下载文档原格式
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
一、Oracle RAC的定义及机制Oracle RAC（Real Application Clusters）是Oracle数据库的一种架构，它允许在多台服务器上运行Oracle数据库实例，并提供对这些实例的访问。
Oracle RAC的主要特点包括：1. 多实例架构：Oracle RAC允许在多台服务器上同时运行多个数据库实例，这些实例可以共享相同的存储。
2. 高可用性：Oracle RAC提供了高可用性和容错能力，任何一个数据库实例出现故障时，系统可以自动切换到其他正常工作的实例。
3. 扩展性：Oracle RAC可以根据需求动态地增加或减少服务器和存储资源，以满足系统的扩展和缩减需求。
4. 负载均衡：Oracle RAC可以自动分发和负载均衡数据库请求，以提高系统的性能和资源利用率。
5. 并行处理：Oracle RAC可以在多个数据库实例之间并行处理数据库请求，提高系统的处理能力。
Oracle RAC的机制主要包括集裙架构、存储架构、网络架构和实例架构等方面，它们共同组成了Oracle RAC的核心机制。
二、Oracle RAC的测试方法1. 硬件测试：硬件测试是Oracle RAC测试的第一步，包括对服务器、存储和网络设备的性能、容量和可靠性等方面进行测试。
2. 软件测试：软件测试是Oracle RAC测试的关键，包括对Oracle数据库软件、操作系统、集裙软件、文件系统等进行功能、性能和可靠性等方面进行测试。
3. 故障测试：故障测试是Oracle RAC测试的重要内容，包括对数据库实例故障、节点故障、存储故障等进行模拟和测试，检验系统的容错和恢复能力。
4. 性能测试：性能测试是Oracle RAC测试的重点，包括对数据库的并发处理能力、负载均衡能力、扩展性等进行测试，评估系统的性能和资源利用率。
5. 容量测试：容量测试是Oracle RAC测试的必要环节，包括对数据库的容量规划、增长预测、资源消耗等进行测试，确保系统的可扩展性和充分利用资源。
关于oracle的RACsaintfei：从网上搜集的文章集合整理而成，对ora的rac的组件和体系结构有了基本的认识。
下面为个人总结归纳：实例概念一组进程和对应的数据结构数据库是一个箱子，实例相当于机械手一台机器上一个库只能对应一个实例Rac一个库多个实例，并行。
每个实例运行在一个物理机器上，可以负载均衡，发生故障可以有状态切换。
需要能让多个机器同时读写的共享磁盘，可以由操作系统提供（AIX concurrent vg,Linux GPFS,）但concurrent vg是操作系统的双机软件中的组件所以必须安装ha软件。
可以用ora的ASM。
crs为ora的集群软件，提供ip切换等集群功能。
ASM功能类似LVM为os提供存储管理功能，但是是不可管理，把lun划给即可。
RAC模式，两个实例操作同一个数据库。
常用的方式是客户端连接的时候分别使用ip1加实例名和ip2加实例名的方式连接两个实例。
当一台主机故障之后，ip会切换到另一台主机上，但实例名变化了，仍然无法连接。
所以有了服务名的概念。
客户端使用ip加服务名方式连接数据库可以解决问题，切换比操作系统双机快。
但是对于tuxedo长连接的方式，没有重连接机制，仍然需要应用干预。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------以下摘自：/share/detail/23532601一集群环境下的一些特殊问题1.1 并发控制在集群环境中，关键数据通常是共享存放的，比如放在共享磁盘上。
而各个节点的对数据有相同的访问权限，这时就必须有某种机制能够控制节点对数据的访问。
Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。
数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。
Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。
此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。
它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。
此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。
3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。
它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。
4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。
它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。
5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。
它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。
它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。
RAC就是real application clusters的缩写，跟rack的读音同。
