详细探讨了Oracle数据库云服务器的各种特性和应用场景,包括性能优化、安全管理以及数据备份与恢复策略。
Oracle云数据库解析
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海量数据存储:云计算模型解析
云计算的出现为海量数据的存储提供了新的解决方案。其弹性可扩展、按需付费等特点,有效解决了传统存储方式成本高、扩展性差等问题。
云存储架构
云存储通常采用分布式架构,将数据分散存储在多个服务器节点上,并通过虚拟化技术提供统一的存储资源池。
关键技术
数据分片与复制: 将数据分割成多个部分存储在不同节点,并进行副本备份,保证数据可靠性。
一致性维护: 确保数据在多个副本之间保持一致性,采用多种策略,如 Paxos、Raft 等。
元数据管理: 维护数据的索引和位置信息,实现高效的数据定位和访问。
优势
高可扩展性: 可根据需求动态调整存储容量,满足海量数据增长需求。
高可用性: 数据
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Oracle 数据库架构包含以下核心组件:
Oracle 实例:
内存结构: 包含系统全局区 (SGA) 和程序全局区 (PGA),用于存储数据库运行时的各种数据和控制信息。
后台进程: 负责数据库的启动、关闭、恢复、优化等后台任务,保障数据库的正常运行。
Oracle 数据库物理文件:
数据文件: 存储实际的数据,如表、索引等。
控制文件: 记录数据库的物理结构信息,如数据文件的位置、数据库名称等。
联机日志文件: 记录数据库的所有操作,用于数据库恢复和故障诊断。
参数文件: 定义数据库的配置参数,控制数据库的运行行为。
Oracle 数据库逻辑
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Oracle 数据库由两个主要部分组成:实例和数据库。
1. 实例 (Instance): 实例是管理数据库的一组内存结构和后台进程。
PGA (程序全局区): 存储单个用户进程的数据和控制信息。
SGA (系统全局区): 由所有用户进程共享的内存区域。
Shared Pool: 存储 SQL 语句、执行计划等信息。
Library Cache: 存储解析后的 SQL 语句和 PL/SQL 代码。
Data Dictionary Cache: 存储数据库对象的信息。
Java Pool: 存储 Java 对象和代码。
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