Oracle发展历程

Oracle数据库发展历程

一、oracle数据库的发展历程

本节中，我们主要介绍Oracle的发展历程。

1977年，Larry Ellison、Bob Miner和Ed Oates等人组建了Relational软件公司(Relational Software Inc.，RSI)。他们决定使用C语言和SQL界面构建一个关系数据库管理系统(Relational Database Management System，RDBMS)，并很快发布了第一个版本(仅是原型系统)。

1979年，RSI首次向客户发布了产品，即第2版。该版本的RDBMS可以在装有RSX-11操作系统的PDP-11机器上运行，后来又移植到了DEC VAX系统。

1983年，发布的第3个版本中加入了SQL语言，而且性能也有所提升，其他功能也得到增强。与前几个版本不同的是，这个版本是完全用C语言编写的。同年，RSI更名为Oracle Corporation，也就是今天的Oracle公司。

1984年，Oracle的第4版发布。该版本既支持VAX系统，也支持IBM VM操作系统。这也是第一个加入了读一致性(Read-consistency)的版本。

1985年，Oracle的第5版发布。该版本可称作是Oracle发展史上的里程碑，因为它通过SQL*Net引入了客户端/服务器的计算机模式，同时它也是第一个打破640KB内存限制的MS-DOS 产品。

1988年，Oracle的第6版发布。该版本除了改进性能、增强序列生成与延迟写入(Deferred Writes)功能以外，还引入了底层锁。除此之外，该版本还加入了PL/SQL和热备份等功能。这时Oracle已经可以在许多平台和操作系统上运行。

1991年，Oracle RDBMS的6.1版在DEC VAX平台中引入了Parallel Server选项，很快该选项也可用于许多其他平台。

1992年，Oracle 7发布。Oracle 7在对内存、CPU和I/O的利用方面作了许多体系结构上的变动，这是一个功能完整的关系数据库管理系统，在易用性方面也作了许多改进，引入了SQL*DBA工具和database角色。

1997年，Oracle 8发布。Oracle 8除了增加许多新特性和管理工具以外，还加入了对象扩展(Object Extension)特性。（开始了在windows系统下开始使用，以前的版本都是在UNIX 环境下运行？）

2001年，Oracle 9i release 1发布。这是Oracle 9i的第一个发行版，包含RAC(Real Application Cluster)等新功能。

2002年，Oracle 9i release 2发布，它在release 1的基础上增加了集群文件系统(Cluster File System)等特性。

2004年，针对网格计算的Oracle 10g发布。该版本中Oracle的功能、稳定性和性能的实现都达到了一个新的水平。

2007年7月12日，甲骨文公司推出的最新数据库软件Oracle 11g，Oracle 11g有400多项功能，经过了1500万个小时的测试，开发工作量达到了3.6万人/月。相对过往版本而言，Oracle 11g具有了与众不同的特性。

二、oracle 9i ，oracle 10g，oracle 11g 之间的区别

Oracle 9i比8i多了哪些新特性？

简要说：

9i更易于管理。

详细说：

并发集群，8i OPS升级为9i RAC，8i结点间用硬盘交换信息，9i结点间采用高速网线的缓存熔合(Cache Fusion)技术交换信息，交换速度提高100倍以上。

9i可以在线修改内核参数和内存分配，8i不行。

数据文件和表空间管理，8i手工管理，9i自动管理。

9i比8i增强了对ANSI SQL99的支持。

9i比8i增强了故障后的快速恢复(Fast-start)。

8i只支持物理备份(physical backup)数据库，9i还增加了支持逻辑备份(logical backup)数据库，使备份数据库除了作为主数据库的镜像外，还可以提供其他数据服务. Oracle 10g比9i多了哪些新特性？

简要说：

10g支持网格(Grid)，支持自动管理(Automatic Management)。

详细说：

10g的g是"Grid"缩写，支持网格计算，即，多台结点服务器利用高速网络组成一个虚拟的高性能服务器，负载在整个网格中均衡(Load Balance)，按需增删结点，避免单点故障(Single Point of Faliure)。

安装容易，安装工作量比9i减少了一半。

新增基于浏览器的企业管理器(Enterprise Manager)。

自动存储管理(ASM)，增删硬盘不再需要操作系统管理员设置的镜像、负载均衡、物理卷、逻辑卷、分区、文件系统，只要打一条Oracle命令，ASM会自动管理增加或删除的硬盘。

内存自动化，根据需要自动分配和释放系统内存。

SQL性能调整自动化。

免费提供基于浏览器的小应用开发工具Oracle Application Express(原名HTML DB)，支持10g和9i R2。

快速纠正人为错误的闪回(Flashback)查询和恢复，可以恢复数据库、表甚至记录。

数据泵(Data Pump)高速导入、导出数据，比传统方法导出速度快两倍以上，导入速度快15--45倍。

精细审计(Fine-Grained Auditing)，记录一切对敏感数据的操作。

存储数据的表空间(Tablespace)跨平台复制，极大的提高数据仓库加载速度。

流(Streams)复制，实现低系统消耗、双向(double-direction)、断点续传(resume from break point)、跨平台(cross platform)、跨数据源的复杂复制。

容灾的数据卫士(Data Guard)增加了逻辑备份功能，备份数据库日常可以运行于只读状态，充分利用备份数据库。

支持许多新EE选件，加强数据库内部管理的“Database Vault”，数据库活动的审计的（Audit Vault），数据仓库构建高级功能(Warehouse Builder Enterprise ETL, Warehouse Builder Data Quality).

Oracle 11g比10g多了哪些新特性？

11 g 扩展了Oracle 独家具有的提供网格计算优势的功能，您可以利用它来提高用户服务水平、减少停机时间以及更加有效地利用IT资源，同时还可以增强全天候业务

应用程序的性能、可伸缩性和安全性。

利用真正应用测试（RAT）尽量降低更改的风险

11 g降低了数据库升级以及其他硬件和操作系统更改的成本，显著简化了更改前后的系统测试以便您可以识别和解决问题。例如：

利用Database Replay，您可以在数据库级别轻松捕获实际的生产负载并在您的测试系统上重新播放，这样您可以全面测试系统更改（包括关键的并发特性）的影响。

SQL Performance Analyzer识别结构化查询语言) SQL(执行计划更改和性能回退。然后，可以使用SQL Tuning Advisor解决识别的问题，方法是还原到原始的执行计划或进一步优化。

利用管理自动化提高DBA 效率

Oracle 数据库11 g继续致力于（从Oracle9i数据库开始一直到Oracle 数据库10 g）显著简化和完全自动化DBA 任务。Oracle数据库11 g中的新功能包括：

