Oracle *

Подстановки %?$@

Спокойно! «%?$@» — это не эвфемизм, а спецсимволы, используемые для BeanShell-подстановок разных типов. Хотя именно таким образом мог бы сказать о них разработчик, решивший использовать их все вместе, и не разобравшись в ряде тонкостей. А между тем — это чрезвычайно мощный инструмент, обеспечивающий гибкое формирование кода, выполняемого в сценариях.

Когда и где выполняются подстановки? Повторяются ли они в Target-коде для каждой source-строки? Можно ли вкладывать подстановки разных уровней? А одинаковых? Если я объявил Java-переменную, то где я всё ещё могу её использовать? Почему иногда не работают функции Substitution API, а иногда работают (не документировано в каком уровне подстановок какие функции применимы)? И так далее. Этим слабо документированным тонкостям и посвящается серия статей. И это первая из них.

В большинстве проектов по внедрению Siebel, так или иначе, приходится сталкиваться с проблемами качества данных. В этой части Oracle предлагает интересное решение – Enterprise Data Quality с возможностью интегрирования в Siebel (что нас собственно и привлекло). В данном материале я вкратце расскажу о самом продукте, его архитектуре, а также покажу, как можно создать простой процесс повышения качества данных.

Коротко о продукте

EDQ ‒ продукт, позволяющий управлять качеством информации. Основой для анализа EDQ могут служить разные источники данных, такие как:

• базы данных (Oracle, Postgres, DB2, MySql и т.д.),
• текстовые файлы,
• XML-файлы,
• MS Office файлы,
• системные файлы и прочее.

Предлагаем вашему вниманию свежий выпуск интервью с ведущими мастер-классов на PG Day'17 Russia. Сегодня мы побеседовали с Александром Халухиным, разработчиком баз данных Oracle с 10-тилетним стажем. Александр профессионально занимается разработкой уже более 12-ти лет. Последние четыре года своей карьеры посвятил разработке крупных проектов для технологического центра Deutsche Bank в Москве.

На PG Day'17 Russia Александр представит интенсивный практический курс по диагностике производительности Oracle Database.

Александр поведал нам о внутренних инициативах технологического центра, проекте, над которым сейчас трудится, объяснил сложности миграции крупных банковских продуктов на альтернативные решения для хранения данных и, конечно же, дал краткий анонс предстоящего мастер-класса.

PG Day: Александр, расскажи немного о себе. Как давно работаешь в профессии, какими квалификациями обладаешь?

Александр: В разработке — с 18 лет, именно тогда состоялась моя первая постоянная работа за зарплату. Текущая специализация сейчас — это PL/SQL Oracle. Занимаюсь этим на постоянной основе более десяти лет. Начинал, как и многие приходящие в Oracle в те годы, со всевозможных сред быстрой разработки Delphi и C++ Builder. За свою карьеру успел поработать в разных местах. В настоящий момент работаю в Технологическом Центре Дойче Банка.

В предыдущей статье я рассказал о выходе Solid12 — версии IEM-платформы для PostgreSQL. Как и обещал, рассказываем более детально о том, с чем придется столкнуться разработчикам (и с чем столкнулись мы при миграции).

Этот обзор не является исчерпывающим, скорее его нужно рассматривать как минимальную вводную для разработчика под Oracle, приступающего к работе на PostgreSQL.

Приглашаем всех специалистов принять участии в секции, посвященной коммерческим базам данных на PG Day'17 Russia! Александр Халухин из Deutsche Bank готовит интенсивный мастер-класс о диагностике производительности Oracle Database. Полный список выступлений смотрите в программе на сайте!

А мы продолжаем публиковать переводы статей от специалистов по базам данных из CERN. Сегодняшний материал является второй частью цикла статей, посвященных трассировке и отладке производительности Oracle DB с помощью SystemTap.



Эта статья посвящена отслеживанию логических и физических чтений в Oracle с помощью SystemTap. Здесь вы найдете несколько примеров, иллюстрирующих основные механизмы, используемые Oracle для выполнения физических и логических операций ввода-вывода, и узнаете, как создавать скрипты SystemTap для последующей диагностики и устранения неполадок ввода-вывода Oracle.

