Sujets relatifs aux administrateurs et développeurs de base de données

Le contenu du script de cette page a pour seul objectif la navigation et n'altère en rien le contenu.

Ce chapitre récapitule les rubriques de base de données courantes qui sont importantes pour les administrateurs et les développeurs de base de données, et fournit des pointeurs vers d'autres manuels, pas un compte rendu exhaustif des fonctionnalités de base de données.

Présentation de la sécurité de la base de données

En général, la sécurité des bases de données implique l'authentification des utilisateurs, le cryptage, le contrôle d'accès et la surveillance.

Cette section comprend les rubriques suivantes :

Comptes utilisateur

Chaque base de données Oracle possède une liste d'utilisateurs de base de données valides.

La base de données contient plusieurs comptes par défaut, dont le compte d'administration par défaut SYSTEM. Vous pouvez créer des comptes utilisateur selon vos besoins. Vous pouvez également configurer des utilisateurs d'application pour accéder aux bases de données Oracle.

Pour accéder à une base de données, un utilisateur doit fournir un nom utilisateur et des informations d'identification d'authentification valides. Les informations d'identification peuvent être un mot de passe, un ticket Kerberos ou un certificat d'infrastructure de clé publique (PKI). Vous pouvez configurer la sécurité de la base de données pour verrouiller les comptes en fonction des échecs de connexion.

En général, le contrôle d'accès à la base de données implique de restreindre l'accès aux données et les activités de la base de données. Par exemple, vous pouvez empêcher les utilisateurs d'interroger des tables spécifiques ou d'exécuter des instructions de base de données spécifiques.

Voir aussi :

Privilèges

Un privilège utilisateur est le droit d'exécuter des instructions SQL spécifiques.

Les privilèges appartiennent aux catégories suivantes :

Les privilèges sont accordés aux utilisateurs à la discrétion des autres utilisateurs. Les administrateurs doivent accorder des privilèges aux utilisateurs afin qu'ils puissent effectuer les tâches requises pour leurs travaux. Les bonnes pratiques de sécurité consistent à accorder un privilège uniquement à un utilisateur qui a besoin de ce privilège pour accomplir le travail nécessaire.

Voir aussi :

Rôles

Un rôle est un groupe nommé de privilèges associés qu'un utilisateur peut accorder à d'autres utilisateurs ou rôles. Un rôle permet de gérer les privilèges d'une application de base de données ou d'un groupe d'utilisateurs. La figure 20-1 illustre une utilisation commune des rôles. Les rôles PAY_CLERK, MANAGER et REC_CLERK sont affectés à différents utilisateurs. Le rôle d'application ACCTS_PAY, qui inclut le privilège d'exécution de l'application ACCTS_PAY, est affecté aux utilisateurs dotés des rôles PAY_CLERK et MANAGER. Le rôle d'application ACCTS_REC, qui inclut le privilège d'exécution de l'application ACCTS_REC, est affecté aux utilisateurs dotés des rôles REC_CLERK et MANAGER.

Figure 1 : Utilisations communes des rôles

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Voir aussi :

Analyse de privilège

Le mécanisme d'analyse des privilèges capture l'utilisation des privilèges pour une base de données en fonction d'une condition spécifiée.

Vous pouvez ainsi capturer les privilèges requis pour exécuter un module applicatif ou exécuter des instructions SQL spécifiques. Par exemple, vous pouvez rechercher les privilèges qu'un utilisateur a exercés au cours d'une session de base de données spécifique.

Dans une base de données de production, les relations entre les privilèges et les rôles, les rôles et les rôles, et les rôles et les utilisateurs peuvent être complexes. L'analyse des privilèges permet d'identifier les privilèges qui sont accordés inutilement dans un système complexe. En fonction de l'analyse des résultats capturés, vous pouvez supprimer les autorisations inutiles ou reconfigurer les autorisations de privilège pour sécuriser les bases de données.

Voir aussi : Guide de sécurité Oracle AI Database pour en savoir plus sur l'analyse des privilèges.

Profils utilisateur

Dans le contexte des ressources système, un profil utilisateur est un ensemble nommé de limites de ressources et de paramètres de mot de passe qui limitent l'utilisation de la base de données et les ressources d'instance de base de données pour un utilisateur.

Les profils peuvent limiter le nombre de sessions simultanées pour un utilisateur, le temps de traitement de la CPU disponible pour chaque session et la quantité d'E/S logiques disponibles. Par exemple, le profil clerk peut limiter un utilisateur aux ressources système requises pour les tâches administratives. Remarque : il est préférable d'utiliser Database Resource Manager pour limiter les ressources et d'utiliser des profils pour gérer les mots de passe.

Les profils constituent un point de référence unique pour les utilisateurs qui partagent un ensemble d'attributs. Vous pouvez affecter un profil à un ensemble d'utilisateurs et un profil par défaut à tous les autres. Chaque utilisateur a au plus un profil affecté à un moment donné.

Voir aussi :

Authentification de base de données

Dans Oracle AI Database, l'authentification de base de données est le processus par lequel un utilisateur présente des informations d'identification à la base de données, qui vérifie les informations d'identification et permet l'accès à la base de données.

La validation de l'identité établit une relation de confiance pour d'autres interactions. L'authentification permet également la responsabilisation en permettant de lier l'accès et les actions à des identités spécifiques.

Oracle AI Database fournit différentes méthodes d'authentification, notamment les suivantes :

Les comptes utilisateur de base de données non administratifs ne doivent pas effectuer d'opérations telles que l'arrêt ou le démarrage de la base de données. Ces opérations nécessitent des privilèges SYSDBA, SYSOPER, SYSBACKUP ou SYSDG.

Voir aussi :

Chiffrement

Oracle AI Database encryption est le processus de transformation des données dans un format illisible à l'aide d'une clé secrète et d'un algorithme de cryptage.

Le cryptage est souvent utilisé pour répondre aux exigences de conformité réglementaire, telles que celles associées à la norme PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) ou aux lois sur les notifications de violation. Ces données confidentielles, par exemple, doivent être cryptées pour les numéros des cartes de crédit, de sécurité sociale ou des dossiers médicaux.

Cryptage réseau

Le cryptage des données au fur et à mesure qu'elles circulent dans le réseau entre un client et un serveur est appelé chiffrement réseau.

Un intrus peut utiliser un renifleur de paquets pour capturer des informations lorsqu'il se déplace sur le réseau, puis l'envoyer vers un fichier dans un mais malveillant. Ce type d'activité peut être évité grâce au cryptage des données sur le réseau.

Cryptage transparent des données

Oracle Advanced Security Transparent Data Encryption permet de crypter les colonnes d'une table ou d'un tablespace.