利用自学功能自动进行SQL 优化系统全局区(SGA)和程序全局区( PGA)的内存缓存区的自动、统一调整新的advisor用于分区、数据恢复、流性能和空间管理针对自动数据库诊断监视器(ADDM)的增强，能够提供Oracle 真正应用集群(Oracle RAC)环境中的更好的性能全局视图以及改进的性能比较分析功能。

利用故障诊断快速解决问题

Oracle 数据库11 g中新增的故障诊断功能使客户在发生错误后捕获Oracle

Support所需的数据变得极为简单。这可以加速问题的解决，减少客户重现问题的需要。

尽量降低停机成本

通过Oracle Data Guard快速恢复数据

Oracle Data Guard在本地和远程服务器之间协调数据库的维护和同步以便从灾难

或站点故障快速恢复。Oracle数据库11 g提供了大量显著的Oracle Data Guard增强，包括

可以在物理备用系统上运行实时查询用于报表和其他目的

可以通过将物理备用系统暂时转换为逻辑备用系统执行联机的、滚动的数据库升级

..支持测试环境的快照备用系统

此外，物理和逻辑备用的性能都有提高。逻辑备用现在支持可扩展标记语言(XML)类型字符大型对象(CLOB)数据类型和透明的数据加密。现在支持自动的、快速启动的故障切换以支持异步传输。

Oracle 数据库11 g提供了几个针对自动存储管理的重要的高可用性增强，

包括：

..支持滚动升级

..自动坏块检测和修复

..快速镜像重新同步，该功能可以有效地重新同步存储网络连接性暂时丢失时自动存储管理镜像的存储阵列

自动存储管理的性能增强使得大型数据库可以更快地打开并减少SGA 内存消耗。这些增强还允许DBA增加存储分配单元大小以加快大型序列输入/输出(I/O) 显著增加正常运行时间

Oracle数据库11 g使您可以应用很多一次性数据库补丁（包括诊断补丁），而没有停机时间。新的数据恢复advisor通过快速识别故障根本原因、为DBA提供可用的恢复选项，极大地减少了停机时间，在某些情况下，还通过“自我恢复”机制自动纠正

问题。

Oracle 数据库11 g还有其他高性能提高，包括

..自动编译数据库中的PL/SQL 和Java

..更快的触发器，包括更加有效地调用每行触发器

..更快的简单SQL 操作

..更快的Oracle Data Guard 和Oracle Streams 复制

..与网络文件系统（NFS）存储设备更快、更可靠的直接连接

..更快的升级

..大型文件更快的备份/还原

..更快的备份压缩

Oracle 数据库11 g包括大量新的ILM特性，例如

..新的分区功能，包括

.按父/子引用分区

.按虚拟列分区

Oracle数据库11 g还具有带Oracle闪回数据归档的Total Recall，使您可以在选定的表中查询以前的数据，从而提供了一种简单实用的向数据中添加时间维度的方法以便于更改跟踪、ILM、审计和合规。

其他高可用性增强

Oracle 数据库11g还有其他高可用性增强，包括：

Oracle闪回事务查询，提供带其他相关事务更改的流氓事务的按钮更改

具有更多可传输选项的增强的平台移植和数据移动，包括可传输分区、

模式和跨平台数据库

Oracle恢复管理器(RMAN)支持Windows Volume Shadow Copy

Service ( VSS )快照，从而实现与Windows备份更紧密的集成

优化性能和可靠性

合规、法律取证以及整合数据仓库的趋势导致数据库的大小每两年就会增加

两倍，这极大地影响了大型数据库的存储成本和性能、可靠性以及可管理性

。Oracle 数据库11 g使组织可以使用低成本的服务器和模块化的存储器轻

松伸缩大型的事务和数据仓库系统并提供快速的全天候数据访问。Oracle 数据库11 g提供新的创新特性以进一步提高要求极严格的环境的性能和可伸

缩性。

利用SecureFiles安全地存储您的所有数据

SecureFiles 是Oracle用于在数据库中存储大型对象) LOB (

（例如图像、大型文本对象或包括XML、医学成像以及地理空间栅格对象在内的高级数据类型）的下一代产品。SecureFiles提供能够完全与文件系统相媲美的卓越性能。此外，它还提供高级功能，例如智能压缩、透明加密以及透明的重复删除。

通过联机事务处理压缩提高性能并尽量降低存储成本

Oracle 数据库11 g支持联机事务处理(OLAP)应用程序中常用的更新、

插入和删除操作的数据压缩。以前的Oracle数据库版本支持数据仓库应用

程序常用的批量数据加载操作的压缩。Oracle 数据库11 g OLTP表压缩通

过更加高效地使用内存来缓存数据以及减少表扫描的I/O提高了数据库性能

。利用OLTP表压缩，您可以利用最小的处理开销达到 2 到3倍的压缩比。

大数据一体化教学实训平台简介

大数据一体化教学实训平台简介 大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。 本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。 大数据一体化教学实训平台架构（总）

大数据一体化教学实训平台架构（理学方向） 大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）

大数据一体化教学实训平台特点 ?B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。 ?拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。?单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。 ?资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。 ?教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。 ?软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。 云资源管理平台简介 云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。 云资源管理平台功能及特点 ●支持系统资源实时统计和监控 ●支持云主机批量操作和管理 ●支持云主机模板创建与分配 ●支持操作日志查看和可视化分析 ●支持物理服务器集群管理 ●支持基础网络与私有网络 ●云硬盘可独立挂于云主机 ●平台系统高可用，容错性强 ●云主机性能卓越，媲美物理机

医学数据库(目前最全)

美国医学协会出版物 美国医学协会出版,新闻,文摘或全文,包括以下部分.内科学文卷,皮肤病文卷,外科学文卷,眼科学文卷,美国医学会志,美国医学新闻,神经病学文卷,妇女健康杂志,家庭医疗文卷,普通精神病学文卷,耳鼻喉,头颈外科,儿科及青春期医学 British Medical Journal 英国医学杂志 Medical Conference 医学会议库,4500多条会议信息,每日更新. NIST Webbook and Chemistry Webbook 美国国家标准与技术研究所数据集','免费查询5000多种化合物的红外光谱,8000多种 化合物质谱等等') New England Journal of Medicine 报道医学重要研究成果的周刊,提供全部过刊信息及现刊的论文摘要. 基础研究站点 ? ? 国际微生物菌种数据网络MS 国际计算机用微生物编码系统 法国细菌名称数据库 SCOP蛋白结构分类数据库 FSSP蛋白质结构数据库 BMCD生物大分子结晶数据库

