Oracle培訓(xùn)班北京哪里有開課
為響應(yīng)工業(yè)和信息化部信息化高端人才培養(yǎng)的號召,中國信息化培訓(xùn)中心特推出了數(shù)據(jù)庫管理和調(diào)優(yōu)實(shí)踐課程培訓(xùn)班，希望**專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理和調(diào)優(yōu)技術(shù)與專家經(jīng)驗(yàn)來全面提高數(shù)據(jù)庫管理人員的技術(shù)水平，旨在培養(yǎng)專業(yè)數(shù)據(jù)庫管理和調(diào)優(yōu)專家，更好地服務(wù)于數(shù)據(jù)庫管理和調(diào)優(yōu)。現(xiàn)將相關(guān)事宜通知如下：各有關(guān)單位：
一、 培訓(xùn)特色
1. 本課程采取組合選修模式，采取三天管理與三天調(diào)優(yōu)的方式，共計(jì)培訓(xùn)時(shí)長6天;
2. 課程全過程貫穿實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目的演示實(shí)驗(yàn)，使學(xué)員更好的掌握所學(xué)內(nèi)容。
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二、 培訓(xùn)目標(biāo)
1. 了解數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；
2. 管理例程；
3. 創(chuàng)建并管理用戶；
4. 備份及恢復(fù)數(shù)據(jù)庫；
5. 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫并解決使用數(shù)據(jù)庫時(shí)出現(xiàn)的問題；
6. 配置 Net Service；
7. 使用RMAN創(chuàng)建和管理備份集和映像副本；
8. 進(jìn)行性能故障分析；
9. 掌握多種優(yōu)化工具的使用和優(yōu)化方法；
10.掌握常見優(yōu)化算法能根據(jù)應(yīng)用需求選擇。
三、 課程大綱
1. 高級管理專題
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授課內(nèi)容 |
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內(nèi)容一：數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu) 1.講解數(shù)據(jù)庫和實(shí)例關(guān)系 2.介紹數(shù)據(jù)庫組成文件 3.介紹實(shí)例構(gòu)成 4.講解系統(tǒng)全局區(qū)SGA和進(jìn)程全局區(qū)PGA 5.介紹數(shù)據(jù)庫進(jìn)程 內(nèi)容二：安裝 數(shù)據(jù)庫軟件 1.介紹DBA核心任務(wù)和工具 2.設(shè)置系統(tǒng)環(huán)境，安裝 3.**的靈活的體系結(jié)構(gòu) 4.使用 Universal Installer (OUI) 安裝軟件 內(nèi)容三：創(chuàng)建 數(shù)據(jù)庫 1.使用數(shù)據(jù)庫配置助手 (DBCA) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫 2.使用 DBCA創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)模板 3.使用 DBCA生成數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建腳本 |
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內(nèi)容四：管理 實(shí)例 1.講解數(shù)據(jù)庫啟動(dòng)和停止的三階段 2.啟動(dòng)和停止數(shù)據(jù)庫 3. Enterprise Manager (EM)的使用 4.使用 SQL*Plus訪問數(shù)據(jù)庫 5.修改數(shù)據(jù)庫初始化參數(shù) 6.查看預(yù)警日志及如何使用數(shù)據(jù)字典 內(nèi)容五：配置 Network 環(huán)境 1.使用 11G Enterprise Manager 配置 Network 環(huán)境 2.創(chuàng)建其它監(jiān)聽程序 3.注冊數(shù)據(jù)庫 4.創(chuàng)建 Net Service 別名 5.配置連接時(shí)故障轉(zhuǎn)移 6.控制 Net Listener 7.測試 Net 的連接性 8.確定何時(shí)使用共享服務(wù)器和專用服務(wù)器 |
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內(nèi)容一：管理數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 1.講解數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu) 2.描述表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（以塊為單位） 3.定義表空間和數(shù)據(jù)文件的用途 4.了解和使用 Managed Files (OMF) 5.創(chuàng)建和管理表空間 6.獲取表空間信息 7.描述自動(dòng)存儲(chǔ)管理 (ASM) 的主要概念和功能 內(nèi)容二：管理用戶安全性 1.創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)庫用戶帳戶 2.對用戶進(jìn)行驗(yàn)證 3.分配默認(rèn)的存儲(chǔ)區(qū)（表空間） 4.授予權(quán)限和撤消權(quán)限 5.創(chuàng)建和管理職責(zé)及配置文件 6.實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)口令保護(hù)功能 7.控制用戶對資源的使用 內(nèi)容三：實(shí)施 數(shù)據(jù)庫安全性 1.介紹DBA 的安全性責(zé)任及**少權(quán)限原則 2.標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫審計(jì)的啟用 3.指定審計(jì)選項(xiàng)和復(fù)查審計(jì)信息 4.維護(hù)審計(jì)線索 |
