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    在开源数据库上我们要关注SQL解析问题吗

    传统的Oracle DBA都会把SQL解析问题看的很严重,这实际上是来自于早年的DBA对共享池问题的恐惧。实际上,我刚刚开始接触数据库的时候,SQL解析根本不是一个什么技术问题,因为那时候的服务器的性能有限,顶多两颗CPU,几十M的物理内存,虽然连接了几十台上百台终端,实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作。真正访问数据库的并发量并不大,因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题,只要保证DB CACHE命中率高于80%,大多数SQL都能跑的还可以。不过那时候的SQL也都比较简单,码农的素质也比较高,自己能用算法搞定的事情一般不会交给数据库去做。

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    matinal:高质量内存数据库技术选型推荐(一)

    一、什么是内存数据库 传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理,所以称做磁盘数据库(DRDB:Disk-Resident Database)。磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作,由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动,另一方面受到系统调用(通常通过CPU中断完成,受到CPU时钟周期的制约)时间的影响,当数据量很大,操作频繁且复杂时,就会暴露出很多问题。     近年来,内存容量不断提高,价格不断下跌,操作系统已经可以支持更大的地址空间(计算机进入了64位时代),同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高,充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。     在数据库技术中,目前主要有两种方法来使用大量的内存。一种是在传统的数据库中,增大缓冲池,将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中,组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理,也就是常说的共享内存技术,这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database,也叫主存数据库)技术,就是干脆重新设计一种数据库管理系统,对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计,以更有效地使用CPU周期和内存,这种技术近乎把整个数据库放进内存中,因而会产生一些根本性的变化。

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    服务器虚拟化在数据中心中的实施与应用

    随着高校信息化不断发展,学校的教学科研管理全部实现数字化,对服务器硬件的需求不断加大。数据中心机房资源日趋紧张,然而通过对数据中心全局服务器设备使用情况的调查发现,大部分的服务器又存在严重的资源闲置和浪费情况。为了有效改变这种状况,信息网络中心经过多方面的调查研究,决定进行服务器虚拟化项目建设. 1.服务器虚拟化相关技术介绍 服务器虚拟化技术是将传统的物理主机通过虚拟化软件,将物理主机的CPU、内存和硬盘存储空间整合成统一的逻辑资源池,再从逻辑资源池中创建几个几十甚至几百个虚拟服务器为应用提供服务,从而提高

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