两条路，Oracle数据双赢（oracle 2条数据）

两条路，Oracle数据双赢

在当前的大数据时代，数据处理已成为重头戏，而Oracle数据库作为一款功能强大、可靠性高的关系型数据库，一直占据着行业的领导地位。但是，面对着日益增大的数据量及其高并发需求，Oracle数据库也不得不及时更新技术，以满足企业对数据处理和应用的需求。

作为一款特别受欢迎的商业数据库管理系统，Oracle 12c版本引入了诸多创新功能来满足数据处理的需要，其中一项优化了关于编译SQL语句方面的限制。这项限制被称为“共享池”，通过把系统中共享池的大小提高，就能让系统同时保持更多的参数数据，以便更快捷地编译SQL语句。另外，Oracle 12c还加入了基于内存的表机制，让Oracle数据库更为强大和灵活。

然而，随着服务器数量和数据量的持续增加， Oracle数据库的性能可能会出现下降的情况，需要用到一些新技术来优化性能、提高调整透明度和缩短清理时间。随着多年的实践和开发经验，两种广受好评的Oracle数据处理技术逐渐出现，即“OLTP”和“OLAP”。

传统意义的数据库通常用于OLTP（联机事务处理）场景。OLTP主要用于处理快速数据流的管理事务，是日常业务过程中的基本操作，如下单、付款、存储等等。OLTP通常采用的是B-tree索引进行物理存储，用来支持联机系统的交易处理，要求读写访问高并发，且数据量较小，常常安置于内存里面，使用较为频繁。

而OLAP（联机分析处理）的数据处理方式则基于多维数据库、数据仓库技术，通常是处理大量数据的一种数据分析技术，相对于OLTP，它不再关注快速存取数据，而是先对数据做聚合，在许多数据钻取维度和统计集之后，再将结果返回到内存中。相对于OLAP，它非常适合大量数据源的处理、汇总，一般数据量巨大，但是读写操作相对较少，CPU占用比较高。

我们需要根据业务需求选择适合的数据处理技术，使其在大数据背景下可以更好地工作。OLTP适合快速的、小数据块的事务处理，OLAP则适合于大量数据的分析，通过数据立方体的存储和智能查询来支持分析业务。两种技术的组合使用有助于优化统一数据处理平台的性能，避免在处理同一数据时重复工作浪费时间。

在实践中，我们可以跟随以下步骤将Oracle数据库处理的效率优化到最大：

1.开启总体审计和追踪功能，这可以帮助确定性能瓶颈和慢查询，从而使我们可以根据实际情况进行优化。

2.开启共享池缓存管理功能。共享池是Oracle数据库中负责解析SQL语句的内存区域，能够共享代码、变量及结果等信息。共享池缓存管理功能可帮助我们优化内存分配，确保应用程序拥有足够的可用的内存。

3.采用In-memory的技术提供方式。此技术可以把常用表整个装载进内存中，减少了数据库的I/O操作，从而极大的提高的数据库的处理速度。

4.使用存储过程和视图。存储过程和视图可以减少体系结构内的数据冗余，使得数据库对系统的响应更加快速和高效。

选择Oracle数据库的路线是一条双赢的路线，如能合理充分的发挥数据库的性能，就可以处理企业中各种数量级的项目。没有哪一种数据处理技术是万能的，但是根据企业的具体需求，搭配合理地使用OLTP和OLAP，可以为企业在数据处理方面带来巨大的好处。