oracle大量数据处理

本篇文章给大家分享基于oracle的大数据处理，以及oracle大量数据处理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、oracle中对大数据处理有哪些方式?
• 2、搭建基于Oracle数据库的数据分析环境
• 3、oracle究竟是什么软件?

oracle中对大数据处理有哪些方式?

1、那么当然优先使用 merge 处理比较好。假如业务逻辑很复杂， 一句 merge 语句无法处理。迫不得已，只能使用 游标处理的。

2、做表分区 查询语句优化，尽量减少全局扫描，多走索引 提升硬件的运算速度和运算空间。

3、大数据量提交可能会造成系统瘫痪，所以不建议这样做。如果有需要，可以在导出insert语句的时候分批次commit（提交）。

4、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

5、浅谈一下Cognos处理大数据的思路，仅针对1以下的版本，对于1当中引入的hadloop等分布式数据仓库等不做介绍。我们主要从一个一般中等项目当中，用怎样的思路来优化我们的查询。我们主要从3个思路来思考大数据的处理数据库层次现在主流的Cognos项目，主要的开发模式还是基于rolap的dmr报表建模。

6、你这张表已经有这么多条记录了估计现在建分区表都要很久，建议重建一张空表分区然后把新表表名和改成当前使用表（老的换成别的，一定要把2条改表名的sql一起执行）。弄完后老数据是放进去还是备份都行。

搭建基于Oracle数据库的数据分析环境

Oracle数据库引入了多租户架构，分为容器数据库（CDB）和可插拔数据库（PDB）。PDB 在 CDB 内部运行，为独立的数据库，适用于应用程序和其他局部需求。CDB 则允许创建公共用户，这些用户在所有 PDB 中可见，主要用于管理和维护整个数据库环境。在 CDB 级别，使用 SYS 登录进行全实例管理。

高可用性篇主要介绍Oracle高可用环境的构建基础。首先，理解Oracle数据库的工作原理和特性，重点是高可用性（High Availability）。搭建高可用的周边辅助环境，包括存储、网络、主机和操作系统选择，以及硬件选型案例分析。此外，讨论高可用应用和数据库设计，通过实际案例总结经验。

步骤一：连接Oracle数据库，需提供数据库连接信息，如用户名、密码与数据库服务名。步骤二：创建游标与执行SQL查询，游标是执行数据库操作的对象。步骤三：执行插入、更新与删除操作，Python支持各种数据管理任务。步骤四：关闭连接，释放资源，确保数据库操作高效进行。

在Oracle RAC架构中，多个节点共享同一数据库实例，实现数据一致性。集群通过外部访问网络、内部私有网络和存储网络实现硬件冗余，确保集群可用性。虚拟IP、ASM、Clusterware和仲裁磁盘等组件协同工作，确保集群的高可用性和数据一致性。

oracle究竟是什么软件?

1、此外，它还兼容IBM的AI案X5L、z/OS以及Linux、Windows等操作系统，以及Sun的Solaris系统，包括SPARC、x86和x86-64架构。这使得Oracle能够适应各种不同硬件和操作系统环境，为用户提供灵活且广泛的支持。

2、演示机型：华为MateBook X系统版本：win10APP版本：Oracle Database3 oracle全称Oracle Database，是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于地位的产品。系统可移植好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。

3、Oracle是一款由甲骨文公司开发的关系数据库管理系统，它在全球数据库市场占据着主导地位，持续提供高效的数据管理服务。其核心功能是通过SYSTEM表空间来管理数据，这个表空间内存储了数据字典，包括默认的索引和集群信息。数据字典就像一个数据库的百科全书，记录了所有用户对象的相关数据。

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