应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
MySQL5.7的发行声明中，官方称之为里程碑式的版本，除了运行速度大幅度提升之外，还添加了之前版本没有的功能，如本文所述的原生JSON数据类型功能。 在此版本之前，MySQL所有的JSON数据类型，全部是使用text等文本类型来实现的，数据的处理只能在应用代码级来实现，十分不方便。
墨墨导读：Oracle考虑到2020年我们的客户将面临前所未有的经济和业务中断。我们决定不将Database 20c Preview版本升级为General Availability。相反，我们将所有20c功能都合并到21c版本中，并使21c在我们的“自制数据库免费层”中可用，以便所有人都可以免费试用驱动新功能和增强功能。
In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象（表，分区和子分区）填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现，以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源，并提供更高的可扩展性
文章来源：https://severalnines.com/database-blog/battle-nosql-databases-comparing-mongodb-and-oracle-nosql
北京时间 2024 年 5 月 3 日凌晨， Oracle 公司宣布正在为其数据库产品提供最新的长期支持版本 Oracle Database 23ai。值得一提的是，这款数据库的曾用名是 Database 23c，后来由于数据库中添加了一些 AI 功能而变更为现在的名称。
导读：Oracle 在 12c（12.1.0.2）版本中引入了对JSON的支持，允许将JSON存储在数据库中的varchar2或LOB（CLOB或BLOB）中。这意味着，我们可以利用无模式设计模型所提供的灵活性来构建应用程序，但又能从Oracle数据库的强大功能中受益。
本文将通过上、中、下三篇文章带领大家一步步开发实现一个中心化的Oracle服务，并通过一个抽奖合约演示如何使用我们的Oracle服务。文章内容安排如下：
上接IM 5.2。本章为IM系列第五章 使用In-Memory表达式优化查询第三部分IM表达式如何工作。
Oracle自发布12.1之后，就一直声称要全面转云，在之后的三四年里，一直杳无音信，大家都在猜测，Oracle又在憋什么大招，果然，2017阳春三月，大招来了！今年三月份，在广大用户的热切盼望中，O
先说说需求的背景，由于业务数据都在Oracle数据库中，想要对它进行数据的分析会非常非常慢，用传统的数据仓库-->数据集市这种方式，集市层表会非常大，查询的时候如果再做一些group的操作，一个访问需要一分钟甚至更久才能响应。 为了解决这个问题，就想把业务库的数据迁移到Elasticsearch中，然后针对es再去做聚合查询。 问题来了，数据库中的数据量很大，如何导入到ES中呢？ Logstash JDBC Logstash提供了一款JDBC的插件，可以在里面写sql语句，自动查询然后导入到ES中。这
即席查询AD-HOC ：以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询，比如说：HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果，这样的操作就是即席查询。
Operational Property Graphs，中文通常译为“操作属性图”。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
本文主要讲解外部预言机ORACLE定义和原理，并讲解蚂蚁BAAS系统如何通过ORACLE预言机方式使用外部数据源的方法。
在MOGNODB 的文档设计和存储中，存在两个部分 1 嵌套 2 数组，所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务，读写比例，查询方式后，就需要介入到更深层次的理解嵌套的查询方式，嵌套多层后的性能问题， 数组其实比嵌套带来更多的问题，所以今天我们的从数组开始。
规则解析分为四块：对象类规则解析、文本类规则解析、执行计划类规则解析、统计信息类规则解析。每个模块都可以使用手动或自动的方式进行。
在我们梳理的开发规范里面，明确规定对于lob类型的使用原则只有一个，那就是尽量不要使用。但是很明显，开发同学走到了我们前面，如果你碰到开发同学使用JSON数据类型该怎么建议呢，至少在建议前我们也得了解下JSON类型的使用要领吧。
最近，用户抱怨Oracle 12c的某个查询结果出现了有重复记录的情况。经调查分析，查询sql涉及到json_value函数，可简化为：
https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison
Themis是宜信公司DBA团队开发的一款数据库审核产品，可帮助DBA、开发人员快速发现数据库质量问题，提升工作效率。其名称源自希腊神话中的正义与法律女神。项目取此名称，寓意此平台对数据库质量公平判断，明察秋毫。
DBSAT是Oracle官方提供的脚本，用于数据库的安全评估检查，用户可以放心下载使用。 下载链接具体参见MOS：
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
编辑手记：Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构，能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。事实上基于高可用和易扩展性开发的系统或数据库架构并不仅仅是Oacle Sharding 一个，我们来通过不同产品的对比来认识，sharding到底强大在哪里。 1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，
nodejs连接oracle数据库，各个平台的官方详情文档：https://github.com/oracle/node-oracledb/blob/master/INSTALL.md 我的nodejs连接Oracle的配置，运行环境: windows7 x64 nodejs 0.12.7 Python 2.7.10 npm 2.11.3 运行原理分析 npm调用下载，下载成功之后交由oracle客户端解析驱动包，解析成功之后，执行完成，目录node_modules生成oracledb模块； 程序运行时调用
Flink-Doris-Connector 1.4.0 允许用户一步将包含数千个表的整个数据库（MySQL或Oracle ）摄取到Apache Doris（一种实时分析数据库）中。
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
本文讲述Oracle Database 19c 中的 JSON_OBJECT 函数的增强功能。
1977年，Larry Ellison、Bob Miner和Ed Oates成立了咨询公司Software Development Laboratories，后来成为关系软件公司(RSI)。1983年，RSI成为Oracle Systems Corporation，后来成为Oracle Corporation。
写在开篇不管zabbix的后端数据库是oracle还是mysql，当zabbix监控的量级达到了一定程度后，那么对数据库的性能是一个非常严峻的挑战。特别是对历史数据的查询，将会变得非常非常的慢，别告诉我可以建索引优化，当量级达到一定的程度的时候，索引真的没啥效果了。如果再不继续寻找合适的解决方案，那么就一定会引发数据库层面的问题，最终导致服务不可用。当监控数据越来越大的时候，存储不足的时候，怎么办？那就删历史数据呗，但如果要求至少要保存半年甚至1年以上的历史数据，且又高端存储磁阵紧缺面临扩容难题的时候怎么办
我们定期从墨天轮问答平台上用户遇到的问题中整理出一些常见问题和诊断总结，供大家参考学习，详细的诊断分析过程可以通过点击标题链接查看。
编辑手记：Sharding技术我们谈了好久，想必大家并不陌生，该功能12.2最新版本中，也将变得越来越完善，今天我们一起来学习。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1、a
我们知道，执行计划是关系型数据库诊断SQL性能问题很重要的一种手段，Oracle中获取执行计划有很多种方式，不同方式有各自的优缺点，可以参考《查询执行计划的几种方法》。
最近，Oracle 宣布调整 MySQL 的版本控制模型，引入 MySQL 创新版本和长期支持版本。第一个创新版本是 MySQL 8.1.0，其中包含 InnoDB 集群读副本。
以下内容采集自 2019年9月19日 San Francisco Oracle open 大会内容。主题 What’s New in MySQL Optimizer and Executor?
