谁知道蛋白质的折叠现象怎么研究吗

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问题描述:

研究这个有什么现实意义呢最新进展怎样最好来点有价值的资料谢谢

解析:

研究蛋白质的折叠，是生命科学领域的前沿课题之一。蛋白质是一种生物大分子，基本上是由20种氨基酸以肽键连接成肽链。肽链在空间卷曲折叠成为特定的三维空间结构，包括二级结构和三级结构二个主要层次。有的蛋白质由多条肽链组成，每条肽链称为亚基，亚基之间又有特定的空间关系，称为蛋白质的四级结构。所以蛋白质分子有非常特定的复杂的空间结构。

通过“蛋白质结构预测”破译“第二遗传密码”，是蛋白质研究最后几个尚未揭示的奥秘之一。天津大学和中国科学院生物物理所的科学家已经做出了优秀的研究成果。他们预测，蛋白质的种类虽然成千上万，但它们的折叠类型却只有有限的650种左右。我国科学家在分子伴侣和折叠酶方面有特色的研究成果，也已经赢得了国际同行的注意。

外界环境的变化可以导致蛋白质空间结构的破坏和生物活性的丧失，但却并不破坏它的一级结构（氨基酸序列），这称为蛋白质的变性。变性的蛋白质往往成为一条伸展的肽链，在一定的条件下可以重新折叠成原有的空间结构并恢复原有的活性。对蛋白质变性作用的认识是我国科学家吴宪在三十年代首先提出的。 蛋白质异常的三维空间结构可以引发疾病，疯牛病、老年性痴呆症、囊性纤维病变、家族性高胆固醇症、家族性淀粉样蛋白症、某些肿瘤、白内障等等都是“折叠病”。造成疯牛病的Prion病蛋白可以感染正常蛋白而在蛋白质之间传染。研究蛋白质的折叠问题不仅具有重大的科学意义，而且在医学和在生物工程领域具有极大的应用价值。

1分子生物学的中心法则

五十年代初运用X射线衍射技术解出了生命遗传物质脱氧核糖核酸（DNA）分子的三维空间结构，阐明了生物遗传的分子基础，揭示了这个最主要的生命活动的本质，从而开创了在分子水平上认识生命现象的新学科———分子生物学。分子生物学的出现是经典生物学转变成近代生物学的里程碑。 尽管自然界的生物物种千千万万，生命现象繁杂纷飞，在分子水平研究生命，使我们认识到各种生命现象的基本原理却是高度一致的！从最简单的单细胞生物到最高等的人类，它们最基本最重要的组成物质都是蛋白质和核酸。核酸是生物体遗传信息的携带者，所有生物体能世代相传，就是依靠核酸分子可以精确复制的性质。蛋白质则是生命活动的主要承担者。所有的生命活动，呼吸、运动、消化……甚至感知、思维和学习，无一例外是依靠蛋白质来完成的。 蛋白质是一种生物大分子，基本上是由20种氨基酸以肽键连接成肽链。肽键连接成肽链称为蛋白质的一级结构。不同蛋白质其肽链的长度不同，肽链中不同氨基酸的组成和排列顺序也各不相同。肽链在空间卷曲折叠成为特定的三维空间结构，包括二级结构和三级结构二个主要层次。有的蛋白质由多条肽链组成，每条肽链称为亚基，亚基之间又有特定的空间关系，称为蛋白质的四级结构。所以蛋白质分子有非常特定的复杂的空间结构。每一种蛋白质分子都有自己特有的氨基酸的组成和排列顺序，由这种氨基酸排列顺序决定它的特定的空间结构，这就是荣获诺贝尔奖的著名的Anfinsen原理。蛋白质分子只有处于它自己特定的三维空间结构情况下，才能获得它特定的生物活性；三维空间结构稍有破坏，就很可能会导致蛋白质生物活性的降低甚至丧失。

二十世纪生物学领域最重要的成就之一，是继DNA双螺旋结构的发现总结出分子生物学的中心法则，揭示生命遗传信息传递的方向和途径。近半个世纪以来对阐明中心法则有关问题有杰出贡献而获得诺贝尔奖的学者先后多达34位。分子生物学的中心法则简单表达如下：