Ты сидишь — база растёт, идёшь — база растёт, спишь, ешь или делаешь ещё много всего, а база всё растёт и растёт. Кто-то очень умный сказал, что единственное, что в нашей жизни постоянно — это изменения. Главное — правильно на них реагировать. Любая нештатная ситуация с базой данных происходит именно из-за таких изменений. К сожалению, не всегда есть возможность вложиться в расшитую золотом и усыпанную драгоценными камнями в 60 карат промышленную систему мониторинга. И это заставляет прибегнуть к бесплатным или условно-бесплатным решениям. В статье я собрал 20 бесплатных утилит от компании IDERA (и не только), которые могут некисло помочь закрыть некоторые вопросы с мониторингом и управлением MS SQL, MySQL и Oracle. Поехали!

В этом году в рамках PG Day'17 Russia пройдет двухдневный поток докладов по Oraclе DB: Ярослав Киселев расскажет о мониторинге и диагностике производительности приложения с точки зрения Oracle DB, Николай Кудинов сделает технический ликбез о минимизации ожиданий log file sync и log file parallel write, Александр Халухин из Deutsche Bank готовит интенсивный мастер-класс о диагностике производительности Oracle Database. Полный список выступлений смотрите у нас на сайте!

Для специалистов, интересующихся коммерческими базами данных мы подготовили перевод публикаций от специалистов по базам данных из CERN. Сегодняшний материал открывает цикл из нескольких статей, посвященных трассировке и отладке производительности Oracle DB с помощью SystemTap.



Эта статья посвящена использованию SystemTap для поиска и устранения неполадок в СУБД Oracle. В частности, вы узнаете, как исследовать процессы Oracle и их функции userspace. Эти методы будут полезны и увлекательны для всех, кто заинтересован в том, чтобы заглядывать под капот технологий и повышать свою эффективность в поиске и устранении неисправностей, а также в исследованиях производительности.

Дорогие коллеги, спешим порадовать всех, кто неравнодушен к наукоемким задачам. Сегодня мы приготовили для вас перевод любопытной публикации от экспертов по базам данных из CERN, посвященный обучению и эксплуатации нейронных сетей с помощью Python и инструментария на базе Oracle PL/SQL.



В этой статье вы найдете пример построения и развертывания базового механизма подсчета искусственной нейронной сети с использованием PL/SQL. Статья предназначена для учебных целей, в частности для практиков Oracle, которые хотят на конкретном примере познакомиться с нейронными сетями.

Друзья, с радостью анонсируем наш «Майский митап 'SQL и не только'». Вместе с другими участниками TechGuruDay мы соберемся 18 мая в офисе ЛАНИТ, чтобы обсудить особенности Microsoft SQL Server и другие вопросы.

TechGuruDay – это творческая реализация нашей попытки создать неформальную группу IT-профессионалов для обмена уникальным опытом и мнениями на самые злободневные темы. Все организационные вопросы мы решаем на площадке Meetup.com, а делимся наболевшим и угощаемся плюшками на офлайн-встречах, как раз таких, как «Майский митап».

Приглашаем вас присоединиться к нашей компании. Больше деталей о предстоящем митапе и небольшой экскурс в историю наших митапов (со ссылками на презентации и видео выступлений) вы найдете внутри поста.

Вот чем мы готовы поделиться со всеми, кто найдет в себе силы к нам присоединиться.

Всем привет! В этой статье пойдет речь об одной из базовых сертификаций от ORACLE — Oracle Database SQL Certified Expert.


Чтобы получить сертификат, нужно сдать экзамен 1Z0-047.

Буквально месяц назад в Яндекс.Деньгах завершился переезд сервиса профилей пользователей с Oracle на PostgreSQL. Так что теперь у нас есть опробованное решение по миграции больших объемов данных без потерь и остановки использующего их сервиса.

Под катом я расскажу подробнее о том, как все происходило, зачем мы выбрали для миграции SymmetricDS и почему без «ручных» усилий все равно не обошлось. Поделюсь также некоторыми наработками по вспомогательному коду для миграции.

