应用场景区别：ES 主要用于全文搜索、日志分析、数据可视化等领域，而其他搜索引擎可能有不同的主要应用场景。
2、”候选人回答说：“有些数据库查询检索类操作，我们用MySQL数据库会比较慢，所以全部挪到ElasticSearch（简称ES）中去做了，性能马上就提升了挺多。
3、es没有事务，而且是近实时。成本也比数据库高，几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是，mapping不能改。
4、达梦： 国有控股，华中科技大学下属，中国数据库标准委员会组长，支持广泛。 GaussDB： 以高性能和国产自主知识产权为特点，适用于事务处理和数据分析。 PolarDB： 专为分布式和高可用性设计，适合多种应用场景。 人大金仓： 金仓ES系统，主打事务处理和数据分析，支持多类型应用。
5、ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。
6、「优缺点」 缺点： 「优点：」 适用于非实时处理大量数据的情况，比如要进行数据迁移或者索引变更之类的。 ES提供了scroll scan方式进一步提高遍历性能，但是scroll scan不支持排序，因此scroll scan适合不需要排序的场景 「基本使用」 Scroll Scan 的遍历与普通 Scroll 一样，初始化存在一点差别。