（题图来自Oracle VP , Sally Piao的摄影佳作，感谢摄影师授权）
编辑手记：这一节我们将介绍多租户中PDB的Plug-Out 与 Plug-In与备份恢复，这篇文章来自<深入解析Oracle>一书的摘录。
将 Non-PDB 插入 CDB
在12c中，可以将一个非 CDB（也即NON-CDB）插入到 CDB 中，这个过程需要在只读模式下进行。
以下测试首先启动一个常规的 Non-CDB 数据库：
这个数据库中已经预先建立了一个数据库用户，并且有一个测试表：
在12c中，新增加的包 DBMS_PDB 可以用于进行迁移：
在 OPEN 模式下执行 DESCRIBE 操作会出现错误，提示该操作只能在只读模式下进行：
以下启动数据库到只读模式：
执行 DBMS _PDB.DESCRIBE 过程，然后关闭数据库：
这个步骤在 $ORACLE_HOME/dbs 目录下生成了一个 XML 文件，用于描述需要迁移的数据文件，其主要内容如下：
在 CDB 中执行 PLUG，就可以将这个 NON-CDB 插入到 CDB 中，指定 COPY 参数，将文件复制到 CDB 的相应目录下，如果已经复制到特定目录，则可以指定 NOCOPY 选项，就无需再复制一次。这也是对以前版本中传输表空间技术的增强：
以下列表中可以看到，新的 PDB 数据库已经被插入到 CDB 中：
插入成功之后可以连接到数据库进行数据验证：
UNPLUG 数据库
通过 UNPLUG 命令可以拔出一个 PDB：
以上命令生成一个 XML 文件，缺省存储于 $ORACLE_HOME/dbs目录下：
也可以在以上命令中指定目录，这样 XML 文件就可以存储于特定位置：
XML 文件包含了数据文件的描述信息，用于转移数据库。UNPLUG 后 PDB 的状态被变更为MOUNTED，数据库被关闭：
已经 UNPLUG 的数据库不能在当前数据库中直接打开：
通过如下命令在当前数据库中删除一个已经 UNPLUG 的数据库：
如果要集联删除所有的数据文件，则可以将 keep datafiles 指令换成 including datafiles.
CDB 的视图与原理
随着 CDB、PDB 的引入一系列的视图对应引入 ,用于数据库信息的查询和展现。
如在 CDB 层面的用户信息查询，可以通过新的视图 CDB_USERS 进行，通过这个视图可以直观的看到一个用户在哪些容器中存在：
查询临时文件可以通过视图 CDB_TEMP_FILES 进行：
对于常规的 DBA 类视图，在 CDB 中都具有对应的视图。下表列出了与常用数据库视图相对应的一些 CDB 视图：
在数据库的创建脚本中，还可以找到最核心的底层表 container$ 的创建语句，该底层表用于记录各容器的信息，通过该表与其他对象的关联，CDB 的内容可以被隔离和识别出来：
通过数据库创建的核心脚本 - cdcore.sql ，可以找到部分视图的创建方式，如以下脚本记录了 DBA_PDBS 视图的创建方式，正是通过 container$ 和 obj$ 的关联过滤出容器对象的：
对于 PDB 的常规视图创建，另外一个核心脚本是 -catcdbviews.sql，在这个脚本中创建了一个 PackageCDBView，通过这个程序包，根据现有的 DBA 视图批量创建 CDB 所需要的内部视图、同义词并进行授权：
接下来的包体中定义了详细的操作步骤，其中最核心的是根据数据字典视图批量的创建 CDB 所需要的视图：
最终执行转换成类似如下的一个系列 SQL：
了解了这些内部过程，我们就可以对 CDB 的各类视图结构有各大致的了解。
PDB 为云计算而生
在 Oracle 数据库中，PDB 新特性的引入，被称为是为云计算而生的新技术，在云数据库平台上，需要将不同用户的对象、权限等信息彻底分割开来，原有的 Schema 方式并不适合，而 PDB 完全满足隔离与迁移的需要，彻底简化了云数据库平台的管理和维护。
我们先来看一看在 Oracle 11g 版本之上的 Oracle 云数据库平台，下图包含了销售方式，Oracle 公司通过存储空间不同来进行收费区分，销售单位只能为1个 Schema，这是 Oracle Database 11g 版本的特性决定的，如果一个企业能否随意创建 Schema，则数据库会变得异常混乱，而 PDB 模式通过隔离可以彻底解决这一问题。
目前开放的云数据库平台，可以通过申请获得试用的账户。在获得了数据库账户之后，可以通过 Oracle Application Express 进行在线的应用开发和发布，后台的数据对象可以通过 APEX 内嵌的管理功能进行维护：
在 Oracle SQL Developer 工具中，已经集成了“Cloud Connection”模块用于云端的数据库管理：
虽然目前 Oracle 的云数据库看起来还相当简单，但是不论如何，云数据库的时代已经慢慢走来。
文章转自数据和云公众号，原文链接