NCBI GenBank数据库 欧洲分子生物学实验室核酸数据库 日本DNA数据库(DDBJ) 表达序列标签库(dbEST) SwissProt蛋白序列数据库 PIR蛋白序列数据库 PDB蛋白结构数据库 PSdb蛋白质结构数据库 序列标签位点库(dbSTS) 遗传病基因数据库 肿瘤基因数据库 Rutgues大学的核酸数据库 人基因组数据库(GDB)GDB 基因组序列数据库(GSDB) 大肠杆菌基因组数据库(ECDC)ECDC TIGR Microbial Database Mouse Genome Database Portable Dictionary of the Mouse Genome

公司发展历程简介范文

公司发展简介范文 篇一 **旅游有限公司创建于1989年，公司主营入境、出境、客运、机票代理和旅游关联业务。为PATA(太平洋亚洲旅游协会)成员。自1993年以来，历年荣获国家旅游局评选的“全国国际旅行社百强”证书，多次被浙江省旅游局和**市旅委评为“浙江省国际旅行社10强”及“**市旅行社”,“百佳诚信旅游企业”。2009年荣获浙江省首批五星品质旅行社。公司拥有自置的办公楼宇耀江广厦三楼全层和西湖大道营业部营业用房。 公司以经营旅游业为主，“优质服务、信誉第一”为公司的立身之本，“严格管理、效益至上”为公司的经营理念。公司的主要经营范围： 1、出境旅游业务自1994年开展中国公民出境旅游业务以来，公司具有出境旅游五大优势：人员素质优势、营销网络优势、航空订位优势、地接服务优势、领馆送签优势。 2、入境旅游业务以招徕、接待世界各地的客人来中国旅游、商务考察。公司拥有一支精通多种语言的专业队伍。 3、国内旅游业务目前已成功运作国内上百条成熟的旅游线路，以满足高、中、低不等的消费层次。 4、出资参股公司 —**海顺客运有限公司，是涉外旅游用车定点单位，拥有各种类

型的高档旅游车辆50余辆，为公司组织的旅游客人和社会各界提供服务。 —**海外旅游航空服务有限公司，是IATA(国际航空运输协会)成员，是中国民航总局指定的客运销售代理人，具有一类代理资质。 篇二 **旅游社有限公司是以接待旅游为主并具有法人资格的股份制 企业,是上海最早成立的旅行社之一。自1984年建社以来本着“真诚、善良、精益求精,让每一位旅游者满意”的服务宗旨,热诚为旅游者服务,受到了上海市旅委和社会各界的好评,自1993年至2008年来连续被国家旅游局评为国内旅游“30强企业”、“50强企业”、“百强优胜企业”、“上海市服务行业达标规范企业”、“质量计量双信”单位。 篇三 **市度假国际旅行社有限公司东门南营业部，专门从事国内外旅游业务的国家特许经营出境旅游一类旅行社，公司秉承“品质第一，服务至上”的宗旨，凭借**、香港的口岸优势及多年的旅*业经营，提供丰富、高性价比、高品质旅游度假产品,丰富的旅游线路,优质的旅行服务,卓越的品质保证,包含海岛旅游，自由行，出境度假、欧美日韩出境旅游、国内旅游、邮轮旅游、港澳、台湾旅游等，客户群体遍布全国各地，成为业界知名的王牌品质旅游度假专家。 篇四 **外旅游有限公司成立于1989年，是经国家旅游局批准的具有经营出境、入境、国内旅游资格的国际旅行社，许可证编号为

ORACLE数据库简介

1ORACLE数据库简介 一、概论 ORACLE 是以高级结构化查询语言(SQL)为基础的大型关系数据库，通俗地讲它是用方便逻辑管理的语言操纵大量有规律数据的集合。是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)体系结构的数据库之一。 二、特点 1、ORACLE7.X以来引入了共享SQL和多线索服务器体系结构。这减少了ORACLE 的资源占用，并增强了ORACLE的能力，使之在低档软硬件平台上用较少的资源就可以支持更多的用户，而在高档平台上可以支持成百上千个用户。 2、提供了基于角色(ROLE)分工的安全保密管理。在数据库管理功能、完整性检查、安全性、一致性方面都有良好的表现。 3、支持大量多媒体数据，如二进制图形、声音、动画以及多维数据结构等。 4、提供了与第三代高级语言的接口软件PRO*系列，能在C,C++等主语言中嵌入 SQL语句及过程化(PL/SQL)语句，对数据库中的数据进行操纵。加上它有许多优秀的前台开发工具如 POWER BUILD、SQL*FORMS、VISIA BASIC 等，可以快速开发生成基于客户端PC 平台的应用程序，并具有良好的移植性。 5、提供了新的分布式数据库能力。可通过网络较方便地读写远端数据库里的数据，并有对称复制的技术。 三、存储结构 1、物理结构 ORACLE数据库在物理上是存储于硬盘的各种文件。它是活动的，可扩充的，随着 数据的添加和应用程序的增大而变化。 下图为ORACLE数据库扩充前后在硬盘上存储结构的示意图：

2、逻辑结构 ORACLE数据库在逻辑上是由许多表空间构成。主要分为系统表空间和非系统 表空间。非系统表空间内存储着各项应用的数据、索引、程序等相关信息。我们准备上马一个较大的ORACLE应用系统时，应该创建它所独占的表空间，同时定义 物理文件的存放路径和所占硬盘的大小。 下图为ORACLE数据库逻辑结构与物理结构的对照关系： 四、分布式数据库管理介绍 1、原理 物理上存放于网络的多个ORACLE数据库，逻辑上可以看成一个单个的大数据库。 用户可以通过网络对异地数据库中的数据同时进行存取，而服务器之间的协同处理对于工作站用户及应用程序而言是完全透明的：开发人员无需关心网络的连接

智慧出行大数据一体化管理平台整体建设方案V6.0

智慧出行大数据一体化 管理平台 建 设 方 案 1

目录 第1章前言 (11) 第2章总体设计 (12) 2.1、系统概述 (12) 2.2、系统设计原则 (14) 2.3、系统框架 (16) 第3章出行大数据采集子系统 (20) 3.1、前端采集技术 (20) 3.2、数据共享和交换平台 (22) 3.3、框架支撑平台 (23) 3.3.1、基础网络服务平台 (23) 3.3.2、架构 (24) 3.3.3、服务端/NetServer (25) 3.3.4、NetBusiness (25) 3.3.5、NetClient (26) 3.3.6、核心技术 (26) EPOLL多路复用I/O模型 (26) 3.3.7、共享内存数据库 (29) 2