分子生物学的中心法则中，DNA和核糖核酸（RNA）的复制、DNA转录成RNA、RNA逆转录成DNA以及以信使RNA为模板翻译成多肽链的过程和机制基本上已经阐明。但从多肽链折叠成蛋白质的过程，即所谓“新生肽的折叠”问题，是中心法则至今留下的空白，又是从“遗传信息”到“生物功能”的关键环节，有待我们在21世纪去解决。

2蛋白质折叠与“折叠病”

人们对由于基因突变造成蛋白质分子中仅仅一个氨基酸残基的变化就引起疾病的情况已有所了解，即所谓“分子病”，如地中海镰刀状红血球贫血症就是因为血红蛋白分子中第六位的谷氨酸突变成了颉氨酸。现在则发现蛋白质分子的氨基酸序列没有改变，只是其结构或者说构象有所改变也能引起疾病，那就是所谓“构象病”，或称“折叠病”。

大家都知道的疯牛病，它是由一种称为Prion的蛋白质的感染引起的，这种蛋白质也可以感染人而引起神经系统疾病。在正常机体中，Prion是正常神经活动所需要的蛋白质，而致病Prion与正常Prion的一级结构完全相同，只是空间结构不同。这一疾病的研究涉及到许多生物学的基本问题。一级结构完全相同的蛋白质为什么会有不同的空间结构，这与Anfinsen原理是否矛盾？显然这里有蛋白质的能量和稳定性问题。

从来认为蛋白结构的变化来自于序列的变化，而序列的变化来自于基因的变化，生命信息从核酸传递到蛋白。而致病Prion的信息已被诺贝尔奖获得者普鲁辛纳证明不是来自基因的变化，致病蛋白Prion导致正常蛋白Prion转变为致病的折叠状态是通过蛋白分子间的作用而感染！这种相互作用的本质和机制是什么？仅仅改变了折叠状态的分子又如何导致严重的疾病？这些问题都不能用传统的概念给予满意的解释，因此在科学界引起激烈的争论，有关研究的强度和竞争性也随之大大增强。

由于蛋白质折叠异常而造成分子聚集甚至沉淀或不能正常转运到位所引起的疾病还有老年性痴呆症、囊性纤维病变、家族性高胆固醇症、家族性淀粉样蛋白症、某些肿瘤、白内障等等。由于分子伴侣在蛋白质折叠中至关重要的作用，分子伴侣本身的突变显然会引起蛋白质折叠异常而引起折叠病。随着蛋白质折叠研究的深入，人们会发现更多疾病的真正病因和更针对性的治疗方法，设计更有效的药物。现在发现有些小分子可以穿越细胞作为配体与突变蛋白结合，从而使原已失去作战能力的突变蛋白逃逸“蛋白质质量控制系统”而“带伤作战”。这种小分子被称为“药物分子伴侣”，有希望成为治疗“折叠病”的新药。 新生肽的折叠问题或蛋白质折叠问题不仅具有重大的科学意义，除了上面提到的在医学上的应用价值外，在生物工程上具有极大的应用价值。基因工程和蛋白工程已经逐渐发展成为产值以数十亿美元计的大产业，进入21世纪后，还将会有更大的发展。但是当前经常遇到的困难，是在简单的微生物细胞内引入异体DNA后所合成的多肽链往往不能正确折叠成为有生物活性的蛋白质而形成不溶解的包含体或被降解。这一“瓶颈”问题的彻底解决有待于对新生肽链折叠更多的认识。

3蛋白质折叠和“第二遗传密码”

蛋白质折叠的研究，比较狭义的定义就是研究蛋白质特定三维空间结构形成的规律、稳定性和与其生物活性的关系。在概念上有热力学的问题和动力学的问题；蛋白质在体外折叠和在细胞内折叠的问题；有理论研究和实验研究的问题。这里最根本的科学问题就是多肽链的一级结构到底如何决定它的空间结构？既然前者决定后者，一级结构和空间结构之间肯定存在某种确定的关系，这是否也像核苷酸通过“三联密码”决定氨基酸顺序那样有一套密码呢？有人把这设想的一级结构决定空间结构的密码叫作“第二遗传密码”。

