数据库容量

SQL语句可用于准确测算数据库的总大小以及各个数据表的详细容量信息。

使用对象资源管理器缩减数据库容量：打开“对象资源管理器”窗格，右键目标数据库（例如jsjx_db），选择“任务”→“收缩”→“数据库”。打开“收缩数据库-jsjx_db”对话框，保持默认设置，点击“确定”按钮完成数据库收缩。详细操作步骤如图3-14和图3-15所示。

保障Oracle数据库的稳定运行对业务连续性至关重要，Oracle容灾技术提供多种方案来应对数据库故障和灾难事件，确保数据安全和业务持续运作。 常见Oracle容灾技术： Data Guard: 通过实时数据同步，构建一个或多个备用数据库，实现快速切换和数据恢复。 GoldenGate: 提供灵活的数据复制和转换功能，适用于异构数据库环境，实现数据同步和灾难恢复。 RMAN备份与恢复: 定期备份数据库，并在需要时快速恢复数据，确保数据完整性和可用性。 RAC: Real Application Clusters，提供高可用性架构，通过节点冗余和负载均衡，保障数据库持续运行。 选择合适的容灾方案需要考虑因素： RPO（恢复点目标）：可接受的数据丢失量。 RTO（恢复时间目标）：可接受的业务中断时间。 成本预算：不同方案的实施成本差异较大。 业务需求：根据数据量、业务重要程度等选择适合的方案。

Oracle数据库利用Redo日志机制实现事务重演和可恢复性，其中DataGuard技术通过主备节点间的日志传输实现数据同步。在故障时，备用数据库可提供业务服务或作为容灾备份站点，确保数据安全。下图简要说明了Oracle DataGuard技术的实现机制，重点在于Redo日志的传输和应用。DataGuard技术有三种主要实现模式：最大保护模式要求主、备数据库同时写入Redo以实现零数据损失；最大可用模式在网络中断时允许主库继续处理事务；最大性能模式在主库归档时传输Redo日志至备库，最大限度减少对主库性能的影响。

Oracle 数据库空间容量管理是数据库管理中的关键环节，直接影响数据库性能和稳定性。将探讨有效的 Oracle 数据库空间容量监控和管理策略，包括： 实时监控空间使用情况： 利用 Oracle 提供的视图和工具，例如 DBA_SEGMENTS、DBA_FREE_SPACE 等，实时追踪表空间、数据文件以及临时段的空间使用情况，及时发现潜在的空间不足问题。 设置告警阈值： 为不同的表空间和数据文件设置合适的告警阈值，当空间使用率达到阈值时，及时通知管理员进行处理，避免数据库因空间不足而出现故障。 优化存储结构： 合理规划表空间和数据文件的初始大小和增长方式，避免频繁的自动扩展导致性能下降。同时，定期整理碎片，回收未使用空间，提高空间利用率。 数据生命周期管理： 制定数据保留策略，对历史数据进行归档或删除，释放存储空间。 采用自动化工具： 利用 Oracle Enterprise Manager 等自动化工具，简化空间管理操作，提高管理效率。 通过实施有效的空间容量管理策略，可以确保 Oracle 数据库拥有充足的存储空间，保障数据库的稳定运行和高效性能。

2019年9月25日至27日，2019杭州云栖大会圆满结束。本次活动由阿里云智能举办，关羽资深技术专家详细讲解了云时代数据库容灾解决方案。稿件来源于阿里云开发者社区，原文作者姓名。

oracle数据库空间容量查询方法

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。

数据库容灾技术终极指南：深度解析与方案选择 面对日益增长的数据安全需求，选择合适的数据库容灾技术至关重要。本指南将对常见数据库容灾技术进行深度解析，帮助您理解其本质特征，并结合自身业务特点，制定最佳容灾方案。 常见数据库容灾技术比较 | 技术 | 原理 | 优势 | 劣势 | 适用场景 ||---------------|-------------------------------------------------------------|------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------|| 冷备 | 定期将数据备份到其他存储介质 | 成本低廉 | 恢复时间较长，数据丢失风险较高 | 对数据恢复时间要求不高，适用于灾难恢复 || 热备 | 将数据实时同步到备用数据库 | 数据丢失风险低，恢复时间短 | 成本较高，需要额外的硬件资源 | 对数据恢复时间要求高，适用于关键业务 || 温备 | 介于冷备和热备之间，以较低的频率将数据备份到其他存储介质 | 兼顾数据安全性和成本 | 恢复时间和数据丢失风险介于冷备和热备之间 | 对数据恢复时间有一定要求，但成本有限的场景 || 共享存储 | 多台服务器共享同一存储设备 | 提高数据可用性，简化管理 | 存储设备成为单点故障，存在数据损坏风险 | 适用于小型数据库，对数据一致性要求不高 || 数据库集群 | 多台服务器组成数据库集群，数据实时同步 | 高可用性，可扩展性 | 成本较高，部署和维护复杂 | 适用于大型数据库，对数据一致性和可用性要求高的场景 || 云数据库容灾 | 利用云服务提供商提供的容灾服务 | 高可用性，可扩展性，无需额外硬件资源，管理简单 | 成本取决于云服务提供商，存在厂商锁定风险 | 适用于各种规模的数据库，特别是需要快速部署和弹性扩展的场景 | 如何选择合适的数据库容灾方案 选择合适的数据库容灾方案需要综合考虑以下因素： 业务重要性： 关键业务需要更高的数据安全性和更短的恢复时间。 数据量： 数据量越大，对存储和网络的要求越高。 预算： 不同的容灾方案成本差异很大。 技术团队： 复杂的容灾方案需要专业的技术团队进行部署和维护。 总结 数据库容灾是保障数据安全的重要手段，选择合适的容灾方案需要根据自身业务需求进行综合考虑。

文章探讨了Oracle 12.2版本中容器数据库和可插入数据库的数据同步技术，目前已实现了DML操作的数据同步，但不包括DDL操作。