规划Oracle DB容量规划提高存储效率实现企业发展（oracle db容量）

作为一家中型企业，如何规划Oracle数据库容量，提高存储效率，以实现企业发展，是一个相对较为复杂的问题。在对这个问题进行深入研究后，我们发现如果想要实现这一目标，我们需要考虑数据的生命周期、备份和恢复方案，以及存储技术的发展等多种因素。

数据的生命周期及存储分类

在进行Oracle数据库容量规划时，一个重要的因素是数据的生命周期。通过了解数据在不同阶段的维护以及存储需求，我们可以为企业的数据库容量规划提供重要的指导意义。

在数据存储方面，如果我们采用传统的存储模式，在出现大批量数据时很容易造成存储容量的耗尽，这样会大大影响公司内部运转，同时还会给企业的增长带来一定的限制。因此，我们可以考虑使用存储分类的方式进行规划，对数据按照其生命周期的不同阶段进行分级存储。一般情况下，企业中的数据会分为以下几类：

– 全年历史数据：这类数据一般是用于历史分析或是数据审查，可以将其存储在较为低档次的硬盘或者通过档案存储实现。

– 临时数据：这类数据一般存储在临时表中，在使用完毕后可以删除，建议不要将其存储在主库中，可以采用闪存或者SATA存储后端进行存储。

– 实时数据：这类数据特点是需要高效率的读写和存储，可以采用硬盘或闪存的高速孔径进行存储。

这样的存储分类方式有利于企业针对不同类别的数据，在存储使用速度和容量之间作出合理的平衡，以实现容量规划的最优化。

数据备份方案

对于那些重要的企业数据，任何瑕疵都会对企业发展造成不良影响。所以，在进行Oracle数据库容量规划时，必须考虑到数据备份问题。实际上，备份方案不仅是为了保证数据的安全，同时也是规划oracle数据库容量的必要条件之一。

无论是备份，还是恢复，首先要考虑数据的准确性。一般情况下，都会采用基于RD的数据备份方案，在存储效率上表现出色。

在数据备份时，我们可以考虑采用增量备份的方式，这样一方面可以节省存储空间，另一方面也可以在数据备份后的恢复中节省时间和资源，达到容量规划和存储效率的双重奏效。

存储技术

不同的存储技术可以对企业的数据库容量规划产生较大的影响。在传统存储上，我们可能会采用目前市场上的各种硬盘，然而，随着技术的不断发展，新型存储技术如闪存、SATA后端等逐渐成为主流，这些技术大幅提高了存储效率。

在规划oracle数据库容量时，我们可以根据实际情况使用一些新型存储技术，如闪存和硬盘混合存储方案以及使用高速SSD进行冷存储等。

对于面临容量规划的企业来说，需要针对特定条件和需求进行规划，并对当前的新技术及发展方向保持敏锐的意识和好奇心，以便在存储效率及容量规划上取得优秀的结果。以下是一些示例代码，展示了如何使用Python语言实现Oracle数据库容量规划：

“`python

#计算当前数据库模式的大小

import cx_Oracle

def get_database_size(username, password, dsn):

with cx_Oracle.connect(username, password, dsn) as con:

cur=con.cursor()

cur.execute(“SELECT ‘D’ || P.file# file_id, sum (blocks) * 8192 / 1024 / 1024 size_mb

FROM dba_data_files df, v$datafile P

WHERE df.file_id = P.file#

GROUP BY P.file#”)

return sum(list(map(lambda x: x[1], cur.fetchall())))

```python
#计算表的大小
import cx_Oracle 

def get_table_size(username, password, dsn, table_name):
    with cx_Oracle.connect(username, password, dsn) as con:
        cur=con.cursor()
        cur.execute(f"SELECT sum (blocks) * 8192 / 1024 / 1024 size_mb
                     FROM dba_segments
                     WHERE segment_type IN ('TABLE', 'TABLE PARTITION', 'TABLE SUBPARTITION')
                     AND owner = '{owner}'
                     AND segment_name = '{table_name}'")
        return cur.fetchone()[0]

“`python

#计算索引的大小

import cx_Oracle

def get_index_size(username, password, dsn, index_name):

with cx_Oracle.connect(username, password, dsn) as con:

cur=con.cursor()

cur.execute(f”SELECT sum (bbytes) / 1024 / 1024 size_mb

FROM sys.v_$bh bh, sys.index_stats idx

WHERE idx.obj# = (SELECT object_id FROM dba_objects WHERE owner = ‘{owner}’ AND object_name = ‘{index_name}’)

AND idx.obj# = bh.objd

AND idx.dataobj# = bh.objd”)

return cur.fetchone()[0]

```python
#计算存储过程的大小
import cx_Oracle 

def get_proc_size(username, password, dsn, proc_name):
    with cx_Oracle.connect(username, password, dsn) as con:
        cur=con.cursor()
        cur.execute(f"SELECT sum (bytes) / 1024 / 1024 size_mb
                      FROM dba_source
                      WHERE owner = '{owner}' AND name = '{proc_name}'")
        return cur.fetchone()[0]