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內(nèi)容四：管理數(shù)據(jù)和并發(fā)處理能力 1.** SQL 管理數(shù)據(jù) 2.介紹數(shù)據(jù)庫鎖機(jī)制 3.監(jiān)控和解決鎖沖突 內(nèi)容五：管理撤消數(shù)據(jù) 1.DML 和撤消數(shù)據(jù)生成 2.監(jiān)控和管理撤消 3.配置撤消保留和**撤消保留 4.使用撤消 Advisor 內(nèi)容六：管理REDO 1．介紹 REDO機(jī)制 2．REDO日志組和日志成員管理 3．使用LOG MINER |
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內(nèi)容一：備份和恢復(fù)的概念 1.確定 數(shù)據(jù)庫中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤類型 2.描述優(yōu)化實(shí)例恢復(fù)的方法 3.確定檢查點(diǎn)、重做日志文件和歸檔日志文件的重要性 4.配置 ARCHIVELOG 模式 內(nèi)容二：執(zhí)行數(shù)據(jù)庫備份 1.RMAN備份設(shè)置 2.使用RMAN備份數(shù)據(jù)庫 3.創(chuàng)建增量備份 4.自動(dòng)數(shù)據(jù)庫備份 5.監(jiān)控**恢復(fù)區(qū) 內(nèi)容三：執(zhí)行數(shù)據(jù)庫恢復(fù) 1.恢復(fù)丟失的控制文件 2.恢復(fù)丟失的重做日志文件 3.在數(shù)據(jù)文件丟失后執(zhí)行完全恢復(fù) |
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內(nèi)容四：執(zhí)行FlashBack 1.描述閃回?cái)?shù)據(jù)庫 2.使用閃回表將表內(nèi)容還原到過去的某一特定時(shí)間點(diǎn) 3.恢復(fù)已刪除的表 4.使用閃回查詢查看截至任意時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容 5.使用閃回版本查詢查看一段時(shí)間內(nèi)的行版本 6.使用閃回事務(wù)處理查詢查看行的事務(wù)處理歷史記錄 內(nèi)容五：數(shù)據(jù)遷移 1.描述數(shù)據(jù)遷移的可用方法 2.創(chuàng)建和使用目錄對象 3.使用 SQL*Loader 從 數(shù)據(jù)庫（或用戶文件）中裝入數(shù)據(jù) 4.解釋數(shù)據(jù)泵的通用體系結(jié)構(gòu) 5.使用數(shù)據(jù)泵的導(dǎo)出和導(dǎo)入功能在 數(shù)據(jù)庫之間移動(dòng)數(shù)據(jù) 6.使用外部表并**平臺獨(dú)立文件移動(dòng)數(shù)據(jù) |
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1.數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的總體思路和原則 2.優(yōu)化內(nèi)容范圍 3.性能優(yōu)化的基本方法 4.11G體系架構(gòu) 5.數(shù)據(jù)高速緩沖區(qū)、共享池、日志緩沖區(qū)對性能影響 6.優(yōu)化工具介紹 7.**根本的性能信息工具：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)字典和動(dòng)態(tài)性能視圖 8.性能診斷的又一利器：等待事件 9.Alert Log與Trace Files對性能故障診斷的幫助 |
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1.診斷性能問題的法寶：Statspack與awr 2.生成AWR報(bào)告，分析問題 3.使用ADDM，自動(dòng)化監(jiān)控、調(diào)優(yōu)工具 4.使用v$active_sesison_history,生成ASH報(bào)告分析問題 5.基于自動(dòng)化收集的性能指導(dǎo)工具介紹 6.使用 Enterprise Manager 頁監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫 7.使用服務(wù)器生成的預(yù)警 |
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1.SGA的內(nèi)存調(diào)整，動(dòng)態(tài)共享內(nèi)存管理（ASMM） 和自動(dòng)內(nèi)存管理（AMM） 2.數(shù)據(jù)高速緩存區(qū)的優(yōu)化 3.數(shù)據(jù)高速緩存區(qū)的性能指標(biāo)和判斷依據(jù) 4.如何對數(shù)據(jù)高速緩沖區(qū)執(zhí)行針對性的優(yōu)化工作 5.共享池的庫高速緩存、字典高速緩存的性能指標(biāo)和判斷依據(jù) 6.SQL跟蹤，硬解析問題處理 7.如何對共享池進(jìn)行各種情況的優(yōu)化工作 8.重做日志緩沖區(qū)的性能指標(biāo)和判斷依據(jù) 9.如何對日志緩沖區(qū)進(jìn)行針對性的優(yōu)化工作 |
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1.數(shù)據(jù)文件I/O的優(yōu)化 2.數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)文件、重做日志文件、歸檔文件的I/O性能特點(diǎn)分析和優(yōu)化原則 3.存儲(chǔ)級的I/O性能考慮 4.使用多DBWR進(jìn)程增加I/O能力，異步I/O的性能考慮 5．LGWR與ARC進(jìn)程的優(yōu)化，加速歸檔的方法6.鎖存器（LATCH）競爭優(yōu)化 7.鎖競爭的解決 8.回滾段競爭優(yōu)化 9.判斷回滾段競爭以及如何解決回滾段競爭 10.選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法 11.存儲(chǔ)空間管理，行遷移問題處理，段空間收縮和索引重建 |
