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oracle 10g/11g安装使用技巧: 首先，得从Oracle的官网上下载适用于Vista/WIN7的10g或11g。服务器:10203_vista_w2k8_x86_production_db.zip客户端：10203_vista_w2k8_x86_production_client.zipOracle官方网站上下载10203_vista_w2k8_x86_producti ...

Oracle之range,hash,list分区现实应用及优缺点汇总: 引言：oracle的range,hash,list三大分区可能我们大家在熟悉不过了，但什么每种分区适用于什么场景可能是很多人的疑惑点，那么在选择不同的分区时应该注意什么，为什么这么选，有哪些需要我们加以注意的地方，让我们一 ...

oracle 并行原理深入解析及案例精粹: 引言：首先说明并行技术属于大数据范畴，适合OLAP系统，在任务分割、数据块分割、资源充裕的场合应用较广，本次分享主要概括并行原理、实际应用、性能对比、并行直接加载、索引属性、特点小结等六个小点去重点阐述。 ...

oracle 数据压缩特性实际应用及优缺点汇总: 引言：“数据压缩”以前对我来说还是比较新鲜的词，并不是没有听说过，而是没有实际使用过，之前一直做项目经理工作上也设计到数据库的运维，但由于存储设计的比较充裕，在加上性能运转的还能让客户接受，所以压缩技 ...

Oracle数据仓库的实时数据采集: 在使用数据仓库软件时，最常见的约束之一是源系统数据批量提取处理时的可用时间窗口。通常，极其耗费资源的提取流程必须在非工作时间进行，而且仅限于访问关键的源系统。

Oracle：数据处理不当导致企业14%年损失: Oracle近期发布了一份的调查报告，其中指出“大型企业由于缺乏有效的数据管理策略，将导致每年损失14%的收入”。如此之高的百分比引来了诸多的质疑。　　这份调查的对象为333名北美企业高管，问题主要围绕数据增长和 ...

Oracle表空间dblink重做日志文件: 表空间　　表空间是数据库的逻辑划分，一个表空间只能属于一个数据库。所有的数据库对象都存放在指定的表空间中。但主要存放的是表，所以称作表空间。　　Oracle数据库中至少存在一个表空间，即SYSTEM的表空间。 ...

甲骨文总裁赫德:大数据时代挑战主要来自3个方面: 甲骨文公司总裁马克·赫德表示，现在是大数据爆炸的时代，增长速度惊人，目前全球的数据量是千万亿兆的数据量，从2005年到2011增长了8倍，预计2020年整个数据量可能会达到35千万亿兆。

Oracle TimesTen的内存结构与应用场景: TimesTen的主要价值在于响应时间，而吞吐量和高可用性则是第二位。TimesTen一般更利于OLTP风格的工作负载，因为这些负载要求极低且极稳定的响应时间。此外，同样重要的是冗余性。通常，一个数据库服务器上会运行多个 ...

oracle传输表空间在数据仓库ETL中的应用: 在数据仓库项目中，ETL无疑是最为繁琐，也是最为耗时和最不稳定的，如果数据源和目标同为oracle，且满足了一定的条件，则可以使用oracle的传输表空间来帮助ETL提高效率。要想使用传输表空间，必须满足以下几个条件 ...

三方面提高Oracle数据库的安全性: 要提高ORACLE数据库的安全性，必须从数据库系统自身安全，数据库用户安全以及数据库数据安全多方面入手，杜绝可能出现的数据泄露情况。随着计算机技术的提高和网络应川的发展，数据库应用越来越多的进入各行各业 ...

Oracle大数据平台浮出水面: 甲骨文在2011年的OpenWorld上宣布将推出Oracle大数据机（Big Data Appliance，后简称BDA）和Exalytics商务智能服务器，当时TechTarget编辑曾表示这是甲骨文强势进入“大数据”市场的标志。随着BDA和Exalytics在今年年 ...

甲骨文Thomas谈数据库发展共存与集成为关键词: Oracle副总裁Thomas Kyte在接受51CTO记者专访时表示，未来数据库发展有两大关键词，即共存和集成。Oracle的战略就是把新的数据库技术不断纳入和整合到现有的数据库中。

一团乱麻？专家批甲骨文云计算战略不明: 这些年，甲骨文(Oracle)对云计算似乎一直无动于衷。拉里·埃里森(Larry Ellison)先是表达了不屑，后又开始兜售——至少是他那个版本的云计算。但甲骨文的增长一直不错，业内的闲言碎语也仿佛无关大体。大公司照旧购买 ...

甲骨文正式发布大数据机进军大数据: 甲骨文今天正式发布了最新的Oracle大数据机(Big Data Appliance)，其中合作伙伴公司Cloudera将提供大数据机中的Hadoop功能，二者将携手进军大数据领域。但现在的问题是，集成设备对于大数据来说是否真正适合?

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