无数据硬化数据库是一种经典而传统的数据库结构，在这种结构中，多台机器共同管理数据，一般不对数据进行切片，因此在数据管理中应用广泛。后台进程分类介绍1，DBWR 数据库写进程DBWRTheDatabaseWriterProcess进程负责将脏数据块写回磁盘，当事务修改数据块中的数据时，没有必要立即将数据块写回磁盘。
1。DBWR 数据库 Writer进程DBWRTheDatabaseWriterProcess进程负责将脏数据块从databaseblockbuffer写回磁盘。当事务修改数据块中的数据时，没有必要立即将数据块写回磁盘。由于O racle采用了先进的机制，修改后的数据无需立即回写，及时失效也不会丢失。因此，DBWR可以采用更有效的写回方法，而不是在事务提交后立即写回。
写回数据时，采用最近使用最少的原则。对于支持异步I/O的系统，只需要一个BWR进程，对于不支持异步IO的系统，可以通过增加dbwr的数量来提高效率。2.LGWR日志写进程LGWR(thelogwriterprocess)负责将日志缓冲区中的数据写入重做日志。因为提交操作依赖于LGWR写回日志(提交操作触发LGWR将日志缓冲区数据写入撤消日志)，所以系统性能很容易受到LGWR的影响。
因为给不懂的人看太干巴巴了，1500多个节点的架构和10年前的27个节点相比rac！别忘了你用的ssd还是机械盘！阿里巴巴的数据库OceanBase在国际上多次获得数据库竞赛奖，很多人会问，既然OceanBase这么厉害，阿里巴巴为什么不抢占O racle的市场份额？海洋基地竞赛结果一边倒，功能不完善。事实上，阿里系真正大规模使用的只有蚂蚁金服。阿里系还有另外三个团队数据库，XDB是阿里集团做的数据库 team，PolarDB是阿里云团队负责的，也就是李菲菲博士。OceanBase是蚂蚁金服数据库 team开发的，现在XDB和PolarDB的全面整合已经在阿里推进。李菲菲博士领导的PolarDB团队将是下一代数据库系统，PolarDB未来要面对的业务场景将和阿里云的业务一样复杂。
3、 分布式与集群的区别是什么?(1)另一位博主的观点()博主对自己的说法做了一些修正和补充，让你明白他的意思。简单来说，分布式通过缩短单个任务的执行时间来提高效率，而集群通过增加单位时间内执行的任务数来提高效率。例如，如果一个任务由10个子任务组成，那么每个子任务分别执行需要1个小时，在服务器上执行该任务需要10个小时。采用分布式的方案，提供10台服务器。每个服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务之间的依赖关系，完成这个任务只需要一个小时。