如果说“三联密码”已被破译而实际上已成为明码，那么破译“第二遗传密码”正是“蛋白质结构预测”从理论上最直接地去解决蛋白质的折叠问题，这是蛋白质研究最后几个尚未揭示的奥秘之一。“蛋白质结构预测”属于理论方面的热力学问题。就是根据测得的蛋白质的一级序列预测由Anfinsen原理决定的特定的空间结构。蛋白质氨基酸序列，特别是编码蛋白质的核苷酸序列的测定现在几乎已经成为常规技术，从互补DNA（cDNA）序列可以根据“三联密码”推定氨基酸序列，这些在上一世纪获得重大突破的分子生物学技术，大大加速了蛋白质一级结构的测定。目前蛋白质数据库中已经存有大约17万个蛋白的一级结构，但是测定了空间结构的蛋白大约只有1．2万个，这中间有许多是很相似的同源蛋白，而真正不同的蛋白只有1000多个。随着人类基因组计划的胜利完成，解读了人类DNA的全序列，蛋白质一级结构的数据增长必定会出现爆炸的态势，而空间结构测定的速度远远滞后，因此二者之间还会形成更大的距离，这就更需要进行蛋白质结构的预测。

由于蛋白质分子结构本身的极端复杂性决定了结构预测不可能一蹴而就。目前结构预测的方法大致可分为两大类。一类是假设蛋白质分子天然构象处于热力学最稳定，能量最低状态，考虑蛋白质分子中所有原子间的相互作用以及蛋白质分子与溶剂之间的相互作用，采用分子力学的能量极小化方法，计算出蛋白质分子的天然空间结构。第二类方法是找出数据库中已有的蛋白质的空间结构与其一级序列之间的联系总结出一定的规律，逐级从一级序列预测二级结构，再建立可能的三维模型，根据总结出的空间结构与其一级序列之间的规律，排除不合理的模型，再根据能量最低原理得到修正的结构。这也就是所谓“基于知识的预测方法”。但是，第一类方法遇到在数学上难以解决的多重极小值问题，而逐级预测又受到二级结构预测精度的限制。因此必须解决这些困难，或者发展新的方法，将基于知识的预测方法与计算化学以及统计物理学结合起来，才有希望能破译“第二遗传密码”。 另一方面，和以往只能利用存入蛋白质数据库的数据进行预测相比，人类DNA的全序列的测定给予蛋白质结构预测更自然的、信息量更大得多的数据库，因此可用基于同源性的重复循环技术非常可靠地灵敏地进行结构预测。已经有人根据基因组的数据用统计方法重新估计了蛋白质折叠类型数目大约为1000种，这和早期的理论估计是一致的。显然，人类基因全序列的揭示必然为蛋白质结构预测、蛋白质相互作用的预测以及单核苷酸多态性的分子表型预测开辟前所未有的广阔天地。天津大学和中国科学院生物物理所的科学家已经活跃在蛋白质结构预测领域，并做出了优秀的研究成果。他们预测，蛋白质的种类虽然成千上万，但它们的折叠类型却只有有限的650种左右。

蛋白质折叠第二个根本的科学问题是具有完整一级结构的多肽链又是如何折叠成为它特定的高级结构？这是一个折叠的动力学的问题，长期以来，主要用体外的实验方法研究，虽然已有四五十年，但至今尚未解决。我们知道，多数蛋白质在体外是不稳定的，外界环境的变化，如温度、酸度等，都可以导致其空间结构的破坏和生物活性的丧失，但却并不破坏它的一级结构，这称为蛋白质的变性。对蛋白质变性作用的认识是我国科学家吴宪在三十年代基于他在国内的工作首先提出来的，长期以来已经为国际上广泛接受。变性的蛋白质往往成为一条伸展的肽链，由于一级结构仍然完整，根据Anfinsen原理它应该可以在一定的条件下重新折叠成原有的空间结构并恢复原有的活性。这就是长时间来在体外研究蛋白质折叠的基本模型。

现在知道，绝大多数蛋白质从一条伸展的肽链，折叠成有其特定结构的、有活性的蛋白质，并不是一步完成的，而要经过许多折叠的中间状态。含有多个亚基的蛋白质分子，亚基间的相互作用使之组装成复杂蛋白分子。研究人员用实验方法，特别是近年来发展的快速测定方法去追踪蛋白质重折叠的全过程，尽可能捕捉折叠过程中的每一个中间状态。不同阶段的折叠速度不同，有的比较慢，比较容易发现和捕捉；但有的非常快，必须要有特殊的设备配合各种测试技术去进行研究。最近有人尝试大幅度降低温度使折叠速度减慢而得以追踪。最终，人们要定量地描述整个折叠的动态过程，拍出一部蛋白质折叠的**来，但这必然要经过一个长时间的艰苦的工作。 4细胞内的蛋白质折叠

