潛水珽的異想世界

Synonym：

同義字就是物件的另一個名稱，而使用同義字的目的有下面幾個因素：

(1).隱藏某個資料庫物件真正擁有者名稱。

(2).隱藏某個資料庫物件真正的位置。

(3).為某個資料庫物件建立較簡單或較易鍵入的名字。

Sequence：

序列是用來產生連續數字最有效率的方式之一，在過去尚未出現序列這個資料庫物件時，你可能需要內建一個取號的表格，這些表格到後來變成主要的效能瓶頸。Oracle提供將序列置於系統記憶體中，而應用程式就可以在需要時立即使用。

Database Link：

Database Link物件允許使用者作跨資料庫查詢。過去的資料庫通常只允許查詢Local資料庫裡的資料，但當資料庫內的資料量越來越大時，資料庫工程師就會考慮將資料庫進行資料切割來減輕資料庫的loading，這時便可以使用Database Link物件，在不用更改程式碼的前提下，進行跨資料庫的查詢（當然啦，當初在設計Application前就應該將未來企業可能的擴充性考量進去）。

Directory path：

這個Directory path的物件可以讓user在資料庫中對資料庫外面實體檔案進行存取以及新增刪除，例如影音檔，多媒體檔……。

Cluster：

叢集(Cluster)允許使用不同方式實際存取表格資料。在叢集物件中，可以存放多個多個表格join之後的結果。如果經常針對兩個以上的表格作join查詢，那麼建立叢即將十分有用。

資料庫未來的發展

Data Warehouse：

資料倉儲（Data Warehouse）Data Warehouse是一種大型的中央資料庫，可從企業內數個獨立的資料庫中收集有用的資料，且整合轉換成有用的資訊，以作為企業管理決策的依據。

Data Warehouse的功能，不只是儲存資料，還必須能夠整合資訊。其運作邏輯主要是由數個獨立的資料庫中，收集各種外部資料，將作業中的資料整合轉換成有用的、策略性的資訊。而經過整理與淬取的資訊，可提供企業重要決策者完整且廣泛的訊息，以提昇企業競爭力，同時進一步掌握客戶需求。因此，Data Warehouse可說是決策支援系統的核心。

OLTP：

線上交易處理(OnLine Transactional Processing, OLTP)，例如訂單輸入、銀行的存取款等作業，需具備快速的交易處理需求。而資料倉儲的組織架構設計，則是依據特定的主題 (subject) 而定，例如行銷、產品等。OLTP 的資料庫通常小於資料倉儲；因為歷史資料會移出，不在線上資料倉儲的資料量通常遠大於OLTP資料庫，因為其中整合了數種資料來源(包括OLTP)，也包括歷史資料。

OLAP：

所謂OLAP（Online Analytical Process）意指由資料庫所連結出來的線上查詢分析程序。

OLAP （線上及時分析 OnLine Analytical Processing）的特性：
1. 能即時的、快速的，提供整合性的決策資訊。
2. 主要目的在支援決策資訊的分析而非線上交易處理(OLTP) 。
3. 常需擷取非常大量的歷史資料（趨勢分析）。
4. 常需對多維度及彙整型的資訊進行複雜的分析。
5. 常需以不同時間表來比較，如月、季、年。
6. 使用者所需的資料已經事先定義並計算完成，因此查詢速度快。

Data Mining：

但Data Mining則不然，執行Data Mining的人將龐大的結帳資料整理後，並不需要假設或期待可能的結果，透過Mining技術可找出存在於資料中的潛在規則，於是我們可能得到例如尿布和啤酒常被同時購買的意料外之發現，這是OLAP所做不到的。

Data Mining常能採礦出超越歸納範圍的關係，但OLAP僅能利用人工查詢及視覺化的報表來確認某些關係，是以Data Mining此種自動找出甚或不會被懷疑過的資料型樣與關係的特性，事實上已超越了我們經驗、教育、想像力的限制，OLAP可以和Data Mining互補，但這項特性是Data Mining無法被OLAP取代的。