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1.SQL語句的處理過程 2.SQL語句解析的優(yōu)化 3.排序操作的優(yōu)化 4.優(yōu)化SQL語句的相關(guān)工具 5.使用Explain plan分析執(zhí)行計(jì)劃 6.使用SQLPLUS的autotrace分析語句計(jì)劃和統(tǒng)計(jì)信息 7.**Sql trace查找有性能問題的SQL語句 8.10046和10053事件 9.CBO和RBO介紹 10.數(shù)據(jù)訪問方法 |
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1.收集統(tǒng)計(jì)信息 2.SQL執(zhí)行計(jì)劃 3.修改參數(shù)值影響CBO生成的執(zhí)行計(jì)劃，**hints直接強(qiáng)制執(zhí)行計(jì)劃 4.使用Sql tunning advisor自動(dòng)分析語句性能 5.使用Sql access advisor自動(dòng)分析語句 6.SQL語句并行處理 7.穩(wěn)定調(diào)整好的語句執(zhí)行計(jì)劃 8.**存儲(chǔ)概要確保執(zhí)行計(jì)劃的穩(wěn)定性 9.**存儲(chǔ)計(jì)劃基線確保執(zhí)行計(jì)劃的穩(wěn)定性 |
熱門專業(yè)VS高薪職業(yè)
以Hadoop開發(fā)工程師為例，Hadoop入門月薪已經(jīng)達(dá)到了 8K 以上，工作1年月薪可達(dá)到 1.2W 以上，具有2-3年工作經(jīng)驗(yàn)的hadoop人才年薪可以達(dá)到 30萬—50萬，一般需要大數(shù)據(jù)處理的公司基本上都是大公司，所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)也是進(jìn)大公司的捷徑。
國家各地政策扶持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
福建：日前，廈門市政府發(fā)布了《廈門市促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展工作實(shí)施方案》，廈門市將以政府大數(shù)據(jù)開放開發(fā)為先導(dǎo)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域應(yīng)用的深度融合。
山西：2017年3月16日，山西公布了《山西省大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃(2017-2020年)》、《山西省促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用的若干政策》和《山西省促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用2017年行動(dòng)計(jì)劃》。到2020年，山西大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值將實(shí)現(xiàn)1000億元以上。
貴州：2017年3月16日，貴陽市出臺《貴陽市大數(shù)據(jù)旅游領(lǐng)域應(yīng)用三年行動(dòng)計(jì)劃》征求意見稿，提出：到2019年，全市打造智慧旅游示范企業(yè)3至5個(gè)，引進(jìn)和培育大數(shù)據(jù)旅游企業(yè)5至10家，旅游大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值將達(dá)200億元，旅游業(yè)態(tài)逐步向綜合性、融合性轉(zhuǎn)型。
廣西：日前，廣西印發(fā)《關(guān)于組織申報(bào)2017年工業(yè)云與工業(yè)大數(shù)據(jù) 試點(diǎn)示范項(xiàng)目的通知》。該省將積極推進(jìn)工業(yè)云和工業(yè)大數(shù)據(jù)試點(diǎn)示范應(yīng)用，鼓勵(lì)行業(yè)龍頭企業(yè)建立面向行業(yè)的工業(yè)云和工業(yè)大數(shù)據(jù)試點(diǎn)示范平臺。
各大高校緊鑼密鼓啟動(dòng)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，緣于大數(shù)據(jù)時(shí)代催生的大量相關(guān)人才缺口。
全球**頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細(xì)分析報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)到2017年，大數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)工作者的崗位需求將激增，其中大數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口在140000到190000之間，對于懂得如何利用大數(shù)據(jù)做決策的分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將達(dá)到1500000!
大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)職位實(shí)習(xí)工資可達(dá)7K，中高級工程師薪水在10K以上，**高職位薪水高達(dá)40K以上。
現(xiàn)在有很多的朋友都想進(jìn)入到大數(shù)據(jù)行業(yè)，但苦于找不到專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，**后只能止步于大數(shù)據(jù)門外，徘徊不前。
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