尽管多年来体外蛋白质折叠研究为揭示蛋白质折叠的本质提供了大量信息，但细胞内蛋白质的生物合成，一个广义的蛋白质折叠问题，是一个比试管内蛋白质折叠复杂得多的多的过程。蛋白质的多肽链都是在细胞内的一种由多种蛋白质和核糖核酸所组成的被称为核糖体的复合物上，以信使核糖核酸为模板，从氨基末端开始，按照三联密码，一个氨基酸一个氨基酸加上去而合成出来的。现在比较一致的看法认为，这种新合成出来的多肽链（称为新生肽）在合成过程中长度不断增加，并在延伸的同时也在进行着折叠，而不是在合成完成脱离核糖体后再自发折叠成为蛋白质。所以上面介绍的在体外用变性伸展肽链的重折叠研究蛋白质折叠的模型看来并不是研究细胞内蛋白质折叠的理想模型。由于每个信使核糖核酸可以同时携带多个核糖体，而每个核糖体上的多肽链的延伸程度又是不同的，所以核糖体上的多肽链的合成同步化是目前研究新生肽折叠的关键问题，但一直没有解决。

我们实验室暂时绕过这个障碍，制备一系列从氨基末端开始具有不同长度的肽段，比较研究它们的构象作为模型，对新生肽在合成延伸的同时也在进行着折叠的观点已经提供了大量信息。从核糖体上合成出来的肽链还需经过与翻译同时进行的和翻译完成后的化学加工，如形成二硫键，完成糖基化作用、羟基化作用、磷酸化作用等化学修饰。化学修饰往往与肽链的折叠密切相关，没有化学修饰的肽链往往不能完成正确折叠。

新生肽还要被运送到细胞的特定部位，“各就各位”才能发挥它特定的生物功能：例如进入细胞核中的 白与DNA组成染色体；进入线粒体的蛋白参与能量代谢；组成膜的蛋白以及分泌到细胞外的蛋白必须进入内质网，先进行加工再继续转运等等。这些转运都有一个穿越膜结构，甚至是多次越膜的过程。有完整空间结构的蛋白分子是不能越膜的，因此在转运过程中折叠过多的分子必须解开折叠后才能越膜。此外，多亚基蛋白必须进行组装。有些蛋白质，如一些酶和激素，以前体形式合成后还要经过水解除去某一段序列后才能成熟为有活性的分子。所有这些都包含在新生肽成熟为功能蛋白的全过程中，每一步都涉及新生肽链的构象变化、折叠和调整。 在试管中做蛋白质折叠实验的条件往往人为简化或不得不简化，与新生肽在细胞内折叠的条件有质的或量的差别。所有的细胞中都存在着大量的蛋白质、核酸、多糖等各种生物大分子，它们大约占用细胞容积的20－30％，总浓度高达每升80－200克，因此任何一种大分子都处于一个充满其他大分子的“拥挤”环境中，使得任何一个大分子的实际可及空间大大减少，这种情况对所有大分子之间的反应在热力学和动力学上都有很大的影响。最近，有人呼吁，在体外研究蛋白质折叠必须考虑模拟细胞内的“拥挤”环境。我们实验室在这方面的研究已经得到国际同行的注意。此外，某一种蛋白在某一时刻在细胞内的局部浓度可以非常高，这样高浓度的蛋白质在试管中必然发生聚集而不可能完成折叠。所以，在体外进行的实验，为了提高蛋白折叠效率，并且有利于进行分析，实验所用的蛋白浓度总是很低的；温度也常在37摄氏度以下，有时低到10摄氏度以下，以减缓反应速度。溶液成分也尽量简单，便于分析。 5分子伴侣蛋白和折叠酶

最近15年来，由于发现一些蛋白质的折叠必须在另一些蛋白质存在时才能正确完成的现象，对蛋白质折叠的概念产生了革命性的全新认识，“自发折叠”的经典概念发生了转变和更新，这是蛋白质折叠研究中的大事。现在认为新生肽在细胞内的折叠和成熟在多数情况下是不能自发完成的，而是需要别的蛋白质帮助的。这个新概念并不与Anfinsen原理相矛盾，而是在动力学的观点上完善了Anfinsen学说。一个在热力学上可以成立的反应由于动力学的能障等问题在实际上未必可以完成，但在别的蛋白质帮助下可以克服能障而得以进行。