3.3.8、概述 (29) 3.3.9、设计思路 (30) MEMORYCACHE的通道 (30) 3.3.10、消息组件 (40) 3.3.11、日志管理 (44) 3.3.12、系统预警及系统告警与状态管理 (45) 3.3.13、一致性哈希分发 (46) 第4章大数据资源整合存储子系统 (58) 4.1、基础出行数据 (58) 4.1.1、城市路网数据 (59) 4.1.2、公交线路数据 (106) 4.1.3、公交车辆数据 (109) 4.1.4、长途客运车数据 (110) 4.1.5、出租车数据 (113) 4.1.6、危化品车数据 (114) 4.1.7、共享单车数据 (115) 4.1.8、火车客运数据 (116) 4.1.9、民航客运数据 (119) 3

4.1.10、出行资产数据 (121) 4.1.11、出行需求数据 (122) 4.1.12、公路费用数据 (127) 4.1.13、气象数据 (127) 4.1.14、监控设备数据 (128) 4.1.15、追逃车辆数据 (129) 4.2、实时采集数据 (129) 4.3、实时计算数据 (129) 4.3.1、城市出行运行数据 (130) 4.3.2、公交车实时位置数据 (133) 4.3.3、公交（地铁）卡刷卡数据 (134) 4.3.4、长途客车实时数据 (135) 4.3.5、出租车实时数据 (136) 4.3.6、危化品车实时数据 (137) 4.3.7、共享单车实时数据 (138) 4.3.8、路口通行量 (139) 4.3.9、套牌嫌疑车数据 (139) 4.3.10、基于车辆识别的OD分析数据 (140) 4

常用的医学数据库

众所周知，互联网是个宝库，有各种各样的医学资料。可是，在我们需要的时候，常常找不到自己想要的资源。今天，我就给大家介绍一实用的医学网站及其特点，希望对大家能有所帮助。 1，常用的医学数据库： 1，Pubmed检索 说到医学数据库，就不的不说大名鼎鼎的Pubmed（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/）了。PubMed 提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，而且更重要的是这些免费，它为研院校图书馆以外的用户提供了一个强大的数据检索平台。数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，该搜寻引擎是由美国国立医学图书馆提供，作为Entrez 资讯检索系统的一部分。虽然PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的连结。PubMed是美国国家医学图书馆(NLM)下属的国家生物技术信息中心(NCBI)开发的、基于WWW，查询方便快捷。 但是使用Pubmed使用上有一个很大的问题，不支持中文检索。由于语言的限制，造成我们的检索效率很低，其实大可不必为输入繁琐的医学词汇出错而头痛。我国的技术人员聪明的想了出Pubmed汉化检索，汉化检索的地址是：https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/pubmed/pubmed_search.jsp 有兴趣了大家可以试试。该程序可以自动对汉语完成匹配，大大提高了检索效率，同时还能对检索到的摘要信息进行全文求助（付费服务，要是能免费就好了）。 还有我国国产的两个期刊数据库，一个是万方（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,），另一个是知网（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/），都是收费服务，如果你所在的医院没有包库，只有羡慕那些免费检索的人了，不过知网不知怎么回事，最近好像更新很慢。还有许多国内外免费医学数据库。篇幅有限这里就不多说了。发个链接，挺全面的的，大家自己去看看吧。 https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/cate/733.htm 2 国内著名医学论坛一览表： 1 丁香园论坛（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,）丁香园是国内老牌的医学、生命科学论坛，路人皆知，这里就不多说了。 2 协和眼科联盟（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/bbs/）是国内资深的眼科专业论坛，眼科的朋友请不要错过。 3 爱爱医，（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,）主要是面向低年资医师和乡村医师的交流平添，如果你刚毕业进入医疗领域，不妨去要去看看。 4,好医生论坛（https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/），是好医生网站一个栏目。人气挺旺的。

Oracle数据库简介

oracle数据库是一种大型数据库系统，一般应用于商业，政府部门，它的功能很强大，能够处理大批量的数据，在网络方面也用的非常多。不过，一般的中小型企业都比较喜欢用SQL数据库系统，它的操作很简单，功能也非常齐全。只是比较oracle 数据库而言，在处理大量数据方面有些不如。 Oralce数据库的发展历程 Oralce数据库简介 Oracle简称甲骨文，是仅次于微软公司的世界第二大软件公司，该公司名称就叫Oracle。该公司成立于１９７9年，是加利福尼亚州的第一家在世界上推出以关系型数据管理系统（RDBMS）为中心的一家软件公司。 Oracle不仅在全球最先推出了RDBMS，并且事实上掌握着这个市场的大部分份额。现在，他们的RDBMS被广泛应用于各种操作环境：Windows NT、基于UNIX系统的小型机、IBM大型机以及一些专用硬件操作系统平台。 事实上，Oracle已经成为世界上最大的RDBMS供应商，并且是世界上最主要的信息处理软件供应商。由于Oracle公司的RDBMS都以Oracle为名，所以，在某种程度上Oracle己经成为了RDBMS的代名词。 Oracle数据库管理系统是一个以关系型和面向对象为中心管理数据的数据库管理软件系统，其在管理信息系统、企业数据处理、因特网及电子商务等领域有着非常广泛的应用。因其在数据安全性与数据完整性控制方面的优越性能，以及跨操作系统、跨硬件平台的数据互操作能力，使得越来越多的用户将Oracle作为其应用数据的处理系统。 Oracle数据库是基于“客户端／服务器”模式结构。客户端应用程序执行与用户进行交互的活动。其接收用户信息，并向“服务器端”发送请求。服务器系统负责管理数据信息和各种操作数据的活动。 Oracle数据库有如下几个强大的特性： 支持多用户、大事务量的事务处理 数据安全性和完整性的有效控制 支持分布式数据处理 可移植性很强 Oracle大体上分两大块，一块是应用开发，一块是系统管理。 开发主要是写存储过程、触发器什么的，还有就是用Oracle的Develop工具做form。有点类似于程序员，需要有较强的逻辑思维和创造能力。管理则需要对Oracle 数据库的原理有深刻的认识，有全局操纵的能力和紧密的思维，责任较大，因为一个小的失误就会丢失整个数据库，相对前者来说，后者更看重经验。 Oracle数据库服务器： Oracle数据库包括Oracle数据库服务器和客户端 Oracle Server是一个对象一关系数据库管理系统。它提供开放的、全面的、和集成的信息管理方法。每个Server由一个 Oracle DB和一个 Oracle Server实例组成。它具有场地自治性（Site Autonomy）和提供数据存储透明机制，以此可实现数据存储透明性。每个 Oracle数据库对应唯一的一个实例名SID，Oracle数据库服务器启动后，一般至少有以下几个用户：Internal，它不是一个真实的用户名，而是具有SYSDBA优