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PostgreSQL和Oracle是两个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都提供了强大的功能和广泛的应用领域。然而，在选择使用哪个数据库管理系统时，需要考虑各自的特点和适用场景。本文将详细比较PostgreSQL和Oracle，并探讨在不同情况下应该选择哪个数据库管理系统。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
Oracle在年度CloudWorld大会上宣布，在数据分析云服务MySQL HeatWave增加Vector Store和新的生成式AI功能。
超规模计算是一种计算体系结构，可以快速扩展或缩小，以满足对系统日益增长的需求。这种架构创新最初是由运行分布式站点的互联网巨头推动的，并已被大型云提供商采用。
1 在MYSQL 5.7 临时表包含了一个 "converting HEAP to on disk", 意思当临时表达到最大的内存使用的限制（一个表一个）16MB，则系统就要将这个临时表放到磁盘上了，但MYSQL 8.0 将这个默认的临时表的设置变成1GB
那我们再来看下其他几款数据库管理软件。 排名第一的 Oracle，它是一个商业的关系型数据库管理软件，公司的名字也叫做 Oracle。Oracle 功能丰富，但是收费也比较高。 排名第三的是 SQL Server，是微软开发的大型商业数据库管理软件，也是付费的，通常只能运行在 Windows 操作系统上。 排名第四的是 PostgreSQL，稳定性极强，最符合 SQL 标准，和 MySQL 一样，开放源码，现在也是非常流行的数据库。 排名在后面的还有 MongoDB 和 Redis，这两款非关系型数据库在企业中运用得非常广泛，特别是 Redis，经常用作缓存中，极大提升了系统的性能。 刚刚提到了关系型和非关系型数据库，那什么是关系型数据库呢？ 关系型数据库的英文名是 RDBMS，R 代表 Relationship，从之前的 数据库 排名中，我们可以看出来，关系数据库绝对是数据库管理系统的主流，使用最多的 Oracle、MySQL、SQL Server。 关系型数据库模型就是把 复杂的数据结构归结为 简单的二元关系，类似图中的 excel 表格。 关系型数据库以 行和 列的形式来存储数据，我们查询出来的数据其实就是一个列表，包含了列名和行的数据。 关系型数据库有很多好处，比如支持非常复杂的关联查询，就是说可以用 SQL 语句来支持查一张表或多张有关联关系的表。 还支持事务，就是说 关系型数据库的可用性和稳定性得到了保证。 简单来说就是：关系型数据库用得最多，支持关联查询和事务。 接来下我们看下与关系型数据库相对应的数据库，非关系型数据库。 非关系型数据库相对关系型来说，功能更简单些。不过它们也是一个大家族，比如键值型数据库 Redis，常用的场景就是用来做缓存。 还有 文档型数据库 MongoDB，适合存放 JSON 格式的数据。 还有适合搜索的数据库 Elasticsearch，核心原理是倒排索引，支持高性能的搜索。 还有列示存储数据库 Hbase，降低系统的 I/O，适合分布式文件系统。 另外还有图形数据库，适合存储人物关系。 记住一点，非关系型数据库用在合适的场景中。
下表描述了两种Oracle GoldenGate体系结构以及何时使用每种体系结构。
独孤九剑，重剑无锋，大巧不工，通晓剑意，无所施而不可。三剑客之首，函数索引。 函数索引这个概念并不新颖，Oracle早在十年前的Oracle10g中就支持了函数索引，函数索引在Oracle数据库中使用相当广泛和成熟，而MySQL却一直没有开发相关的索引功能。不过好消息是，MySQL 终于在8.0版本引入了这一特性。真的是，千呼万唤始出来，不过好歹还是来了。
今天需要实现一个table，有一列的效果是:用户姓名A(账号a),用户姓名B(账号b)…这种格式。这就想到oracle的列转行函数vm_concat。 可以用类似这种格式wm_concat(a || ‘(’ || b || ‘)’)，a表示用户名字段，b表示账号字段。 例子：
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