Oracle数据库:Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle 。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统 。
它是在数据库领域一直处于领先地位的产品 。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境 。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案 。
sql server数据库:美国Microsoft公司推出的一种关系型数据库系统 。SQL Server是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统,实现了与windowsNT的有机结合,提供了基于事务的企业级信息管理系统方案
两者的区别:
(1)操作的平台不同
- Oracle可在所有主流平台上运行,Oracle数据库采用开放的策略目标,它使得客户可以选择一种最适合他们特定需要的解决方案 。客户可以利用很多种第三方应用程序、工具 。而SQL Server却只能在Windows上运行了 。
- 但SQL Sever在Window平台上的表现,和Windows操作系统的整体结合程度,使用方便性,和Microsoft开发平台的整合性都比Oracle强的很多 。但Windows操作系统的稳定性及可靠性大家是有目共睹的,再说Microsoft公司的策略目标是将客户都锁定到Windows平台的环境当中,只有随着Windows性能的改善,SQL Server才能进一步提高 。从操作平台这点上Oracle是完全优胜于SQL Server的了 。
- 也就是说Oracle支持多种操作系统,sql server支持window系统
- oracle的文件体系结构为:
- 数据文件 .dbf(真实数据)
- 日志文件 .rdo
- 控制文件 .ctl
- 参数文件 .ora
- sql server的文件体系结构为:
- .mdf (数据字典)
- .ndf (数据文件)
- .ldf (日志文件)
- oracle存储结构:
- 在oracle里有两个块参数pctfree(填充因子)和pctused(复用因子),可控制块确定块本身何时有,何时没有足够的空间接受新信息(对块的存储情况的分析机制)
- 这样可降低数据行连接与行迁移的可能性 。块的大小可设置(oltp块和dss块)
- 在oracle中,将连续的块组成区,可动态分配区(区的分配可以是等额的也可以是自增长的)可减少空间分配次数
- 在oraclel里表可以分为多个段,段由多个区组成,每个段可指定分配在哪个表空间里(段的类型分为:数据段、索引段、回滚段、临时段、cash段 。oracle里还可对表进行分区,可按照用户定义的业务规则、条件或规范,物理的分开磁盘上的数据 。
- 这样大大降低了磁盘争用的可能性 。
- oracle有七个基本表空间:
- ·system表空间(存放数据字典和数据管理自身所需的信息)
- ·rbs回滚表空间
- ·temp临时表空间
- ·tools交互式表空间
- ·users用户默认表空间
- ·indx索引表空间
- ·dbsys福数据表空间
- 不同的数据分别放在不同的表空间(数据字典与真实数据分开存放),在oracle里基表(存储系统参数信息)是加密存储,任何人都无法访问 。只能通过用户可视视图查看 。
- sql server 存储结构
- 以页为最小分配单位,每个页为8k(不可控制,缺乏对页的存储情况的分析机制),可将8个连续的页的组成一个‘扩展’,以进一步减少分配时所耗用的资源 。(分配缺乏灵活性),在sql server里数据以表的方式存放,而表是存放在数据库里 。
- sql server有五个基本数据库: www.2cto.com
- ·master(数据字典)
- ·mode(存放样版)
- ·tempdb(临时数据库)
- ·msdb(存放调度信息和日志信息)
- ·pubs(示例数据库)
- 真实数据与数据字典存放在一起 。对系统参数信息无安全机制 。
Oracle的安全认证获得最高认证级别的ISO标准认证,而SQL Server并没有获得什么安全认证 。这方面证明了Oracle的安全性是高于SQL Server的 。
【Oracle数据库和SQL server数据库的区别】(5)性能不同
SQL Server 多用户时性能不佳
Oracle 性能最高,保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界记录 。
(6)开放性
SQL Server 只能在windows 上运行,没有丝毫的开放性,操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的 。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用,NT server只适合中小型企业 。而且windows平台的可靠性,安全性和伸缩性是非常有限的 。它不象unix那样久经考验,尤其是在处理大数据量的关键业务时 。
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