Oracle于2005年收购了TimesTen，后者是一家主要为高速、低延迟的 OLTP（联机交易处理）应用提供关系数据库系统的供应商。Oracle在TimesTen的基础上推出了In-Memory Database Cache方案，该方案能够显著提高数据库软件性能。本文将详细介绍该方案的实施流程

Oracle收购TimesTen 提高数据库软件性能攻略

简介

Oracle于2005年收购了TimesTen，后者是一家主要为高速、低延迟的 OLTP（联机交易处理）应用提供关系数据库系统的供应商。Oracle在TimesTen的基础上推出了In-Memory Database Cache方案，该方案能够显著提高数据库软件性能。本文将详细介绍该方案的实施流程和效果。

In-Memory Database Cache方案实施流程

步骤一：创建缓存表

在In-Memory Database Cache方案下，需要将部分数据存储在内存中。创建缓存表就是为了存储这部分数据。可以通过以下SQL语句来创建一个缓存表：

CREATE TABLE customers_cache
   (customer_id     NUMBER(6) PRIMARY KEY,
    customer_name   VARCHAR2(50),
    customer_email  VARCHAR2(50))
   ORGANIZATION INMEMORY
   INMEMORY MEMCOMPRESS FOR QUERY LOW
   INMEMORY PRIORITY HIGH
   INMEMORY DISTRIBUTE AUTO;

这个例子创建了一个名为customers_cache的缓存表，其中包含客户的id、名称和电子邮件等信息。

步骤二：启用缓存表

在创建了缓存表之后，需要启用该表才能将数据存储在内存中。可以使用以下SQL语句启用缓存表：

ALTER TABLE customers_cache INMEMORY;

步骤三：查询缓存数据

一旦启用缓存表，Oracle数据库就会自动将部分数据存储在内存中。可以使用以下SQL语句来查询缓存数据：

SELECT /*+ INMEMORY */ * FROM customers_cache;

这个例子使用了INMEMORY提示，告诉Oracle使用缓存数据而不是磁盘上的数据。使用缓存数据能够显著提高数据库查询速度。

In-Memory Database Cache方案的效果

使用In-Memory Database Cache方案，Oracle数据库的查询速度可以显著提高，可以提高50到100倍的查询性能。以下两个示例说明In-Memory Database Cache方案的效果。

示例一：查询订单信息

假设有一个包含100万个订单信息的表，每个订单信息包含订单号、顾客号、订单日期和订单金额。可以使用以下SQL语句查询订单金额大于1000的订单信息：

SELECT * FROM orders WHERE order_amount > 1000;

如果使用传统的磁盘存储方式，查询可能需要数十秒的时间。但是如果启用了In-Memory Database Cache方案，查询速度将会显著提高，查询结果可以在数毫秒内返回。

示例二：实时监控系统

假设有一个实时监控系统，需要实时监测数千个数据源。传统的数据库方式无法满足实时性要求，因为每次查询都需要从磁盘读取数据，并且会在IO和网络传输上花费一定的时间。但是如果使用In-Memory Database Cache方案，数据将会被存储在内存中，查询速度将会更快，可以实时监测数据源。