编辑手记：Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。事实上基于高可用和易扩展性开发的系统或数据库架构并不仅仅是Oacle Sharding 一个，我们来通过不同产品的对比来认识，sharding到底强大在哪里。 1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
Oracle数据库是业界的翘楚，各行各业拥有大量的Oracle DB的DBA，本文尝试通过将Oracle与MySQL数据库的架构、安全、模式对象、数据类型及数据存储进行对比，以方便熟悉Oracle数据库的人可以快速了解MySQL。
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
其本质是一个文件系统，数据库按照特定的格式将数据存储到文件中，使用者可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
这里写的是一个系列，这是系列的第三篇，这个系列主要是针对SQL优化，前两篇的地址下文字的最下方。
最近，我翻阅了在之前公司工作时的笔记，偶然发现了一些有关数据库的记录。当初，我们的项目一开始采用的是 Oracle 数据库，但随着项目需求的变化，我们不得不转向使用 SQL Server。值得一提的是，公司之前采用的是 Docker 技术，所有数据库的部署都是通过 Docker Compose 来完成的。在今天的文章中，我想与大家分享我当初记录的 Oracle 11g 数据库部署笔记。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
目录 Docker环境初始化 一、下载oracle11g_centos7镜像 二、启动oracle11g_centos7容器 三、Docker安装命令 四、Docker数据路径初始化 五、设置每次启动容器都会重新加载环境变量 Docker环境初始化 一、下载oracle11g_centos7镜像 image.png 二、启动oracle11g_centos7容器 image.png 三、Docker安装命令 image.png image.png 四、Docker数据路径初始化 创建文件夹路
我们帮助行业客户进行上云业务迁移，Oracle的业务数据迁移几乎成了必然遇到的问题。对Oracle的数据高可用，作为云架构师，应该说是必须懂。今天我们从入门开始，介绍一些常见的问题。
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
Zabbix支持多种数据库引擎，你可以在MySQL，MySQL的分支，MariaDB，Oracle，PostgreSQL ，IBM DB2之中选择。以上是五大核心数据库引擎。但是此外，你也可以在历史数据存储方面利用Elasticsearch的功能。还有一个新的Timescale数据库，也是PostgreSQL类型，内置有分区的功能。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
MySQL无疑是RDMS数据库中开源、免费的扛把子，从db-engines.com排名上可以看出，除Oracle外，长期占据第二把交椅。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
暨棱镜门和光大乌龙指之后，去IOE将被国家提升到战略高度：只能说这篇稿件是国人的意淫稿，从目前而言中国还不具备去IOE的实力，但是当去IOE声响起的是时候，对于国内厂商而言是一个机会，但也有挑战就是你的产品真的经得不起考验才行。 去I（IBM）： 浪潮信息 （服务器）：近期表现极为强势 去O（Oracle）： 用友软件：（金融软件）、久其软件 中国软件 以上三个不用说了，软件的龙头
zheap是什么？ zheap是PostgreSQL新一代的存储引擎，遵循PostgreSQL的license.zheap引擎最初是由EnterpriseDB开发。开源版本目前是由https://gi
从理论上来讲，不存在一种能够满足所有读取要求的数据存储方式，所以，Oracle设计了大约6种数据的存储格式，详见下表：
图片储存数据演变史文本文件文本文件是创建在计算机本地目录下的，它可以用来存储我们自己的数据，但是文本文件局限性非常大，包括存储路径、存储内容的格式，都只能在本地计算机中使用，无法跨计算机使用，是第一阶段储存数据的方式软件开发目录规范软件开发目录规范帮助程序员统一了软件开发过程中数据存储的路径，但是任然存在问题，例如不方便实现跨计算机使用，同时储存数据的格式也没有进行统一数据库数据库的出现，解决了程序存储数据路径的统一，同时也规范了数据存储的格式，相比较来说数据库就相当于在线的文档，可以同时很多人进行访问并且
以往很多系统经常用的是oracle数据库，在大数据环境下，许多应用都是去IOE的，那么其中老旧数据的迁移或者测试就是其中一块。
Oracle11gR2的具体版本是11.2.0.1.0，适用于64位的Linux平台，包含两个软件包，名称分别为：
在操作系统层面，Oracle 数据库将数据存储在数据文件中。Oracle 数据库必须至少有一个数据文件。数据文件是数据库中所有数据的实际存储空间，所有数据文件大小的和构成了数据库的大小。根据数据信息类型不同，数据文件分为永久性数据文件和临时数据文件两种。
Spring Data 的委托是为数据访问提供熟悉且符合 Spring 的编程模型，同时仍保留着相关数据存储的特殊特征。
2020年全国两会期间，合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆在媒体采访中提到：“国产数据库只占据不到7%的市场份额，尤其在数据库最核心的交易业务中，鲜有能跟甲骨文同台竞争并实现替换的产品。”
