SQL SERVER資料庫管理入門 – DAY1重點筆記

一、IT的架構與分工

使用者 => 網際網路 => WEB SERVER => App SERVER、資料庫 => 虛擬化 => 主機硬體、儲存、網路(HOST、Storage、Newwork) => 最後回傳到使用者介面

*如果上面的流程發生錯誤,DBA的工作就是檢查資料庫,判斷資料庫運作是否正常,如果是資料庫發生異常,應馬上排除,如果是因為別的原因,導致資料庫運作異常,就必須與其他專業人員進行有效率的溝通,並解決問題。


Application 應用程式專業術語

一個應用程式要連接上資料庫,一定要透過API

EX. Windows應用程式 => OBDC驅動程式 => 連接URL => 資料庫
JAVA應用程式 => JDBC驅動程式 => DATABASE資料庫

*如果有一個應用程式沒辦法連接到資料庫,需要DBA協助的話,以DBA要思考的方向。
(1)、API驅動程式的選定是否正確
(2)、驅動程式版本的選定是否正確
(3)、連結URL的設定是否正確

Operating System作業系統專業術語

RAM記憶體

CPU中央處理器

scoket插槽

core核心

如果有一個SQL SERVER虛擬主機,上面有兩個Socket插槽,每個socket各自有4個core,則這個SQL SERVER共有8個中央處理器

VM Virtualization虛擬化專業術語

SAN Storage儲存硬碟

ESX Host / VM cluster 大型主機 / 叢集

VMware 透過虛擬化軟體,可以建立許多虛擬主機

在虛擬化的環境裡面,每一個VM都可以依據ESX Hsost,來進行遷移的活動,這個虛擬主機的移動稱之為 – V-Motion,在虛擬化的領域裡面,還有一個非常重要的專業術語,叫做VM snapshot(虛擬主機快照),這種snapshot是一種VM層級的虛擬主機備份,舉例來說,有一個SQL SERVER資料庫需要進行升級,在安裝升級軟體之前,可以利用VM snapshot做虛擬主機層級的備份,然後再進行安裝

二、資料庫的總類(RDBMS VS NoSQL)

資料庫簡單說就是一個磁碟空間,用來儲存應用程式蒐集而來的資料,資料庫管理系統則是管理資料庫的應用程式軟體。

關聯式資料庫(Relational DataBase Management System)

非關聯式資料庫(NO SQL)

Json檔案,是最常見的no sql資料庫類型

可伸縮性
當資料庫的資料越來越多,需要增加運算能力的時候,如果有增加一台伺服器往水平方向擴展的話,資料的處理很難在不同的伺服器裡面運作,因此只能在原伺服器購買而貴的硬體資源,來擴大資料庫的運算能力

RDBMS – 只能垂直擴大硬體資源
NO SQL – 針對水平方向擴展的可伸縮性來設計

RDBMSNoSQL
關聯式資料庫非關聯式資料庫
有預先定義好的結構,可以
使用SQL結構化查詢語言
動態結構
垂直擴展水平擴展
以資料表(TABLES)儲存以文件檔(Eg. Json)儲存
適用於多筆交易適用於非結構化資料

三、DBA的類型與工作職責

1、應用程式資料庫物件的設計
2、資料庫的安裝設定
3、資料庫軟體授權的管理
4、災難復原的設計與測試

應用程式DBA(Application DBA)、生產環境DBA(Production DBA)、基礎架構DBA(Infrastructure DBA)

生產環境簡稱 PROD – 是公司企業重要生產應用程式的後端,當PROD資料庫運作不正常,DBA必須要ONCALL
非生產環境簡稱 Non – PROD – 主要用於應用程式與資料庫的開發與測試

工作職責

應用程式DBA生產環境DBA基礎架構DBA
資料庫的連結資料庫
安裝設定
設計部屬
虛擬化叢集
資料庫物件
的設計
使用者
權限設定
資料庫軟體
授權管理
關聯性的連結部署資
料庫變更
災難復原
設計與測試
監控監控監控
效能調校效能調校效能調校

Non PROD環境 – 包含了開發與測試
應用程式資料庫從NON PROD到PROD,必須經過一定的程序

請求”建立”開發資料庫 => “建立”開發環境資料庫 => “安裝設定”開發環境資料庫 => “設計”資料庫物件 =>
“測試”開發環境資料庫 =>
“請求”生產環境資料庫 => “建立”生產環境資料庫VM => “安裝設定”生產環境資料庫 =>
“部屬”生產環境資料庫 => “測試”生產環境資料庫 =>
生產環境資料庫”正式運作”GO-live =>生產環境資料庫”監控” => 生產環境資料庫”效能調校”

階段一*檢視資料庫備份
*降低資料遺失毀損風險
階段二*檢視資料庫權限
*降低資料遭竊取風險
階段三*資料庫容量管理
*掌握資料成長趨勢
階段四*資料庫效能管理
*整合軟硬體強化效能
階段五*超前部署
*掌握新的資料庫技術與功能
階段性資料庫管理