天文学大数据管理：甲骨文集群性能优化与对比研究

"这篇硕士论文主要探讨了面向天文学领域的大数据管理问题，特别是针对大型综合巡天望远镜项目所产生的海量数据。论文指出，传统的数据库管理系统已经无法满足大数据处理需求，因此研究了新的技术，如Oracle的Real Application Clusters (RAC)、Hive、Hadoop DB等。论文对RAC的性能进行了优化，并对比了RAC与其他数据库管理系统的查询性能。同时，论文还涉及到了RAC的可扩展性测试，以及为简化性能测试流程而开发的辅助软件。" 在天文学领域，大数据管理已经成为一项重要课题。随着大型综合巡天望远镜项目的推进，预计将在十年内积累60PB的数据，这给现有的数据库管理系统带来了前所未有的挑战。传统的数据库如Microsoft SQL Server和MySQL由于设计初衷并非处理如此规模的数据，因此在大数据环境下显得力不从心。 为了应对这一挑战，论文重点研究了分布式数据库解决方案，例如Oracle的Real Application Clusters (RAC)，这是一种通过集群低成本计算机以提供并行服务的架构。虽然RAC可以降低成本，但同时也增加了系统复杂性和并行处理的开销。论文通过对RAC的深入学习和理解，尤其是其索引、分区和并行查询等技术，对RAC的性能进行了优化，以检验其能否满足大型巡天望远镜项目的需求。 此外，论文还比较了RAC与其他数据库管理系统（如Hive和Hadoop DB）在执行查询时的性能差异，这有助于理解不同系统在处理天文大数据时的优势和局限。同时，为了提高查询性能测试的效率，作者开发了一款辅助软件，该软件简化了性能评估流程，减轻了工作负担。 论文提出的优化策略不仅适用于RAC，也可以为大型巡天望远镜项目中的其他数据库管理系统提供参考。这包括利用索引、分区和并行处理技术来提升数据库的整体性能，确保在面对天文大数据时能有效管理和分析数据。最后，通过测试RAC的可扩展性，论文验证了其在集群添加、扩展、容错性、可伸缩性和可用性方面的表现。 关键词涵盖了Oracle RAC、数据库管理、索引、分区、数据库优化和并行查询，这些都是解决天文大数据管理问题的关键技术和方法。这篇论文为天文学领域的数据管理提供了一个深入且实用的研究视角，对大数据处理技术的发展具有重要的理论和实践价值。