如何在Oracle数据库中存储海量数据？ (oracle数据库存大数据)
随着互联网和移动互联网的快速发展，人类社会已经进入了一个数据爆炸的时代。大量的数据不断地涌现，企业需要更加高效地存储和管理这些数据以解决业务问题。在这种情况下，数据库管理系统扮演着不可或缺的重要角色。对于大部分企业而言，Oracle数据库是最常用的数据库之一。而如何在Oracle数据库中存储海量数据，成为了一个热门话题。
一、增加数据库存储空间
随着海量数据的不断增加，数据库存储空间也需要不断地扩容。Oracle数据库为用户提供了多种增加存储空间的方式，比如使用A（Automatic Storage Management）或ACFS（Automatic Cluster File System）等，这些工具可以管理数据库中的存储空间，并使其实现自动扩容和自动备份，从而保证数据库的可靠性和稳定性。
二、优化数据库性能
Oracle数据库在处理海量数据的时候出现性能问题很常见，因此需要使用性能监控工具对数据库进行调整和优化。Oracle提供了多种方法来优化数据库的性能。用户可以使用分区（Partitioning）功能将数据进行分隔，分担负载；使用索引（Index）对数据库进行优化查询；使用Oracle Cache Fusion等技术将数据保存在内存中，以减少磁盘IO等等。
三、利用Oracle大数据技术
Oracle Big Data Appliance技术是Oracle专门为大数据提供的一套完整解决方案。用户可以使用Oracle Big Data Appliance技术来处理海量数据，将数据保存在多台服务器上并进行分析。Oracle Big Data Appliance技术包括了多个组件，比如Hadoop、NoSQL数据库等，可以在解决海量数据的同时，保证数据的安全性和可靠性。
四、使用Oracle云服务
云计算的发展，为数据库管理系统带来了革命性的变化。Oracle提供了多种云服务，用户可以通过Oracle Cloud服务将数据保存在云端，并进行管理和分析。Oracle Cloud提供了多种存储方案，包括Block Storage、File Storage、Object Storage等，满足了不同业务需求。同时，Oracle Cloud还向用户提供了多种工具和技术，比如云管控中心、自动备份、容灾等，保证了数据的安全性和稳定性。
综上所述，Oracle数据库作为一种成熟、稳定的数据库管理系统，在存储海量数据的时候应该注意增加数据库存储空间、优化数据库性能、利用Oracle大数据技术和使用Oracle云服务等多种手段，使得海量数据管理变得更加高效，保证企业业务的顺利进行。
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大数据量的情况下oracle是否比mysql具有优势
1. Oracle是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。
2. Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP更好的工具。
3. 安装所用的空间差别也是很大的，Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特别大的内存空间和其他机器性能。
4.Oracle也Mysql操作上的一些区别宴乱
①主键
Mysql一般使用自动增长类型，在创建表时只要指定表的主键为auto increment,插入记录时，不需要再指定该记录的主键值，Mysql将自动增长；Oracle没有自动增长类型，主键一般使用的序列，插入记录时将序列号的下一个值付给该字段即可；只是ORM框架是只要是native主键生成策略即可。
②单引号的处理
MYSQL里可以用双引号包起字符串，ORACLE里只可以用单引号包起字符串。在插入和修改字符串前必须做单引号的替换：把所有出现的一个单引号替换成两个单引号。
③翻页的SQL语句的处理
MYSQL处理翻页的SQL语句比较简单，用LIMIT 开始位置, 记录个数；ORACLE处理翻页的SQL语句就比较繁琐了。每个结果集只有一个ROWNUM字段标明它的位置, 并且只能用ROWNUM80
④ 长字符串的处理
长字符串的处理ORACLE也有它特殊的地方。INSERT和UPDATE时更大可操作的字亏祥誉符串长度小于等于4000个单字节, 如果要插入更长的字符串, 请考虑字段用CLOB类型，方法借用ORACLE里自带的DBMS_LOB程序包。插入修改记录前一定要做进行非空和长度判断，不能为空的字段值和超出长度字段值都应该提出警告,返回上次操作。