Lorsque l'utilisateur insère des données dans une colonne cryptée, la base de données les crypte automatiquement. Lorsque l'utilisateur sélectionne cette colonne, les données sont décryptées. Cette forme de cryptage est transparente, offre des performances élevées et est facile à implémenter.

Transparent Data Encryption inclut des algorithmes de cryptage standard tels que la norme AES (Advanced Encryption Standard) et la gestion des clés intégrée.

Voir aussi : Guide de cryptage transparent des données Oracle AI Database

Protection par occultation Oracle

La protection par occultation Oracle, qui fait partie d'Oracle Advanced Security, vous permet de masquer (redact) les données interrogées par des utilisateurs ou des applications à faible privilège. La protection par occultation se produit en temps réel lorsque les utilisateurs interrogent les données.

La protection par occultation prend en charge les types de fonction de protection par occultation suivants :

La protection par occultation n'est pas une solution de sécurité complète. Par exemple, il n'empêche pas les utilisateurs connectés directement et privilégiés d'effectuer des attaques d'inférence sur les données occultées. Ces attaques identifient les colonnes occultées et, par processus d'élimination, tentent de revenir aux données réelles en répétant des requêtes SQL qui devinent les valeurs stockées. Pour détecter et empêcher l'inférence et les autres attaques des utilisateurs privilégiés, Oracle recommande d'associer la protection par occultation Oracle à des produits de sécurité de base de données associés tels qu'Oracle Audit Vault and Database Firewall et Oracle Database Vault.

La protection par occultation fonctionne comme suit :

L'exemple suivant ajoute une stratégie de protection par occultation complète pour occulter la colonne d'ID d'employé (employee_id) de la table hr.employees :

BEGIN
 DBMS_REDACT.ADD_POLICY(
   object_schema    => 'hr'
,  object_name      => 'employees'
,  column_name      => 'employee_id'
,  policy_name      => 'mask_emp_ids'
,  function_type    => DBMS_REDACT.FULL
,  expression       => '1=1'
);
END;
/

Dans l'exemple précédent, le paramètre d'expression, qui prend la valeur true, applique la protection par occultation aux utilisateurs qui ne disposent pas du privilège EXEMPT REDACTION POLICY.

Voir aussi :

Contrôle d'accès

Oracle AI Database fournit de nombreuses techniques pour contrôler l'accès aux données. Cette section résume certaines de ces techniques.

Oracle Database Vault

Oracle Database Vault restreint l'accès des utilisateurs privilégiés aux données d'application.

A partir d'Oracle Database 12c, Oracle Database Vault étend la structure de données d'audit de base de données standard. En outre, si vous effectuez une migration vers l'audit unifié, la base de données écrit les enregistrements d'audit dans la trace d'audit unifié dans Oracle Secure Files, qui centralise les enregistrements d'audit pour Oracle AI Database.

Vous pouvez utiliser Oracle Database Vault pour contrôler quand, où et comment les bases de données, les données et les applications sont accessibles. Ainsi, vous pouvez résoudre des problèmes de sécurité courants tels que la protection contre les menaces internes, le respect des exigences réglementaires et l'application de la séparation des tâches.

Pour rendre l'administrateur Oracle Database Vault responsable, la base de données effectue un audit obligatoire des modifications apportées à la configuration des métadonnées Oracle Database Vault. Ces modifications incluent la création, la modification et la suppression de toute application liée à Oracle Database Vault, l'octroi et la révocation de rôles protégés, ainsi que les autorisations pour des composants tels qu'Oracle Data Pump et le planificateur de travaux.

Voir aussi :

Base de données privée virtuelle (VPD)

Oracle Virtual Private Database (VPD) vous permet d'appliquer la sécurité au niveau des lignes et des colonnes.

Une stratégie de sécurité établit des méthodes pour protéger une base de données contre la destruction accidentelle ou malveillante de données ou les dommages causés à l'infrastructure de base de données.

VPD est utile lorsque les protections de sécurité telles que les privilèges et les rôles ne sont pas suffisamment détaillées. Par exemple, vous pouvez autoriser tous les utilisateurs à accéder à la table employees, mais créer des stratégies de sécurité pour restreindre l'accès aux employés du même service que l'utilisateur.

Essentiellement, la base de données ajoute une clause WHERE dynamique à une instruction SQL exécutée sur la table, la vue ou le synonyme auquel une stratégie de sécurité Oracle VPD a été appliquée. La clause WHERE permet uniquement aux utilisateurs dont les informations d'identification passent la stratégie de sécurité d'accéder aux données protégées.

Voir aussi : Guide de sécurité d'Oracle AI Database

Oracle Label Security (OLS)

Oracle Label Security (OLS) vous permet d'affecter la classification des données et de contrôler l'accès à l'aide de étiquettes de sécurité. Vous pouvez affecter un libellé aux données ou aux utilisateurs.

Lorsqu'il est affecté à des données, le libellé peut être associé en tant que colonne masquée aux tables, ce qui garantit la transparence du code SQL. Par exemple, vous pouvez étiqueter les lignes contenant des données hautement sensibles comme HIGHLY SENSITIVE et étiqueter les lignes moins sensibles comme SENSITIVE. Lorsqu'un utilisateur tente d'accéder aux données, OLS compare le libellé utilisateur au libellé de données et détermine s'il doit accorder l'accès. Contrairement à VPD, OLS fournit une stratégie de sécurité prête à l'emploi et un référentiel de métadonnées pour la définition et le stockage des étiquettes.

Si l'audit unifié est activé, la base de données fournit une structure basée sur une stratégie pour configurer et gérer les options d'audit. Vous pouvez regrouper des options d'audit pour différents types d'opération, y compris les opérations OLS, et les enregistrer en tant que stratégie d'audit. Vous pouvez ensuite activer ou désactiver la stratégie pour appliquer les options d'audit sous-jacentes.

Chaque fois qu'une stratégie OLS est créée, la base de données ajoute une colonne de libellé pour la stratégie à la table de trace d'audit de la base de données. L'audit OLS peut écrire des enregistrements d'audit, y compris des enregistrements pour les opérations d'administrateur OLS, dans la piste d'audit unifiée.

Voir aussi :

Surveillance de l'accès aux données

Oracle AI Database fournit plusieurs outils et techniques pour surveiller l'activité des utilisateurs. L'audit est le principal mécanisme de surveillance de l'accès aux données.

Audit de base de données

Il s'agit de surveiller et d'enregistrer les actions d'utilisateur de base de donnée sélectionnées.

Vous pouvez configurer une stratégie d'audit unifié pour auditer les éléments suivants :

La trace d'audit unifié peut capturer les événements Recovery Manager, que vous pouvez interroger dans la vue du dictionnaire de données UNIFIED_AUDIT_TRAIL. Vous ne créez pas de stratégies d'audit unifié pour les événements Recovery Manager.

