科技行者

行者学院 转型私董会 科技行者专题报道 网红大战科技行者

知识库

知识库 安全导航

至顶网软件频道基础软件从12c到In-memory 甲骨文数据库编制的一张网

从12c到In-memory 甲骨文数据库编制的一张网

  • 扫一扫
    分享文章到微信

  • 扫一扫
    关注官方公众号
    至顶头条

去年6月份,甲骨文推出数据库12c产品;时隔一年后的6月,In-memory内存数据库选件面市。这一前一后两个产品,是甲骨文数据库正在编织的一张庞大的网。

来源:ZDNet软件频道【原创】 2014年8月26日

关键字: 甲骨文 12c In-Memory 内存数据库

  • 评论
  • 分享微博
  • 分享邮件

ZDNet至顶网软件频道消息: 去年6月份,甲骨文推出数据库12c产品;时隔一年后的6月, In-memory内存数据库选件面市。这一前一后两个产品,是甲骨文数据库正在编织的一张庞大的网。

这张网既要网住甲骨文数据库业已拥有的传统IT用户,也要网住希望藉由创新技术助力企业转型的新兴公司。要想实现这一切,不能忽视云计算、大数据摧枯拉朽之势。殊不见开源数据库和Hadoop、NoSQL已经随着云计算、大数据滚滚大潮来临了。在记者看来,无论是数据库12c还是In-memory内存数据库选件,甲骨文都是在下定决心,要让自己的数据库产品拥有云计算、大数据的基因,以延续其数据库产品在传统IT架构中的辉煌。

从10g、11g到12c ,单从更名为“c(cloud)”已经寓意着甲骨文数据库“云”的特征。12c的最大特点是多租户,能够把一个物理数据库分成若干个虚拟数据库,即“可插拔”,无论对于私有云还是公有云构建,这一功能都是面向云计算非常关键的一个功能。对于用10g或者11g版本数据库编写的应用来说,不需要对旧版本应用做任何改写,就可以通过12c版本放到云上。

在PaaS能力上,不得不承认甲骨文有其数据库产品打底儿,底气的确比较足。即使SaaS全球第一的公司Salesforcec.com,也在一年前与甲骨文签订了长达9年的战略合作,部署50台甲骨文Exadata(数据库云服务器)一体机,把其所有底层全部架构到甲骨文上。而据京东研发部云平台总监郭理靖向记者介绍,京东也采用了甲骨文Exadata构建京东全新的数据库PaaS云平台,并在其上部署Oracle EBS等核心应用。

而具体到大数据基因,Oracle Database In-Memory可算是甲骨文在大数据上放的一个“大招”,这是12c专门针对大数据的一个重要增强功能。前不久甲骨文公司数据库技术产品执行副总裁Andrew Mendelsohn特别在北京为记者详解了这款产品的特点和功能。

从12c到In-memory 甲骨文数据库编制的一张网

甲骨文公司数据库技术产品执行副总裁Andrew Mendelsohn

对于关系型数据库的存储来说,交易型数据以行的格式存储,比如电子商务类应用;分析型数据以列的格式存储,比如分析型的应用。对于甲骨文之外的数据库产品来说,在应用开发者决定在一个关系型数据库中写一个表的时候,必须先要决定这个表是用来做交易型数据分析,还是做分析型数据分析,从而从一开始就决定是把表写成行的格式抑或列的格式。

而甲骨文把列存储的格式引入Oracle Database In-Memory,给了应用开发者更多选择。在应用开发者决定在一个关系型数据库中写一个表的时候,开始可以先写成行的格式支持高性能交易处理,之后如果发现这个表还可以用作分析的话,可以在同一张表中、在内存当中同样支持列的格式。这一新技术让客户或者开发者避免一开始就要在行或者列中二选一,从而牺牲另一方面的性能。

Andrew Mendelsohn强调,其他厂商的数据库产品如果后期要引用列格式的话,必须在磁盘上恢复,所有关系型数据库当中的机器都要支持;而对于甲骨文来说,不用改变磁盘上的数据格式,在列式的数据出现的时候之需要在内存当中读取就可以了。这也是In-memory内存数据库选件的特性:只需在内存中读取列式数据,而不需改变磁盘上的数据格式,也不需进入日志和进行备份恢复。

在很多复杂的应用场景中,数据库往往既要支撑交易型数据也要支撑分析型数据的查询,这时候的做法可以是在表中插入一个记录,同时更新很多条分析型索引。这些分析型索引的确使分析型数据的查询速度更快了,但是与此同时会使得交易数据的查询变得缓慢。

而Oracle Database In-Memory,可以在不需要分析型索引的时候把这些索引删除,使交易数据运行更快。而在需要进行分析型数据处理的时候在把索引加入,使分析型数据运行更快。对此Andrew Mendelsohn介绍:“施耐德电气通过使用甲骨文这项技术,可以在运行交易数据的时候删除20多个分析型索引,使得交易行的插入速度提升9倍。” Oracle Database In-Memory可以使数据分析速度有数量级的提升,每一个CPU内核扫描的速度可以达到每秒10亿条。

一直以来,甲骨文的产品都在强调灵活迁移和可扩展性,这在Oracle Database In-Memory上也得到了印证。Oracle Database In-Memory对所有SQL操作没有任何限制,无需进行任何数据的迁移,完全可以兼容所有现有应用,完全支持多租户。对于现有客户来说,可以非常容易的使用新的Oracle Database In-Memory。所有在磁盘上的数据都不需要改变、不需要进行迁移。对于客户来说,只需要决定要用多少内存分配给Database In-Memory,有多少列式存储的表要存储到In-Memory当中。

Andrew Mendelsohn表示,包括SAP的HANA在内的其他列数据库厂商往往要求用户购买新的硬件来支持数据库,对于甲骨文来说,有决定数据存在磁盘、闪存、内存的技术,用户可以选择按照所需在表级别或分区的级别进行购买,不用整体购买内存来存储所有数据,降低采购成本。

延伸阅读:Oracle Database In-Memory的性能提升
基于Oracle Database In-Memory的成本管理应用,257倍的性能提升;PeopleSoft财务分析,1300倍的性能提升;交通管理应用,1030倍的性能提升;JD Edwards销售订单分析,1700倍的性能提升;JD Edwards应收帐款管理,3500倍的性能提升;Oracle价值链规划,102倍的性能提升;Oracle价值链规划Demantra消费驱动计划,13.5倍的性能提升;Oracle价值链规划供应链计划和分析,76倍的性能提升;Siebel营销--列表导入,140倍的性能提升;Oracle融合财务云,210倍的性能提升;Oracle融合财务云销售渠道分析报告,129倍的性能提升。

    • 评论
    • 分享微博
    • 分享邮件
    邮件订阅

    如果您非常迫切的想了解IT领域最新产品与技术信息,那么订阅至顶网技术邮件将是您的最佳途径之一。

    重磅专题
    往期文章
    最新文章