oracle集群大數據

① Oracle資料庫大數據量表如何優化

要看數據多到何種程度。
比如一個表的筆數只是幾百，如果不需要和其他大表關聯內查詢數據，連索引都不用建。
如果容是幾十萬級別的表，一般正確建索引就可以。
如果是千萬級別的表，不但要正確建索引，而且要定時手工進行收集統計信息維護，不建議系統自動維護，以免影響使用性能。
如果是億以上級別的表，則可考慮按一定條件拆分表資料，將舊資料歸檔，這樣可改善生成表的使用。
資料庫優化的同時，程序也要進行相應優化，程序和數據科學搭配，才能使性能達到最佳。

② oracle rac 能支撐大數據處理么

oracle支持大數據量是業界有名的，而rac主要是解決高可用。如果只是處理大數據，考慮用hadoop架構

③ GP資料庫與Oracle資料庫有什麼區別

GP資料庫與Oracle資料庫區別為：側重不同、資料庫類型不同、查詢不同。

一、側重不同

1、GP資料庫：GP資料庫重計算的，對大數據集進行統計分析的OLAP類型。

2、Oracle資料庫：Oracle資料庫面向前台應用，重吞吐和高並發的OLTP類型。

二、資料庫類型不同

1、GP資料庫：GP資料庫的資料庫類型為分布式資料庫。

2、Oracle資料庫：Oracle資料庫的資料庫類型為傳統關系型資料庫。

三、查詢不同

1、GP資料庫：GP資料庫支持海量數據存儲，支持列的擴展，查詢速度快，但是查詢操作較復雜。

2、Oracle資料庫：Oracle資料庫雖然可以搭建集群，但是當數據量達到一定限度之後，查詢處理速度會變得很慢，且對機器性能要求很高。

④ oracle可以做大數據分析嗎

可以。

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或簡稱Oracle。是甲骨文公司的一款關系資料庫管理系統。它是在資料庫領域一直處於領先地位的產品。

簡介

可以說Oracle資料庫系統是世界上流行的關系資料庫管理系統，系統可移植性好、使用方便、功能強，適用於各類大、中、小微機環境。它是一種高效率的、可靠性好的、適應高吞吐量的資料庫方案。

就業前景

1、就業面廣：ORACLE幫助拓展技術人員擇業的廣度，全球前100強企業99家都在使用ORACLE相關技術，中國政府機構，大中型企事業單位都能有ORACLE技術的工程師崗位，不論你想進入金融行業還是電信行業或者政府機構，ORACLE都能夠在你的職業發展中給你最強有力的支撐。

2、技術層次深：如果期望進入IT服務或者產品公司（類似畢博、DELL、IBM等），Oracle技術能夠幫助提高就業的深度。Oracle技術已經成為全球每個IT公司必選的軟體技術之一，熟練掌握Oracle技術能夠為從業人員帶來技術應用上的優勢，同時為IT技術的深入應用起到非常 關鍵的作用。

⑤ oracle中對大數據處理有哪些方式

一、大數據存儲方式：
1. BLOB，二進制大數據
2. CLOB，文本類型大數據
3. BFILE（推薦），文件方式大內數據，以連接（容文件位置）方式存儲，實際在資料庫外
4. RAW，二進制大數據（ORACLE老版本的，9i後逐漸被BLOB/CLOB/BFILE代替）
二、大數據的處理內置函數
1. BLOB/CLOB/BFILE：DBMS_LOB包
2. RAW：UTL_RAW包

⑥ 大數據工程師的日常工作做什麼

【導讀】時至今日，相信大家對大數據工程師一點也不陌生，作為時下比較熱門的高薪職業，很多人想轉行做大數據工程師，那麼你知道大數據工程師的日常工作做什麼?工作強度大不大呢?為此小編整理了以下內容，一起來看看吧!

1， 寫 SQL ：一般來說許多入職一兩年的大數據工程師首要的工作就是寫 SQL ;

2 ，為集群搭大數據環境(一般公司招大數據工程師環境都現已搭好了，公司內部會有現成的大數據途徑);

3 ，維護大數據途徑(這個應該是每個大數據工程師都做過的工作，或多或少會承擔「運維」的工作);

4， 數據搬家(有部分公司需求把數據從傳統的資料庫 Oracle、MySQL 等數據搬家到大數據集群中，這個是比較繁瑣的工作);

5 ，運用搬家(有部分公司需求把運用從傳統的資料庫 Oracle、MySQL
等資料庫的存儲進程程序或許SQL腳本搬家到大數據途徑上，這個進程也是非常繁瑣的工作，高度重復且雜亂)

6 ，數據收集(收集日誌數據、文件數據、介面數據，這個觸及到各種格式的轉化，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash)

7， 數據處理

7.1 ，離線數據處理(這個一般就是寫寫 SQL 然後扔到 Hive 中跑，其實和首要點有點重復了)

7.2 ，實時數據處理(這個觸及到音訊部隊，Kafka，Spark，Flink 這些，組件，一般就是 Flume 收集到數據發給 Kafka 然後
Spark 消費 Kafka 的數據進行處理)

8 ，數據可視化(這個我司是用 Spring Boot 聯接後台數據與前端，前端用自己魔改的 echarts)

9 ，大數據途徑開發(偏Java方向的，大約就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數據途徑這樣，常見的是各種難用的 PaaS 途徑)

