sql数据检索问题

我是来混分的

我的意见是

创建索引， 移除历史数据到备份表中

下面的内容来自别人总结的， 呵呵

1、1、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。

2、2、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。

3、3、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。

4、4、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。

5、5、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。

6、6、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。

实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

ORACLE数据库性能优化工具

常用的数据库性能优化工具有：

1、1、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。

2、2、 *** 作系统工具，例如UNIX *** 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。

3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个 *** 作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。

4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。

5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。

ORACLE数据库的系统性能评估

信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update *** 作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：

l l 数据库回滚段是否足够？

l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？

l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？

l l SQL语句是否高效？

2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：

l l 是否采用B-索引或者bitmap索引？

l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？

l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？

l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率

SQL语句的调整原则

SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：

1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：

语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN

(SELECT deptno FROM emp);

语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS

(SELECT deptno FROM emp WHERE deptdeptno = empdeptno);

这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。

2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：

SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c

WHERE aacol between :alow and :ahigh

AND bbcol between :blow and :bhigh

AND cccol between :clow and :chigh

AND akey1 = bkey1

AMD akey2 = ckey2;

这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。

3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。

4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。

6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

CPU参数的调整

CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。

使用 *** 作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX *** 作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT *** 作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知 *** 作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知 *** 作系统系统态下的CPU时间， *** 作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占 *** 作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。

出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：

SELECT FROM V$SYSSTAT

WHERE NAME IN

('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)');

这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间

waite time = parse time elapsed – parse time cpu

由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句

SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA

ORDER BY PARSE_CALLS;

来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句：

SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA;

查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。

内存参数的调整

内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、 1、 共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：

select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache;

来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：

select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache;

查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。

2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：

SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads');

来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。

这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。

3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：

select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo log space requests');查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：

申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

SQLite 一个非常流行的嵌入式数据库，它支持 SQL 语言，并且只利用很少的内存就有很好的性能。此外它还是开源的，任何人都可以使用它。许多开源项目（(Mozilla, PHP, Python）都使用了 SQLite

Android 开发中使用 SQLite 数据库

Activites 可以通过 Content Provider 或者 Service 访问一个数据库。下面会详细讲解如果创建数据库，添加数据和查询数据库。

创建数据库

Android 不自动提供数据库。在 Android 应用程序中使用 SQLite，必须自己创建数据库，然后创建表、索引，填充数据。Android 提供了 SQLiteOpenHelper 帮助你创建一个数据库，你只要继承 SQLiteOpenHelper 类，就可以轻松的创建数据库。SQLiteOpenHelper 类根据开发应用程序的需要，封装了创建和更新数据库使用的逻辑。SQLiteOpenHelper 的子类，至少需要实现三个方法：

构造函数，调用父类 SQLiteOpenHelper 的构造函数。这个方法需要四个参数：上下文环境（例如，一个 Activity），数据库名字，一个可选的游标工厂（通常是 Null），一个代表你正在使用的数据库模型版本的整数。

onCreate（）方法，它需要一个 SQLiteDatabase 对象作为参数，根据需要对这个对象填充表和初始化数据。

onUpgrage() 方法，它需要三个参数，一个 SQLiteDatabase 对象，一个旧的版本号和一个新的版本号，这样你就可以清楚如何把一个数据库从旧的模型转变到新的模型。

相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行 *** 作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。内存数据库的最大特点是其"主拷贝"或"工作版本" 常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。显然，它要求较大的内存量，但并非任何时刻整个数据库都存放在内存，即内存数据库系统还是要处理I/O。

内存数据库是以牺牲内存资源为代价换取数据处理实时性的，内存数据库和磁盘数据库都是当今信息社会里每个企业所必须的关系型数据库产品，磁盘数据库解决的是大容量存储和数据分析问题，而内存数据库解决的是实时处理和高并发问题。两者的存在是相辅相成的，内存数据库的事务实时处理性能要远强于磁盘数据库。但是相对的，他的数据安全方面还没有达到磁盘数据库比肩的地步。