在Oracle数据库领域，近年的优化工作主要围绕着存储系统展开和深入，由存储而闪存，由外存而内存，内圣而外王。而在业界，随着Exadata在一体化、闪存应用上的成熟，基于闪存的解决方案开始落地开花纷纷展现出来。 在Oracle的Exadata体系中，通过PC服务器构建的分布式存储是整体架构的核心，正因为分布式PC的引入，Oracle在本地服务器插接的Flash卡成为了加速IO的利器。 Oracle数据库从“I时代（8i/9i）”、“G时代（10g/11g）”，再到“C时代（12c）”，一直致力于用低廉的分
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
数据库是近几年来最火热的基础软件领域了，无论是开发者，创业者，投资者，爱好者，投身于数据库及相关领域的人越来越多。
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内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
Oracle中逻辑结构包括表空间（TABLESPACE）、段（SEGMENT）、区（EXTENT）和块（BLOCK）。数据库由表空间构成，而表空间又是由段构成，而段又是由区构成，而区又是由Oracle块构成，即块→区→段→表空间→数据库。
编辑手记：一条SQL的执行计划异常变更，在深入分析的过程中，发现其涉及到的知识点非常之多，于是整个问题都变得错综复杂。前面介绍了绑定变量及其窥探方面的知识，今天来分析聚簇因子。 作者介绍： 刘晨，网名
大多数现代商业和开源数据库应用程序本质上是相关的。最重要的关系数据库功能包括在维护和实施某些数据关系的同时使用表进行数据存储的能力。
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
作者：何鸿凌 中国移动大数据平台架构规划 作者新浪微博@BigData分析 老祖宗留下了《易经》这本书，告诉我们世界的本质是“变化”的，“变化”之间有相关性。比如云计算的兴起是由于计算机的带宽快速增加引起的，大数据的兴起是由于数字化进程引发的。 当今的IT界最重要的“变化”就是摩尔定律。曾几何时，程序员们沉醉于用C语言精妙的语句节省了数KB 内存空间，现在大家都用上了逻辑更加清楚、更易于大规模协作的JAVA，而对语言效率看得不那么重要。计算和存储能力变得越来越廉价的“变化”引发了其上软件产品的“变化”。
Spring Data春季数据 2021.0.5 OVERVIEW 概览 LEARN 学习 Spring Data’s mission is to provide a familiar and consistent, Spring-based programming model for data access while still retaining the special traits of the underlying data store.
最近在跟一位粉丝聊天，聊起来了做离线数仓时该用那些技术栈。于是根据我的经验和参考一些资料于就有本篇文章。在这里我会分享三个案例，仅供参考。
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
1.背景 在互联网架构中，数据系统通常分为真实数据（source-of-truth）系统，作为基础数据库，存储用户产生的写操作；以及衍生数据库或索引，提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储，会对其中的数据做转换，有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储，当主数据存储发生变化，缓存中的数据就需要刷新，或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写，在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证，就还是会有一致性问题，比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库，其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更，这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化，而Databus就是这样的一个系统。
一个11g的开发库，打算打开sqlplus的trace，看下sqlplus登录的连接信息，但配置sqlnet.ora后没有找到trace文件，后来有一天发现磁盘空间不足，经过查询后发现如下路径下有几千个文件，占用了上G的空间：
Oracle 是企业IT 市场中最大的供应商之一，也是其旗舰产品的简称，即正式称为 Oracle 数据库的关系数据库管理系统（RDBMS）。数据库软件位于许多企业 IT 环境的中心，支持各种事务处理，商业智能和分析应用程序。
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
Oracle故障诊断有助于预防，检测，诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误，元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
本文主要演示通过 Tapdata Cloud 来进行 Oracle 数据同步。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
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