Vous pouvez également utiliser l'audit détaillé pour auditer des colonnes de table spécifiques et associer des gestionnaires d'événements lors de la création d'une stratégie. Pour l'audit unifié et détaillé, vous pouvez créer des stratégies qui testent les conditions qui capturent des actions de base de données spécifiques sur une table ou des moments où des activités se produisent. Par exemple, vous pouvez auditer une table à laquelle vous avez accédé après 9h00.

Les raisons de l'audit sont les suivantes :

A partir d'Oracle Database 12c, lorsque vous utilisez l'audit unifié, l'audit de base de données est activé par défaut. Vous contrôlez l'audit de la base de données en activant les stratégies d'audit. Toutefois, pour pouvoir utiliser l'audit unifié, vous devez y migrer vos bases de données.

Voir aussi :

Stratégies d'audit

Vous pouvez utiliser une seule instruction SQL pour créer une stratégie d'audit unifié nommée qui spécifie un ensemble d'options d'audit. Ces options peuvent spécifier les privilèges système, les actions ou les rôles à auditer dans la base de données.

Dans une stratégie d'audit, vous pouvez éventuellement définir une condition qui peut être évaluée pour chaque instruction, une fois pour une session ou une fois pour l'instance de base de données. L'audit d'un événement est soumis au résultat de l'évaluation d'une condition pour les stratégies d'audit applicables. Si la condition renvoie la valeur true, la base de données génère l'enregistrement d'audit.

L'exemple suivant crée une stratégie qui audite les activités de la table hr.employees, sauf si un utilisateur se connecte à partir des terminaux sécurisés term1 et term2 :

CREATE AUDIT POLICY EmployeesTableAudit
  ACTIONS update ON hr.employees, delete ON hr.employees
  WHEN SYS_CONTEXT ("userenv", "hostname") NOT IN
                   ("term1","term2") EVALUATE PER SESSION;

L'instruction suivante active la stratégie pour les utilisateurs hr et hrvp :

AUDIT POLICY EmployeesTableAudit BY hr, hrvp;

Vous pouvez appliquer des stratégies d'audit unifié à n'importe quel utilisateur de base de données, y compris les administrateurs tels que SYSDBA, SYSOPER, etc. Toutefois, les stratégies d'audit ne peuvent être lues qu'une fois la base de données ouverte à l'aide de l'instruction ALTER DATABASE OPEN. Par conséquent, les actions de niveau supérieur des administrateurs sont toujours auditées jusqu'à l'ouverture de la base de données. Une fois la base de données ouverte, la configuration de la stratégie d'audit est active.

Lorsque l'audit unifié est activé, la base de données audite automatiquement les modifications apportées aux paramètres d'audit. La base de données audite également le démarrage et l'arrêt des instances de base de données.

Voir aussi : Guide de sécurité Oracle AI Database pour apprendre à gérer les stratégies d'audit

Rôles d'administrateur d'audit

Pour effectuer l'audit, vous devez disposer des privilèges système appropriés.

Oracle AI Database fournit les rôles d'administrateur d'audit fournis par le système suivants :

Voir aussi : Guide de sécurité Oracle AI Database pour en savoir plus sur l'audit

Trace d'audit unifiée

Les enregistrements d'audit sont essentiels pour détecter et identifier les accès non autorisés aux données.

Oracle AI Database peut configurer l'audit pour des événements spécifiés. Si l'événement se produit pendant une session utilisateur, la base de données génère un enregistrement d'audit.

Une piste d'audit est un emplacement qui stocke les enregistrements d'audit. La piste d'audit unifiée, nouvelle dans Oracle Database 12c, fournit un stockage unifié pour les enregistrements d'audit de tous les types d'audit. Vous devez migrer manuellement les traces d'audit traditionnelles des versions précédentes vers l'audit unifié.

L'audit inclut l'audit standard et détaillé, ainsi que l'audit des événements suivants, notamment l'exécution de ces événements par les administrateurs :

La trace d'audit unifié est en lecture seule et stockée dans le schéma AUDSYS. Par défaut, le tablespace SYSAUX stocke les enregistrements d'audit de toutes les sources. Vous pouvez fournir un nouveau tablespace en utilisant le package DBMS_AUDIT_MGMT.

La vue UNIFIED_AUDIT_TRAIL extrait les enregistrements d'audit de la piste d'audit et les affiche sous forme de tableau. La colonne APPLICATION_CONTEXTS stocke les valeurs des attributs de contexte d'application configurés. Vous pouvez utiliser l'instruction AUDIT pour inclure les valeurs des attributs de contexte dans les enregistrements d'audit. Par exemple, l'instruction suivante capture les attributs MODULE et CLIENT_INFO de l'espace de noms userenv :

AUDIT CONTEXT NAMESPACE userenv ATTRIBUTES MODULE, CLIENT_INFO BY hr;

Selon le composant audité (tel qu'Oracle Database Vault), des vues supplémentaires liées à la trace d'audit unifié sont disponibles.

Voir aussi :

Prise en charge de l'audit Enterprise Manager

Oracle Enterprise Manager (Enterprise Manager) permet d'effectuer la plupart des tâches liées à l'audit.

Les tâches comprennent les éléments suivants :

Voir aussi : Aide en ligne d'Enterprise Manager

Oracle Audit Vault and Database Firewall

Oracle Audit Vault and Database Firewall (Oracle AVDF) fournit une première ligne de défense pour les bases de données et consolide les données d'audit des bases de données, des systèmes d'exploitation et des répertoires.

Un moteur basé sur la grammaire SQL surveille et bloque le trafic SQL non autorisé avant d'atteindre la base de données. Pour les rapports de conformité et les alertes, Oracle AVDF combine les données d'activité de la base de données du réseau avec des données d'audit détaillées. Vous pouvez personnaliser les contrôles d'audit et de surveillance pour répondre aux exigences de sécurité de l'entreprise.

Voir aussi : Guide de sécurité Oracle AI Database pour en savoir plus sur les ressources de sécurité supplémentaires telles qu'Oracle Audit Vault and Database Firewall

Présentation de la haute disponibilité

La disponibilité est la mesure dans laquelle une application, un service ou une fonctionnalité est disponible à la demande.

Par exemple, une base de données OLTP utilisée par un libraire en ligne est disponible dans la mesure où elle est accessible par les clients effectuant des achats. La fiabilité, la capacité de récupération, la détection rapide des erreurs et les opérations continues sont les principales caractéristiques de la haute disponibilité.

L'importance de la haute disponibilité dans un environnement de base de données est liée au coût des temps d'arrêt, c'est-à-dire au temps pendant lequel une ressource n'est pas disponible. Le temps d'arrêt peut être classé comme planifié ou non planifié. Lors de la conception d'un environnement hautement disponible, le principal défi consiste à examiner toutes les causes possibles de temps d'arrêt et à élaborer un plan pour y faire face.

