Oracle 数据库安装和配置指南(新)
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1. 什么是Oracle数据库？
Oracle数据库是由Oracle公司开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），被广泛应用于企业级数据存储和管理中。其支持多用户、多任务和大规模并发访问，具有高安全性、高性能和良好的扩展性。在金融、政府、医疗等领域，Oracle数据库因其稳定性和强大的功能被广泛使用。
2. 安装前的准备工作
在安装Oracle数据库之前，需要确保系统满足最低的硬件和软件要求。以下是一些关键的准备步骤：
2.1 硬件要求
| 组件 | 最低要求 |
|---|---|
| 处理器 | 最低2 GHz CPU |
| 内存 | 最低2 GB内存，推荐4 GB及以上 |
| 硬盘空间 | 至少10 GB可用磁盘空间，建议20 GB或以上 |
| 显示分辨率 | 1024 x 768或更高分辨率 |
2.2 软件要求
| 软件组件 | 说明 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10 64位、Linux、Unix等 |
| JDK版本 | JDK 8及以上 |
| 依赖库 | 在Linux系统中，需安装相关的依赖库，如libaio等 |
2.3 下载Oracle安装包
- 访问Oracle官方网站。
- 选择合适的版本（如Oracle Database 19c或21c），根据操作系统下载相应的安装包。
- 在下载前需要注册Oracle账户，并接受许可协议。
3. Oracle数据库的安装步骤
3.1 Windows系统安装步骤
- 解压安装包：下载完成后，将安装包解压到指定的目录。
- 运行安装程序：找到
setup.exe文件并以管理员身份运行。 - 选择安装类型：
- 创建并配置一个单实例数据库。
- 仅安装数据库软件，稍后配置数据库。
- 选择数据库版本：选择“企业版”或“标准版”，企业版功能最全。
- 配置Oracle数据库：
- 设置全局数据库名（Global Database Name），通常为
orcl。 - 配置数据库标识符（SID）。
- 设置管理员密码（如
sys、system用户的密码）。
- 设置全局数据库名（Global Database Name），通常为
- 安装路径选择：选择Oracle主目录和数据库文件存储路径。
- 完成安装：点击“安装”，安装程序将自动配置并启动数据库。
3.2 Linux系统安装步骤
-
创建Oracle用户和组：
bash
复制代码
groupadd oinstall groupadd dba useradd -g oinstall -G dba oracle设置Oracle用户密码：
bash
复制代码
passwd oracle -
修改系统内核参数：编辑
/etc/sysctl.conf文件，添加以下参数：bash
复制代码
fs.file-max = 6815744 kernel.shmall = 2097152 kernel.shmmax = 2147483648 kernel.shmmni = 4096保存后执行
sysctl -p使配置生效。 -
安装依赖库：使用包管理工具安装必要的依赖库：
bash
复制代码
yum install -y binutils compat-libcap1 gcc gcc-c++ glibc glibc-devel libaio libaio-devel -
解压并运行安装程序： 切换到oracle用户，解压安装包并进入解压后的目录，运行：
bash
复制代码
./runInstaller -
图形界面安装步骤：和Windows类似，选择创建数据库，配置SID、密码等。
4. 配置Oracle数据库
安装完成后，还需进行一些基本的配置操作，以确保数据库能够正常运行并与客户端连接。
4.1 设置环境变量（Linux）
在/home/oracle/.bash_profile文件中添加以下内容：
bash
复制代码
export ORACLE_BASE=/u01/app/oracle export ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/product/19.0.0/dbhome_1 export ORACLE_SID=orcl export PATH=$ORACLE_HOME/bin:$PATH
然后执行以下命令使环境变量生效：
bash
复制代码
source ~/.bash_profile
4.2 配置监听器（Listener）
Oracle监听器负责管理客户端与数据库实例之间的通信。在安装完成后，可以通过以下步骤进行配置：
- 运行命令
netca，启动Oracle网络配置助手。 - 选择“监听器配置”，创建新的监听器。
- 选择协议（默认使用TCP/IP协议），并指定监听端口（默认1521端口）。
4.3 创建数据库
如果在安装时选择了仅安装数据库软件，那么需要手动创建数据库：
bash
复制代码
dbca
- 选择“创建数据库”。
- 配置全局数据库名和SID。
- 配置字符集（推荐选择UTF-8字符集）。
- 选择数据库存储位置和存储类型。
4.4 数据库启动与关闭
在命令行中可以通过以下命令启动和关闭Oracle数据库：
-
启动数据库：
bash
复制代码
sqlplus / as sysdba startup -
关闭数据库：
bash
复制代码
shutdown immediate;
4.5 配置自动启动
为了使Oracle数据库在系统启动时自动启动和关闭，可以在Linux中编辑/etc/oratab文件，修改如下：
bash
复制代码
orcl:/u01/app/oracle/product/19.0.0/dbhome_1:Y
然后在/etc/rc.local中添加启动脚本：
