大家好，如果您还对oracle一年多少钱不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享oracle一年多少钱的知识，包括oracle购买价格的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
oracle中读取时间，只显示年，月，日，怎么写sql语句
首先你的time是什么数据类型要搞清楚（deschistory就能看到），如果是date型那么可以用楼上的方法，也可以用：
selectto_char(time,'yyyymmdd')fromhistroy;如果是字符型（如char、varchar等）那么可以用：selectsubstr(time,1,8)fromhistroy;（这里假设time的格式为YYYYMMDDHHmi，所以取前八位)
oracle dba和需求工程师哪个职业寿命更长一些前景更好一些
it的领域有很多，不能说哪个领域寿命更长，把其中的任何一个领域做好，都能独当一面！
关于你这个问题，首先要确认你自己感兴趣的是哪一个？不要说你不知道，还在探索中....????我经常和我的学生说，选择自己职业发展道路的时候，一定要选择一个自己感兴趣的职业，否则以后可能就会遇到你这种情况，这不是小事，这直接影响到了你的工作情绪，说得严重一点，直接影响到了你养家糊口，赚钱的机会！
最后说说，你的这两个方向，需求工程师，偏向于产品的设计与研发；而dba偏向于数据库的管理！哪个更赚钱呢，其实都一样，就看你对哪个感兴趣了。说到寿命，这里我不得不说，dba和以前相比，确实需求量没那么大了，现在大数据盛行，很多企业都使用开原的数据库，或者nosql及newsql的产品，oracle在大数据领域，优势确实不是很大，但目前的金融企业，医疗行业，政府等还是都在用oracle,这就是观念的问题！没有谁淘汰谁！只能共存！
顺便说一下，我就是在oracledba这个领域摸爬滚打了10多年，现在虽然是部门的负责人，接触了很多非数据库的东西，但我的oracle技术一直没丢，我现在正把我的这些知识授予其他人！
希望我的回答对你有帮助！
es查询和oracle哪个快
es是倒排索引，底层跟solr一样使用lucene,适合于nosql场景，例如分本分词搜索这种
oracle是二叉树索引，适用于sql场景
抛开数据量和业务场景去单独讨论哪个快，是耍流氓的行为
例如早些年,mysql开源还没有这么成熟的时候es也还是2.2版本的时候，分库分表中间件也只是大厂的专利，几千万数据量的复杂查询都是首选oracle和db2
现在无论是mysql/分库分表中间件/es性能自己周边大数据产品，一年好几个台阶，互联网行业大部分都开始上云，最近几年的云原生，k8s弹性扩缩容，spring系列/springcloud/springboot全家桶
个人觉得，更多的还是应该以云原生的思考方式去考虑架构以及业务场景，文本搜索如果没有太大定制化，首推esoracle就不要用了，云数据库，弹性扩缩容，异地多活，主从冷备，各种都有，况且oracle老板还经常发表歧视中国言论不跟他玩
为什么银行单位几乎都用Oracle
现在都在清理，所有涉及国家和民生的要害部门的设备和软件，全部要求用国产，第一批2022年完成，这是国家安可工程强制要求的，你看看现在新上的数据库，那有国外厂家中标的。
购买了Oracle licence之后，每年还需要支付给Oracle维保费用吗
不强制需要。
OracleLicence费用和Oracle维保费用是两个不同的概念。
OracleLicenceOracleLicence相当于你将Oracle用于商业用的一个准可证。如果你将Oracle产品用于商业用途而没有支付Licence的费用，Oracle可以通过法律途径起诉你索赔。这个国内都有专门的公司做这些事情的代理，收到赔偿后获得分成。比较典型的就是微软的Office、操作系统授权，和Oracle数据库的授权。Licence一般按照CPU数量和用户数量收费。
Oracle的维保费至于Oracle的维保费，这个一般意味着原厂会为你的公司提供一些远程或者现场问题解决服务。并且在你的Oracle需要升级一定功能时提供必要的补丁咨询服务。一般来说费用都是根据Licence百分比来计算，现在降低了是10%-20%，根据具体服务深度来谈，一般需要的都是大公司才会考虑包年。小公司需要频次比较低，可以通过单次比较昂贵的服务（8000一天好像是）来满足需求，当然一般的问题国内的咨询公司都可以做，并且提供Oracle原厂一半以下的价格，非常有竞争力，同样也能cover住问题。
所以，结论是在DBA能力足够的情况下这个维保费用可以不支付，可以通过其他途径购买metalink支持，也可以通过咨询公司获得metalink支持。
oracle一年多少钱和oracle购买价格的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