Oracle Real Application Clusters (RAC)可以支持24 x 7 有效的数据库应用系统，您可以在由低成本的服务器构成的高可用性系统上自由部署您的应用，而无需修改您的应用程序。
已经有超过4200个用户从中受益。
现在Oracle在10g RAC中更提供免费的集群软件和存储管理软件，为您降低应用成本。
拥有RAC您无需再为成本而牺牲性能和可靠性。
关键特性高可用性Oracle Real Application Clusters 提供一个高性能低成本的应用平台，支持所有类型的应用系统，无论是事务处理型应用还是分析型应用。
所有应用共享同样的服务器和存储资源。
出现任何的服务器或磁盘故障，系统会自动重新接管发生故障的功能。
这些对前端用户的完全透明的。
同样，如果您需要增加服务器或改变其他组件的配置也不会影响到应用系统。
高性能Oracle Real Application Clusters保持着TPC-C的记录，达到每分钟118万个事务的处理能力，和仅仅$5.52 每tpmC的成本。
在3,000 GB的TPC-H数据仓库Benchmark 测试中, Oracle RAC同样保持性价比的领先地位，保证我们的用户能够达到更好更快的ROI。
这仅仅是Oracle 保持的多项Benchmark 记录中的最近的一些指标。
按需扩充您现有的系统可能是基于当前的工作负载而构建的，当应用规模需要扩充时(支持更多的数据、用户或应用)，您就需要扩展您的系统以保证系统的性能。
当您的应用是构建于大型的SMP主机时，您可能需要购买另一台昂贵的主机，但可能只能使用到其处理能力的很小一部分。
但是如果您使用Oracle RAC的话，您可以通过增加一台或多台低成本的服务器来扩充您的应用系统的处理能力，满足应用需求。
第三方应用支持Oracle RAC数据库服务器象一个单一镜像的数据库服务器，所有的应用无需任何改动都可以直接部署(例如Oracle EBS, SAP, Siebel, 您自己的应用), 同时可以提高应用性能和可靠性。
淘宝购物数据库课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据库的基本概念，掌握数据库在淘宝购物中的应用。
2. 学生能学会使用数据库管理系统，如MySQL，进行基本的数据存储、查询和管理操作。
3. 学生能掌握数据库设计的基本原则，结合淘宝购物场景，构建合理的数据库结构。
技能目标：1. 学生能运用数据库知识，设计并实现一个简单的淘宝购物数据库。
2. 学生能运用SQL语句进行数据的插入、查询、更新和删除等操作。
3. 学生能通过数据库管理软件，对淘宝购物数据库进行维护和管理。
情感态度价值观目标：1. 学生能认识到数据库在生活中的广泛应用，增强对信息技术的兴趣和认识。
2. 学生在团队合作中，培养沟通协调能力和解决问题的能力。
3. 学生能关注网络购物中的信息安全问题，提高信息安全意识。
课程性质：本课程为信息技术学科，结合淘宝购物场景，旨在让学生掌握数据库的基础知识和应用能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作能力，对网络购物有一定的了解，但数据库知识较为陌生。
教学要求：教师应采用任务驱动的教学方法，注重实践操作，引导学生自主探究和合作学习，培养其信息技术素养。
在教学过程中，关注学生的学习进度，及时调整教学策略，确保课程目标的达成。
通过本课程的学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活，提高其解决问题的能力。
二、教学内容1. 数据库基础知识- 数据库的概念与作用- 数据模型与关系模型- 关系数据库的组成与结构2. 数据库管理系统- 数据库管理系统的选择与安装（以MySQL为例）- SQL语言基础：数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制- 数据库的基本操作：创建数据库、表、索引等3. 淘宝购物数据库设计- 用户表、商品表、订单表等基本表的设计- 表与表之间的关系：外键、参照完整性- 数据库设计原则与优化4. 数据库应用实例- 淘宝购物数据库的创建与维护- 淘宝购物数据的插入、查询、更新和删除操作- 数据库安全性、完整性、一致性保障措施5. 教学内容的安排与进度- 第一课时：数据库基础知识，关系数据库的组成与结构- 第二课时：数据库管理系统的安装与基本操作，SQL语言基础- 第三课时：淘宝购物数据库设计，表与表之间的关系- 第四课时：数据库应用实例，综合实践操作教学内容参考教材相关章节，结合课程目标和学生实际情况进行组织。
搭建Oracle高可用系统1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 理解Oracle数据库Oracle高可用特性（High Availability）搭建高可用的周边辅助环境高可用应用设计高可用数据库设计高可用性案例1.7总结4 第1章什么是Oracle高可用环境引言近几年来，随着IT 技术的不断进步，以及业务需求的不断提高，搭建一个数据库高可用环境已经成为很多企业迫切的需求。
本书从Oracle 及Oracle 周边环境分析Oracle 高可用环境的特性，为用户搭建一个良好的Oracle 高可用环境打下一定的理论基础。
本章是本书的第 1 章，仅仅提供一些Oracle 的基础理论知识与高可用性构架的思想，也希望能起到一个引导作用，为顺利阅读以后的章节打下一定的基础。
