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中文译作甲骨文,这是一家传奇的公司,有一个传奇的大老板Larry Ellision。 Ellision 32岁还一事无成,读了三个大学,没得到一个学位文凭,换了十几家公司,老婆也离他而去。开始创业时只有1200美元,却使得Oracle公司连续12年销售额每年翻一番。
Oracle成立于1977年,早期的理论基础,反而来自于一篇IBM的论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》【1】。作者CODD选取了关系代数的五种运算,并基于运算,架构了一种新型的数据存储模型。基于这种模型,Oracle成为了一个非常典型的关系数据库。因此也变的严谨、安全、高速、稳定,并且变的越来越庞大。
由于其诞生早、结构严谨、高可用、高性能等特点,使其在传统数据库应用中大杀四方,金融、通信、能源、运输、零售、制造等各个行业的大型公司基本都是用了Oracle,世界500强几乎100%都是Oracle的用户。
MySQL的最初的核心思想,主要是开源、简便易用。其开发可追溯至1985年,而第一个内部发行版本诞生,已经是1995年。到1998年,MySQL已经可以支持10中操作系统了,其中就包括win平台。但依然问题多多,如不支持事务操作、子查询 、外键、存储过程和视图等功能。下图是一个截止至2006年的数据库市场占有率【2】:
图中可以看出,MySQL的爆发实际是在01、02年,尤其是02年发布的4.0 Beta版,正式选定InnoDB作为默认引擎,对事务处理能力及数据缓存能力有了极大的提高。同年4.1版开始支持子查询,至此MySQL终于蜕变成一个成熟的关系型数据库系统。05年的5.0版本又添加了存储过程、服务端游标、触发器、查询优化以及分布式事务功能,但同年被Oracle抄了后路,InnoDB被Oracle收编。08年,MySQL被Sun收购,09年,Oracle收购了Sun和MySQL。
由于MySQL的早期定位,其主要应用场景就是互联网开发。基本上,互联网的爆发成就了MySQL,LAMP架构风靡天下。而由于MySQL更多的的追求轻量、易用,以及早期的事物操作及复杂查询优化的缺失,在传统的数据库应用场景中,份额极少。
Oracle的应用,主要在传统行业的数据化业务中,比如:银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务;零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。此外,高新制造业如芯片厂也基本都离不开Oracle;电商也有很多使用者,如京东(正在投奔Oracle)、阿里巴巴(计划去Oracle化)。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持,在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多。一个典型场景是这样的:
某电信公司(非国内)下属某分公司的数据中心,有4台Oracle Sun的大型服务器用来安装Solaris操作系统和Oracle并提供计算服务,3台Sun Storage磁盘阵列来提供Oracle数据存储,12台IBM小型机,一台Oracle Exadata服务器,一台500T的磁带机用来存储历史数据,San连接内网,使用Tuxedo中间件来保证扩展性和无损迁移。建立支持高并发的Oracle数据库,通过OLTP系统用来对海量数据实时处理、操作,建立高运算量的Oracle数据仓库,用OLAP系统用来分析营收数据及提供自动报表。总预算约750万美金。
MySQL基本是生于互联网,长于互联网。
其应用实例也大都集中于互联网方向,MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差,同时价格便宜,安装使用简便快捷,深受广大互联网公司的喜爱。并且由于MySQL的开源特性,针对一些对数据库有特别要求的应用,可以通过修改代码来实现定向优化,例如SNS、LBS等互联网业务。一个典型的应用场景是:
某互联网公司,成立之初,仅有PC数台,通过LAMP架构迅速搭起网站框架。随着业务扩张、市场扩大,迅速发展成为6台Dell小型机的中型网站。现在花了三年,终于成为垂直领域的最大网站,计划中的数据中心,拥有Dell机架式服务器40台,总预算20万美金。
像Facebook、开心001、人人网、优酷、豆瓣、淘宝等高流量、高并发的网站,单点数据库很难支撑得住,WEB2.0类型的网站中使用MySQL的居多,要么用MySQL自带的MySQL NDB Cluster(MySQL5.0及以上版本支持MySQL NDB Cluster功能),或者用MySQL自带的分区功能(MySQL5.1及以上版本支持分区功能),我所知道的使用这两种方案的很少,一般使用主从复制,再加上MySQL Proxy实现负载均衡、读写分离等功能,在使用主从复制的基础上,再使用垂直切分及水平切分;或者不使用主从复制,完全使用垂直切分加上水平切分再加上类似Memcached的系统也可以解决问题。
