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        ICOM 22期 廣東瑞聯科技有限公司

        Oracle 11g R2令人贊賞的五大瓣特性


              2009年9月Oracle公司發布了期待已久的Oracle 11g R2,本系列文章將給讀者一一揭開新版本中的新特性,并會介紹企業如何利用這些新特性將現有的Oracle 9i,10g,11g R1升級到Oracle 11g R2.

              經歷了難以忍受的長時間等待,Oracle公司突然在9月1發布了Oracle 11g R2,我不得不承認Oracle的保密工作做得多么好,我相信Oracle公司選擇這個時候發布時為了刺激參加Oracle OpenWorld 2009大會的人興奮和期待。

              經過四處搜索Oracle 11g R2新特性文檔,并體驗了新的OUI(Oracle通用安裝程序),創建了我的第一個單實例RAC后,我總結一下Oracle 11g R2中我最喜歡的五大新特性。在后面的文章中我將陸續介紹其它新特性,請鎖定本系列文章。

        NO.1 隨處可見的集群
              在以前的版本中,Oracle Clusterware必須要獨立地安裝在它自己的ORACLE HOME中,并且也只能在RAC環境下使用,這一切在Oracle 11g R2得到徹底顛覆,因為在這個版本中支持安裝Oracle網格基礎架構,而且只需要一個獨立的ORACLE HOME,它包括了Oracle Clusterware和Oracle自動存儲管理(ASM)。通過升級后的Oracle通用安裝程序安裝了網格基礎架構后,你將會看到一個全新的功能和服務矩陣,我簡單地列舉幾個吧:

              單實例RAC(Oracle重啟):聽起來似乎自相矛盾,但Oracle 11g R2擴展了Oracle Clusterware的功能,為任何單實例提供了高可用特性,本質上是將數據庫變成了單實例RAC數據庫。Oracle 11g R2中的Oracle重啟特性幫助Oracle網格基礎架構的高可用服務控制服務器重啟時哪一個監聽器,ASM實例和數據庫應該啟動,它完全取代了過去DBA們經常用到的DBSTART腳本。同樣,當單個數據庫實例崩潰或其它異常終止時,Oracle重啟功能會自動監測失效的實例,并自動重啟它,就好像是在一個真實的RAC環境中一樣。

              SRVCTL升級:如果你管理過舊版本的RAC環境,你可能已經熟悉了RAC環境中的維護工具SRVCTL,在11g R2中,該工具被擴展了,現在可以管理單實例RAC,以及監聽器和ASM實例。

              集群時間同步服務:Oracle 11g R2現在需要在所有RAC節點上配置時間同步,如果你曾經經歷過某個節點被驅逐出RAC集群配置,你一定知道其難度有多大,特別是兩個服務器的時間不同步和日志文件的時間戳不同步時,Oracle之前的版本借助系統提供的網絡時間協議(NTP)同步所有節點時間,但這需要連接到互聯網上的標準時間服務器,作為NTP的替代者,Oracle 11g R2提供了一個新的集群時間同步服務,確保集群中的所有節點的時間都保持一致。

              網格即插即用:在以前的版本中,配置RAC最復雜的部分是確定和設置所有節點都需要用到的公共ip地址,私有ip地址和虛擬ip地址。為了簡化RAC的安裝,Oracle 11g R2提供了一個全新的網格名稱服務(GNS),它和域名服務器協作,處理每個網格組件的ip地址分配,當集群環境跨越多個數據庫時這個新特性極其有用。

              干凈地卸載RAC組件:如果你曾經嘗試過刪除多個節點上的所有RAC痕跡,那一定會鐘情于這項新特性,在Oracle 11g R2中,所有安裝和配置助手,特別是Oracle通用安裝程序(OUI),數據庫配置助手(DBCA)和網絡配置助手(NETCA),都得到了增強,當需要卸載RAC組件時,可以保證卸得干干凈凈。

        NO.2 ASM加入了集群
              Oracle 11g R2 ASM充滿了許多吸引人的新特性,對于初學者來說,ASM和Oracle 11g R2 Clusterware安裝在同一個Oracle Home下,因此消除了之前推薦的冗余Oracle Home安裝方法,并且ASM也從DBCA脫離出來了,有了專門的自動存儲管理配置助手(ASMCA)。下面是我認為最有趣的ASM新特性:

              智能化數據布局:在之前的版本中,要配置ASM磁盤可能需要存儲管理員的參與,需要配置磁盤I/O子系統,Oracle 11g R2提供了ASM分配單元,可以直接受益于磁盤外緣柱面,獲得更快的速度,可以將數據文件,重做日志文件和控制放在磁盤外緣獲得更好的性能。

