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Oracle选购指南

时间:2018-03-05 14:00来源:未知 作者:admin 点击:
1, 正版 Oracle 产品和盗版的区别 直奔主题,这是许多研发不注意的地方。对于商用(就是你不是在家里,自己玩),严格来说,就是一张许可证纸的区别。不管是什么时候,下载的版本都可以建立数据库并正常开发,但是如果用于商业,就属于违法行为,后果我不必
1, 正版Oracle 产品和盗版的区别 
直奔主题,这是许多研发不注意的地方。对于商用(就是你不是在家里,自己玩),严格来说,就是一张许可证纸的区别。不管是什么时候,下载的版本都可以建立数据库并正常开发,但是如果用于商业,就属于违法行为,后果我不必说了。至于昂贵的价格,其实很大部分是维护费用, 另外下载版是不可以打补丁的(并不是说打不上,而是你没有账号去下载,另外任何对下载免费版打补丁的行为都是非法的),而正式版有产品服务码,可用于在线 服务、升级等,另外根据你购买不同可以提供不同的上门服务。至于各个版本的价格,的确是不同的,你可以向代理咨询,据我所知应该是win版本最便宜,不过也最不稳定

2. 能否说说个人版、标准版1、标准版、企业版各自的特点和区别?
A:简单地说,
1,标准版1(Standard Edition One)适用于1-2CPU的服务器,价格有相当的优势,但仅限单机环境,适用于中小型用户入门级应用;
2,标准版(Standard Edition)适用于1-4CPU的服务器,包括4CPU单服务器或2台双CPU服务器等配置,可以做双机热备或RAC,价格适中,适用于对数据库性能及安全性有进一步要求的大中型用户工作组级及部门级应用;
3,企业版(Enterprise Edition)适用于单机、双机、多CPU多节点集群等各种环境,功能齐全,但费用也比较高,适用于对数据库性能及可靠性有相当高要求的大型、超大型用户企业级、高端企业级应用。功能模块上的比较请参考《Oracle数据库白皮书》。

3. Oracle的订购方式?
A:有按用户数订购和按CPU订购两种方式,其中按CPU订购也即所谓无限用户版。

4. Oracle用户数的官方定义?
A:每一个访问Oracle数据库的用户,无论是自然人还是设备,都算作一个用户(Named User)。
英 文官方定义:Named User Plus: is defined as an individual authorized by you to use the programs which are installed on a single server or multiple servers, regardless of whether the individual is actively using the programs at any given time. A non human operated device will be counted.

5. Oracle的用户数是怎么算的呢?
A:Oracle官方要求的各类版本的最低用户数为:
个人版本:1user*PC数
标准版1=服务器的CPU数*5
标准版=服务器的CPU数*10user
企业版=服务器的CPU数*25user;
用户应该根据自己的实际用户数订购,且不少于相应版本所要求的最低用户数。

6. 请举例说明?
A:例如,若用户的应用是基于Internet,Oracle作为网站后台数据库,根据Oracle对用户数的官方定义,每一个通过Internet访问网站(数据库)的都算作1个用户,这样用户数很多,而且无法预估,所以应按照CPU数订购。

7. 是否InternetB/S架构的应用就必须要按照CPU订购?
A:不一定,如果访问Oracle数据库的用户数可以预估,且用户数不多(<服务器CPU数*50),也可以按照用户数订购。

8. 是否可以提供试用版?试用期限是多长?
A:达成订购意向后,可以提供试用版供免费试用、评估,试用期为一个月。试用期到后若不订购,用户必须从系统中卸载、删除所安装的Oracle试用版软件。

9. Oracle DBMS 最大并发用户数。
说白了就是8车道的马路, 不管有多少车,只能8辆车并排走。 不管你有多少个要访问数据库的连接请求, 超出了最大并发数,就连不上去了。一般版本的Oracle最多支持150个用户,即最大并发数150。 通常是不会被用完的, 除非你的系统访问负荷特别大。购买时的根据CPU主频算用户数, 是Oracle为了挣钱对你的用户数进行的强行要求。 免得你偷税漏税。

10. 总结
一 般来讲,oracle这里指的是连接到DBMS的,而不是DB的,不管你DB有多少个,而你的DBMS只能有一个,所以实际上就是指的的你网络上允许多少人同时访问你的DBMS。 其实一般卖软件的都不会这么较真,象国外的软件在国内卖一般都是买一般的许可就行了,例如你估计你可能最多会有20个并发访问数,你买10个一般软件商都会答应的,而且这些软件在程序内部都没有做任何限制,仅仅只是法律上的问题。你买的用户数的比较少,或者只买标准版,只会影响你购买可选件,比如你象要买RAC,ORACLE就限制你必须购买50个用户以上才有选购RAC的权利,否则他不会卖。
 
oracle 数据仓库与数据库的区别
 
数据仓库可以看成是数据库的一部分,两者都是用来存储数据的,只不过一般数据库是OLTP(联机事务处是),里面存的是关系型数据,记录我们对数据的增删改查等操作。数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析;是处理两种不同用途的工具而已。

要学数据仓库,先把数据仓库的几大模块之间的关系及作用弄清楚,,再学起来就容易很多了啊。
 
简而言之,数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 

数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 

数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。 

数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计,它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID。 

单从概念上讲,有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台,客户在银行做的每笔交易都会写入数据库,被记录下来,这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,它从事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一个月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区就有必要设立ATM了。 

显然,银行的交易量是巨大的,通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就要求时效性,客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的,它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的,汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 

数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 

“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作,是按照主题存储的。这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖的;而超市里,白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的,超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。 

“与时间相关”:数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出于决策的需要,数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。 

“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然,向数据仓库添加数据是允许的。 

数据仓库的出现,并不是要取代数据库。目前,大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。 

补充一下,数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库必须有如下几点优点,否则是失败的数据仓库方案。 

1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。 

2.数据质量。客户要看各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程至少分为3步,2次ETL,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。 

3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,客户不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。
 
 
(责任编辑:admin)
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