Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义、设计和实施的整个过程。同时，针对金融行业数据仓库的特殊需求，Oracle提供了完善的策略化企业管理和决策支持系统（Oracle Financial Services Application）。
1、如果您想在orcl库中使用DB控制台模式的OEM，则需要启用此服务。默认实例是orcl。（非必须启动）OracleJobSchedulerORCL是一个外部调度任务服务，负责Oracle中的调度任务。它只有在1版之后才可用。一般来说是没用的。默认情况下也会关闭。Oracle作业调度（计时器）服务。
2、需要注意的是，关闭服务前应确保了解其功能和依赖关系，避免因操作不当导致系统无法正常运行。在实际操作中，可以根据具体需求和环境灵活调整服务的开启状态。总之，在确保不影响系统正常运行的前提下，合理关闭不必要的Oracle服务可以提升系统的稳定性和安全性，同时也有助于优化资源利用。
3、它提供了强大的可扩展性、安全性和稳定性，支持云计算和数字化转型的需求，并提供Java EE支持、Web服务和RESTful API等服务。Oracle Coherence：这是一款实时数据网格软件，用于实现数据的快速访问和实时同步。
1、正如前面所讲，建立数据仓库需要长远的规划，我们建议企业“自底向上”地建立数据仓库，并不意味着不需要在设计阶段的长远规划。采用逐步积累的方式建立数据仓库，其最大的问题是已有的主题是否有助于形成企业级的主题，数据加载模块时候能够重用等。
2、数据库：是为捕获数据而设计的，它是事务系统的基石，旨在支持日常的、快速的数据存取操作。例如，在电子商务网站的后台，数据库负责实时处理用户的订单、账户信息和支付事务。数据仓库：是一个为查询和分析而优化的数据存储系统。
3、数据仓库应支持灵活的数据分析和报告需求，包括自定义查询、报表生成、数据可视化等。在设计数仓规范时，要考虑如何方便地提取、转换和加载数据，以满足不同的分析需求。定期维护和更新数仓规范：随着业务需求的变化和数据量的增长，数仓规范需要定期进行维护和更新。
4、数据库：适用于需要频繁读写、更新和删除数据的场景，如电商网站后台的用户信息和交易记录。数据仓库：适用于需要对大量历史数据进行深度分析和挖掘的场景，如用户行为分析、销售趋势预测等。处理类型：数据库：主要用于操作型处理，即处理日常的业务事务。
5、核心功能：数据仓库的主要功能是集成并统一分析所需的数据，使企业能够基于庞大的业务数据进行分析，从而制定出有效的决策，而非依赖直觉。构建必要性：数据仓库的构建是基于业务数据分析的必要条件，它解决了企业如何有效管理和利用大量业务数据的问题。
6、驱动决策智慧：数据仓库中的数据分析能力帮助企业深入了解业务现状，发现潜在问题，制定科学的战略决策。 助力业务创新：通过整合外部数据，数据仓库使企业能够紧跟市场步伐，洞察竞争态势，为业务拓展和创新提供有力支持。
1、ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。 调整服务器内存分配。
2、调整硬盘I/O 负载均衡：将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，以实现硬盘之间的I/O负载均衡。 调整操作系统参数 优化操作系统资源：如调整UNIX数据缓冲池的大小、每个进程所能使用的内存大小等参数，以优化Oracle数据库的运行环境。
3、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。调整应用程序结构设计。
ETL是数据集成过程中的三个主要步骤的缩写，而OGG是Oracle GoldenGate这一实时数据复制和集成解决方案的缩写。ETL：Extract（提取）：这是ETL过程的第一步，旨在从源系统中提取数据。源系统可以是不同的数据库、文件系统或其他数据源。提取的数据将作为后续转换和加载步骤的基础。
数据库的OGG是Oracle GoldenGate的一种缩写，它是一种高可用性和数据集成解决方案。以下是关于OGG的详细介绍： 实时数据复制：OGG能够实时地从源数据库复制数据到目标数据库。这种复制不仅限于同构数据库之间，还可以实现异构数据库之间的数据复制。
资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样著名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
表级触发器现代数据库支持在表上建立触发器，基于三种操作（Insert、Update、Delete）分别建立触发器，将原始表的所有变化量记录在变更历史表中，便于数据ETL时获取指定时间之后的数据变化。