oracle是什么意思

Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

1、它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。

2、ORACLE通常应用于大型系统的数据库产品。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

3、Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括(数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件)。其实Oracle数据库的概念和其它数据库不一样，这里的数据库是一个 *** 作系统只有一个库。可以看作是Oracle就只有一个大数据库。

一、研发公司不同

1、gbase：是南大通用数据技术有限公司推出的自主品牌的数据库产品。

2、oracle：是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

二、特点不同

1、gbase：致力于海量数据分析领域的应用，满足数据密集型行业日益增大的关系型联机分析处理（ROLAP）、即席查询（Ad Hoc）、复杂报表等需求的高性能数据处理应用。

2、oracle：自第5版起就提供了分布式处理能力，到第7版就有比较完善的分布式数据库功能了，一个ORACLE分布式数据库由oraclerdbms、sqlNet、SQLCONNECT和其他非ORACLE的关系型产品构成。

三、适用性不同

1、gbase：广泛应用在统计、审计、金融、保险、交通运输、安全等企业或政府部门，能高效处理TB级数据规模下的复杂计算和混合查询，是实时数据分析应用的理想数据库产品。

2、oracle：适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

参考资料来源：百度百科-Oracle数据库

参考资料来源：百度百科-gbase

实际上 为了保证ORACLE数据库运行在最佳的性能状态下 在信息系统开发之前就应该考虑数据库的优化策略 优化策略一般包括服务器 *** 作系统参数调整 ORACLE数据库参数调整 网络性能调整 应用程序SQL语句分析及设计等几个方面 其中应用程序的分析与设计是在信息系统开发之前完成的

分析评价ORACLE数据库性能主要有数据库吞吐量 数据库用户响应时间两项指标 数据库吞吐量是指单位时间内数据库完成的SQL语句数目 数据库用户响应时间是指用户从提交SQL语句开始到获得结果的那一段时间 数据库用户响应时间又可以分为系统服务时间和用户等待时间两项 即

数据库用户响应时间＝系统服务时间 ＋ 用户等待时间

上述公式告诉我们 获得满意的用户响应时间有两个途径 一是减少系统服务时间 即提高数据库的吞吐量 二是减少用户等待时间 即减少用户访问同一数据库资源的冲突率

性能优化包括如下几个部分

ORACLE数据库性能优化之一 调整数据结构的设计

这一部分在开发信息系统之前完成 程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能 对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等

ORACLE数据库性能优化之二 调整应用程序结构设计

这一部分也是在开发信息系统之前完成 程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构 是使用传统的Client/Server两层体系结构 还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构 不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的

ORACLE数据库性能优化之三 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

ORACLE数据库性能优化之四 调整服务器内存分配

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的 数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区 日志缓冲区和共享池的大小 还可以调整程序全局区（PGA区）的大小 需要注意的是 SGA区不是越大越好 SGA区过大会占用 *** 作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换 这样反而会降低系统

ORACLE数据库性能优化之五 调整硬盘I/O 这一步是在信息系统开发之前完成的

数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上 做到硬盘之间I/O负载均衡

ORACLE数据库性能优化之六 调整 *** 作系统参数

例如 运行在UNIX *** 作系统上的ORACLE数据库 可以调整UNIX数据缓冲池的大小 每个进程所能使用的内存大小等参数

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17687

总体来说，主流数据库并不存在明确的好坏之分，每一种数据库都有各自的优缺点，最主要还是看它是否能够满足您的需求。

总的来说，选择数据库可以从以下角度考虑：

从个人角度出发的话，如果是以学习和小型业务需求为主，推荐使用MySQL，它的优势在于：

成本（免费）

自由（完全开源，适用多个场景）

性能（体积小但速度快）

这三点决定了MySQL数据库的超高性价比。并且目前有不少主流公司仍然青睐MySQL，大名鼎鼎的Fackbook就依然在延续MySQL的使用。

2 如果是企业角度出发，主流的大型数据库如Oracle、Sql Server以及近些年来大数据领域十分火热的非关系型数据库，例如Redis、HBse等等，都可以作为考虑的对象。

接下来具体列举一些常用数据库的优缺点，希望能为大家提供参考：

MySQL：

优势：

MySQL是开放源代码的数据库，任何人都可以获得该数据库的源代码。

MySQL能够实现跨平台 *** 作，可以在Windows、UNIX、Linux和Mac OS等 *** 作系统上运行。

MySQL数据库是一款自由软件，大部分应用场景下都是免费使用。

MySQL功能强大且使用方便，社区生态繁荣，有诸多学习资料。

缺点：规模小，功能有限。

SQL Server

高度可扩展：可以从单一的笔记本电脑上运行任何东西或以高倍云服务器网络运行，或在两者之间任何东西。

“虽然说是“任何东西”，但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求“

生态链广：具有内置的商务智能工具，以及一系列的分析和报告工具，可以创建数据库、备份、复制，带来了更好的安全性。

Oracle

Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，具有以下特点：

可移植性好（在各类大、中、小、微机环境中都适用）

使用方便、

功能强

因此，Oracle是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。

DB2

DB2是IBM开发的一种大型关系型数据库平台。它支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同database甚至不同DBMS中的数据。它的应用特点如下：

支持面向对象的编程：db2支持复杂的数据结构，如无结构文本对象，可以对无结构文本对象进行布尔匹配、最接近匹配和任意匹配等搜索。可以建立用户数据类型和用户自定义函数。