Oracle数据仓库-电信行业应用案例

转眼，从事电信行业BI/DW已经有三年时间了，一直想写点东西，给大家共同分享，感谢ERP 100给我了一个展示的平台！ 连载时间：一周一篇 连载提纲: 第一篇数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战 第二篇选择数据仓库平台的考虑 第三篇选择Oracle产品的原因 第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则及整体规划的实现 第五篇整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法 第六篇数据仓库的效益、成本和风险控制 第七篇数据模型设计方法 第八篇构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分 第九篇数据抽取策略、数据抽取过程管理、对脏数据的管理、数据去重及元数据管理及 第十篇典型的应用流程、主题分析及应用推广方法 （第一篇）数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战 1 数据仓库项目建设目标: 建立统一的数据信息平台，实现客户资料和生产数据的集中存储。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术为市场营销和客户服务工作提供有效的支撑: 2 目前系统规模: 包含12个月的话单；数据库容量为65TB,其中原始数据为25TB；最大的表包含1800亿话单

3 项目面临的技术挑战: 数据存储－系统要求存储12－18个月的详单数据； 数据装载－按小时装载详单数据，要求每天在8小时内装载5亿条详单；高峰时一个小时装载6500万条详单；在8小时内同时完成1亿7000万个汇总操作 数据访问－支持680个并发用户，支持8000个系统用户;5%的预定义查询操作在5秒钟内完成;每秒钟23个查询操作 Sina微薄互动地址：https://www.sodocs.net/doc/0d7293424.html,/2186879022/zDx5x29Cw 感谢大家的参与和鼓励，pathwide的建议很好，下面列举出该连载的计划提纲，如下： 连载周期:一周一篇 连载提纲： 第一篇数据仓库建设目标、系统规模及项目面临的技术挑战 第二篇选择数据仓库平台的考虑 第三篇选择Oracle产品的原因 第四篇系统现状分析、DW数据仓库建设原则及整体规划的实现 第五篇整体规划的实现、新增应用优先级的确定及螺旋式建设方法 第六篇数据仓库的效益、成本和风险控制 第七篇数据模型设计方法 第八篇构建闭环的信息流、数据模型-分层设计、DW中的数据功能划分 第九篇数据抽取策略、数据抽取过程管理、对脏数据的管理、数据去重及元数据管理及 第十篇典型的应用流程、主题分析及应用推广方法 希望大家积极参与，共同分享BI/DW的项目经验，同时，有不到位的地方，还请大家多多指正，谢谢！ 选择数据仓库平台时的考虑 4 选择数据仓库平台时的考虑 4.1 强大的ETL支持能力－支持按小时的数据装载 4.2 高效的数据访问－硬件的支持:多CPU 大内存并发处理 分区技术 索引技术 数据库内置分析能力 4.3 高可用性7 * 24小时不间断运行 4.4 数据访问每秒钟23到100个并发查询操作; 95%的查询在1秒内完成 4.5 数据表分区－混合分区 按地区建立列表分区； 按时间建立范围分区； 4.6 可传输的表空间 操作系统文件的直接复制；不需要数据的导入、导出

提升数据保护：Oracle数据仓库的实时数据采集

提升数据保护：Oracle数据仓库的实时数据采集在使用数据仓库软件时，最常见的约束之一是源系统数据批量提取处理时的可用时间窗口。通常，极其耗费资源的提取流程必须在非工作时间进行，而且仅限于访问关键的源系统。 低影响实时数据整合软件可以释放系统的批处理时间。当提取组件使用非侵入式方法时，如通过读取数据库事务日志，只会捕捉发生变化的数据，不会对源系统产生影响。因此，数据提取流程可以在任意时段全天候执行，即使用户在线也可以。 当以实时方式提取数据时，虽然必须改变数据采集流程中各个元素支持实时数据的方式，但是这些数据可以带来不一般的业务价值。而且，这些数据必须得到有效的保护，同时也很难针对这些不停变化的数据应用灾难恢复和备份技术。 但是，在数据仓库中应用实时数据整合的技术也可以进一步保护数据。毕竟，实时移动数据的技术也可以实时操作数据，从而形成一个数据保护技术入口。但是，变化数据的速度和效率可能会受制于数据保护流程的延迟。

这意味着，在转到整合数据仓库的主动数据采集模式时，首要考虑的问题之一是数据经过IT系统的流程和可能产生的延迟。换而言之，实时数据整合要求理解变化的数据，以及促进或妨碍这种变化的组件。 显然，企业希望保护他们的数据。然而，随着数据容量需求的增长，存储技术也成为业务持续性依赖的重要业务资产。而且，随着实时分析成为业务流程的一部分，它也归入到业务持续性的范畴之中。实现数据安全性和持续性的最基本方法是硬件或软件复制，它会自动保存第二个关键数据副本。此外，自行创建或基于开源软件创建的备份方法也不存在。 企业级数据管理应用主要涉及5个重要领域：灾难恢复、高可用性、备份、数据处理性能和更高级数据库移植。这促使IT不停地追寻先进技术，如实现数据整合及其相关基础架构元素。此外，这些战略投资能够提供符合预算的资源，在加快实时技术应用的同时，提高投资回报和修正实时数据整合项目的商业提案。

腾讯企业发展历程概览

腾讯企业发展历程概览 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

腾讯 一、公司简介 腾讯公司成立于1998年11月，是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一，也是中国用户最多的互联网企业之一。多年来，腾讯主打产品腾讯QQ早已深入人心。尽管互联网用户增长已趋成熟，国内经济增长逐渐放缓，腾讯公司在近几个季度仍保持着收入和盈利稳健的同比增长。2012年第二季度，腾讯营业收入约为105.3亿人民币，同比增加了56.2%；净利润达到42.2亿人民币，同比增加了32%；净利润率超过40%。2012年11月，腾讯市值已达到630亿美元，仅次于美国的谷歌和亚马逊，超过百度，排在全球互联网上市企业的第三位。第二季度，腾讯即时通信服务月活跃帐户数达到7.836亿，是当之无愧的行业第一。 二、发展历程 初创探索阶段（1997—2002年）：1997年，马化腾受到第一款即时通讯软件ICQ的启发，开始做一个ICQ的汉化版—OICQ；受到丁磊，张朝阳等人外国融资创业的成功故事激励，1998年，他创立了深圳腾讯计算机系统有限公司。在当时，选择一个受欢迎的软件给用户提供汉化版是整个中国IT业的一种潮流。而OICQ不单是ICQ的汉化