内存数据库将物理内存作为数据的第一存储介质，而将磁盘作为备份。随着电信业务的发展，系统对实时性的要求和对业务灵活修改的要求非常高，在此种情况下对于内存数据库的需求也越来越高。磁盘数据库的做法是将数据存入内存中进行处理，这种方式的可管理性及数据安全可靠性都没有保障。而内存数据库正是针对这一弱点进行了改进。

实际上，内存数据库并不是一项时髦技术，其出现于上世纪60年代末，但由于市场的需求原因在90年代后期才开始发展。作为新一代数据库，Altibase产品已经走向混合型数据库，其版本Altibase 40已经有一套自带的磁盘数据库，用户一旦购买了Altibase的内存数据库，就无须再购买磁盘数据库。它把热数据（经常被使用的、访问比较高的、经常要运算的数据）放在内存数据库里，而把历史性数据放在磁盘数据库里，可为用户进一步减少投资。

对于内存数据库而言，可以将同样数据库的部分内容存放于磁盘上，而另一部分存放于内存中。用户可以选择将数据存储在内存表中以提供即时的数据访问。若访问时间不紧急或数据存于内存中所占空间过大时，用户可将这些数据存入磁盘表中。

比如，在手机用户开始拔打电话时，如果应用基于内存数据库技术的混合数据管理引擎，就通过内存表检索其服务选项并立即验证用户身份，而将通话清单和计费清单归档到磁盘表中。从而，达到了速度与资源使用的平衡。

内存数据库的技术，一个很重要的特点，是可以对内存中的数据实现全事务处理，这是仅仅把数据以数组等形式放在内存中完全不同的。并且，内存数据库是与应用无关的，显然这种体系结构具有其合理性。内存引擎可以实现查询与存档功能使用的是完全相同的数据库，同时内存表与磁盘表也使用的是完全相同的存取方法。存储的选择，对于应用开发者而言是完全透明的。

对于内存数据库而言，实现了数据在内存中的管理，而不仅仅是作为数据库的缓存。不像其它将磁盘数据块缓存到主存中的数据库，内存数据库的内存引擎使用了为随机访问内存而特别设计的数据结构和算法，这种设计使其避免了因使用排序命令而经常破坏缓存数据库性能的问题。通过内存数据库，减少了磁盘I/O，能够达到了以磁盘I/O 为主的传统数据库无法与其相比拟的处理速度。

因此，内存数据库技术的应用，可以大大提高数据库的速度，这对于需要高速反应的数据库应用，如电信、金融等提供了有力支撑。

由于把大多数数据都放在内存中进行 *** 作，使得内存数据库有着比磁盘数据库高得多的性能表现，这一特点非常契合电信企业运营支撑系统对实时性的要求。

电信业的竞争正在全方位地展开，这种竞争必然带来新的价值链模式以及新的计费方式，这些变化对目前的电信运营支撑系统是一个挑战。比如，多种业务的计费环节将不再是单一的按照时长或通信距离收取费用，而可能是根据时长、内容、使用量等多种参数的组合计费。为了应对这些挑战，电信企业先后引入了内存数据库，以提高后台数据管理的实时性、精确性和灵活性。

尽管内存数据库已不是传统磁盘数据库的概念，但是内存数据库本质上还是数据库，它也具有一般数据库的基本功能:

■ 永久数据的管理，包括数据库的定义、存储、维护等;

■ 完成各种数据 *** 作，如查询处理、存取、完整性检查;

■ 事务管理，包括调度与并发控制等;

■ 对存取的控制和安全性检验;

■ 具有数据库的可靠性恢复机制。

相对于利用程序开发手段调用内存处理来说，内存数据库自有其优势。首先，内存数据库是产品化的数据库管理软件，极大缩短了开发周期; 其次，内存数据库有着开放的平台和接口，程序开发和移植更加灵活便捷，也便于维护和二次开发; 第三，可以通过使用统一的SQL语言方便地查询内存中的数据; 最后，能在数据库中保障数据的安全性和完整性。这些优势，对于快速部署和简化维护都是有利的。