通过本章，希望能了解如下内容：理解Oracle 的大致体系结构理解Oracle 内存结构与后台进程理解Oracle 物理与逻辑结构理解Oracle MAA 最高可用性结构与计划理解Oracle 的典型高可用特性Oracle 并行服务器（OPS/RAC）Oracle 数据保护（Standby/Data guard）Oracle 数据复制（Advanced Replication/Streams）Oracle 主机上的HA理解如何搭建一个高可用环境辅助环境的高可用设计应用的高可用设计数据库的高可用设计理解一些典型的高可用设计的案例构建0racle高可用环境——企业级高可用数据库架构、实战与经验总结1.1理解Oracle数据库5 1.1理解Oracle数据库1.1.1 Oracle数据库体系结构Oracle 是一个可移植的数据库——它在相关的平台上都可以使用，即具有跨平台特性，也正由于具有这个特性，加上Oracle 优越的性能与开放性，才使得Oracle 能取得今天这样的成绩。
不过，在不同的操作系统上，Oracle 除了内核是完全一样的以外，其他地方也略有差别，如在Linux/Unix 上，Oracle 是多个进程实现的，每一个主要函数都是一个进程；而在Windows 上，则是一个单一进程，但是在该进程中包含多个线程。
oracle rac通俗解释
Oracle RAC（Real Application Clusters）是一种Oracle数据库
的集群技术，它允许多台服务器共同处理同一个数据库。
通俗地说，Oracle RAC就像是一台巨大的数据库服务器，由多台
物理服务器群组成，每台服务器都能同时处理和访问同一个数据库。
在传统的数据库架构中，通常只有一台服务器负责处理数据库操作，其他服务器只能作为备份或备用。
而Oracle RAC则改
变了这种架构，它将整个数据库分成多个部分，分布在不同的服务器上。
每台服务器都有自己的内存和处理资源，可以同时处理来自应用程序的查询和事务。
Oracle RAC的好处是提高了数据库的可用性和性能。
由于多
台服务器共同处理数据库操作，一台服务器出现故障时，其他服务器可以接替它继续处理请求，不会导致整个系统停止工作。
同时，由于数据库操作可以分散到多台服务器上进行，每台服务器的负载也减轻了，提高了整个系统的性能和响应速度。
总之，Oracle RAC是一种集群技术，能够将多台服务器组成
一个大型的数据库服务器，提高数据库的可用性和性能。
这种技术的应用让数据库能够更加稳定地运行，并能够处理更多的并发请求。
ORACLERAC数据库负载均衡方案Oracle RAC（Real Application Clusters）是Oracle数据库的一种可扩展的高可用性解决方案，它允许在多个服务器上运行数据库实例，并通过共享同一组共享存储来提供高可用性和负载均衡。
在Oracle RAC中实现数据库负载均衡可以确保每个数据库节点的工作负载得以均衡分布，从而提高系统性能和可扩展性。
下面是一些可用的数据负载均衡方案和技术，可以在Oracle RAC中使用：1. RAC自动负载均衡（Automatic Workload Management，AWM）：Oracle RAC的AWM功能可以根据系统的负载情况自动将工作负载分配给可用的节点。
AWM使用负载均衡器组件来监视各个节点的性能指标，并根据负载情况做出相应的负载均衡决策。
2. 服务化架构：Oracle RAC支持使用服务化架构来实现数据库负载均衡。
在服务化架构中，用户请求通过服务名称来访问数据库，而不是直接连接到具体的节点。
Oracle Grid Infrastructure可以根据服务名称将请求路由到最佳的节点，从而实现负载均衡。
3. 服务质量和资源管理：Oracle RAC提供了一套强大的资源管理功能，可以根据不同的服务级别和资源需求来管理数据库的工作负载。
通过配置资源计划和实施服务级别协议（Service Level Agreement，SLA），可以确保关键业务任务的优先处理，并保持整个集群的性能平衡。
4. 分区和平衡：Oracle RAC支持使用分区技术来实现数据的分布和负载均衡。
通过将数据分割成多个分区，并将每个分区分配到不同的节点上，可以同时提高系统的性能和可扩展性。
此外，Oracle还提供了自动分区和在线分区重组等功能，以便更好地管理和调整分区。
5. 并行查询：Oracle RAC可以通过并行查询技术来实现数据的并行处理和负载均衡。
通过将查询分成多个并行执行的任务，并将这些任务分配给可用的节点，可以更快地处理大量数据。
淘宝大数据案例【篇一：淘宝大数据案例】【编者按】近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。
近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。
将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。
地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
意料之外：胸部最大的是新疆妹子淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为b罩杯。
b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。
其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
qq圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