目前已认识到的在细胞内帮助新生肽链折叠的蛋白有二类：一类称为分子伴侣蛋白，另一类是催化与折叠直接有关的化学反应的酶，又称折叠酶。分子伴侣显然是一种具有新功能的蛋白，近年来已经鉴定到越来越多新的分子伴侣蛋白或已知蛋白的新的分子伴侣活性。它们的精细三维结构、结构与功能的关系、它们帮助生物大分子折叠的机制都在活跃的研究之中；特别是有些蛋白的分子伴侣活性和在同一分子上的其他生物活性之间的关系以及在生命活动中的协作和调控更引起人们的兴趣。现在发现，不仅蛋白质的折叠需要分子伴侣的帮助，DNA分子和RNA分子的折叠也往往需要分子伴侣的帮助，因为功能DNA和RNA分子，特别是它们与蛋白质形成的复合物都要有一定的构象。DNA和RNA分子本身具有较大的刚性，不容易折叠或在折叠过程中容易发生折叠错误，因此需要DNA分子伴侣或RNA分子伴侣帮助它们折叠而形成特定的构象。另一方面，不仅蛋白质，现在发现有一些核酸和磷脂也能发挥分子伴侣的作用；更有趣的是最近发现核糖体也有分子伴侣活性。有些生物大分子在成熟过程中需要一系列的分子伴侣在不同的阶段给予帮助才能完成最终的折叠。另外，有一些小分子物质对某些蛋白质在体外的折叠有帮助作用，被称之为“化学分子伴侣”。我国科学家在分子伴侣和折叠酶方面的有特色的研究成果已经赢得了国际同行的注意。

新生肽在细胞中折叠和成熟的过程由于转录或翻译出现了错误，或受到各种环境 而损伤，并非能百分之百地完成。为提高蛋白质生物合成的效率，处理掉不能继续正确折叠的或错误折叠的“次品”或“废品”，防止这些“垃圾”的堆积而危害正常生命活动，生命的进化使细胞获得了一种“蛋白质质量控制系统”。这种系统是由分子伴侣和靠消耗三磷酸腺苷的能量而发挥作用的特定的蛋白水解酶组成。分子伴侣帮助新生肽正确折叠；而特定的蛋白水解酶把不能继续正确折叠的或错误折叠的“垃圾”水解成小分子。这里的科学问题是质量控制系统到底如何进行质量控制？有人借用了医院里诊断病人应该送到哪种病房作什么治疗的机制（triage）来描述细胞的蛋白质质量控制体系的作用机理。关键是如何“诊断”和区分什么样的新生肽“病人”可以送到分子伴侣“病房”进行治疗和拯救，而什么样的新生肽“病人”已“无可救药”，只能送给蛋白水解酶去处理。细胞内新生肽“病人”的命运主要是由分子伴侣处理“病人”的能力和速度在动力学上来决定的。尚未治好的新生肽“病人”可能获得再治疗的机会，但也可能不幸送到蛋白水解酶那里去了；还有一种可能性就是形成聚集，聚集体是抗水解的。如果形成有规则的聚集体，即所谓“淀粉样纤维”。一些神经系统退化疾病，如老年性痴呆症、帕金森氏病、亨廷顿氏病就是由此造成的。

在21世纪，人类在解决了新生肽折叠的问题，解决了基因调控的问题后，应该就可以说全面地最终地阐明了分子生物学的中心法则，那时人类对自身的认识又将有一个新的飞跃。

首先要确定你的目标，所谓千万级是每秒千万次查询还是千万条记录的数据库，前者是一个极其复杂的，这个不是光告mysql能解决的，我想不是前者，而后者却是很简单的一件事，前提是定义高效，定义两个指标：