但内存数据库也有其不可避免的缺点，比如: 不容易恢复，内存数据库中的数据不总是永久的，为了保证实时，也不一定是一致和绝对正确的，有的是短暂的，有的是暂时不一致或非绝对正确的。

电信企业一直是内存数据库的主要用户，近几年来，随着计算机硬件技术的飞速发展、内存容量的提高、价格下跌以及计算机进入64位时代 *** 作系统后可以支持更大的地址，为内存数据库的实现提供了可能。目前内存数据库在电信行业的应用也日趋成熟，已有超过90G的电信系统案例，能自动扩展内存空间，不需要重启数据库，提供ESOL自定义存储过程，支持多线程，开发效率高，程序移植容易等等。

下面以两个例子来介绍内存数据库的应用。

电信计费数据的加载

电信的二次批价和实时累账是计费系统中的两个必备功能。

所谓二次批价是相对于一次批价来说的。

一次批价是按照国家标准资费来进行价格计算，比如: 全球通每分钟本地通话为04元，在一次批价完成后，会根据这个用户的套餐进行再一次的计算。以北京全球通用户接听4分钟的电话为例，一次批价完成后，这条话单的价格是16元，如果这个用户参加了10元包月接听套餐，那么在二次批价后，这次通话的费用就为0元。

一次批价是用于各大运营商之间结算的，而二次批价是针对用户个人的。

实时累账是将用户从每月1号到目前为止的所有费用累加起来，也就是用户目前可以通过10086查到截止到前一天的实时话费。累账值可以帮助用户控制高额话费或是供用户即时查询消费信息。

二次批价和实时累账过程涉及用户资料、用户套餐等与用户相关的信息，电信支撑系统在开始批价时必须加载这些数据。稍大一点的省级运营商的这些数据就会超过1000万条，计费处理模型也由于套餐的组合、产品的组合以及不同的优惠规则变得相当复杂，加载这部分数据对系统而言是一笔不小的开销，这就使得现在的计费处理速度比较慢，而且很难做到对数据的实时更新。内存数据库的引入在一定程度上解决了这个问题。

在计费二次批价过程中数据量最大的是详单数据，这部分数据不用放在内存数据库中，每处理完一个话单文件或达到设定的提交记录数时直接 *** 作磁盘数据库，不会影响系统性能。最急切的是将用户资料、套餐、营业套餐和计费套餐对应关系数据、计费套餐模型数据及用户累计数据放到内存数据库中，这部分数据查询 *** 作远比数据新增和更新 *** 作要频繁。除了这些数据外，当然还有应用需要的其他数据也都可以加载到内存数据库。

在采用内存数据库后，用户通过营业部或客户查询实时话费的时候完全可以做到实时，比目前只能提供查询到前一天的实时话费在业务上有了质的飞跃。因为系统在处理这部分数据时查询流程和以前的完全一样，但系统省去了以往内存中的数据和磁盘数据库数据同步的环节，所以就能做到了实时查询。对于信控来说也同样，以往系统在累完账后要按照一定周期刷新信控数据，这就存在一个时间差，不能够完全做到实时。

而采用内存数据库后，信控可以直接取得内存数据库中的实时话费累计表中的数据，完全实现实时预警、停机。二次批价和累账中采用内存数据库后，对防欺诈、收入保障系统也有相当大的好处，这样能够充分保证运营商的切身利益。

另外，在采用内存数据库后，整体提高了系统批价、累账的处理速度，大大缓解访问磁盘数据库的压力，提高数据查询、修改、删除的效率，也为后付费和预付费的融合提供了可能。

电信计费数据的同步

电信营业数据和计费系统中的数据总是在不断的变化中，这就涉及内存数据库中的数据和磁盘数据库数据的同步问题（为了描述清楚，这里的磁盘数据库以Oracle DB为例来说明）。数据同步包括两部分: 从内存数据库到Oracle DB数据同步和从Oracle DB到内存数据库的同步。