bash
复制代码
su - oracle -c "lsnrctl start" su - oracle -c "dbstart"
5. Oracle数据库的基本操作
Oracle安装并配置完成后，可以进行一些基本的数据库操作。
5.1 创建用户和表空间
-
创建表空间：
sql
复制代码
CREATE TABLESPACE mytablespace DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/orcl/mytablespace.dbf' SIZE 100M; -
创建用户并分配表空间：
sql
复制代码
CREATE USER myuser IDENTIFIED BY mypassword DEFAULT TABLESPACE mytablespace; GRANT CONNECT, RESOURCE TO myuser;
5.2 导入和导出数据
-
导出数据：
bash
复制代码
expdp myuser/mypassword@orcl schemas=myuser directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=mydump.dmp logfile=expdp.log; -
导入数据：
bash
复制代码
impdp myuser/mypassword@orcl schemas=myuser directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=mydump.dmp logfile=impdp.log;
5.3 SQL操作示例
-
创建表：
sql
复制代码
CREATE TABLE employees ( employee_id NUMBER PRIMARY KEY, first_name VARCHAR2(50), last_name VARCHAR2(50), hire_date DATE ); -
插入数据：
sql
复制代码
INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, hire_date) VALUES (1, 'John', 'Doe', SYSDATE); -
查询数据：
sql
复制代码
SELECT * FROM employees;
6. 总结
本文详细介绍了Oracle数据库的安装和配置过程。通过遵循这些步骤，您可以顺利地在Windows或Linux操作系统上安装Oracle，并进行基本的数据库配置和操作。Oracle数据库强大的功能和广泛的应用领域使其成为企业级数据库管理系统的首选之一。在安装配置完成后，您可以根据需要进行更深入的优化和高级设置。
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Elasticsearch实战应用指南
1. 什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一款开源的、基于Lucene构建的分布式搜索和分析引擎。它提供了近实时的搜索能力，能够处理大量结构化和非结构化数据。Elasticsearch广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化和大数据分析等领域，是构建高性能搜索和分析平台的理想选择。
2. Elasticsearch的核心特性
- 分布式架构：Elasticsearch天然支持分布式部署，可以轻松扩展以处理大规模数据。
- 全文搜索：基于Lucene，提供强大的全文搜索能力，支持复杂的查询和分析。
- 实时性：近实时的数据索引和搜索，适用于需要快速响应的应用场景。
- 多租户支持：通过索引和文档的概念，支持多租户数据管理。
- RESTful API：基于HTTP的RESTful接口，易于集成和使用。
- 丰富的生态系统：与Kibana、Logstash等工具无缝集成，构建完整的数据处理和可视化解决方案。
3. Elasticsearch的架构
Elasticsearch采用分布式架构，由以下几个核心组件组成：
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| 节点（Node） | Elasticsearch集群中的单个服务器实例。每个节点可以存储数据并参与集群的索引和搜索操作。 |
| 集群（Cluster） | 由多个节点组成的集合，共同管理和存储数据。集群有一个唯一的名称，节点通过这个名称加入集群。 |
| 索引（Index） | 存储具有相似特征的文档的集合，相当于关系数据库中的数据库。 |
| 文档（Document） | 索引中的基本信息单位，使用JSON格式存储。类似于关系数据库中的记录。 |
| 分片（Shard） | 索引的水平分割，每个索引可以分为多个主分片和副本分片，提高性能和容错性。 |
| 副本（Replica） | 主分片的副本，用于高可用性和负载均衡。 |
4. Elasticsearch的安装与配置
4.1 安装前的准备
- 系统要求：
- 操作系统：Linux、Windows、macOS等。
- Java环境：Elasticsearch内置了OpenJDK，无需额外安装。
- 硬件要求：至少2 GB内存，推荐4 GB及以上。
4.2 安装步骤
以Linux为例的安装步骤：
-
下载Elasticsearch：
bash
复制代码
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.5.0-linux-x86_64.tar.gz -
解压安装包：
bash
复制代码
tar -xzf elasticsearch-8.5.0-linux-x86_64.tar.gz cd elasticsearch-8.5.0/ -
启动Elasticsearch：
bash
复制代码
