数据库设计

Question

单位原先用的sqlserver2008，打算换oracle数据库（11g），目前处于数据库设计阶段，很快会开始建库，建库时以下问题如何具体处理？
1. 使用Database Configuration Assistant建库时，如何跟据业务需求及数据量配置各项参数？
2. 如何跟据访问频率及表大小来设计表空间及相应数据文件？
3. 数据库建成后，表空间也设计完毕，接来就是将所有开发人员用户建出来，并分配相应权限，指定其默认表空间后，数据库安全，性能调优等还有哪些需要设置或注意的地方？
4. 以上步骤对吗，我自己琢磨的，不知道是否还有遗漏。
 
先谢谢大家，我用oracle时间不长，也就能想到这些了，有什么好的意见或建议请尽管发表。

Answer 1

我只知道
1.在availability方面，要做出选择RAC还是data guard？
2.SGA的大小分配。
其他的等待高手回复。

Answer 2

1. dbca 建库的时候要考虑的几个问题：
    SGA内存大小，字符集。 至于SGA的大小，可以参考原先的MSSQL，如果SGA不合适，可以在以后慢慢调整2. 创建表空间和表
   一般为系统单独的设计一个或几个表空间。 在建表的时候如果有些表比较大，可能考虑采用分区表等。 
   另外要考虑索引的设计，索引建的好，能提高SQL的效率。3. 建用户，指定表空间。 这个没什么好说。 
关键还是在数据字典的设计上。 这个设计的怎么样，直接关系到数据库的性能。 
刚开始运行的时候，要检查SGA的值，是否需要优化。 Oracle 检查命中率的SQL
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/10/16/4674153.aspx要关注的使用资源最多的SQL语句，这些往往最关注的。 
比如：最浪费内存的前10个语句占所有语句的比例，在没有调整的情况下，大多数系统中10个最常使用的SQL语句的访问量占了整个系统中内存读操作的50%以上。
select sum(pct_bufgets) "Percent" from (select rank() over ( order by buffer_gets desc ) as rank_bufgets,to_char(100 * ratio_to_report(buffer_gets) over (),'999.99') pct_bufgets from v$sqlarea ) where rank_bufgets < 11;小于5%为最佳。这些SQL语句我们要看是否走索引，是否需要动态绑定。 可以用AWR 来分析下数据库。在进行相关优化..------------------------------------------------------------------------------ 
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网上资源： http://tianlesoftware.download.csdn.net 
相关视频：http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/11/27/4886500.aspx 
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Answer 3

availability是什么，如何选择，可以在详细说说吗？

Answer 4

availability是指系统可用性，比如说，你就一台服务器，如果出现down机时，整个应用就不能使用了，如果做了RAC或data guard可以很快地将转到其他服务器上，使系统可用性最大化.

Answer 5

Oracle 字符集的查看和修改http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/12/02/4915223.aspx
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相关视频：http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/11/27/4886500.aspx 
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Answer 6

谢谢你的及时回答，文章很好，我试了下，建了个测试库，我本地通过只安装客户端+PLSQL DEV 的方式访问没有乱码问题，应该没事的吧。

Answer 7

参数一般无法做到一劳永逸，而且事先你也无法精确估计业务量，所以可按照常规设置各参数，如果应用中发现不足，及时调整即可。预先设置sga_max_size一个比较大的值，这样以后如果要调整sga_target，就不用动sga_max_size，更改该参数需要重启数据库，对大多数系统来说，重启是奢侈的，特别是OLTP系统。系统里的一些类似数据字典表（数据量小，DML少的表），可以考虑放在同一表空间（近乎只读表空间），对业务表（数据量大，DML频繁的表），放在不同表空间，最好分布于不同物理存储上（如不同RAID控制器）。
其他调忧，更主要看你的数据库设计，注意创建必要的索引。这个和你的数据模型有关，就不多说了。