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揭秘Oracle全球数据库的威力:Oracle Database 23c的进步

2023-10-31作者:gwwp168来源:www.gwwp168.com

在数据库技术领域,Oracle Database 23c 迎来了一波进步,标志着一个变革时代。在这些进步中,最突出的重点在于增强 Oracle 全球分布式数据库的功能。当我们接近这个版本时,我们的注意力集中在为分布式数据环境定制的开创性功能的集成上。本博客作为预览,揭示了 Oracle Database 23c 为 Oracle 全球分布式数据库带来的令人兴奋的增强功能。这些新功能不仅可以应对挑战,还可以重塑分布式数据库操作的格局,带来更高的性能和无与伦比的效率。当我们深入研究这些变革性功能的具体细节时,Oracle Database 23c 成为一个关键的里程碑,为企业提供工具,以充分利用分布式数据场景的潜力。本博客为探索这些增强功能奠定了基础,深入介绍了 Oracle Database 23c 如何提升 Oracle 全球分布式数据库的功能,推动其进入卓越的新时代。

新特性:Oracle 全球分布式数据库和 23c

1.Raft复制

数据库版本 23c 中引入的显着功能之一是 Raft 复制(基于共识的复制协议),提供跨所有分片的复制自动配置。Raft 复制是集成的并且对应用程序透明。当分片主机发生故障或在分片数据库中添加或删除分片时,Raft 复制会自动重新配置复制。系统以声明方式配置复制因子,以帮助始终保持指定数量的可用副本。如果发生节点故障,故障转移会很快,并且所有节点都保持活动状态。至关重要的是,此功能包含自动亚秒级故障转移机制,增强了数据完整性和操作连续性。此功能适合需要高可用性和可扩展数据库系统的组织。

确保数据完整性和无缝操作

Raft 复制为分布式数据库环境带来了简化的管理和更高的可用性。事实证明,这在高可用性和数据完整性至关重要的场景中至关重要。凭借快速故障转移和跨节点的一致数据,Raft 复制使组织能够提供最佳的用户体验并满足严格的 SLA。这一优势对于正常运行时间和数据一致性直接影响业务成功的关键应用程序尤其重要。


2. 基于目录的分片方法

基于目录的分片引入了一种通用的用户定义方法,其中与分片键关联的数据记录的位置在插入时根据用户偏好动态指定。该过程涉及将关键位置信息存储在目录中,其中包含大量关键值,通常数量达到数十万。该技术不仅有利于各个键值在位置之间的动态移动,而且还允许高效的批量移动。自适应地转移键值的能力提供了高度的定制,增强了数据管理、可扩展性以及跨数据库或集群的负载平衡。

用于增强数据组织的键值分组

当您需要将某些键值分组到同一位置或块以实现亲和性目的时,基于目录的分片非常有用,并且在需要时可以以有效的方式将该组移动到一起

一个例子是社交网络应用程序,其中将经常在同一分片上交换消息的客户分组在一起可以最大限度地减少跨分片流量。当数据在分片之间移动时,必须在重新分片期间保留分组。另一方面,如果一个组的成员开始与另一个组的成员进行更多通信,则必须将他们的数据移动到适当的组,同时将对应用程序的影响降至最低。

3. 分片键更新时自动数据移动

分片键更新时的自动数据移动是 Oracle 全球分布式数据库中的一个强大属性,可简化分片表内的数据管理。有时分片键值需要更新。之前的解决方案是删除与旧键值关联的数据并使用新键值重新插入。此增强功能的目标是允许在分片内和分片之间进行行移动。

当分片表的特定行上的分片键值更新时,现在将数据移动到新位置由 Oracle 全局分布式数据库处理,无论是在同一分片上的不同分区中还是在不同分片上。

此功能使您可以灵活地更新分片键,而无需担心记录的目的地,因为此功能允许 Oracle 全局分布式数据库处理行移动,而不管行目的地(可能位于不同的分片上)。

简化的数据更新

在具有分片表的全球电子商务平台中,分片键更新时的自动数据移动有助于确保无缝过渡。例如,当客户搬迁时,他们的订单历史记录可以轻松转移到新区域的分片,从而消除人工干预。这种动态重新分配使企业能够进行高效的分片表管理,在变化中保持数据完整性和不间断的用户服务。

4、重复表的细粒度刷新率控制

重复表的细粒度刷新率控制是一项强大的功能,可以对各个重复表进行刷新率控制。此功能允许在表创建期间或通过 ALTER TABLE 语句配置不同的刷新间隔。通过根据数据更改频率调整刷新率,可以实现资源利用率优化。此功能通过自定义每个重复表的刷新率来增强系统性能和效率。

定制数据刷新

在复杂的数据环境中,各个表的数据更改率各不相同,细粒度的刷新率控制是必不可少的。想象一个销售数据库,其中包含高频交易表和更改频率较低的参考表。借助此功能,可以将高事务量表设置为更频繁地刷新,从而实现实时洞察。同时,引用表的刷新频率较低,从而节省了资源。这种定制可以最大限度地提高效率、简化资源分配并增强系统性能。