1 Oracle DB到内存数据库同步

这部分数据同步采用增量表的方式，营业系统或CRM新增或更新的数据将生成到Oracle的增量表中，计费后台程序先到这些增量表中查询数据。如果能在这些增量表中查到数据就把这些数据更新到内存数据库对应表中，如果查不到，就直接从内存数据库中直接查询，从而保证了数据的完整性和实时性。由于增量表的数据量一般会很小，所以这部分 *** 作不会影响系统的性能。

2 内存数据库到Oracle DB同步

由于Oracle的计费后台批价、累账数据几乎都加载到了内存数据库中，所以Oracle数据库对应的数据表将主要用于对内存数据库的数据备份。

用户最新的实时话费等信息都保存在内存数据库中，实时话费查询将直接连接到内存数据库中查询，保证用户得到最新的费用信息。信控也直接从内存数据库查询数据，因此对Oracle中的这部分数据已经没有实时性的要求。这时内存数据库到Oracle的同步可以由应用程序生成文件，定时地往Oracle数据库中同步备份，或者采用Oracle 存储过程在系统相对空闲时间段进行数据导入就可以了。

总体而言，由于市场与技术的快速发展，电信业务在不断扩充，其运营和管理不断优化，传统的一些支撑系统的架构已经逐渐不能满足日益增长的业务要求和客户需求，引入一些新的技术来解决我们生产中遇到的问题是必然的。比如采用内存数据库来代替以前的共享内存技术，使得原来在内存中不标准的东西，包括接口、格式和管理都标准化了。

内存数据库只是多种新技术中有代表性的一种而已，只要解放思想、选用得当，完全可以在投入不大的情况下克服系统中的瓶颈，以最小的代价获得最大回报。

通用数据库大家见的多了，Oracle、Db2、Sqlserver、Sybase、Informix 还有最近比较火的Mysql、和Pqllite，当然还不能忘记开源的PostgreSQL。通常情况下这些数据库可以承担重要业务，但是在要求高性能方面还是略有不足。在计费系统中如果用户信息常常改变的话延迟方面就会产生比较大的影响，甚至能影响到计费系统的正常运行。

我接触到唯一的内存数据库就是亚信在中移动计费中心稽核系统中使用的。由于稽核系统需要实施同步用户状态信息和订购信息，然后对产生的话单进行稽核，如果响应速度较慢的话就会产生错误的结果。最初没有稽核系统的时候，计费的标准基本是sp发过来的，然而用户方面却经常发现自己没有实际使用或者已经取消这项业务的时候，自己的帐单中仍然收取了费用，因此中移动决心要对sp的话单进行稽核，以自己的数据为标准，彻底剪断sp乱收费的手段。

如果要取到用户状态信息和订购信息的话就要从多个系统中同步过来，同时对话单进行稽核，中间的处理时间要求比较严格（用户可能会在短时间内检查自己的话费信息），对系统响应时间就要尽量短。

通用数据库在这方面处于劣势。亚信就以三台rx8420作为数据库主机，将31个省用户的信息按照数量的多少分担到三台主机，每个省至少有一个入库进程，对于用户比较多的就采用多个进程进行入库。数据的采集来源主要是通过BOSS和计费的一级系统。

由于数据是存储在内存中，所以存储的数据结构和通用数据库有所差异，同时为了保证数据的安全，在磁盘上有一个内存数据的镜像，每隔一定时间将内存中的数据同步到磁盘上，当主机故障时可以通过磁盘恢复数据。当主机故障时，会有备用主机通过HA接管。但是对于数据 *** 作的日志和回滚就没有Oracle做的好了，只提供了简单的恢复机制。