До недавнего времени решение для бизнес-анализа Oracle BI обладало исключительно классической архитектурой, для которой характерны единая платформа с высоким уровнем безопасности данных и централизованное управление правами доступа. Также классический BI позволяет работать со сложными моделями данных, ETL-инструментами и множеством источников данных.

Но в конце 2015 г., с выходом Oracle BI 12c, архитектура данного решения была дополнена функциями систем класса Data Discovery (подробнее о Data Discovery). А именно: был разработан новый компонент визуализации – Data Visualization, в котором не только качественно улучшена визуализация данных, но и появилась функция самообслуживания. Также оптимизированы процессы обработки в оперативной памяти, позволяющие максимально полно использовать ресурсы и анализировать больше локальных данных, данных уровня департамента, корпоративных данных и BigData. А вместе с упрощенным администрированием и оптимизированным процессом обновления новая версия платформы позволяет компаниям существенно улучшить показатели TCO (Total Cost of Ownership) и ROI (Return on Investment) по внедрению, так как снижаются затраты на ИТ и сокращается время на создание новых отчетов.

Сегодня мы хотели бы затронуть очень важную для DLP-решений тему – выбор СУБД для хранения данных. Так исторически сложилось, что большинство российских DLP используют для этих целей Oracle Database. На заказчиков это накладывает определенные финансовые ограничения: стоимость лицензий Oracle закладывается в стоимость DLP-системы. Это создает определенный фильтр, сокращающий аудиторию пользователей продукта: СУБД Oracle могут позволить себе не все – как в техническом, так и в финансовом плане.

Теперь, когда импортозамещение шагает по стране, госсектор (и не только) формирует спрос на DLP, поддерживающие свободные СУБД. Это очень ощутимый импульс, но, метнувшись в сторону свободных СУБД, важно сохранить удобство, производительность и функциональные возможности продукта. В этой статье речь пойдет о том, как мы решали эту задачу, реализуя поддержку PostgreSQL и разрабатывая схему секционирования в Solar Dozor.

Владимир Бородин (на «Хабре» dev1ant), системный администратор группы эксплуатации систем хранения данных в «Яндекс.Почте», знакомит со сложностями миграции крупного проекта с Oracle Database на PostgreSQL. Это — расшифровка доклада с конференции HighLoad++ 2016.

Всем привет! Меня зовут Вова, сегодня я буду рассказывать про базы данных «Яндекс.Почты».

Сначала несколько фактов, которые будут иметь значение в будущем. «Яндекс.Почта» — сервис достаточно старый: он был запущен в 2000 году, и потому мы накопили много legacy. У нас — как это принято и модно говорить — вполне себе highload-сервис, больше 10 миллионов пользователей в сутки, какие-то сотни миллионов всего. В бэкенд нам прилетает более 200 тысяч запросов в секунду в пике. Мы складываем более 150 миллионов писем в сутки, прошедших проверки на спам и вирусы. Суммарный объём писем за все 16 лет — больше 20 петабайт.

О чем пойдет речь? О том, как мы перевезли метаданные из Oracle в PostgreSQL. Метаданных там не петабайты — их чуть больше трехсот терабайт. В базы влетает более 250 тысяч запросов в секунду. Надо иметь в виду, что это маленькие OLTP-запросы, по большей части чтение (80%).

Это — не первая наша попытка избавиться от Oracle. В начале нулевых была попытка переехать на MySQL, она провалилась. В 2007 или 2008 была попытка написать что-то своё, она тоже провалилась. В обоих случаях был провал не столько по технически причинам, сколько по организационным.

В данной статье я хочу продолжить тему сравнения баз данных, которые можно использовать для построения хранилища данных (DWH) и аналитики. Ранее я описал результаты тестов для Oracle In-Memory Option и In-Memory RDBMS Exasol. В данной же статье основное внимание будет уделено СУБД Vertica. Для всех описанных тестов использовались tpc-h benchmark на небольшом объёме исходных данных (2 Гб) и конфигурация БД на одном узле. Эти ограничения позволили мне многократно повторить бенчмарк в разных вариациях и с различными настройками. Для выбора аналитической СУБД под конкретный проект призываю читателей проводить испытания на своих кейсах (данные, запросы, оборудование и другие особенности).