Haute disponibilité et temps d'arrêt imprévus

Oracle AI Database fournit des solutions de haute disponibilité pour prévenir, tolérer et réduire les temps d'arrêt pour tous les types d'échecs non planifiés.

Les temps d'arrêt non planifiés peuvent être classés en fonction de leurs causes.

Echecs du site

Une défaillance du site se produit lorsqu'un événement entraîne l'arrêt du traitement de tout ou partie d'une application ou un ralentissement jusqu'à un niveau de service inutilisable.

Une panne de site peut affecter tous les traitements dans un centre de données ou un sous-ensemble d'applications prises en charge par un centre de données. Il peut s'agir, par exemple, d'une panne réseau ou d'une alimentation étendue à l'échelle du site, d'une catastrophe naturelle rendant un centre de données inutilisable ou d'une attaque malveillante sur les opérations ou le site.

La forme la plus simple de protection contre les pannes de site consiste à créer des sauvegardes de base de données à l'aide de RMAN et à les stocker hors site. Vous pouvez restaurer la base de données sur un autre hôte. Cependant, cette technique peut prendre du temps et la sauvegarde peut ne pas être à jour. La gestion d'une ou de plusieurs bases de données de secours dans un environnement Data Guard vous permet de fournir un service de base de données continu en cas de panne du site de production.

Voir aussi :

Echecs de l'ordinateur

Une panne d'ordinateur se produit lorsque le système exécutant la base de données devient indisponible car il s'est arrêté ou n'est plus accessible.

Les pannes de matériel et de système d'exploitation sont des exemples de pannes informatiques. Les fonctionnalités d'Oracle du tableau suivant vous protègent contre les pannes informatiques ou vous aident à y répondre.

Tableau 1 Protection contre les pannes informatiques

Fonction Description Pour en savoir plus
Grilles d'entreprise Dans un environnement Oracle Real Applications Cluster (Oracle RAC), Oracle AI Database s'exécute sur deux systèmes ou plus d'un cluster tout en accédant simultanément à une seule base de données partagée. Un système de base de données unique couvre plusieurs systèmes matériels mais apparaît à l'application comme une seule base de données. "Présentation du grid computing"
Oracle Data Guard Data Guard vous permet de gérer une ou plusieurs copies d'une base de données de production, appelée base de données de secours, qui peuvent résider sur différents continents ou dans le même centre de données. Si la base de données principale n'est pas disponible en raison d'une panne, Data Guard peut basculer n'importe quelle base de données de secours vers le rôle de base principale, ce qui réduit les temps d'arrêt. Administration et concepts d'Oracle Data Guard
Global Data Services La structure Global Data Services automatise et centralise la configuration, la maintenance et la surveillance d'un cloud de base de données. Global Data Services permet l'équilibrage de charge et le basculement pour les services fournis par le cloud. Globalement, Global Data Services fournit à un ensemble de bases de données les mêmes avantages qu'Oracle Real Application Clusters (Oracle RAC) fournit à une seule base de données. Guide d'administration et des concepts relatifs aux services de données globaux d'Oracle AI Database
Fast Start - Récupération après défaillance Une cause fréquente de temps d'arrêt imprévu est une panne ou une panne du système. La technologie de récupération rapide des pannes d'Oracle AI Database limite automatiquement la durée de récupération d'instance de la base de données. Guide de réglage des performances Oracle AI Database

Echecs du stockage

Une panne de stockage se produit lorsque le stockage contenant tout ou partie du contenu de la base de données devient indisponible car il a été arrêté ou n'est plus accessible. La défaillance d'une unité de disque ou d'une baie de stockage est un exemple de panne de stockage.

Le tableau suivant présente les échecs de stockage en plus d'Oracle Data Guard.

Tableau 2 Solutions pour les défaillances de stockage

Solution Description Pour en savoir plus
Oracle Automatic Storage Management (Oracle ASM) Oracle ASM est un gestionnaire de volumes et un système de fichiers pour les fichiers de base de données Oracle qui prend en charge les configurations Oracle AI Database et Oracle RAC à instance unique. Oracle ASM est la solution d'administration de stockage recommandée par Oracle en remplacement des gestionnaires de volumes, systèmes d'exploitation et systèmes d'exploitation classiques. "Oracle Automatic Storage Management (Oracle ASM)"
Sauvegarde et récupération L'utilitaire Recovery Manager (RMAN) peut sauvegarder des données, restaurer des données à partir d'une sauvegarde précédente et récupérer les modifications apportées à ces données jusqu'au moment où l'échec s'est produit. Sauvegarde et récupération

Voir aussi : Guide de l'administrateur Oracle Automatic Storage Management pour en savoir plus sur Oracle ASM

Altération des données

Une altération des données survient lorsqu'un composant matériel, logiciel ou réseau entraîne une lecture ou une écriture des données altérées.

Un exemple d'altération de données est une erreur du gestionnaire de volumes qui entraîne des erreurs de lecture ou d'écriture sur disque. Les corruptions de données sont rares, mais elles peuvent avoir un effet catastrophique sur une base de données et donc sur une entreprise.

Outre Data Guard et Recovery Manager, Oracle AI Database prend en charge les formes de protection suivantes contre l'altération des données :

Voir aussi :

Erreurs humaines

Une incident d'erreur humaine se produit lorsque des actions involontaires ou malveillantes sont validées et que les données de la base de données deviennent logiquement corrompues ou inutilisables. L'impact d'une panne d'erreur humaine sur le niveau de service peut varier considérablement en fonction de la quantité et de la nature critique des données concernées.

Beaucoup de recherches citent l'erreur humaine comme la principale cause de temps d'arrêt. Oracle AI Database fournit des outils puissants pour aider les administrateurs à diagnostiquer et à récupérer rapidement de ces erreurs. Il inclut également des fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs finaux de se remettre de problèmes sans intervention de l'administrateur.

Oracle AI Database recommande les formes de protection suivantes contre les erreurs humaines :

Voir aussi :

Haute disponibilité et temps d'arrêt planifiés

Les temps d'arrêt planifiés peuvent être tout aussi perturbateurs pour les opérations, en particulier dans les entreprises internationales qui prennent en charge les utilisateurs de plusieurs fuseaux horaires. Dans ce cas, il est important de concevoir un système pour minimiser les interruptions planifiées telles que les opérations de routine, la maintenance périodique et les nouveaux déploiements.

Les temps d'arrêt planifiés peuvent être classés en fonction de leurs causes.

Modifications du système et de la base de données

Les modifications système planifiées se produisent lorsque vous effectuez des opérations de maintenance régulières et périodiques et de nouveaux déploiements, y compris les modifications programmées de l'environnement d'exploitation qui se produisent en dehors de la structure des données organisationnelles dans la base de données.