版，它将即时通讯功能和用户需求有机结合，具备离线消息，个性化头像等功能。随着互联网通过网吧形式在中国全面铺开，这些细微却极具针对性的特点让OICQ迅速流行起来。 创立之初的腾讯处在一个谋求生存的艰难起步阶段，与政府的合作开发才促成了OICQ的诞生。最开始的OICQ 互联网版本和深圳电信合作开发，由深圳电信出资60万，提供服务器和带宽。刚推出的OICQ大受欢迎，用户数飞速增加，腾讯公司因此决定独立发展。期间，IDG和盈科数码为腾讯注资400万美元，帮助腾讯脱离资金困境。 拓展扩张阶段（2002—2009年）：灵活地借鉴和创新让腾讯始终保持在中国即时通讯市场的领先地位。当2002年3月QQ注册用户数突破1亿大关时，进军中文社区的MSNMessenger对其构成威胁。腾讯参考韩国社交网络Cyworld的运作模式，销售虚拟物品如人物形象服装、背景等，推广到QQ上尝试，取得了巨大成功。 2003年之后的腾讯，进入了一个稳健的平台扩张阶段，陆续推出“QQ游戏”、企业即时通信产品“腾讯通”（RTX）、腾讯TM等新应用，并连续几年被深圳市科技局、深圳市国家税务局等9个机关评定为“深圳市重点软件企业”。2004年上市后，腾讯开始进入成熟的发展时期。这一年QQ注册用户已突破3亿。中国即时通讯产业成

一体化数据管理平台DATRIX产品介绍120515

一体化数据管理平台DATRIX 产品介绍 因“虚”而实，数据管理创新

需求篇 IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每18个月就要翻一番，目前每年产生的数据量已经高达40EB（1EB=10000PB），未来十年全球的大数据将增加50倍。数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式，每个信息用户都深有体会，从上世纪早期数据容量大多以MB为单位，到上世纪末过渡到以GB为单位，再到当前TB已是标准单位，甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象，种种迹象表明，大数据的时代已真正到来。 大数据这个词汇越来越多地被提及，从大数据的定义来说，大数据具备三个V的显著特性： 1、Volume：数据量巨大，起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据，对于大数据来说，数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加，也就有必要使用更好的处理方式来应对。 2、Variety：数据类型繁多，结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。结构化数据中主要为数据库数据（ORACLE、DB2、SQL等）；非结构化数据类型更为丰富（办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等）；半结构化数据是一种新型的定义方式，相对于结构化数据的先有结构再有数据，半结构化数据则是先有数据再有结构。多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大，无法用统一的手段来解决全数据问题。 3、Velocity：数据增长非常快速，这种增长速度之前是难以想象的，随着更多的业务发展（社交媒体、云计算、物联网等），各种先进数据格式的出现（高清、3D、富媒体等），导致了数据是爆炸式的增长速度。这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的，数据首先具备时间属性，历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑，需要保留多个历史副本；其次数据具备多格式的特性，一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求；最后数据还要有多位置的属性，在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本，用于多个场景。 非结构化数据管理难题 非结构化数据在大数据中时代的地位无疑是最为重要的，根据Gartner统计，在当前的环境中，企业有20%的数据是结构化数据，80%的数据是非结构

一体化数据采集平台解决方案

数据采集一体化解决方案 第一章项目 1.1项目概况 近年来随着互联网信息化发展，大部分传统企业的信息化发展是相当迅速，对信息化监管更是需求很多，其中以商混行业较为突出。信息化监管不仅仅是企业本身的需要，也是诸如政府监管、民间自发组织商混协会监督、集团公司旗下多个商混站监控等的迫切需要。 1.2项目目标 结合市场情况及客户的实际需要，加强客户监管力度，提高质量水平，做到实时监控生产，满足客户监管要求，达到一体化监管目标。 1.3需求分析 由于客户多站点，管理比较粗放，信息化水平较低，监管困难，任务分配不均，导致资源浪费即有生产公司忙不过来，无生产公司空闲的资源浪费浪费，合理的分配也是一个重大需求。总结以上主要有以下两点需求 （1）实时监控生产状况并对各个企业进行数据分析（达到以单生产线为基础单元的目标） （2）通过平台监管合理分配生产：通过各企业生产情况进行多维度分析，进而合理分配任务 第二章数据采集一体化信息服务平台 该平台是以微软Microsoft SQLserver数据库为基础，B/S架构模式

进行部署，客户使用以浏览器为媒介查看采集数据，内部数据传输以服务端与采集端两个模块，属分布式系统 2.2数据采集一体化信息服务平台结构简介 通信协议采用TCP数据通信，Webservice对外统一接口等技术，实时的将各个节点的信息采集到平台端。 2.3采集客户端及服务端 本系统数据采集主要以混凝土拌合站生产数据信息采集及服务器端接收数据 采用TCP数据通信，使用计算机网络进行数据传输。客户端将采集到的数据实时发送到服务器端，已达到数据采集的目的。 只需要在客户机上部署采集模块实现采集上传，服务器端部署采集客户端接收采集端的数据 2.4技术要求 服务器端： 建议使用固定IP，无固定IP需申请域名，至少20M宽带，不建议移动网络，推荐电信，联通，服务器硬件依据客户商混站数量适当提高要求，建议增加UPS，增加硬件防火墙，安装杀毒软件采集端：采集端电脑能够连接Internet网络至少4M宽带 第三章平台后期维护 3.1 平台维护

常用的医学数据库

常用的医学数据库集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

众所周知，互联网是个宝库，有各种各样的医学资料。可是，在我们需要的时候，常常找不到自己想要的资源。今天，我就给大家介绍一实用的医学网站及其特点，希望对大家能有所帮助。 1，常用的医学数据库： 1，Pubmed检索 说到医学数据库，就不的不说大名鼎鼎的Pubmed（）了。PubMed 提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，而且更重要的是这些免费，它为研院校图书馆以外的用户提供了一个强大的数据检索平台。数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，该搜寻引擎是由美国国立医学图书馆提供，作为 Entrez 资讯检索系统的一部分。虽然PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的连结。PubMed是美国国家医学图书馆(NLM)下属的国家生物技术信息中心(NCBI)开发的、基于WWW，查询方便快捷。 但是使用Pubmed使用上有一个很大的问题，不支持中文检索。由于语言的限制，造成我们的检索效率很低，其实大可不必为输入繁琐的医学词汇出错而头痛。我国的技术人员聪明的想了出Pubmed汉化检索，汉化检索的地址是：有兴趣了大家可以试试。该程序可以自动对汉语完成匹配，大大提高了检索效率，同时还能对检索到的摘要信息进行全文求助（付费服务，要是能免费就好了）。 还有我国国产的两个期刊数据库，一个是万方（），另一个是知网（），都是收费服务，如果你所在的医院没有包库，只有羡慕那些免费检索的人了，不过知网不知怎么回事，最近好像更新很慢。还有