В этой статье описывается процесс создания в среде Oracle APEX страницы c интерактивным отчетом, в котором можно отметить записи для последующей их обработки. Предполагается,
что читатель имеет базовые знания о среде разработки APEX и БД Oracle.


Отчет с возможностью отметки отдельных записей для обработки — вещь очень удобная, но к сожалению до сих пор не реализованная «из коробки». В APEX API имеется функция apex_item.checkbox2 которая позволяет показать в отчете чекбоксы, но обрабатывать их приходится программисту. Обработку сильно осложняет то, что в многостраничном отчете чекбоксы существуют только для текущей страницы, и при переходах между страницами отчета значения отмеченных чекбоксов нужно где-то сохранять. В данном случае для этого используется коллекция APEX.

Свою предыдущую статью я посвятил тому, как и на сколько можно ускорить аналитические (типовые для OLAP/BI систем) запросы в СУБД Oracle за счёт подключения опции In-Memory. В продолжение этой темы я хочу описать несколько альтернативных СУБД для аналитики и сравнить их производительность. И начать я решил с in-memory RDBMS Exasol.
Для тестов, результаты которых я публикую, выбран TPC-H Benchmark и при желании читатели могут повторить мои тесты.

До середины 70-х годов информация в базах данных распределялась по старинному иерархическому, или «древовидному», принципу, который до сих пор используется в настольных операционных системах.

Первые прототипы реляционных СУБД существовали уже в 70-е годы ХХ века. Однако мало кто верил в возможность добиться эффективной реализации таких систем. Тем не менее, к концу 1980-х годов реляционные системы заняли на мировом рынке СУБД доминирующее положение.

В связи с этим многие компании стали позиционировать свои СУБД как «реляционные» в рекламных целях. Но далеко не всегда они имели для этого достаточно оснований. Поэтому автор реляционной модели данных Эдгар Кодд в 1985 году опубликовал свои знаменитые «12 правил Кодда», которым должна удовлетворять каждая РСУБД.

Одним из первых прототипов реляционных баз данных была система System R. Это проект компании IBM, который появился в 1976 году. Он вдохновил будущих основателей Oracle на создание собственной реляционной СУБД

Одним из ключевых нововведений СУБД Oracle версии 12.1.0.2 стала опция In-Memory. Основная её идея заключается в том, что для выбранных таблиц вы можете легко активировать dual-format режим, который объединяет стандартный для Oracle DB построчный формат хранения данных на диске и поколоночный формат в оперативной памяти.

Соответствующее преобразование и дублирование данных в память происходит автоматически. Лично для меня это было большой новостью, так как я занимаюсь разработкой хранилищ данных (DWH) и имел опыт работы с column-oriented DBMS Sybase IQ и HP Vertica, которые созданы для хранилищ и аналитики. А Oracle предложил Column Store плюс In-Memory плюс все возможности любимой СУБД! По сути, с этим решением Oracle вышел на рынок аналитических in-memory баз данных (кто не читал, рекомендую отличную статью на Хабре со сравнением баз данных этого класса). Идея Oracle очень многообещающая, но на практике на моих тестовых примерах результаты, к большому сожалению, не впечатлили. Было это в прошлом году и я решил подождать пока технологию усовершенствуют. После выхода очередного патча с улучшениями In-Memory Option я вернулся к этому вопросу. Для статьи был выбран более объективный тест, который при желании смогут повторить читатели.

В очередной раз возникла необходимость связать две известные системы между собой, теперь это будут Oracle Database и SAP. Возможно, существуют платные методы связывания, но в данном случае речь идёт о необходимости воспользоваться небольшими порциями данных.

Расскажу о том, как можно отобразить данные, взятые из SAP, с помощью оператора select. Пример будет очень простой, для демонстрации принципиальной возможности. Создан он на основе прилагаемых к SAP JCo или общедоступных исходных текстов.

Сразу замечу, что SAP JCo выдают только тем, кто платит. А Oracle Database не приветствует вызовов java с использованием бинарных библиотек, поэтому, по умолчанию такая возможность должна быть специально разрешена.