Par exemple, l'ajout ou la suppression de CPU et de noeuds de cluster (un noeud est un ordinateur sur lequel réside une instance de base de données), la mise à niveau du matériel ou des logiciels système et la migration de la plate-forme système.

Oracle AI Database fournit un provisionnement dynamique des ressources en tant que solution aux modifications planifiées du système et de la base de données :

Voir aussi :

Modifications des données

Les modifications de données planifiées surviennent en cas de modification de la structure logique ou de l'organisation physique des objets Oracle AI Database. L'objectif principal de ces changements est d'améliorer les performances ou la facilité de gestion. Par exemple, la redéfinition de table, l'ajout de partitions de table et la création ou la reconstruction d'index.

Oracle AI Database réduit les temps d'arrêt pour les modifications de données grâce à la réorganisation et à la redéfinition en ligne. Cette architecture vous permet d'effectuer les tâches suivantes lorsque la base de données est ouverte :

Voir aussi :

Modifications d'application

Les modifications d'application planifiées peuvent inclure des modifications de données, de schémas et de programmes. L'objectif principal de ces modifications est d'améliorer les performances, la facilité de gestion et les fonctionnalités. Par exemple, une mise à niveau d'application.

Oracle AI Database prend en charge les solutions suivantes pour minimiser le temps d'inactivité des applications requis pour apporter des modifications aux objets de base de données d'une application.

Tableau 3 Solutions pour réduire les temps d'arrêt

Solution Description Pour en savoir plus
Mises à jour non simultanées des patches de base de données Oracle AI Database prend en charge l'application de patches aux noeuds d'un système Oracle RAC de manière non simultanée.  
Mises à niveau non simultanées des versions de base de données Oracle AI Database prend en charge l'installation des mises à niveau logicielles de base de données et l'application des ensembles de patches, de manière non simultanée, avec un temps d'inactivité de base de données quasi nul, à l'aide de Data Guard SQL Apply et de bases de données de secours logiques. Guide de mise à niveau d'Oracle AI Database
Redéfinition basée sur l'édition La redéfinition basée sur l'édition vous permet de mettre à niveau les objets de base de données d'une application pendant son utilisation, ce qui réduit ou élimine les temps d'arrêt. Oracle AI Database accomplit cette tâche en modifiant (définissant) des objets de base de données dans un environnement privé appelé édition. Guide de développement d'Oracle AI Database
DDL avec l'option WAIT par défaut Les instructions LDD nécessitent des verrous exclusifs sur les structures internes (reportez-vous à la section "Verrous LDD"). Dans les versions précédentes, les instructions LDD échouaient si elles ne pouvaient pas obtenir les verrous. Le DDL indiqué avec l'option WAIT résout ce problème.  
Création de déclencheurs à l'état désactivé Vous pouvez créer un déclencheur à l'état désactivé afin de vous assurer que la compilation du code a réussi avant d'activer le déclencheur. Référence du langage PL/SQL d'Oracle AI Database

Présentation de Grid Computing

L'architecture informatique connue sous le nom de grid computing regroupe efficacement un grand nombre de serveurs et de stockage en une ressource flexible à la demande pour tous les besoins informatiques des entreprises.

Une grille de serveurs de base de données est un ensemble de serveurs standard connectés ensemble pour s'exécuter sur une ou plusieurs bases de données. Une grille de stockage de base de données est un ensemble de baies de stockage modulaires à faible coût combinées et accessibles par les ordinateurs de la grille de serveur de base de données.

Avec Database Server et Storage Grid, vous pouvez créer un pool de ressources système. Vous pouvez allouer et désallouer dynamiquement ces ressources en fonction des priorités de l'entreprise. La figure 20-2 illustre la grille de serveur de base de données et la grille de stockage de base de données dans un environnement d'entreprise Grid.

Figure 2 : Environnement Grid Computing

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Grille du serveur de base de données

Oracle Real Application Clusters (Oracle RAC) permet à plusieurs instances de partager l'accès à une base de données Oracle. Les instances sont liées via une interconnexion.

Dans un environnement Oracle RAC, Oracle AI Database s'exécute sur plusieurs systèmes d'un cluster tout en accédant simultanément à une seule base de données partagée. Oracle RAC active une grille de serveurs de base de données en fournissant une base de données unique qui couvre plusieurs serveurs à faible coût mais qui apparaît à l'application comme un système de base de données unique et unifié. Oracle Clusterware est un logiciel qui permet aux serveurs de fonctionner ensemble comme s'il s'agissait d'un seul serveur. Chaque serveur ressemble à n'importe quel serveur autonome. Cependant, chaque serveur dispose de processus supplémentaires qui communiquent entre eux afin que des serveurs distincts fonctionnent ensemble comme s'il s'agissait d'un seul serveur. Oracle Clusterware fournit toutes les fonctionnalités requises pour exécuter le cluster, y compris l'appartenance aux noeuds et les services de messagerie.

Voir aussi :

Evolutivité

Dans une grille de serveur de base de données, Oracle RAC vous permet d'ajouter des noeuds au cluster à mesure que la demande en capacité augmente.

La technologie Cache Fusion implémentée dans Oracle RAC vous permet de faire évoluer la capacité sans modifier vos applications. Ainsi, vous pouvez redimensionner le système de manière incrémentielle pour réduire les coûts et éliminer la nécessité de remplacer les systèmes à noeud unique plus petits par des systèmes plus grands.

Vous pouvez ajouter des noeuds de manière incrémentielle à un cluster au lieu de remplacer les systèmes existants par des noeuds plus volumineux. Grid Plug and Play simplifie l'ajout et la suppression de noeuds dans un cluster, ce qui facilite le déploiement de clusters dans un environnement provisionné dynamiquement. Grid Plug and Play permet également de gérer les bases de données et les services de manière indépendante de l'emplacement. Le nom SCAN permet aux clients de se connecter au service de base de données sans tenir compte de son emplacement dans le grid.

Voir aussi :

Tolérance aux pannes

Dans une architecture haute disponibilité, la tolérance aux pannes est la protection fournie contre la panne d'un composant de l'architecture.

L'un des principaux avantages de l'architecture Oracle RAC est la tolérance aux pannes inhérente à plusieurs noeuds. Etant donné que les noeuds physiques s'exécutent indépendamment, la défaillance d'un ou de plusieurs noeuds n'affecte pas les autres noeuds du cluster.

Le basculement peut se produire sur n'importe quel noeud de la grille. Dans le cas extrême, un système Oracle RAC fournit un accès à la base de données même lorsque tous les noeuds sauf un sont arrêtés. Cette architecture permet à un groupe de noeuds d'être mis en ligne ou mis hors ligne de manière transparente, à des fins de maintenance, tandis que le reste du cluster continue de fournir un accès à la base de données.

