1、金融机构保存客户身份资料和交易记录的基本原则包括：安全、准确、完整和保密。首先，安全性是金融机构处理客户信息的首要原则。金融机构必须采取严格的安全措施，确保客户身份资料和交易记录不被未经授权的人员获取或篡改。
2、金融机构保存客户身份信息和交易记录的基本原则是确保信息的完整性、准确性、安全性和保密性。首先，完整性是指金融机构必须全面记录客户的身份信息和每一笔交易的所有细节。这不仅包括客户的姓名、地址、联系方式等基本信息，还涵盖了交易的类型、金额、时间戳等关键数据。
3、【答案】：金融机构应当按照安全、准确、完整、保密的原则妥善保存客户身份资料和交易记录，确保能足以重现每项交易。
4、客户身份资料及交易记录保管的基本原则是：确保信息的完整性、准确性、保密性和可追溯性。首先，完整性是指必须全面、详尽地收集和保存客户的身份资料和交易记录。这包括但不限于客户的姓名、地址、联系方式以及交易的时间、金额、类型等关键信息。
5、客户身份资料和交易记录保存原则包括完整原则、真实原则、安全原则、从严原则。金融机构保存客户身份资料和交易记录应当包括如下内容：应当保存的客户身份资料包括记载客户身份信息、资料以及反映金融机构开展客户身份识别工作情况的各种记录和资料。
存储优化管理的方式包括数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理等方法。数据压缩在分布式文件系统中，会将数据存储3份，这意味着存储1TB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。使用盘古RAID file格式的文件，将存储比从1：3提高至1：5。
调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。调整服务器内存分配。
常用的数据库性能优化工具有： ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。 操作系统工具，例如UNIX操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。
对于大数据体系下的SQL的优化而言，主要集中在两个大的方面进行：减少数据输入和避免数据倾斜。减少数据输入是最核心的一点，如果数据输入量太大，就会占用很多的计算资源。而数据倾斜是在离线数仓中经常会遇到的，数据倾斜分为几种，需要针对性的进行优化。
1、加强数据采集技能的学习，涉及实时接口开发，例如OPC用于从生产装置的DCS和PLC中采集数据。 提升数据存储能力，学习如何构建实时数据库系统，以长期存储生产数据，并进行有效管理和分析。
2、需要学习数据采集、数据存储、生产过程实时运行监控、WEB功能。系统的组成包括数据采集、数据存储、生产过程实时运行监控、WEB功能。实时接口通过OPC采集生产装置DCS和PLC的数据，开发配电系统专用接口以及Centum CS的ACG接口；实时数据库系统能够长周期存储生产实时数据，并且有效管理和分析生产实时数据和历史数据。
3、熟练掌握至少一种编程语言，如Java、Python或C++，以及深入理解业务逻辑，是开发顾问的核心竞争力。如果你正在寻找发展方向，建议你朝着业务顾问的道路迈进，深入了解业务流程、学习如何优化，提高文档编写能力，掌握原型设计技巧，同时深入学习数据库设计，这些都是构建MES系统的关键要素。
4、MES开发要求掌握至少一种编程语言，通常是C#、Java等，以及数据库操作知识，如SQL和存储过程。 现代企业的MES系统多数采用B/S（浏览器/服务器）架构，这要求开发者熟悉这种架构模式。 在数据库技术方面，Oracle和SQL Server是常用的数据库系统，对它们的理解和操作是MES开发的关键技能之一。
5、按时检查服务器 服务器运维按计划检查服务器、数据库的运行状态，并对异常问题进行处理、 反响、记录，及时发现、解决服务器等硬件的警告、故障及性能瓶颈， 保障服务器正常运行。
6、MES系统是一种集生产管理、计划调度、设备监控和数据采集于一体的综合性系统，可以提高企业的生产效率和产品质量，降低生产成本和管理难度。
大数据存储面临的主要问题有：数据量的爆炸式增长导致的存储需求迅速扩张、数据存储的安全性问题和数据存储管理的复杂性。存储需求迅速扩张 随着数字化进程的加快，大数据存储面临的第一大挑战就是数据量的爆炸式增长。
资源调度难题：大数据的特点之一是其生成的时间点和数据量都是不可预测的。因此，我们需要建立一个动态响应机制，以合理调度有限的计算和存储资源。同时，考虑如何在成本最小化的同时获得理想的分析结果也是一个重要问题。 分析工具的局限性：随着数据分析技术的发展，传统的软件工具已经不再适用。
大数据面临的问题主要有：数据质量问题 大数据中常常包含大量的不完整、冗余甚至错误的数据。数据质量问题对于数据分析的准确性和可靠性构成挑战。数据清洗和预处理成为大数据分析中非常重要的环节。为了解决这一问题，企业和组织需要建立严格的数据治理机制，确保数据的准确性和质量。
从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题： 容量问题 这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。
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。