.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护

.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护

ID:37417346

大小:35.00 KB

页数:13页

时间:2019-05-23

.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护_第1页
.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护_第2页
.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护_第3页
.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护_第4页
.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护_第5页
资源描述:

《.doc 浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护浅谈邮政联机事务处理系统中的数据库维护第21卷第6期2005年11月邮政研究StudiesonPostsVO1.21NO.6NOV.2005文章编号:1007—5399(2005)06—0017—03浅谈邮

2、政联机事务处Io理系统中的数据库维护陈斌(北京邮政信息技术局,北京100055)摘要:文章介绍了邮政大型联机事务处理系统所使用数据库的主要特点,并结合业务的实际情况,探讨了大型联机事务处理系统中大数据量存储的维护,数据索引的维护,回滚段的维护以及数据库的监控手段及经验.关键词:联机事务处理系统;数据库;数据清理;数据索引;回滚段;表空间中图分类号:F61文献标识码:B随着邮政信息化进程的飞速发展及IT技术在邮政领域的应用,目前,北京邮政的所有金融业务和越来越多的传统业务都实现了信息化,并且绝大部分为省大集中模式.这些系统所支撑的邮政业务无论在管理上还是效率上都比手工处理时期有了质

3、的飞跃,同时也大大降低了企业的生产成本,加大了企业对生产全过程的监管,为企业发展的规划提供了决策依据.但随着越来越多的业务采用集中式的联机事务处理系统,且业务处理的时限要求越来越高,部分系统基本已要求24小时运转,而且是面对用户提供服务,交易处理的响应时间要求快速实时处理.这就对系统运维工作提出了较高的要求.联机事务处理系统不但应采用集中中心处理方式,而且重要的是数据的集中存储和处理.数据库能否安全,稳定,高效地运行,是联机事务处理系统能否最大限度地支撑业务发展的关键.本文将根据以往及现在北京邮政系统所使用的联机事务处理系统的建设和运行维护情况,阐述这些系统所使用数据库的特点及如

4、何通过运行维护手段使其充分发挥作用,确保其所支撑的业务能够顺利,健康,快速发展.1联机事务处理系统中数据库的特点目前北京邮政所使用的联机事务处理系统主要分为金融平台和邮政传统业务平台.其中绿卡系统,电子汇兑系统,邮政城市综合服务平台,中心局两个子系统均为典型的大型联机事务处理系统.这些系统数据库的特点为:均使用大型关系型数据库ORACLE;业务数据存储量大,存储数据增长快;联机业务处理响应时间要求高;既有单笔的联机交易,也有大批脱机交易;各种大数据量统计工作比较多.如何充分认识这些特点并针对这些特点采取行之有效的措施是使这些系统高效运行的关键所在.特别是由于一些系统所支撑的业务发

5、展迅速且投资有限(如邮政城市综合服务平台),合理采用有效的数据库配置及业务数据逻辑设汁可以大量节省系统建设投资.2大型联机事务处理系统中大数据量存储的维护存储数据增长快是大型联机事务处理系统最大的特点,也是影响系统运行效率的因素.电子汇兑系统每天的数据增长大约为60万条记录;绿卡系统的日数据增长量约为80万条记录;邮政综合服务平台的日数据增长量最多时能达到130万条记录.由于这些记录大多以业务流水的方式存在于系统中,因此这些记录的大量堆积占用了大量的系统存储空间.众所周知,大型联机事务处理平台所依托的硬件环境多为小型机,数据所消耗的存储空间成本极其昂贵,高端存储的费用在100万/

6、]rB左右.同时由于记录数的飞速增加,存储这些流水记录的表也会变得越来越庞大,对这样的数据表进行操作将变得越来越缓慢.以2000版的绿卡系统为例,系统刚切换上线时的批处理时间不到1小时,但运行1年以后,批处理时间增加到了2.5小时,白天个别交易的联机交易处理时间达到了5秒,系统运行效率明显下降.解决这类问题目前主要有两种方法.一种是进行数据清理,另一种是将数据分类存储.数据清理是最直接也最容易想到的手段,它不受系统建设时软件设计的影响,操作性和可行性较强,实施风险小.其方法就是对一定周期以前的不用数据进行删除,或备份出来再删除.这样就会大大减少系统中数据的存储量,既释放了存储空间

7、,同时由于表中记录数的减少,数据访问的速度能够得以保证.目前使用这种方式的系统为邮政城市综合服务平台.但这种方式的缺点也很明显,即必须确保被删除的数据不再被使用或基本不会再被使用,因为即使在删除前留有备份,在大量备份文件中寻找满足条件的记录并重新导回系统使用也几乎是不可能的事情.因此,一些数据没有连续性,业务数据有效期短且比较明确的系统比较适合此种方法.数据分类存储是一种需要对业务数据进行逻辑分析的方法.这种方法是建立在任何一个系统数据的不同部分所使用的频率都不相同的理论基础之上

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。