Oracle RAC fournit une intégration intégrée aux clients Oracle et aux pools de connexions. Grâce à cette fonctionnalité, une application est immédiatement informée de toute défaillance du pool qui met fin à la connexion. L'application évite d'attendre un délai d'attente TCP et peut immédiatement effectuer l'action de récupération appropriée. Oracle RAC intègre le processus d'écoute aux clients Oracle et aux pools de connexions pour créer un débit d'application optimal. Oracle RAC peut équilibrer la charge globale du cluster en fonction de la charge au moment de la transaction.

Voir aussi :

Services

Oracle RAC prend en charge les services qui peuvent regrouper les charges de travail de base de données et acheminer le travail vers les instances optimales affectées pour offrir les services.

Un service représente la charge globale des applications ayant des attributs, des seuils de performance et des priorités en commun. Vous définissez et appliquez des stratégies métier à ces services pour effectuer des tâches telles que l'allocation de noeuds en cas de pic de traitement ou la gestion automatique d'une panne de serveur. L'utilisation des services garantit l'application des ressources système où et quand elles sont nécessaires pour atteindre les objectifs de l'entreprise.

Les services s'intègrent à Database Resource Manager, ce qui vous permet de restreindre les ressources qu'un service au sein d'une instance peut utiliser. Par ailleurs, les travaux Oracle Scheduler peuvent être exécutés à l'aide d'un service, et non d'une instance donnée.

Voir aussi :

Flex Clusters Oracle

A partir d'Oracle Database 12c, vous pouvez configurer Oracle Clusterware et Oracle Real Application Clusters dans des clusters volumineux.

Ces grands clusters, appelés Oracle Flex Clusters, contiennent deux types de noeud disposés dans une architecture hub-and-spoke : les noeuds hub et les noeuds feuille. Les noeuds hub sont étroitement connectés, ont un accès direct au stockage partagé et servent d'ancres pour un ou plusieurs noeuds feuille. Les noeuds feuille sont faiblement connectés aux noeuds hub et peuvent ne pas disposer d'un accès direct au stockage partagé.

Voir aussi :

Grille de stockage de base de données

Un administrateur de base de données ou de stockage peut utiliser l'interface Oracle ASM pour indiquer les disques de la grille de stockage de base de données qu'Oracle ASM doit gérer sur toutes les plates-formes de serveur et de stockage. Oracle ASM partitionne l'espace disque et répartit uniformément les données entre les disques fournis à Oracle ASM. En outre, Oracle ASM redistribue automatiquement les données lorsque des disques de baies de stockage sont ajoutés ou supprimés de la grille de stockage de base de données.

Voir aussi :

Présentation de l'entreposage de données et de la Business Intelligence

Un entrepôt de données est une base de données relationnelle conçue pour la requête et l'analyse, plutôt qu'au traitement des transactions.

Par exemple, un data warehouse peut effectuer le suivi des prix des actions historiques ou des enregistrements d'impôt sur le revenu. Un entrepôt contient généralement des données dérivées de données de transaction historiques, mais il peut inclure des données provenant d'autres sources.

Un environnement d'entrepôt de données comprend plusieurs outils en plus d'une base de données relationnelle. Un environnement standard comprend une solution ETL, un moteur OLAP, des outils d'analyse client et d'autres applications qui collectent des données et les fournissent aux utilisateurs.

Entreposage de données et OLTP

Une façon courante d'introduire l'entreposage de données est de se référer aux caractéristiques d'un entrepôt de données telles qu'énoncées par William Inmon.

Les caractéristiques sont les suivantes:Foot 1

Les data warehouses et la base de données OLTP ont des exigences différentes. Par exemple, pour découvrir les tendances de l'entreprise, les data warehouses doivent gérer de grandes quantités de données. En revanche, pour de bonnes performances, les données historiques doivent être déplacées régulièrement des systèmes OLTP vers une archive. Le tableau 20-4 répertorie les différences entre les data warehouses et OLTP.

Tableau 4 Entrepôts de données et systèmes OLTP

Caractéristiques Entrepôt de données OLTP
Charge globale Conçu pour répondre aux requêtes ad hoc. Vous ne connaissez peut-être pas la charge de travail de votre entrepôt de données à l'avance, il doit donc être optimisé pour fonctionner correctement pour une grande variété de requêtes possibles. Prend en charge uniquement les opérations prédéfinies. Vos applications peuvent être spécialement réglées ou conçues pour prendre uniquement en charge ces opérations.
Modifications de données Mis à jour régulièrement par le processus ETL à l'aide de techniques de modification de données en masse. Les utilisateurs finals d'un data warehouse ne mettent pas directement à jour la base de données. Soumis à des instructions DML individuelles régulièrement émises par les utilisateurs finaux. La base de données OLTP est toujours à jour et reflète l'état actuel de chaque transaction.
Conception de schéma Utilise des schémas dénormalisés ou partiellement dénormalisés (comme un schéma en étoile) pour optimiser les performances des requêtes. Utilise des schémas entièrement normalisés pour optimiser les performances des instructions LMD et garantir la cohérence des données.
Opérations typiques Une requête type analyse des milliers ou des millions de lignes. Par exemple, un utilisateur peut demander le total des ventes pour tous les clients le mois dernier. Une opération classique n'accède qu'à une poignée d'enregistrements. Par exemple, un utilisateur peut extraire la commande en cours pour un seul client.
Données historiques Stockage de nombreux mois ou années de données pour permettre l'analyse historique. Stocke les données de quelques semaines ou mois seulement. Données historiques conservées selon les besoins pour répondre aux exigences de la transaction en cours.

Voir aussi :

Architecture Data Warehouse

Les data warehouses et leurs architectures varient en fonction des besoins de l'entreprise.

Architecture de base de Data Warehouse

Dans une architecture simple d'entrepôt de données, les utilisateurs finaux accèdent directement aux données transférées de plusieurs systèmes source vers l'entrepôt de données.

La figure suivante illustre un exemple d'architecture.

Figure 3 : Architecture d'un data warehouse

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La figure précédente présente à la fois les métadonnées et les données brutes d'un système OLTP traditionnel et les données récapitulatives. Une récapitulatif est une vue agrégée qui améliore les performances des requêtes en précalculant les jointures et les opérations d'agrégation coûteuses et en stockant les résultats dans une table. Par exemple, une table récapitulative peut contenir les sommes des ventes par région et par produit. Les résumés sont également appelés vues matérialisées.

Voir aussi : Guide d'entreposage de données Oracle AI Database pour en savoir plus sur les vues matérialisées de base

Architecture d'entrepôt de données (avec zone intermédiaire)

Certains entrepôts de données utilisent une zone intermédiaire, qui est un endroit où les données sont prétraitées avant d'entrer dans l'entrepôt. Une zone intermédiaire simplifie les tâches de création de synthèses et de gestion de l'entrepôt.