在计费系统中首先要对sp发来的话单进行稽核，主要标准是用户状态和订购信息。例如用户最近7天一直处于关机状态，如果sp的话单中出现新的订购信息就将此条话单作为错单处理。移动通过这种方式在和sp的博弈中取得主动。稽核系统上线后用户对于sp的投诉问题明显减少。

链接一:内存数据库与传统数据库的异同

传统的数据库系统是关系型数据库，开发这种数据库的目的，是处理永久、稳定的数据。关系数据库强调维护数据的完整性、一致性，但很难顾及有关数据及其处理的定时限制，不能满足工业生产管理实时应用的需要，因为实时事务要求系统能较准确地预报事务的运行时间。

对磁盘数据库而言，由于磁盘存取、内外存的数据传递、缓冲区管理、排队等待及锁的延迟等使得事务实际平均执行时间与估算的最坏情况执行时间相差很大，如果将整个数据库或其主要的"工作"部分放入内存，使每个事务在执行过程中没有I/O，则为系统较准确估算和安排事务的运行时间，使之具有较好的动态可预报性提供了有力的支持，同时也为实现事务的定时限制打下了基础。这就是内存数据库出现的主要原因。

内存数据库所处理的数据通常是"短暂"的，即有一定的有效时间，过时则有新的数据产生，而当前的决策推导变成无效。所以，实际应用中采用内存数据库来处理实时性强的业务逻辑处理数据。而传统数据库旨在处理永久、稳定的数据，其性能目标是高的系统吞吐量和低的代价，处理数据的实时性就要考虑的相对少一些。实际应用中利用传统数据库这一特性存放相对实时性要求不高的数据。

在实际应用中这两种数据库常常结合使用，而不是以内存数据库替代传统数据库。

链接二:几款内存数据库产品

■ Oracle TimesTen

Oracle TimesTen是Oracle从TimesTen公司收购的一个内存优化的关系数据库，它为应用程序提供了实时企业和行业（例如电信、资本市场和国防）所需的即时响应性和非常高的吞吐量。Oracle TimesTen可作为高速缓存或嵌入式数据库被部署在应用程序层中，它利用标准的 SQL 接口对完全位于物理内存中的数据存储区进行 *** 作。

■ Altibase

Altibase是一个在事务优先的环境中提供高性能和高可用性的软件解决方案。它提供高性能、容错能力和事务管理能力，特别适合通信、网上银行、证券交易、实时应用和嵌入式系统领域。Altibase能够最大限度地发挥数据库服务系统的潜力，增强数据服务器的处理能力。Altibase支持客户端/服务器架构或嵌入式架构。其中客户端/服务器架构非常适合一般的应用。而嵌入式架构将应用程序嵌入到数据库服务器，适合于有高时效要求的实时系统。

■ eXtremeDB

eXtremeDB实时数据库是McObject公司的一款特别为实时与嵌入式系统数据管理而设计的数据库，只有 50K到130K的开销，速度达到微秒级。eXtremeDB完全驻留在主内存中，不使用文件系统（包括内存盘）。eXtremeDB采用了新的磁盘融合技术，将内存拓展到磁盘，将磁盘当做虚拟内存来用，实时性能保持微秒级的同时，数据管理量在32BIT下能达到20G。

不一样，首先你应该说的是SQLite吧。我貌似没停过有SQL Lite这样的数据库。

SQLite是用于Android开发的，那么应该在Linux里也可以用到(自己没尝试在Linux下应用)。

刚刚查百度得知其可以在Windows/Linux/Unix平台应用我在开发Android的使用使用SQLite觉得它的限制性很大，产生一个db的文件。没有mysql/sqlserver/oracle/db2这些主流数据库好用。

mysql的话属于小型一点的数据库，兼容性强，Java/php/asp等语言跟mysql应用都很好。

内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行 *** 作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上

内存数据库的最大特点是其“主拷贝”或“工作版本”常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道

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