支持多媒体应用程序：db2支持大二分对象（blob），允许在数据库中存取二进制大对象和文本大对象。其中，二进制大对象可以用来存储多媒体对象。

具有良好的备份和恢复能力

支持存储过程和触发器，用户可以在建表时显示的定义复杂的完整性规则

支持异构分布式数据库访问，支持数据复制

PostgreSQL

PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS)，它的 Slogan 是 “世界上最先进的开源关系型数据库”。

PostgreSQL具有如下特征：

函数：通过函数，可以在数据库服务器端执行指令程序。

索引：用户可以自定义索引方法，或使用内置的 B 树，哈希表与 GiST 索引。

触发器：触发器是由SQL语句查询所触发的事件。如：一个INSERT语句可能触发一个检查数据完整性的触发器。触发器通常由INSERT或UPDATE语句触发。 多版本并发控制：PostgreSQL使用多版本并发控制（MVCC，Multiversion concurrency control）系统进行并发控制，该系统向每个用户提供了一个数据库的”快照”，用户在事务内所作的每个修改，对于其他的用户都不可见，直到该事务成功提交。

规则：规则（RULE）允许一个查询能被重写，通常用来实现对视图（VIEW）的 *** 作，如插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）。

数据类型：包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。

全文检索：通过 Tsearch2 或 OpenFTS，83版本中内嵌 Tsearch2。

NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore 原生支持，至 NoSQL 数据库的外部数据包装器。

数据仓库：能平滑迁移至同属 PostgreSQL 生态的 GreenPlum，DeepGreen，HAWK 等，使用 FDW 进行 ETL

我来说吧！

一句话介绍：思极有容数据库思极有容数据库思极有容数据库（思极有容数据库）是一款国产自主可控的分布式关系型数据库集群软件，极致稳定，极致易用，极致性能，具备支持跨地域、去中心、高并发、多副本强一致、高可用、高可扩展等特性；目前已经满分通过工信部信通院“分布式事务数据库”测试。

产品优势：思极有容数据库是完全兼容MySQL协议的分布式的数据库产品，对于需要分库分表的业务需求，无需业务做任何分布式改造，就像使用单机MySQL一样去处理更大的数据，更大的并发。思极有容数据库是由国网信产集团自主研发的分布式数据库，已经与ARM、飞腾、UOS等国产化体系完全兼容。

思极有容数据库数据库集群具备极强的可定制性，可以针对国网科技项目需求进行创新性定制开发，并且在数据库核心技术专利方面，信产集团思极有容团队有丰富的专利申请和论文发表经验，充分体现科技项目先进性和创新性。思极有容数据库数据库具有HTAP部署模式，可以同时支撑大并发的联机交易和复杂的大SQL查询，可以通过分层按需横向准线性扩展，不断满足系统事务交易负载和复杂查询负载的增长需求。

趋势价值分析1）分布式是趋势，但是技术门槛高，对研发，运维的水平要求高。2）思极有容数据库作为分布式解决方案对应用透明，研发人员精力集中在业务实现，而不是被分库分表耗费过多精力，从而提高效率，这是一个很有价值和意义的事情。

场景及核心特性：

适用场景1）事务交易场景，对数据 *** 作事务性要求高，对数据一致性要求高的场景2）大并发大数据量场景，针对海量数据库进行大并发的联机交易的场景3）业务规模持续快速增长，对数据库的存储与性能有较强扩展性需求的场景4）报表即席查询展现场景适用业务：支持交易、企业管理、办公、门户、生产控制等信息化业务系统构建。

思极有容数据库核心特性:1）数据强一致性。思极有容数据库数据库事务数据强一直，任何故障场景下确保集群数据不丢失，数据强一致，RPO为0。2）扩展性。思极有容数据库数据库基于sharding实现数据库横向高可扩展，数据库性能随集群节点扩展准线性提升。3）高可用性。思极有容数据库分布式数据库的目标是能够高度容错磁盘、机器、机架，甚至数据中心故障，在无需人工干预的情况下，可最小化故障的各种影响，确保4个9的高可用性4）成本。思极有容数据库数据库支持廉价PC服务器/虚拟环境部署，可以大幅降低数据库的持有成本。5）国产化。思极有容数据库数据库支持主流的国产CPU与国产OS平台，可以用于构建全栈国产化的解决方案。6）高性能。思极有容数据库数据库在3台国产鲲鹏服务器下可以跑出100万TPMC的性能。

和竞争对手相比的主要优势1）和传统国产数据库厂家，例如达梦、人大、神通等相比，思极有容数据库采用原生分布式架构，在集群扩展性和大规模部署后集群性能方面有较大优势；同时思极有容数据库完全兼容和继承MySQL生态，非常的易用易适配，可以无缝衔接大量第三方数据处理组件，有巨大的生态优势。2）和开源数据库MySQL/PostgreSQL相比，思极有容数据库具备强大的扩展能力和准线性的性能提升优势，在数据存储容量、事务吞吐性能、数据库原生高可用方面具备碾压优势。3）和新兴分布式数据库厂家，例如阿里DRDS、腾讯TDSQL等相比，思极有容数据库具备更加完备的SQL语法支持，具备更加强大的事务吞吐性能，对应用适配更加友好。

分表是分散数据库压力的好方法。

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。

当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

1、纵向分表

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）

分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

2、横向分表

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。

延伸：为什么要分表和分区？

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

MySQL分表和分区有什么联系呢？

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。

4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。

我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。

1、分表

在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，

数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量

2、分库

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。

数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量

3、即分表又分库

数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：

中间变量 = 关键字%（数据库数量单库数据表数量）

库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）

表 = （中间变量%单库数据表数量）

实例：

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

复制代码 代码如下:

<php

for($i=0;$i< 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2members{$i} LIKE db1members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

>

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

/创建临时表/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

/这是个颇为经典的语句哈/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。

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