5. 同步重复表

同步重复表的引入提供了一种强大的机制,用于跨所有分片同步重复表。此功能引入了一种新型重复表,该表在分片目录上的“提交时”分片上同步。当提交对分片目录中的重复表执行数据操作语言 (DML) 操作的活动事务时,会发生同步。此功能在所有分片之间提供无可挑剔的数据一致性和实时同步,强调了更高水平的数据完整性。

确保数据实时一致性

在金融系统等数据密集型环境中,同步复制表功能起着至关重要的作用。由于事务跨越多个分片,因此此功能可以在事务提交后立即同步所有分片上的重复表数据。财务数据始终保持准确,减少差异并提供实时见解。此功能在依赖精度的领域尤其重要,可增强分布式系统中的数据完整性和可靠性。

6. 分片数据库协调备份和恢复增强

Oracle 全球分布式数据库中的协调备份和恢复功能已扩展为包括以下内容:

增强备份作业的错误处理和诊断

改进了分片数据库恢复的自动化

支持从 GDSCTL 运行 RMAN 命令

支持对不同分片使用不同的 RMAN 恢复目录

备份集加密

支持其他备份目标:Amazon S3、Oracle 对象存储和 ZDLRA

此功能的好处是:

轻松诊断备份作业中的问题

备份集可以加密,确保数据安全

支持磁盘存储以外的其他目标

支持不同的 RMAN 目录和目标以遵守数据驻留要求

此功能增强了备份和恢复作业的可诊断性和自动化,同时通过加密保护数据并支持其他备份目标。

强大的数据保护和恢复

想象一下这样一个场景:分片电子商务平台面临灾难性的数据丢失事件。通过利用增强的协调备份和恢复功能,系统可以获得卓越的错误处理、自动恢复流程以及更广泛的备份目标选项(例如 Amazon S3 和 Oracle 对象存储)。此外,加密的备份集增强了数据安全性。此功能有助于确保快速诊断备份问题,通过加密保护数据完整性,并有效恢复数据,以最大限度地减少停机时间并保持运营弹性。

7. 并行跨分片DML支持

Oracle 全球分布式数据库查询协调器可以在多个分片上并行运行跨分片更新和插入。

此功能通过并行而不是串行运行更新和插入来提高跨分片 DML 性能。

网上零售库存管理

在拥有全球分布式数据库的在线零售业务中,Oracle 的并行跨分片 DML 支持在库存管理方面发挥着至关重要的作用。当跨多个地理区域重新进货或更新价格时,该功能允许同时更新并插入到不同的分片位置。这意味着库存数据保持同步,价格实时调整,客户订单得到高效处理,为客户提供无缝的购物体验,同时优化零售商的库存管理。

8. 使用 SQL*Loader 自动并行直接路径加载

SQL*Loader 可以将数据直接加载到数据库分片中,以实现高速数据摄取。SQL*Loader 可以通过自动并行性和更高效的数据存储更快、更轻松地将数据加载到 Oracle 数据库中。

在此版本中,SQL*Loader 客户端可以自动启动数据的并行直接路径加载,而无需将数据划分为单独的文件并启动多个 SQL*Loader 客户端。您可以通过仅使用一个命令运行 SQL*Loader、使用 DEGREE_OF_PARALLELISM 参数设置并行度并设置 DIRECT=TRUE 来自动执行相同的任务,而无需手动准备表以进行并行加载并设置 PARALLEL 参数。

用于金融分析的大量数据摄取

在金融服务组织的背景下,管理来自不同来源的大量市场数据对于及时、准确的分析至关重要。借助使用 SQL*Loader 的自动并行直接路径加载功能,组织可以将大量数据集无缝摄取到其 Oracle 全球分布式数据库中。SQL*Loader 无需进行劳动密集型的手动准备,而是简化了流程,组织可以实现高效、高速的数据摄取以进行实时财务分析,从而实现明智的决策和竞争优势。

总之,Oracle Database 23c 为数据库技术领域带来了突破性的进步。这些创新重点关注优化 Oracle 全球分布式数据库,将彻底改变分布式数据库操作的世界。

从 Raft 复制的动态功能到基于目录的分片的敏捷性,这些功能重新定义了企业跨区域管理数据的方式。分片键更新时的自动数据移动可在不断变化的场景中提供无缝过渡,而细粒度刷新率控制则可优化资源利用率。同步复制表近乎实时的数据一致性增强了可靠性。协调备份和恢复增强功能加强了数据保护,而并行跨分片 DML 支持通过允许并行更新和插入彻底改变了跨分片数据管理,从而提高了效率。此外,使用 SQL*Loader 的自动并行直接路径加载简化了大容量数据摄取,有利于处理大量市场数据的组织的财务分析和决策流程。

Oracle Database 23c 不仅仅标志着升级;它还标志着升级。它标志着一个新时代的到来,这些功能使企业能够拥抱分布式数据场景的潜力,而所有这些都以 Oracle 全球分布式数据库的可靠性为基础。

作者:Deeksha Sehgal ,Baidu翻译

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