数据管理最佳实践

大数据作为当前IT行业最热门的话题，围绕其商业价值的数据仓库、数据安全、数据分析和数据挖掘逐渐成为关注焦点。在大数据管理的整个生命周期中，面临诸多挑战，如何选择正确的工具和平台应对这些挑战成为关键。本讲座分享了大数据分析的最佳实践，帮助理解大数据的生命周期管理。

在Oracle的管理过程中，需关注以下几个关键点： 性能优化：定期监控和调整数据库性能，以确保高效运行。 安全管理：实施严格的权限控制和数据加密，保护敏感信息。 备份与恢复：制定全面的备份策略，确保在故障发生时能够迅速恢复数据。

Oracle内存分配与调整的一本电子书不错推荐给大家，深入探讨了如何优化Oracle数据库的内存使用，提高系统性能。

MySQL数据库管理在数据库管理员的日常工作中至关重要，本书《高性能MySQL第三版》为DBA提供了必备的工作指南。

Oracle数据库表空间管理最佳实践 为了优化数据库性能和管理效率，建议遵循以下表空间管理原则： 一致的子段大小: 对同一表空间内的所有段使用相同大小的子段，例如160KB、5120KB或160MB。 集中存储参数: 仅在表空间级别指定存储参数，以简化管理。 监控子段数量: 密切关注子段数量超过1024的段，这可能表明需要调整子段大小。 大型表专用表空间: 为非常大的表创建专用表空间，以隔离其对其他对象的影响。 TEMP表空间: 将所有临时段分配给TEMP表空间，以便于管理和清理。 回滚段专用表空间: 为回滚段创建专用表空间，以提高事务处理性能和可靠性。

《菜鸟网络数据模型管理的最佳实践》详细探讨了菜鸟末端业务数据模型的规范化建设过程。这份报告由菜鸟末端数仓公共层模型负责人王智龙和公共数据数仓研发工程师董晃共同撰写，解决业务快速迭代过程中的数据建模规范、管理及效率等问题。菜鸟末端业务主要涉及社区和校园的物流服务，包括包裹代收、代寄等，通过数智驿站和消费者服务等多个方面提供多样化的最后一公里服务。在数据仓库架构方面，菜鸟采用了包括OneService API、分布式KV存储、关系型数据库等多种技术手段。报告指出的挑战包括统一建模工具缺失、中间层表烟囱式开发、模型中英文映射不全等，针对这些问题提出了提高稳定性、扩展性、时效性和易用性的解决方案。最后，通过组织保障、制度流程和产品工具相结合的策略，菜鸟成功实现了模型管理的规范化和优化，为业务变化提供了更灵活的数据服务。

Oracle PL/SQL最佳实践指南

讨论了03Oracle用户管理的有效策略和方法，帮助管理员更好地管理数据库用户。通过这些实践，可以提高系统安全性和管理效率。

ORACLE用户管理 有效的用户管理确保系统安全性，防止未授权访问。 ORACLE权限管理 权限管理允许细粒度控制，确保用户仅访问所需资源。 ORACLE角色管理 角色管理简化权限分配，通过角色组管理用户权限。 用户的资源控制/管理 资源控制确保用户在指定限额内操作，避免资源滥用。

介绍 设置 角色切换和故障切换 HADR状态转换 同步模式 调优 滚动更新 与集群管理器集成 自动客户端重定向 站点读取 监控和管理 资源