./bin/elasticsearch -
验证安装： 打开浏览器或使用curl命令访问
http://localhost:9200，应返回Elasticsearch的基本信息。
4.3 配置文件说明
Elasticsearch的主要配置文件是elasticsearch.yml，位于config目录下。以下是常用配置项：
| 配置项 | 描述 |
|---|---|
cluster.name | 集群名称，用于区分不同的Elasticsearch集群。 |
node.name | 节点名称，每个节点应有唯一的名称。 |
path.data | 数据存储路径。 |
path.logs | 日志存储路径。 |
network.host | 网络绑定地址，默认绑定localhost。设置为0.0.0.0可允许外部访问。 |
http.port | HTTP接口端口，默认9200。 |
discovery.seed_hosts | 用于节点发现的初始主机列表。 |
cluster.initial_master_nodes | 集群的初始主节点列表。 |
5. 数据索引与管理
5.1 创建索引
索引是Elasticsearch中存储数据的基本单位。创建索引时，可以指定映射（Mapping）来定义字段的类型和属性。
bash
复制代码
PUT /my_index { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 2 }, "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "date": { "type": "date" }, "price": { "type": "float" } } } }
5.2 添加文档
向索引中添加文档，可以通过索引API实现。
bash
复制代码
POST /my_index/_doc/1 { "title": "Elasticsearch实战", "date": "2024-04-27", "price": 39.99 }
5.3 更新与删除文档
-
更新文档：
bash
复制代码
POST /my_index/_update/1 { "doc": { "price": 29.99 } } -
删除文档：
bash
复制代码
DELETE /my_index/_doc/1
5.4 管理索引
| 操作 | 示例命令 | 描述 |
|---|---|---|
| 查看索引 | GET /_cat/indices?v | 列出所有索引及其状态 |
| 删除索引 | DELETE /my_index | 删除指定索引 |
| 关闭索引 | POST /my_index/_close | 关闭指定索引，停止搜索和索引操作 |
| 打开索引 | POST /my_index/_open | 打开已关闭的索引 |
6. 搜索与查询
Elasticsearch提供了强大的查询DSL（Domain Specific Language），支持多种查询方式。
6.1 基本查询
-
Match Query：用于全文搜索，匹配指定字段中的文本。
bash
复制代码
GET /my_index/_search { "query": { "match": { "title": "Elasticsearch" } } } -
Term Query：用于精确匹配，适用于关键字或数值字段。
bash
复制代码
GET /my_index/_search { "query": { "term": { "price": 29.99 } } }
6.2 组合查询
-
Bool Query：组合多个查询条件，支持
must、should、must_not等逻辑。bash
复制代码
GET /my_index/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Elasticsearch" } }, { "range": { "price": { "gte": 20 } } } ], "must_not": [ { "term": { "price": 10 } } ] } } }
6.3 分页与排序
-
分页：通过
from和size参数实现分页。bash
复制代码
GET /my_index/_search { "from": 10, "size": 10, "query": { "match_all": {} } } -
排序：通过
sort参数指定排序字段和顺序。bash
复制代码
GET /my_index/_search { "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ], "query": { "match_all": {} } }
7. 聚合与分析
Elasticsearch的聚合功能允许对数据进行分组、统计和分析。
7.1 基本聚合
-
Terms Aggregation：对指定字段进行分组统计。
bash
复制代码
GET /my_index/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_title": { "terms": { "field": "title.keyword" } } } } -
Date Histogram Aggregation：按时间间隔分组统计。
bash
复制代码
GET /my_index/_search { "size": 0, "aggs": { "sales_over_time": { "date_histogram": { "field": "date", "calendar_interval": "month" } } } }
7.2 嵌套聚合
-
Nested Aggregation：用于嵌套文档结构的聚合。
bash
复制代码