其实要说执行的区别,主要还是架构的区别。正是架构导致了相同SQL在执行过程中的解释、优化、效率的差异。这里只做粗略说明,就不细说了:
数据文件包括:控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件。这是根据文件功能行进行划分,并且所有文件都是二进制编码后的文件,对数据库算法效率有极大的提高。由于Oracle文件管理的统一性,就可以对SQL执行过程中的解析和优化,指定统一的标准:
RBO(基于规则的优化器)、CBO(基于成本的优化器)
通过优化器的选择,以及无敌的HINT规则,给与了SQL优化极大的自由,对CPU、内存、IO资源进行方方面面的优化。
最大的一个特色,就是自由选择存储引擎。每个表都是一个文件,都可以选择合适的存储引擎。常见的引擎有 InnoDB、 MyISAM、 NDBCluster等。但由于这种开放插件式的存储引擎,比如要求数据库与引擎之间的松耦合关系。从而导致文件的一致性大大降低。在SQL执行优化方面,也就有着一些不可避免的瓶颈。在多表关联、子查询优化、统计函数等方面是软肋,而且只支持极简单的HINT。
并发性是oltp数据库最重要的特性,但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。
mysql以表级锁为主,对资源锁定的粒度很大,如果一个session对一个表加锁时间过长,会让其他session无法更新此表中的数据。
虽然InnoDB引擎的表可以用行级锁,但这个行级锁的机制依赖于表的索引,如果表没有索引,或者sql语句没有使用索引,那么仍然使用表级锁。
oracle使用行级锁,对资源锁定的粒度要小很多,只是锁定sql需要的资源,并且加锁是在数据库中的数据行上,不依赖与索引。所以oracle对并发性的支持要好很多。
oracle支持serializable的隔离级别,可以实现最高级别的读一致性。每个session提交后其他session才能看到提交的更改。oracle通过在undo表空间中构造多版本数据块来实现读一致性,
每个session查询时,如果对应的数据块发生变化,oracle会在undo表空间中为这个session构造它查询时的旧的数据块。
mysql没有类似oracle的构造多版本数据块的机制,只支持read commited的隔离级别。一个session读取数据时,其他session不能更改数据,但可以在表最后插入数据。
session更新数据时,要加上排它锁,其他session无法访问数据。
很早就完全支持事务。
在innodb存储引擎的行级锁的情况下才支持事务。
保证提交的数据均可恢复,因为oracle把提交的sql操作线写入了在线联机日志文件中,保持到了磁盘上,如果出现数据库或主机异常重启,重启后oracle可以考联机在线日志恢复客户提交的数据。
默认提交sql语句,但如果更新过程中出现db或主机重启的问题,也许会丢失数据。
默认不自动提交,需要用户手动提交。
默认是自动提交。
逻辑备份时不锁定数据,且备份的数据是一致的。
逻辑备份时要锁定数据,才能保证备份的数据是一致的,影响业务正常的dml使用。
有成熟的热备工具rman,热备时,不影响用户使用数据库。即使备份的数据库不一致,也可以在恢复时通过归档日志和联机重做日志进行一致的回复。
myisam的引擎,用mysql自带的mysqlhostcopy热备时,需要给表加读锁,影响dml操作。
innodb的引擎,它会备份innodb的表和索引,但是不会备份.frm文件。用ibbackup备份时,会有一个日志文件记录备份期间的数据变化,因此可以不用锁表,不影响其他用户使用数据库。但此工具是收费的。
innobackup是结合ibbackup使用的一个脚本,他会协助对.frm文件的备份。
对sql语句有很多非常实用而方便的扩展,比如limit功能,insert可以一次插入多行数据,select某些管理数据可以不加from。
在这方面感觉更加稳重传统一些。
既有推或拉式的传统数据复制,也有dataguard的双机或多机容灾机制,主库出现问题是,可以自动切换备库到主库,但配置管理较复杂。
复制服务器配置简单,但主库出问题时,丛库有可能丢失一定的数据。且需要手工切换丛库到主库。
有各种成熟的性能诊断调优工具,能实现很多自动分析、诊断功能。比如awr、addm、sqltrace、tkproof等
的诊断调优方法较少,主要有慢查询日志。
的用户与主机有关,感觉没有什么意义,另外更容易被仿冒主机及ip有可乘之机。
的权限与安全概念比较传统,中规中矩。
oracle的分区表和分区索引功能很成熟,可以提高用户访问db的体验。
mysql的分区表还不太成熟稳定。
mysql有多种成熟的命令行、图形界面、web管理工具,还有很多第三方的管理工具,管理极其方便高效。
mysql管理工具较少,在linux下的管理工具的安装有时要安装额外的包(phpmyadmin, etc),有一定复杂性
ORACLE VS MYSQL,布布扣,bubuko.com
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