Le graphique suivant représente une zone intermédiaire.

Figure 4 : Architecture d'un entrepôt de données avec une zone intermédiaire

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Voir aussi : Guide d'entreposage de données Oracle AI Database pour en savoir plus sur les différents mécanismes de transport

Architecture d'entrepôt de données (avec zone intermédiaire et datamarts)

Vous pouvez personnaliser l'architecture de votre entrepôt pour différents groupes au sein de votre organisation. Vous pouvez atteindre cet objectif en transférant les données de l'entrepôt vers des datamarts, qui sont des bases de données indépendantes conçues pour une entreprise ou un projet spécifique. En général, les datamarts incluent de nombreuses tables récapitulatives. La figure 20-5 sépare les informations sur les achats, les ventes et les stocks en data marts indépendants. Un analyste financier peut interroger les data marts pour obtenir des informations historiques sur les achats et les ventes.

Figure 5 : Architecture d'un entrepôt de données avec une zone intermédiaire et des datamarts

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Voir aussi : Guide de l'entreposage de données Oracle AI Database pour en savoir plus sur les mécanismes de transformation

Présentation de l'extraction, de la transformation et du chargement (ETL)

Le processus d'extraction des données des systèmes source et de leur introduction dans l'entrepôt est communément appelé ETL : extraction, transformation et chargement. Le processus ETL se réfère à un processus large plutôt qu'à trois étapes bien définies.

Dans un scénario type, les données d'un ou de plusieurs systèmes opérationnels sont extraites puis transportées physiquement vers le système cible ou un système intermédiaire pour traitement. Selon le mode de transport, certaines transformations peuvent se produire au cours de ce processus. Par exemple, une instruction SQL qui accède directement à une cible distante via une passerelle peut concaténer deux colonnes dans le cadre de l'instruction SELECT.

Oracle AI Database n'est pas lui-même un outil ETL. Cependant, Oracle AI Database fournit un riche ensemble de fonctionnalités utilisables par les outils ETL et les solutions ETL personnalisées. Les fonctionnalités ETL fournies par Oracle AI Database sont les suivantes :

Voir aussi :

Business Intelligence

Le Business intelligence est l'analyse des informations d'une organisation pour faciliter la prise de décisions commerciales.

Les applications analytiques et la business intelligence sont dominées par l'exploration des hiérarchies vers le haut et vers le bas et la comparaison des valeurs agrégées. Oracle AI Database fournit plusieurs technologies pour prendre en charge ces opérations.

SQL analytique

Oracle AI Database a introduit de nombreuses opérations SQL pour effectuer des opérations analytiques. Ces opérations comprennent le classement, les moyennes mobiles, les sommes cumulées, le ratio par rapport aux rapports et les comparaisons d'une période à l'autre.

Par exemple, Oracle AI Database prend en charge les formes SQL analytiques suivantes.

Tableau 5 SQL analytique

Type de SQL analytique Description Pour en savoir plus
SQL pour l'agrégation Une fonction d'agrégation telle que COUNT renvoie une ligne unique de résultat à partir d'un groupe de lignes. L'agrégation est fondamentale pour l'entreposage de données. Pour améliorer les performances d'agrégation dans un entrepôt, la base de données fournit des extensions de la clause GROUP BY afin de faciliter et d'accélérer l'interrogation et le reporting. Guide de l'entreposage de données Oracle AI Database pour en savoir plus sur l'agrégation
SQL pour l'analyse Une fonction analytique telle que MAX agrège un groupe de lignes (appelé fenêtre) pour renvoyer plusieurs lignes en tant qu'ensemble de résultats. Oracle dispose de fonctionnalités avancées de traitement analytique SQL à l'aide d'une famille de fonctions SQL analytiques. Par exemple, ces fonctions analytiques vous permettent de calculer les classements et les centiles et les fenêtres mobiles. Guide de l'entreposage de données Oracle AI Database pour en savoir plus sur SQL à des fins d'analyse et de reporting
SQL pour la modélisation Avec la clause MODEL, vous pouvez créer un tableau multidimensionnel à partir des résultats de requête et appliquer des règles à ce tableau pour calculer de nouvelles valeurs. Par exemple, vous pouvez partitionner les données d'une vue des ventes par pays et effectuer un calcul de modèle, tel que défini par plusieurs règles, sur chaque pays. Une règle pourrait calculer les ventes d'un produit en 2008 comme la somme des ventes en 2006 et 2007. Guide de l'entreposage de données Oracle AI Database pour en savoir plus sur la modélisation SQL

Voir aussi : Référence du langage SQL d'Oracle AI Database pour en savoir plus sur les fonctions SQL

Vues analytiques

Les vues analytiques étendent le contenu des ensembles de données et simplifient le développement des applications décisionnelles.

Les vues analytiques présentent les caractéristiques suivantes :

Voir aussi : Guide d'entreposage de données Oracle AI Database pour une présentation des vues analytiques

Oracle Advanced Analytics

L'option Oracle Advanced Analytics étend Oracle AI Database à une plate-forme d'analyse avancée complète pour l'analyse du Big Data.

Oracle Advanced Analytics fournit des analyses prédictives, l'exploration de données, l'exploration de texte, l'analyse statistique, des calculs numériques avancés et des graphiques interactifs dans la base de données. Oracle Advanced Analytics comporte les composants suivants :

Oracle Data Mining

Dans la business intelligence, le data mining est l'utilisation d'algorithmes mathématiques sophistiqués pour segmenter les données et évaluer la probabilité d'événements futurs.

Les applications typiques de l'exploration de données comprennent les centres d'appels, les distributeurs automatiques de billets, la gestion relationnelle des affaires électroniques (ERM) et la planification d'entreprise. Oracle Data Miner permet aux analystes de données d'analyser rapidement les données, de cibler les meilleurs clients, de lutter contre la fraude et de trouver des corrélations et des modèles importants qui peuvent aider leur entreprise à mieux rivaliser.

Oracle Data Mining fournit des algorithmes d'exploration de données qui s'exécutent en tant que fonctions SQL natives pour la création et le déploiement de modèles dans la base de données hautes performances. Oracle Data Mining peut extraire des tables, des vues, des schémas en étoile, des données transactionnelles et des données non structurées.

Oracle Data Mining prend en charge une API PL/SQL et des fonctions SQL pour l'évaluation des modèles. Par conséquent, Oracle AI Database fournit aux développeurs d'applications une infrastructure leur permettant d'intégrer l'exploration de données de manière transparente aux applications de base de données.

Oracle Data Miner, une extension SQL Developer, fournit une interface graphique pour Oracle Data Mining.