⑤空字符的处理
MYSQL的非空字段也有空的内容，ORACLE里定义了非空字段就不容许有空的内容。按MYSQL的NOT NULL来定义ORACLE表结构, 导数据的时候会产生错误。因此导数据时要对空字符进行判断，如果为NULL或空字符，需要把它改成一个空格的字符串。
⑥字符串的模糊比较
MYSQL里用 字段名 like ‘%字符串%’,ORACLE里也可以用 字段名 like ‘%字符串%’ 但这种方法不能使用索引, 速度不快。
⑦Oracle实现了ANSII SQL中大部分功能，如，事务的隔离级别、传播特性等而Mysql在这方销段面还是比较的弱
Oracle大数据量导入，中途停止了，是怎么回事
1、类似于这样的大表一般梁旁慎是需要创建分区的，表启隐需要分区，索引也需要分区，这里只提到分区就是子表，一个子表ORACLE内部就是一个段的概念，我的博客内部正好刚写了一篇关于分区的介绍，你也可以参考其他的资料帮你提供参考，这个需要对分区专门研究，然后根据实际情况去做分区（因为从题目上也不是太明确你的要求），不然有些时候往往适得其反。
2、ORACLE快照就不是解决这个问题的了，他主要是对回滚段的一些处理记录，当你删除增加数据，即使提交了，也可以通过快照找到近期的数据，但是如果回滚段较小，被冲掉了，那就没办法了，就像做一个大型统计需要很长时间，中途若对统计的表进行增删改查操作即使COMMIT也不会在统计中运算，因为ORACLE会自己创建在执行SQL前给与一个时间戳TIMESTAMP和对应SCN号码，这个是绝对唯一的，如果出现脏块，就会到回滚段去找数据，若回滚段被冲掉，这个统计会报错。
3、在这样大数据量的转存过程中，建议使用分批转存（不要一次转存过来），并自己去编写日志，转存过程中，将目标表使用Hint中的/*+append*/进去并后带NOLOGGING，如:INSERT /*+append*/ INTO NOLOGGING SELECT .. FROM …;这样会以最小的日志编写方式进行高水位线插入，另外如果是同步数据可以使用到MERGE，自定义分表快速一次性插入使用INSERT ALL。
4、如果是一个表内部就有这么多数据，目标表需要进行分区，而且根据实际情况可以的话建议是二级分区，分区一定要找好下手点，不能乱分，不然往往分后的性能不如不分的情况，至于如何分区，这些都要依据实际情况而定，没有完全的定论，不过只要分区，最基本的就是你的分区字段是99%的情况都要用以查询条件，并可以迅速定位分区的字段，一个分区内部的数据不要太多，各个分区的数据较为均匀分布。
5、分区基础上创建分区索引，有全局索引和本地索引，据实际情况可以参考使用，保证通过分区索引快速定位数据范围和查找数据(针对提取少量数据，而不是全盘扫描)。
6、至于如何将高版本的数据同步到低版本，尤其跨越两个大版本，本来ORACLE 10后橡敬有一个数据泵，但是ORACLE 9I用不了，但是用SQL无益是最慢的，DMP就算是小版本的区别也可能会有点问题，SQL*LOADER是人工去完成导入导出工作，外部表是文件结构也需要先导出去而且对于大数据量的性能不容乐观，就我个人来说在可能的情况下用DB-LINK链接过去，可进行双数据库操作，不过DB-LINK转存过程注意分布式事务的一致性问题。
一般等一会就没事了。
大数据分析数据存储的工具_大数据的分析工具主要有哪些
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQLServer的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、CrystalReport水晶报表，Bill报表，这都是全球更流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件闹漏了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的液斗烂就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所销厅有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
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