两条路,Oracle数据双赢(oracle 2条数据)
两条路,Oracle数据双赢
在当前的大数据时代,数据处理已成为重头戏,而Oracle数据库作为一款功能强大、可靠性高的关系型数据库,一直占据着行业的领导地位。但是,面对着日益增大的数据量及其高并发需求,Oracle数据库也不得不及时更新技术,以满足企业对数据处理和应用的需求。
作为一款特别受欢迎的商业数据库管理系统,Oracle 12c版本引入了诸多创新功能来满足数据处理的需要,其中一项优化了关于编译SQL语句方面的限制。这项限制被称为“共享池”,通过把系统中共享池的大小提高,就能让系统同时保持更多的参数数据,以便更快捷地编译SQL语句。另外,Oracle 12c还加入了基于内存的表机制,让Oracle数据库更为强大和灵活。
然而,随着服务器数量和数据量的持续增加, Oracle数据库的性能可能会出现下降的情况,需要用到一些新技术来优化性能、提高调整透明度和缩短清理时间。随着多年的实践和开发经验,两种广受好评的Oracle数据处理技术逐渐出现,即“OLTP”和“OLAP”。
传统意义的数据库通常用于OLTP(联机事务处理)场景。OLTP主要用于处理快速数据流的管理事务,是日常业务过程中的基本操作,如下单、付款、存储等等。OLTP通常采用的是B-tree索引进行物理存储,用来支持联机系统的交易处理,要求读写访问高并发,且数据量较小,常常安置于内存里面,使用较为频繁。
而OLAP(联机分析处理)的数据处理方式则基于多维数据库、数据仓库技术,通常是处理大量数据的一种数据分析技术,相对于OLTP,它不再关注快速存取数据,而是先对数据做聚合,在许多数据钻取维度和统计集之后,再将结果返回到内存中。相对于OLAP,它非常适合大量数据源的处理、汇总,一般数据量巨大,但是读写操作相对较少,CPU占用比较高。
我们需要根据业务需求选择适合的数据处理技术,使其在大数据背景下可以更好地工作。OLTP适合快速的、小数据块的事务处理,OLAP则适合于大量数据的分析,通过数据立方体的存储和智能查询来支持分析业务。两种技术的组合使用有助于优化统一数据处理平台的性能,避免在处理同一数据时重复工作浪费时间。
在实践中,我们可以跟随以下步骤将Oracle数据库处理的效率优化到最大:
1.开启总体审计和追踪功能,这可以帮助确定性能瓶颈和慢查询,从而使我们可以根据实际情况进行优化。
2.开启共享池缓存管理功能。共享池是Oracle数据库中负责解析SQL语句的内存区域,能够共享代码、变量及结果等信息。共享池缓存管理功能可帮助我们优化内存分配,确保应用程序拥有足够的可用的内存。
3.采用In-memory的技术提供方式。此技术可以把常用表整个装载进内存中,减少了数据库的I/O操作,从而极大的提高的数据库的处理速度。
4.使用存储过程和视图。存储过程和视图可以减少体系结构内的数据冗余,使得数据库对系统的响应更加快速和高效。
选择Oracle数据库的路线是一条双赢的路线,如能合理充分的发挥数据库的性能,就可以处理企业中各种数量级的项目。没有哪一种数据处理技术是万能的,但是根据企业的具体需求,搭配合理地使用OLTP和OLAP,可以为企业在数据处理方面带来巨大的好处。
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