              EM支持工作臺擴展:在這個版本中對Oracle 11g R1引入到企業管理控制臺中的自動診斷倉庫(ADR)進行了擴展,包括支持ASM診斷,將所有診斷信息打包直接發送給Oracle技術支持,以便獲得更快速的ASM性能問題解決方案。

              ASMCMD增強:自動存儲管理命令行實用工具(ASMCMD)也獲得了不少增強,包括:
        1)啟動和停止ASM實例;
        2)備份,恢復和維護ASM實例的服務器參數文件(spfile);
        3)實用iostat監控ASM磁盤組的性能;
        4)維護新的ASM集群文件系統(ACFS)中的磁盤卷,目錄和文件存儲,我的下一個話題就是它。

        NO.3 ACFS – 一個強健的集群文件系統
              Oracle之前也發布過集群文件系統(OCFS),之后又發布了增強版OCFS2,它讓Oracle RAC實例可以通過共享存儲讀寫數據庫文件,重做日志文件和控制文件。

              此外,OCFS也允許RAC數據庫的Oracle集群注冊文件(OCR)和表決磁盤存儲在集群文件系統中,在Oracle 10g R2中,這個需求被取消了,OCR文件和表決磁盤可以存儲在裸設備或裸塊設備中,如果你曾經在原始設備上丟失過這些文件的所有副本,你一定了解要恢復它們是多么繁瑣,因此,在Oracle 11g R2中,將不再支持將這些文件存儲在裸設備上。

              為了提高這些關鍵文件的存活能力,Oracle 11g R2正式引入了一種新的集群文件系統,稱之為ASM集群文件系統(ACFS),在RAC環境中,ACFS可以為OCR文件和表決磁盤提供更好的保護,它允許創建五份OCR文件副本,之前的集群文件系統僅允許保存兩份OCR文件,一個主OCR,一個鏡像OCR,但ACFS不適合單獨的RAC環境,除此之外,幾乎所有與操作系統和數據相關的文件都可以從ACFS的安全性和文件共享特性受益。

              動態卷管理器:Oracle 11g R2提供了一個新的ASM動態卷管理器(ADVM)來配置和維護存儲在ACFS文件系統中的文件,使用ADVM可以在ASM磁盤組內構建一個ADVM卷設備,管理存儲在ADVM卷設備中的文件,以及按需調整ADVM卷設備空間大小,最重要的是,因為ADVM是構建在ASM文件系統架構之上的,可以保證存儲在這些卷中的文件受到良好的保護,不會出現意外丟失,因為ASM提供了類似RAID的磁盤陣列的功能。

              文件訪問控制:使用傳統的Windows風格訪問控制列表(ACL)或Unix/Linux下的用戶/組/其它訪問權限風格為ACFS目錄和文件授予讀,寫和執行權限,可以通過圖形化的企業管理控制臺或命令行程序ASMCMD管理ACFS目錄和文件安全。

              文件系統快照(FSS):Oracle 11g R2通過它的文件系統快照(FSS)功能可以對ACFS文件系統執行快照,一個快照是所選ACFS文件系統的一個只讀副本,對相同的ACFS,它會自動保留63個獨立的ACFS快照,當某個ACFS文件被不經意地更新,刪除或其它危險操作時,這個特性非常有用,利用11g R2企業管理控制臺或ACFS acfsutil命令行工具可以找出該文件合適的版本并執行恢復。

        NO.4 改善的軟件安裝和打補丁過程
              我發現作為一名DBA壓力最大的活就是給Oracle數據庫打補丁了,如果補丁可能會引入對數據庫有害的行為,我不得不花費大量的時間和精力來確定和審核,因此我對Oracle 11g R2中提供的新功能感到很歡喜。

              集群驗證實用程序集成:從Oracle 10g開始引入了集群驗證實用程序(CVU),現在已經完全集成到Oracle通用安裝程序(OUI)和其它配置助手(如DBCA,DBUA)中了。

              零停機修補的集群:當為Oracle集群打補丁時,Oracle 11g R2在一個不合適的位置升級方式應用補丁,這意味著會有兩個Oracle Home,其中一個專門用來存放補丁的,但一次只能激活一個Oracle Home,在Oracle 11g R2中不用再為升級全部關閉Oracle集群了,實現真正的零停機打補丁?! ?   NO.5 DBMS_SCHEDULER升級

              古老的DBMS_SCHEDULER包得到了徹底的更新,DBA經常使用這個包來調度作業。

              文件監視器:以前的版本無法在批處理過程中檢測大多數觸發事件,如檢測一個文件抵達某個目錄,在Oracle 11g R2中,使用新的文件監視器可以緩解這個問題,一旦預期的文件抵達目錄,DBMS_SCHEDULER現在就可以檢測到了,并在新的對象類型SCHEDULER_FILEWATCHER_RESULT中注冊它的到來,它通過新的CREATE_FILE_WATCHER存儲過程向DBMS_SCHEDULER發送一個信號觸發作業。