1，每秒查询的次数是多少

2，每次查询时长

确定好以后再考虑以下几个因素的优化

1，存储的类型，SSD比普通磁盘的随机读写能力可以提高不少，一般2到3个数量级，还要看索引和数据块的大小，比较复杂

2，先择RAID类型，如果选raid0和raid10可以提升近似1倍的速度

3，使用高带宽的网速，可以减少网络传输延迟，用10g的光纤比1g的电缆理论上可以提升1个数量级的吞吐量，尤其对大数据据量的结果集特别有效

4，合理的索引，带条件的检索字段加上索引

5，用大宽表，尽可能减少多表关联查询，用空间换时间吧

6，_用主从的集群，基本上查询的并发量和服务器的数量成正比的

7，使用缓存，如memcached，尤其对静态数据提升尤其明显

8，合理选择数据库字段的类型，用定长字字，不要用变长的，如定长的int,char,decimal类型，别用varchar,text等

9，给数据库配置更大的内存

10，检查下瓶颈在不在CPU，如果查询复杂，换个更高配置的服务器

总的原刚就是，尽可能用内存替代碰盘提升IO速度，提高网络和CPU的配置以减少查询时间；尽可能提升网络速度，内存和主机的数量以提高并发

我们先探讨非高并发量的实现。

对于查询频次较高的字段，加上索引。

加索引注意事项：

1对那些字符内容较长的最好不要加索引

2按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

随意加索引，会给数据维护增加负担

其实，可以引入分区。

分区注意事项：

1常见的分区类型有range，list，hash，key等。用的比较多的就是range分区。

2对于初始建立索引的时候，我们往往会忽视一个前提条件，导致添加失败报错。

这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。

引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区

对于并发量较高的，我们除了做上面的 *** 作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。

未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。

你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看\x0d\1、调整数据库服务器的性能\x0d\Oracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑： \x0d\11、调整 *** 作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\Oracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的 *** 作系统，如果 *** 作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。 \x0d\111、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。 \x0d\112、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\多数 *** 作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时， *** 作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O *** 作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。 \x0d\113、为Oracle数据库服务器设置 *** 作系统进程优先级 \x0d\不要在 *** 作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。 \x0d\12、调整内存分配\x0d\Oracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。 \x0d\121、库缓冲区的调整 \x0d\库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\ \x0d\Pins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\122、数据字典缓冲区的调整 \x0d\数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\ \x0d\Gets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)回答于 2022-11-15

经常会有人问我数据库是干啥的，其实一开始我是拒绝回答的，因为我也不能做到通俗易懂的表达出来，毕竟我接触这个概念也没有多长时间，但随着问的人多了，我觉得是时候脑补一下我的第一堂课了，万一哪天冒出来个货跟你掰扯这事儿，你没分分钟给他说清，最后弄个丢里儿丢面儿，好尴尬呀。

数据库，说白了就是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，这些数据是结构化的，并可为多种应用服务。也就是说，数据库是使用计算机服务器来存储数据的，专门用来提供各种数据服务。可以这样想像，过去一个公司的所有财务数据都是放在保险柜里面，而现在我们就可以针对这些财务数据搭建一个数据库放在某台计算机或服务器上面;再比如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。最常见的数据库有：银行储蓄系统、手机话费系统、美容美发会员系统、超市会员积分系统、水电费系统、机票或火车票系统等，这些都需要后台数据库基础设施的支撑。举了这么多例子，应该是把数据库说明白了，至少能在大脑里面有个概念，知道这个东西是干啥的。

现在大数据被炒的红得发紫，而大数据的基础也是数据，由此可见，数据是一个企业的核心资源，说它是企业的立身之本、发展之基都不为过，因此，维护数据库的数据库管理员(DBA)是企业不可或缺的。

目前市面上的数据库产品有很多，单从规模上分可分为大型、中型、小型几种，典型的数据库产品如下：

大型数据库：Oracle、DB2、Sybase;

中型数据库：MySQL、SQLServer、Infomix;

小型数据库：Access、VisualFoxpro。在众多的数据库产品中，Oracle数据库一直处于行业领导先地位，也是当今最流行的关系型数据库。Oracle可翻译成"甲骨文"，它是一家以数据库为主业的全球化公司，是全球第二大软件公司(第一名是微软公司)，目前Oracle在数据库软件市场已经排名第一，数据库软件市场份额达到486%，遥遥领先于第二名占有率仅为207%的IBM公司的DB2。在中国市场上的计算机专业系统后台所使用的数据库尤以Oracle数据库居多。但是购买Oracle数据库需要很大一笔费用，一般的大型企业使用，需要有专业人员进行管理和维护，中小企业承担不起。中小企业为了节省成本，一般使用MySQL、PostgreSQL这类免费开源的数据库，所以Oracle数据库相关的工作岗位一般是在大型企业中。

