Oracle 体系结构介绍

日期：2007年7月21日作者：查看:[大字体中字体小字体]

　　在本章里你可以了解以下内容
　　
　　1、 Oracle 实例——包括内存结构与后台进程
　　2、 ORACLE 数据库——物理操作系统文件的集合
　　3、了解内存结构的组成
　　4、了解后台进程的作用
　　5、了解数据库的物理文件
　　6、解释各种逻辑结构
　　
　　一、ORACLE实例
　　
　　1、ORACLE 实例
　　
　　System Global Area(SGA) 和 Background Process 称为数据库的实例。
　　
　　2、ORACLE 数据库
　　
　　一系列物理文件的集合（数据文件，控制文件，联机日志，参数文件等）
　　
　　3、系统全局共享区System Global Area(SGA)
　　
　　System Global Area 是一块巨大的共享内存区域，他被看做是Oracle 数据库的一个大缓冲池，这里的数据可以被ORACLE的各个进程共用。其大小可以通过如下语句查看：
　　SQL> select * from v$sga;
　　NAME VALUE
　　-------------------- ---------
　　Fixed Size 39816
　　Variable Size 259812784
　　Database Buffers 1.049E+09
　　Redo Buffers 327680
　　
　　更详细的信息可以参考V$sgastat、V$buffer_pool
　　
　　主要包括以下几个部分：
　　
　　a、共享池(Shared pool)
　　
　　共享池是SGA中最关键的内存片段，特别是在性能和可伸缩性上。一个太小的共享池会扼杀性能，使系统停止，太大的共享池也会有同样的效果，将会消耗大量的CPU来管理这个共享池。不正确的使用共享池只会带来灾难。共享池主要又可以分为以下两个部分：
　　
　　SQL语句缓冲(Library Cache)
　　
　　当一个用户提交一个SQL语句，Oracle会将这句SQL进行分析(parse)，这个过程类似于编译，会耗费相对较多的时间。在分析完这个SQL，Oracle会把他的分析结果给保存在Shared pool的Library Cache中，当数据库第二次执行该SQL时，Oracle自动跳过这个分析过程，从而减少了系统运行的时间。这也是为什么第一次运行的SQL 比第二次运行的SQL要慢一点的原因。
　　
　　下面举例说明parse的时间
　　SQL> select count(*) fromscpass ;
　　COUNT(*)
　　----------
　　243
　　Elapsed: 00:00:00.08
　　
　　这是在Share_pool 和Data buffer 都没有数据缓冲区的情况下所用的时间
　　SQL> alter system flush SHARED_POOL;
　　System altered.
　　
　　清空Share_pool，保留Data buffer
　　SQL> select count(*) from scpass ;
　　COUNT(*)
　　----------
　　243
　　Elapsed: 00:00:00.02
　　SQL> select count(*) from scpass ;
　　COUNT(*)
　　----------
　　243
　　Elapsed: 00:00:00.00
　　
　　从两句SQL 的时间差上可以看出该SQL 的Parse 时间约为00:00:00.02
　　
　　对于保存在共享池中的SQL语句，可以从V$Sqltext、v$Sqlarea中查询到，对于编程者来说，要尽量提高语句的重用率，减少语句的分析时间。一个设计的差的应用程序可以毁掉整个数据库的Share pool，提高SQL语句的重用率必须先养成良好的变成习惯，尽量使用Bind变量。
　　
　　数据字典缓冲区(Data Dictionary Cache)
　　
　　显而易见，数据字典缓冲区是ORACLE特地为数据字典准备的一块缓冲池，供ORACLE内部使用，没有什么可以说的。
　　
　　b、块缓冲区高速缓存(Database Buffer Cache)
　　
　　这些缓冲是对应所有数据文件中的一些被使用到的数据块。让他们能够在内存中进行操作。在这个级别里没有系统文件,，户数据文件，临时数据文件，回滚段文件之分。也就是任何文件的数据块都有可能被缓冲。数据库的任何修改都在该缓冲里完成，并由DBWR进程将修改后的数据写入磁盘。
　　
　　这个缓冲区的块基本上在两个不同的列表中管理。一个是块的“脏”表(Dirty List)，需要用数据库块的
　　
　　书写器(DBWR)来写入，另外一个是不脏的块的列表(Free List)，一般的情况下，是使用最近最少使用 (Least Recently Used,LRU)算法来管理。
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