许多国内外免费医学数据库。篇幅有限这里就不多说了。发个链接，挺全面的的，大家自己去看看吧。 2 国内着名医学论坛一览表： 1 丁香园论坛（）丁香园是国内老牌的医学、生命科学论坛，路人皆知，这里就不多说了。 2 协和眼科联盟（）是国内资深的眼科专业论坛，眼科的朋友请不要错过。 3 爱爱医，（）主要是面向低年资医师和乡村医师的交流平添，如果你刚毕业进入医疗领域，不妨去要去看看。 4,好医生论坛（），是好医生网站一个栏目。人气挺旺的。 5 医生圈（）是个后起之秀，资源挺多的，有空去看看。 国内的医学论坛很多，我就不一一列出来了，医学导航网（）收的挺全的，有兴趣的都去尝试尝试。 医学资源分布在网络的各个角落，寻找起来费时费力，网上有许多医学导航网站，对医学资源进行了归类整理，内容全面，很值得收藏。我常用的医学导航网站是：国内外的网站收录的全的，推荐给大家。

Oracle数据仓库中的OLAP及ODM技术分析

１Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术 在传统的数据仓库技术中，数据访问技术经常分为两部分，复杂度较低的、简单的查询应用可直接访问基于关系数据库的数据仓库服务器，而复杂度较高的联机分析处理应用（ＯＬＡＰ）程序则需要通过专门的多维数据库和工具实现。虽然专门的多维数据库提供一整套的分析功能，查询性能更好，但系统的维护十分困难。多维数据库需要从数据仓库复制数据，获取数据的时间延迟相当长，并需要独立的管理过程，专门的数据建模、ＥＴＬ过程、安全措施和灾难恢复方案。特别是当数据仓库的容量迅速膨胀时，系统性能会急剧下降，使数据访问应用变得不可使用。 １．１ＯＬＡＰ的体系结构 Ｏｒａｃｌｅ数据库作为数据仓库的核心和引擎，它集成了ＯＬＡＰ，Ｏｒａｃｌｅ数据库的ＯＬＡＰ选项是一种可用的关系多维数据库。多维技术和关系技术共存在同一平台上，实现了数据可管理性和分析能力之间的平衡。通过对ＳＱＬ的扩充以及在关系数据库中提供ＯＬＡＰ功能，支持复杂分析查询和提供卓越性能的同时，简化了数据迁移过程并降低了维护数据的费用。 １．２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中ＯＬＡＰ的相关特点 与传统的多维数据库相比，它集成了ｏｒａｃｌｅ数据库管理系统的优势。 （１）由于ＯＬＡＰ集成在Ｏｒａｃｌｅ数据库中，将所有的管理任务整合到单一的数据库中，从而简化了管理。 （２）Ｏｒａｃｌｅ数据库提供了基于角色的权限管理，没有授权的用户是无法访问Ｏｒａｃｌｅ数据库的。数据库中的所有数据，包括ＯＬＡＰ数据，都得到了单一安全策略的保护。所有的用户都被定义在单一的用户目录中，通过标准的Ｏｒａｃｌｅ安全功能，例如ＧＲＡＮＴ和ＰＲＩＶＩＬＥＧＥ来分配权限。 （３）Ｏｒａｃｌｅ数据库是能够对关系和多维数据同时提供ＳＱＬ和ＯＬＡＰＡＰＩ访问的数据库。应用程序开发者可选择使用ＯＬＡＰＡＰＩ的计算和多维数据功能，或使用标准的ＳＱＬ访问多维数据，任何ＯＬＡＰ计算都可通过ＳＱＬ进行查询。 提供ＡｎａｌｙｔｉｃＷｏｒｋｓｐａｃｅＭａｎａｇｅ（简称ＡＶＭ）。 它是完全集中于分析工作区中维度模型定义和实施的管理工具。通过它可以方便地创建维表及其结构、事实表以及多维数据库与关系数据库之间的映射，并不需要编程就可实现各种运算。如最大、最小、平均、加权平均、比率和求和运算。并通过ｏｒａｃｌｅ提供的ＯＬＡＰＤＭＬ语言，这是一种过程编程语言，可用于表达各种类型的计算、设计自定义分析函数以及控制与多维数据类型相关的数据加载和计算过程。Ｏ－ＬＡＰＤＭＬ集成了大量的分析函数，可用于产生任何类型的多维计算。如汇总、分配／ｎ分摊、数据选择、财务、预测和回归、数学和统计、模型、定制维度成员等函数类型。通过ＳＱＬ和ＰＬ／ＳＱＬ以及ＯＬＡＰＷｏｒｋｓｈｅｅｔ工具可以访问ＯＬＡＰＤＭＬ。２Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术 数据挖掘可以帮助用户发现在数据中隐含的有用信息和规律。Ｏｒａｃｌｅ数据库中集成了数据挖掘功能，它避免了把大量数据卸载到外部专用分析服务器的复杂过程。所有的数据挖掘功能都嵌入到了Ｏｒａｃｌｅ数据库中，这样，数据准备、模型建立以及模型评估活动都在数据库内进行。ＯＤＭ可通过Ｊａｖａ和ＰＬ／ＳＱＬ应用程序程序员接口（ＡＰＩ）以及数据挖掘客户端访问ＯＤＭ模型构建和模型计分函数，并提供了多种模型建立向导（Ｗｉｚａｒｄ），能够协助业务分析人员和开发人员快速地建立数据挖掘模型和对模型进行检验。Ｏｒａｃｌｅ数据挖掘可以为多种数据挖掘算法提供支持，这些算法包括属性重要性、分类和回归、集群、关联、特性提取、文本挖掘、序列匹配和比对—ＢＬＡＳＴ等算法。 ３结语 随着数据仓库技术的广泛应用，许多数据库厂商纷纷提出数据仓库解决方案。作为全球最大的关系数据库厂商，Ｏｒａｃｌｅ公司也提出了自己的数据仓库解决方案。与传统的数据仓库解决方案相比，Ｏｒａｃｌｅ公司提出了完整的数据仓库架构与集成方案。 Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ及ＯＤＭ技术分析 □李发军 （西北民族大学榆中校区计算机科学与信息工程学院甘肃?兰州７３０１２４） 摘要：本文对Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＬＡＰ多维分析技术，以及Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中的ＯＤＭ应用技术进行分析研究。 关键词：ＯｒａｃｌｅＯＬＡＰＯＤＭ 中图分类号：Ｃ９１４文献标识码：Ａ文章编号：１００７－３９７３（２００７）１０－０８８－１ 信息化之窗 ８８ 科协论坛?２００７年第１０期（下）