Voir aussi : Concepts d'Oracle Machine Learning for SQL

Oracle Machine Learning for R

R est un langage et un environnement open source pour le calcul statistique et les graphiques. Oracle Machine Learning for R prépare R à l'entreprise et au Big Data.

Conçu pour les problèmes impliquant de grandes quantités de données, Oracle Machine Learning for R intègre R à Oracle AI Database. Vous pouvez exécuter des commandes et des scripts R pour des analyses statistiques et graphiques sur les données stockées dans Oracle AI Database. Vous pouvez également développer, affiner et déployer des scripts R qui exploitent le parallélisme et l'évolutivité de la base de données pour automatiser l'analyse des données. Les analystes de données peuvent exécuter des packages R et développer des scripts R pour les applications analytiques en une seule étape, sans avoir à apprendre le langage SQL.

Voir aussi : Guide de l'utilisateur Oracle Machine Learning for R

Présentation d'Oracle Information Integration

À mesure qu'une organisation évolue, il devient de plus en plus important pour elle de pouvoir partager des informations entre plusieurs bases de données et applications.

Les approches de base du partage d'informations sont les suivantes :

Cette section est consacrée aux solutions Oracle de fédération et de partage d'informations.

Accès fédéré

Le fondement de l'accès fédéré est un environnement distribué, qui est un réseau de systèmes disparates qui communiquent de manière transparente les uns avec les autres.

Chaque système de l'environnement est appelé noeud. Le système auquel un utilisateur est directement connecté est appelé système local. Les autres systèmes auxquels cet utilisateur accède sont les systèmes distants.

Un environnement distribué permet aux applications d'accéder aux données des systèmes locaux et distants et de les échanger. Toutes les données sont accessibles et modifiées simultanément.

SQL distribué

Le code SQL distribué accède et met à jour de manière synchrone les données distribuées entre plusieurs bases de données. Un système de base de données distribuée Oracle peut être transparent pour les utilisateurs, ce qui le fait apparaître comme une base de données Oracle unique.

Le code SQL distribué comprend des requêtes distribuées et des transactions distribuées. L'architecture de base de données distribuée Oracle assure la transparence des requêtes et des transactions. Par exemple, les instructions LMD standard fonctionnent comme dans un environnement de base de données non distribué. En outre, les applications contrôlent les transactions à l'aide des instructions SQL standard COMMIT, SAVEPOINT et ROLLBACK.

Voir aussi :

Liens de base de données

Un lien de base de données est une connexion entre deux bases de données physiques qui permet à un client d'y accéder en tant que base de données logique.

Oracle AI Database utilise des liens de bases de données pour permettre aux utilisateurs sur une base de données d'accéder aux objets d'une base de données distante. Un utilisateur local peut accéder à un lien vers une base de données distante sans être utilisateur de la base de données distante. La figure 20-6 présente un exemple d'accès de l'utilisateur hr à la table employees sur la base de données distante avec le nom global hq.example.com. Le synonyme employees masque l'identité et l'emplacement de l'objet de schéma distant.

Figure 6 : Lien de base de données

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Voir aussi : Guide de l'administrateur Oracle AI Database pour en savoir plus sur les liens de base de données

Partage d'informations

Le partage des données entre les applications de l'entreprise est au cœur de toute intégration.

Oracle GoldenGate

Oracle GoldenGate est un produit de réplication de données asynchrone, basé sur les journaux et en temps réel.

Oracle GoldenGate déplace d'importants volumes de données transactionnelles en temps réel dans des environnements de base de données, de matériel et de système d'exploitation hétérogènes avec un impact minimal. Il optimise l'accès et la disponibilité des informations en temps réel car il :

Un environnement standard comprend un processus de capture, de pompe et de livraison. Chaque processus peut être exécuté sur la plupart des bases de données et systèmes d'exploitation populaires, y compris les bases de données Oracle et non Oracle. Une partie ou la totalité des données peuvent être répliquées. Les données de l'un de ces processus peuvent être manipulées pour des environnements hétérogènes et des schémas de base de données différents.

Oracle GoldenGate prend en charge la réplication multimaître, le déploiement hub-and-spoke, la consolidation des données et la transformation des données. Par conséquent, Oracle GoldenGate vous permet de vous assurer que vos systèmes critiques sont opérationnels 24/7 et que les données associées sont distribuées dans toute l'entreprise pour optimiser la prise de décision.

Voir aussi :

Files d'attente d'événements transactionnels et file d'attente avancée (AQ) Oracle AI Database

Oracle AI Database Transactional Event Queues and Advanced Queuing (AQ) est un système de file d'attente de messages robuste et riche en fonctionnalités intégré à Oracle AI Database.

Lorsqu'une organisation dispose de systèmes différents qui doivent communiquer entre eux, un environnement de messagerie peut fournir un moyen standard et fiable de transporter des informations critiques entre ces systèmes.

Un exemple de cas d'utilisation est une entreprise qui saisit des commandes dans une base de données Oracle au siège. Lorsqu'une commande est saisie, l'entreprise utilise AQ pour envoyer l'ID et la date de commande vers la base de données d'un entrepôt. Ces messages permettent d'informer les employés de l'entrepôt des commandes passées afin qu'ils puissent les préparer et les envoyer.

Mise en file d'attente et retrait de la file d'attente des messages

Oracle AI Database Transactional Event Queues et Advanced Queuing stockent les messages utilisateur dans des unités de stockage abstraites appelées file d'attente.

La mise en file d'attente est le processus par lequel les émetteurs placent les messages dans des files d'attente. Le retrait de la file d'attente est le processus par lequel les destinataires extraient les messages des files d'attente.

La prise en charge du retrait explicite de la file d'attente permet aux développeurs d'utiliser XStream et Oracle GoldenGate pour échanger des messages de manière fiable. Ils peuvent également notifier les modifications aux applications en tirant parti des fonctionnalités de capture et de propagation des modifications d'Oracle GoldenGate. La figure 20-7 présente un exemple d'application qui met explicitement en file d'attente et retire des messages via la file d'attente avancée, ce qui lui permet de partager des informations avec des partenaires utilisant différents systèmes de messagerie. Après avoir été mis en file d'attente, les messages peuvent être transformés et propagés avant d'être retirés de la file d'attente dans l'application du partenaire.

Figure 7 : Mise en file d'attente des messages Oracle

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Files d'attente d'événements transactionnels Oracle AI Database et fonctionnalités avancées de file d'attente

Oracle AI Database Transactional Event Queues et Advanced Queuing (AQ) prennent en charge toutes les fonctionnalités standard des systèmes de mise en file d'attente de messages.

Les fonctionnalités sont les suivantes:

Voir aussi : Guide de l'utilisateur Oracle AI Database Transactional Event Queues and Advanced Queuing

Note

Note 1 :

Construire l'entrepôt de données, John Wiley and Sons, 1996.