Oracle收购TimesTen 提高数据库软件性能攻略
简介
Oracle于2005年收购了TimesTen,后者是一家主要为高速、低延迟的 OLTP(联机交易处理)应用提供关系数据库系统的供应商。Oracle在TimesTen的基础上推出了In-Memory Database Cache方案,该方案能够显著提高数据库软件性能。本文将详细介绍该方案的实施流程和效果。
In-Memory Database Cache方案实施流程
步骤一:创建缓存表
在In-Memory Database Cache方案下,需要将部分数据存储在内存中。创建缓存表就是为了存储这部分数据。可以通过以下SQL语句来创建一个缓存表:
CREATE TABLE customers_cache
(customer_id NUMBER(6) PRIMARY KEY,
customer_name VARCHAR2(50),
customer_email VARCHAR2(50))
ORGANIZATION INMEMORY
INMEMORY MEMCOMPRESS FOR QUERY LOW
INMEMORY PRIORITY HIGH
INMEMORY DISTRIBUTE AUTO;
这个例子创建了一个名为customers_cache的缓存表,其中包含客户的id、名称和电子邮件等信息。
步骤二:启用缓存表
在创建了缓存表之后,需要启用该表才能将数据存储在内存中。可以使用以下SQL语句启用缓存表:
ALTER TABLE customers_cache INMEMORY;
步骤三:查询缓存数据
一旦启用缓存表,Oracle数据库就会自动将部分数据存储在内存中。可以使用以下SQL语句来查询缓存数据:
SELECT /*+ INMEMORY */ * FROM customers_cache;
这个例子使用了INMEMORY提示,告诉Oracle使用缓存数据而不是磁盘上的数据。使用缓存数据能够显著提高数据库查询速度。
In-Memory Database Cache方案的效果
使用In-Memory Database Cache方案,Oracle数据库的查询速度可以显著提高,可以提高50到100倍的查询性能。以下两个示例说明In-Memory Database Cache方案的效果。
示例一:查询订单信息
假设有一个包含100万个订单信息的表,每个订单信息包含订单号、顾客号、订单日期和订单金额。可以使用以下SQL语句查询订单金额大于1000的订单信息:
SELECT * FROM orders WHERE order_amount > 1000;
如果使用传统的磁盘存储方式,查询可能需要数十秒的时间。但是如果启用了In-Memory Database Cache方案,查询速度将会显著提高,查询结果可以在数毫秒内返回。
示例二:实时监控系统
假设有一个实时监控系统,需要实时监测数千个数据源。传统的数据库方式无法满足实时性要求,因为每次查询都需要从磁盘读取数据,并且会在IO和网络传输上花费一定的时间。但是如果使用In-Memory Database Cache方案,数据将会被存储在内存中,查询速度将会更快,可以实时监测数据源。
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