气象数据一体化平台设计方案

项目编号：RＪ 气象数据一体化信息服务平台 设计方案 2016年1月 南京助事达软件科技有限公司

目录 1?概述?3 1、1?背景与预期?3 1、2建设内容.................................................................................................................................................. ４2设计方案?５ 2、1?系统架构?5 2、1、1、平台总体架构图 5 2、1、2、?数据流概览.................................................................................................................................. ６ 2、2?分布式解析引擎 (6) 2、２、1、?分布式解析引擎概述 (6) 2、２、2、?分布式解析设计架构?７ 2、3气象分布式数据库设计........................................................................................................................ １2 2、3、１、?气象一体化平台分布式数据库设计概述?１2 2、3、2、分布式数据库设计架构 １５ ２、4?气象资料云服务引擎?1７ 2、4、1、?应用授权机制 (17) 2、４、2、授权认证机制 17 2、4、3、?服务请求基础参数体系建立 (17) 2、5?服务版本管理体系建立? 18 18 2、5、1、............................................................................................................................... 版本管理设计? 2、5、2、建立服务APＩ帮助文档 18

数据仓库和Oracle-BI

数据仓库和Oracle-BI

一、数据仓库和Oracle BI ORACLE数据库11GR2：数据仓库- 网上课程 二、甲骨文快递/ OLAP 打不开 三、商业智能 1.Oracle商务智能11g的R1：创建分析和仪表盘 2.Oracle商务智能11g的R1：BUILD库 3.Oracle商业智能套件企业版10g第3版：BUILD库 4.Oracle商业智能套件企业版10g第3版：创建报表和仪表板 5.ORACLE BI EE10g第3版：报表/仪表板及商业智能发布加速 6.Oracle商业智能发布11G R1：基本面 7.Oracle商业智能10G：分析概述 8.Oracle BI应用7.9：对于Oracle EBS实施 9.Oracle商业智能套件企业版10g BOOTCAMP 10.Oracle BI应用7.9：开发数据仓库 11.ORACLE的实时决策（RTD）开发 12.ORACLE的实时决策3.0（RTD）开发 13.Oracle商业智能10G：分析概述– RWC 14.Oracle商业智能应用7.9.6实施

15.到Siebel商业分析7.7：第二部分- 网上课程 16.Oracle BI应用7.9：概述- 网上课程 17.到Siebel商业分析7.7：第一部分- 网上课程 18.Data WarehousingOracle商务智能11g的简介：最终用户工具- 网上课程 四、数据挖掘 打不开 五、Oracle Warehouse Builder将10g的 1.Oracle Warehouse Builder中10G：实现部分我 2.Oracle Warehouse Builder中10G：第二部分实施 3.Oracle Warehouse Builder中10G：新功能- 在线课程 4.Oracle9i的仓库构建器：脚本- 网上课程 六、Oracle商务智能 1.Oracle商务智能11g的升级和新功能 2.ORACLE BI Discoverer管理员11G：制定一个EUL 3.Oracle商务智能Discoverer Plus中11G：关系型和OLAP数据进行分析 4.Oracle商业智能发布10g第3版：基本面 5.ORACLE BI Discoverer管理员11G：制定一个EUL 6.Oracle商务智能11g的R1：系统管理- 网络课程

ORACLE DG简介

它有无数个名字，有人叫它dg，有人叫它数据卫士，有人叫它data guard，在oracle的各项特性中它有着举足轻理的地位，它就是(掌声)......................Oracle Data Guard。而对于我而言，我一定要亲切的叫它：DG(注：主要是因为打着方便)。 不少未实际接触过dg的初学者可能会下意识以为dg是一个备份恢复的工具。我要说的是，这种形容不完全错，dg拥有备份的功能，某些情况下它甚至可以与primary数据库完全一模一样，但是它存在的目的并不仅仅是为了恢复数据，应该说它的存在是为了确保企业数据的高可用性，数据保护以及灾难恢复(注意这个字眼，灾难恢复)。dg提供全面的服务包括：创建，维护，管理以及监控standby数据库，确保数据安全，管理员可以通过将一些操作转移到standby数据库执行的方式改善数据库性能。后面这一长串大家可以把它们理解成形容词，千万不要被其花哨的修饰所迷惑，要抓住重点，要拥有透明现象看本质的能力，如果没有那就要努力学习去拥有，下面我来举一个例子，比如我们夸人会说它聪明勇敢善良等等，这些就属于形容词，不重要，重点在于我们究竟想形容这个人是好人还是坏人。然后再回来看看oracle对dg功能上的形容，数据保护和灾难恢复应该都可以归结为高可用性，那么我们可以清晰的定位dg的用途了，就是构建高可用的企业数据库应用环境。 一、Data Guard配置(Data Guard Configurations) Data Guard是一个集合，由一个primary数据库(生产数据库)及一个或多个standby数据库(最多9个)组成。组成Data Guard的数据库通过Oracle Net连接，并且有可能分布于不同地域。只要各库之间可以相互通信，它们的物理位置并没有什么限制，至于操作系统就更无所谓了(某些情况下)，只要支持oracle就行了。 你即可以通过命令行方式管理primary数据库或standby数据库，也可以通过Data Guard broker提供的专用命令行界面(DGMGRL)，或者通过OEM图形化界面管理。 1.Primary 数据库 前面提到，Data Guard包含一个primary数据库即被大部分应用访问的生产数据库，该库即可以是单实例数据库，也可以是RAC。 2.Standby 数据库 Standby数据库是primary数据库的复制(事务上一致)。在同一个Data Guard中你可以最多创建9个standby数据库。一旦创建完成，Data Guard通过应用primary数据库的redo自动维护每一个standby数据库。Standby数据库同样即可以是单实例数据库，也可以是RAC结构。关于standby数据库，通常分两类：逻辑standby和物理standby，如何区分，两类各有什么特点，如何搭建，这方面内容就是后面的章节主要介绍的，在这里呢三思先简单白话一下： 逻辑standby 就像你请人帮你素描画像，基本器官是都会有的，这点你放心，但是各器官位置啦大小啦肤色啦就不一定跟你本人一致了。 物理standby 就像拿相机拍照，你长什么样出来的照片就是什么样，眼睛绝对在鼻子上头。或者说就像你去照镜子，里外都是你，哇哈哈。具体到数据库就是不仅文件的物理结构相同，甚至连块在磁盘上的存储位置都是一模一样的(默认情况下)。 为什么会这样呢？这事就得从同步的机制说起了。逻辑standby是通过接收primary数据库