              內置的email通知:無論何時,DBMS_SCHEDULER調度任務啟動、失敗或完成時,任務的狀態可以立即通過email發送出去,雖然在以前的版本中也能實現這個功能,但要么調用DBMS_MAIL存儲過程,要么調用DBMS_SMTP存儲過程,現在這個功能合并到DBMS_SCHEDULER中了。

              遠程作業:DBMS_SCHEDULER現在允許DBA在遠程數據庫上創建和調度作業,現在我終于可以在生產庫PROD03上通過DBMS_SCHEDULER調用生產庫DBMS_SCHEDULER上的存儲過程執行任務了,這意味著我現在可以在一臺數據庫上集中創建和維護調度任務了。

              多作業目標:最后,現在可以在多個數據庫實例上同時調度DBMS_SCHEDULER任務了,在RAC環境中,這個特性非常有用,因為我可以利用多個數據庫實例將長時間運行任務分成幾部分,分別在不同的數據庫實例上執行更小的任務。

        大數據分析架構中需要權衡的四個因素


              通過提供對更廣泛信息集的訪問,大數據就可以為數據分析師和業務用戶產生分析見解提供一臂之力。成功的大數據分析應用程序會揭示某些趨勢和模式,以此來為決策制定提供更好的服務,并會指出新的創收機會和讓企業領先于他們的商業競爭對手的方法。但首先,企業往往需要增強他們現有的IT基礎設施建設以及數據管理流程以支持大數據架構的規模和復雜性。

              Hadoop系統和NoSQL數據庫已經成為管理大數據環境的重要工具。不過,在很多情況下,企業利用他們現有的數據倉庫設施,或是一個新老混合的技術來對大數據流入他們的系統進行管理。

              無論一個公司部署什么類型的大數據技術棧,有一些共通的因素必須加以考量,以保證為大數據分析工作提供一個有效的框架。在開始一個大數據項目之前,去審視項目所要承擔的新數據需求的更大圖景顯得尤為關鍵。下面來讓我們檢視四個需要加以考量的因素。

        數據準確性
              數據質量問題對于BI和數據管理專業人士來說一定不陌生。很多BI和分析團隊努力保證數據的有效性并說服業務使用人員去信任信息資產的準確性和可靠性。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數據中信任缺乏的問題加以彌補:在Excel中存儲和操作分析數據的功能為支持自助分析能力創造了環境,但可能不會激發其他用戶對結果的自信心。數據倉庫與數據集成和數據質量工具一起,能夠通過為管理BI和分析數據提供標準化流程來幫助樹立信心。但是,由于不斷增加的數據容量和更廣泛多樣的數據類型,特別是當涉及結構化和非結構化數據混合時,就會對一個大數據的實施增加難度系數。建立評估數據質量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數據集,對于大數據實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。

        存儲適用
              數據倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數據集的能力。但并不是所有數據倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對復雜查詢處理進行優化,而其他的則并非如此。并且在許多大數據應用程序中,相較于事務系統,由于添加了非結構化數據還有數據的創建和收集增速迅猛,用Hadoop和NoSQL技術增強數據倉庫就成為必要。對于一個希望獲取并分析大數據的組織來說,光有存儲容量是不夠的;而重要的部分在于將數據置于何處才是最佳的,這樣數據就可以轉化為有用信息并為數據科學家和其他用戶所利用。

        查詢性能
              大數據分析依賴于及時處理和查詢復雜數據的能力。一個很好地例子就是:一家公司開發了一個數據倉庫用來維護從能源使用計收集到的數據。在產品評估過程中,某供應商的系統有能力在15分鐘內處理七百萬條記錄,而另一家則在相同時間內可以處理最高三十萬條記錄。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數據可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。

        穩定性
              隨著許多組織中數據量和數據種類的增長,大數據平臺的建立需要有對未來的考量。必須提前考慮和求證正在進行評估的大數據技術是否能夠進行擴展,以達到不斷向前發展的需求所要求的級別。這便超出了存儲容量的范疇,將性能也包含了進來,對那些從社交網絡,傳感器,系統日志文件以及其他非事務源獲取數據作為其業務數據擴展的公司來說尤為如此。

                分析多樣而復雜的數據集需要一個健壯且富有彈性的大數據架構。在籌劃項目時通過對這四個因素進行考量,組織可以確定他們是否已經擁有能夠處理如此嚴苛大數據的分析程序亦或是需要額外的軟硬件以及數據管理流程來達到他們的大數據目標。

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