GET /my_index/_search { "size": 0, "aggs": { "nested_data": { "nested": { "path": "comments" }, "aggs": { "average_rating": { "avg": { "field": "comments.rating" } } } } } }
8. 实际案例
8.1 日志分析
Elasticsearch常用于集中存储和分析日志数据，通过与Logstash和Kibana（即ELK Stack）结合，实现实时日志收集、处理和可视化。
步骤：
- 数据收集：使用Logstash或Beats将日志数据发送到Elasticsearch。
- 数据索引：在Elasticsearch中创建索引并定义映射。
- 数据查询：使用Kibana进行数据查询和可视化分析。
- 报警与监控：基于查询结果设置报警规则，监控系统运行状态。
8.2 电商网站搜索
在电商网站中，Elasticsearch用于实现产品搜索、推荐和个性化排序。
功能：
- 关键词搜索：支持模糊搜索、拼写纠正和同义词扩展。
- 过滤与排序：根据价格、评分、销量等字段进行过滤和排序。
- 推荐系统：基于用户行为数据，提供个性化推荐。
- 实时更新：支持实时数据索引，确保搜索结果的及时性。
8.3 数据分析与可视化
通过Elasticsearch的聚合功能，结合Kibana的可视化能力，实现数据的深入分析和展示。
应用场景：
- 业务指标监控：实时监控关键业务指标，如用户活跃度、销售额等。
- 市场分析：分析市场趋势、用户行为和产品性能。
- 安全分析：检测异常行为，识别潜在的安全威胁。
9. 性能优化
为了提升Elasticsearch的性能，可以从以下几个方面进行优化：
9.1 索引优化
- 合理设计映射：避免使用过多的字段类型，使用适当的数据类型和分词器。
- 使用合适的分片数：根据数据规模和查询需求，合理设置分片数，避免过多或过少的分片。
- 禁用不必要的索引：对不需要搜索的字段禁用索引，提高写入性能。
9.2 查询优化
- 使用过滤器：尽量使用过滤器（filter）而非查询（query）进行精确匹配，提高缓存命中率。
- 避免深分页：深分页会导致性能下降，建议使用
search_after或scrollAPI进行大规模数据的遍历。 - 限制返回字段：仅返回必要的字段，减少网络传输和序列化开销。
9.3 硬件优化
- 内存优化：确保Elasticsearch节点有足够的内存，JVM堆内存设置不超过系统内存的50%，且不超过32 GB。
- 磁盘优化：使用SSD存储，提高读写性能，确保磁盘空间充足。
- 网络优化：优化网络带宽和延迟，确保节点间通信高效。
9.4 集群管理
- 监控与报警：使用监控工具（如Kibana的监控功能、Elasticsearch自身的监控API）实时监控集群健康状态。
- 节点扩展：根据数据增长和查询需求，动态增加节点以扩展集群容量和性能。
- 索引生命周期管理（ILM）：自动管理索引的生命周期，优化存储和性能。
10. 安全与监控
10.1 安全配置
Elasticsearch提供了多种安全机制，确保数据的安全性和访问控制。
| 安全机制 | 描述 |
|---|---|
| 身份验证与授权 | 使用X-Pack或第三方插件实现用户身份验证和权限控制。 |
| 传输加密 | 使用TLS/SSL加密节点间和客户端与节点之间的通信。 |
| 审计日志 | 记录用户操作和系统事件，便于安全审计和问题追踪。 |
| 防火墙与网络隔离 | 配置防火墙规则和网络隔离，限制不必要的访问。 |
10.2 监控工具
- Kibana Monitoring：提供集群健康状态、性能指标和日志分析功能。
- Elasticsearch APIs：通过
/_cat和/_cluster等API获取详细的集群和节点信息。 - 第三方监控系统：如Prometheus、Grafana，集成Elasticsearch的监控数据，构建自定义的监控仪表板。
10.3 常见安全配置示例
启用TLS/SSL加密：
-
生成证书： 使用Elasticsearch自带的
certutil工具生成证书。bash
复制代码
./bin/elasticsearch-certutil cert --pem -
配置Elasticsearch： 在
elasticsearch.yml中添加以下配置：yaml
复制代码
xpack.security.transport.ssl.enabled: true xpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificate xpack.security.transport.ssl.key: /path/to/elastic.key xpack.security.transport.ssl.certificate: /path/to/elastic.crt xpack.security.transport.ssl.certificate_authorities: /path/to/ca.crt -
重启Elasticsearch： 使配置生效，重启Elasticsearch服务。
11. 总结
Elasticsearch作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，凭借其高性能、可扩展性和丰富的功能，广泛应用于日志分析、全文搜索、电商推荐和数据可视化等多个领域。通过本文的介绍，您可以了解Elasticsearch的基本原理、安装与配置方法、数据索引与管理、搜索与查询、聚合分析以及性能优化和安全监控等实战应用。随着对Elasticsearch的深入掌握，您将能够构建高效、可靠的数据搜索和分析系统，满足各种复杂的业务需求。
原文地址：https://blog.csdn.net/weidl001/article/details/142465869
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