10
，數據中台開發(中台需求支撐接入各種數據源，把各種數據源清洗轉化為可用的數據，然後再根據原始數據建立起寬表層，一般為了節省開發本錢和伺服器資源，都是根據寬表層查詢出業務數據)

11 ，建立數據倉庫(這兒的數據倉庫的建立不是指 Hive ，Hive 是建立數倉的東西，數倉建立一般會分為三層 ODS、DW、DM
層，其間DW是最重要的，它又能夠分為DWD,DWM,DWS，這個層級僅僅邏輯上的概念，類似於把表名按照層級差異隔來的操作，分層的目的是防止開發數據運用的時分直接訪問底層數據，能夠減少資源，留意，減少資源開支是減少
內存 和 CPU
的開支，分層後磁碟佔用會大大增加，磁碟不值錢所以沒什麼聯絡，分層能夠使數據表的邏輯更加清楚，便當進一步的開發操作，假定分層沒有做好會導致邏輯紊亂，新來的員工難以接手業務，跋涉公司的運營本錢，還有這個建數倉也分為建離線和實時的)

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據工程師的日常工作做什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於大數據工程師要求具備的能力，關注小編持續更新。

⑦ 簡述Oracle資料庫RAC真實應用集群的工作原理

Oracle集群
Oracle集群，最早稱作OPS(Oracle Parallel Server)出現在Oracle 7版本中，從Oracle 9i開始正式改稱為Oracle RAC，RAC即Real Application Clusters的簡寫，譯為「真正應用集群」；RAC 是Oracle新版資料庫中採用的一項新技術，也是Oracle資料庫支持網格計算環境的核心技術。 10g以前的OPS或者RAC都依賴於第三方集群軟體(Vendor Clusterware)方能正常工作，在10g版本中Oracle推出了Oracle Clusterware集群軟體以及ASM自動存儲管理技術，換而言之10g以後版本的RAC不再依賴於第三方的集群軟體(譬如IBM的HACMP,Veritas的VCS等)，但必須安裝Oracle自己的Clusterware集群軟體。 Oracle RAC主要支持Oracle9i、10g、11g版本，可以可以支持24 x 7 有效的資料庫應用 系統，在低成本伺服器上構建高可用性資料庫系統，並且自由部署應用，無需修改代碼。 在Oracle RAC環境下，Oracle集成提供了集群軟體和存儲管理軟體，為用戶降低了應用成本。當應用規模需要擴充時，用戶可以按需擴展系統，以保證系統的性能。 參考編輯本段Oracle集群參考文檔
Oracle RAC一般也可構建於大型SMP主機，IBM的AIX系列伺服器往往是其中高端平台，Intel Linux往往作為其低端平台。當AIX UNIX用來運行Oracle RAC作為大型資料庫系統平台時，其集群系統構建、實施、運維、高可用設置，有其平台特點。可以參照《Oracle大型資料庫系統在AIX/UNIX上的實戰詳解》，該書以AIX UNIX平台為主線，以其他UNIX系統為參照，描述了資料庫系統Oracle 10g、Oracle 11g的RAC的構架方法和過程。在Linux平台，則《大話OracleRAC集群、高可用性、備份與恢復》有著很好的論述。

⑧ oracle如何提高大數據group by 的效率

設一些參數 或者 調整執行計劃，見下面的語句：
-- Script Tested above 10g
-- Create a new temporary segment tablespace specifically for creating the index.
-- CREATE TEMPORARY TABLESPACE tempindex tempfile 'filename' SIZE 20G ;
-- ALTER USER username TEMPORARY TABLESPACE tempindex;

REM PARALLEL_EXECUTION_MESSAGE_SIZE can be increased to improve throughput.
REM but need restart instance,and should be same in RAC environment
REM this doesn't make sense,unless high parallel degree

-- alter system set parallel_execution_message_size=65535 scope=spfile;

alter session set workarea_size_policy=MANUAL;
alter session set workarea_size_policy=MANUAL;

alter session set db_file_multiblock_read_count=512;
alter session set db_file_multiblock_read_count=512;

--In conclusion, in order to have the least amount of direct operations and
--have the maximum possible read/write batches these are the parameters to set:

alter session set events '10351 trace name context forever, level 128';

REM set sort_area_size to 700M or 1.6 * table_size
REM 10g bug need to set sort_area_size twice
REM remember large sort area size doesn't mean better performance
REM sometimes you should rece below setting,and then sort may benefit from disk sort
REM and attention to avoid PGA swap

alter session set sort_area_size=734003200;
alter session set sort_area_size=734003200;

REM set sort area first,and then set SMRC for parallel slave
REM Setting this parameter can activate our previous setting of sort_area_size
REM and we can have large sort multiblock read counts.

alter session set "_sort_multiblock_read_count"=128;
alter session set "_sort_multiblock_read_count"=128;

alter session enable parallel ddl;

⑨ Oracle 海量數據解決方案

解決方案？跟你說這沒有一個萬能的解決方案。
往往一個應用系統在數據版庫設計權之初就應該考慮到他的數據量
以及SQL語句，內存消耗，磁碟競爭。
都已經到測試階段了是不是晚了點？
找到你系統慢的最終原因，通常是SQL語句，索引，資源競爭。
如果以上都不是最終原因，考慮重新設計資料庫吧