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基于oracle的海量数据架构设计百度云，oracle数据结构设计

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怎样设计存储海量数据的存储系统因此，对海量数据的存储管理，更需要从数据的组织方式等方面进行设计 。
传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实，例如：纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制 。
在SAN中系统的扩展、数据迁移、数据本地备份、远程数据容灾数据备份和数据管理等都比较方便 ， 整个SAN成为一个统一管理的存储池（Storage Pool） 。SAN存储设备之间通过专用通道进行通信，不占用服务器的资源 。
Doris( https：//github.com/itisaid/Doris )是一个海量分布式 KV 存储系统 ， 其设计目 标是支持中等规模高可用可伸缩的 KV 存储集群 。
简述Oracle数据仓库的体系结构Oracle数据库的体系结构包括四个方面：数据库的物理结构、逻辑结构、内存结构及进程 。
逻辑内存结构，被集中称为oracle实例一个oracle实例是被一个oracle的主要内存结构组成的 ， 称为SGA（system global area），和服务器后台进程 。用户访问数据库中的数据时 ， 服务器进程负责和SGA内存块通信 。
【数据仓库系统的三个工具层】数据仓库系统通常采用3层的体系结构 ， 底层为数据仓库服务器 ， 中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具 。具体如下：数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器 。
海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)【基于oracle的海量数据架构设计百度云，oracle数据结构设计】《海量数据库解决方案》：涵盖数据库专家最新核心技术的RDBMS经典书籍包含了将代码缩减为原来的1/10而速度提高至原来10倍的先进方法 。揭开了关系数据库的真面目 。
首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围 ， 实际上就是map 。
研究方向包括数据模型设计、海量数据库解决方案、数据架构、基于数据库技术的专家智能系统、ITA/EA（Infomation Technology Architecture/Enterprise Architecture） 。
第一要说的就是Apache Drill 。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法 。
浅谈应该如何理解Oracle的架构知识以下是对c/s架构在oracle10g数据库应用中的理解：客户端（Client）：客户端是指应用程序或用户在本地计算机上运行的软件 ， 它通过网络与数据库服务器进行通信和交互 。客户端可以是桌面应用程序、Web浏览器或移动应用等 。
Oracle数据库逻辑结构：1） 。表空间，数据库的基本逻辑结构，是一系列数据文件的集合；2） 。段，不同类型数据在数据库中占用的空间，有许多区组合而成；3） 。区，目的是为数据一次性预留一个较大的空间；4） 。
在服务器上对查询的语句应为select * from test.tt.table1 ， 也就是说，在sqlserver 2000中一张表所属的架构默认就是表的创建者的登录名称，用户可以和修改他所创建的所有数据库对象 。
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