对于为什么选择Oracle数据库，而不是其他的数据库

第一，是因为Oracle数据库占据最大的市场份额，并且越来越大，市场需要很多Oracle数据库方面的人才，中国有句老话说"做对事，选对人"，是同样的道理;第二，是很多非Oracle数据库的老系统正往Oracle数据库迁移，其他数据库市场占有率在减少，其他数据库工作者有面临失业的风险;第三，Oracle有大量的官方学习文档，还有部分中文文档，可以有效地进行学习;第四，Oracle有大量的从业人员，有共同方向的朋友可以互相帮助，不再是孤胆英雄;第五，是可以很容易地从Oracle官方网站下载功能齐全的数据库最新版本进行学习，可以让你了解数据库方面的最新发展趋势等。

在此说明，以后的所有内容都是基于Oracle11g数据库产品的，下面我们就简单介绍一下Oracle11g的系列产品：

企业版(EnterpriseEdition)此版本包含了数据库的所有组件，并且能够通过购买选项和程序包来进一步对其增强。

能支持例如大业务量的在线事务处理OLTP(On-LineTransactionProcessing联机事务处理系统)环境、查询密集的数据仓库和要求苛刻的互联网应用程序。

标准版1(StandardEditionOne)此版本为工作组、部门级和互联网、内联网应用程序提供了前所未有的易用性和性价比。从针对小型商务的单服务器环境到大型的分布式部门环境，该版本包含了构建重要商务应用程序所必需的全部工具。它仅许可在最高容量为2个处理器的服务器上使用，支持Windows/Linux/UNIX *** 作系统，并支持64位平台 *** 作系统。

标准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能，并且利用真正的应用集群(RAC)提供了对更大型计算机和服务集群的支持。它可以在最高容量为4个处理器的单台服务器上、或者在一个支持最多4个处理器的集群上使用，可支持Windows、Linux和UNIX *** 作系统，并支持64位平台 *** 作系统。

简化版此版本支持与标准版1、标准版和企业版完全兼容的单用户开发和部署。通过将Oracle数据库获奖的功能引入到个人工作站中，该版本提供了结合世界上最流行的数据库功能的数据库，并且该数据库具有桌面产品通常具有的易用性和简单性，可支持Linux和Windows *** 作系统。

从存储结构上来说，目前流行的数据库主要包含以下两种：

RDBMS：关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库;

NoSQL数据库，是指那些非关系型的、分布式的数据库。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系型数据库优点：

1、容易理解

二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。

2、使用方便

通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便。

3、易于维护

丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据部移植的概率。

4、事务安全

所有关系型数据库都不同程度的遵守事物的四个基本属性，因此对于银行、电信、证券等交易型业务是不可或缺的。

关系型数据库的瓶颈：

1、高并发读写需求

网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

2、海量数据的高效率读写

互联网上每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。

3、高扩展性和可用性

在基于WEB的结构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像WEBServer和APPLICATIONServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

NoSQL数据库

NoSQL一词首先是CarloStrozzi在1998年提出的。2009年再次提出了NoSQL一词，用于指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

NoSQL具有以下特点：

1、可以弥补关系型数据库的不足

2、针对某些特定的需求而设计，可以具有极高的性能

3、大部分都是开源的，由于成熟度不够，存在潜在的稳定性和维护性问题。

关系型数据库适用于结构化数据，而非关系型数据库适用于非结构化数据，二者优势互补，相得益彰。

Oracle数据库未来的发展方向是提供结构化、非结构化、半结构化的解决方案，实现关系型数据库和NoSQL共存互补。值得强调的是，目前关系型数据库仍是主流数据库。

虽然NoSQL数据库打破了关系型数据库存储的观念，可以很好地满足WEB20时代数据的存储要求，但NoSQL数据库也有自己的缺陷。在现阶段的情况下，可以将关系型数据库和NoSQL数据库结合使用，相互弥补各自的不足。

关于数据库及其代表产品Oracle今天就介绍这么多，有兴趣的可以继续深挖，希望我的介绍能让你对数据库有一个更深入的认识。如果有志于在这方面发展的话，就让我们一起跟往事干杯从头再来。

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