测量吞吐量 在数据复制环境中,测量指定时间段内复制的数据量非常重要。不过,带宽一般是按照 Gbps 的单位(Gbit/s)来算的。测量和报告操作的类型和数量可以从整体上了解 GoldenGate 环境的性能。 数据吞吐量 要计算 GoldenGate 的吞吐量,我们可以使用以下
测量吞吐量
在数据复制环境中,测量指定时间段内复制的数据量非常重要。不过,带宽一般是按照 Gbps 的单位(Gbit/s)来算的。测量和报告操作的类型和数量可以从整体上了解 GoldenGate 环境的性能。
数据吞吐量
要计算 GoldenGate 的吞吐量,我们可以使用以下参数在进程的报告文件中附加该进程相关的统计信息:
REPORTCOUNT EVERY 1 MINUTES, RATE
REPORTCOUNT 可以在 Extract 或 Replicat参数文件中使用。 RATE 选项可以提供额外的性能统计信息,计算进程启动以来处理的总记录数,包括上一次报告以来的增量统计信息。
下面的 Extract 报告示例显示的是 1 分钟间隔内的 RATE 统计信息:
2010-10-13 11:24:58 INFO OGG-01026 Rolling over remote file ./dirdat/na000060.
9334116 records processed as of 2010-10-13 11:25:24 (rate 3728,delta 9352)
9907789 records processed as of 2010-10-13 11:26:24 (rate 3865,delta 9543)
10492064 records processed as of 2010-10-13 11:27:26 (rate 3997,delta9518)
10975243 records processed as of 2010-10-13 11:28:26 (rate 4088,delta8052)
要测量每秒、每分钟、每小时的吞吐量,我们需要计算指定时间段处传输的字节数。为此,我们必须按照以下步骤在持续的负载期间对每个 Extract 或 Replicat进程执行如下操作:
1. 以 Oracle 用户登录并调用 GGSCI 命令:
2. 执行 INFO ALL 命令列出各个进程的信息。选择一个进程来测量其吞吐量及运行时详细信息:
GGSCI (dbserver2) 2> info RTGTRNG1, detail
REPLICAT RTGTRNG1 Last Started2010-10-29 16:39 Status RUNNING Checkpoint Lag 00:00:00 (updated 00:00:27 ago)Log Read Checkpoint File ./dirdat/nb000001 2010-10-29 17:07:15.993969 RBA 428715322
Extract Source Begin End
./dirdat/nb000001 2010-10-2916:37 2010- 10-29 17:07 ./dirdat/nb000000 * Initialized * 2010- 10-29 16:37
3. 等待一分钟后,再通过 GGSCI 命令执行同样的命令:
GGSCI (dbserver2) 3> !
info RTGTRNG1, detail
REPLICAT RTGTRNG1 Last Started2010-10-29 16:39 Status RUNNING Checkpoint Lag 00:00:00 (updated 00:00:07 ago)Log Read Checkpoint File ./dirdat/nb000001 2010-10-29 17:08:15.982789 RBA 485803675
4. 用两次 info,detail 命令的 RelativeByte Address (RBA) 相减来计算吞吐量的详细信息。
485803675 – 428715322= 57088353 bytes / minute
5. 将每分钟处理的字节数转换成每分钟处理的MB数。
57088353/(1024*1024) = 54.55 MB/minute
6. 将每分钟处理的MB数转换为每小时处理的MB数。
54.55 * 60 = 3266.62 MB/hour
7. 最后,计算每小时处理的GB数。
3266.62/1024 = 3.19 GB/hour
8. 通过上述步骤,可以准确地计算每个进程的数据吞吐量,快速地识别性能瓶颈。
操作吞吐量
操作的吞吐量是指指定时间段内每秒出现的 insert、update、delete 和 discard 操作的总数。
GoldenGate软件针对操作的吞吐量提供了全面的统计信息,可以通过该统计信息确认进程是否运行正常,报告进程的负载和性能。可以通过针对 Extract 或 Replicat 进程执行 GGSCI STATS 命令获取该信息。以下命令可以查看进程启动以来的累积操作数,包括每天和每小时的。该命令支持通配符。
GGSCI (dbserver2) 1> stats replicat RTGTRNG1, totalsonly *, reportratesec
STATS 命令的另一个选项可以报告指定时间段内针对 Extract 进程以及特定表的操作负载。
GGSCI (dbserver1) 1> stats EXTRACT ESRCNMSG, totalsonly SRC.ORDERS
可以根据需要执行 GGSCI SEND 命令将操作的负载信息写入进程的报告文件。
GGSCI (dbserver1) 2> send EXTRACT ESRCNMSG, report
Sending REPORT request to EXTRACT ESRCNMSG ... Request processed.
SEND 还可以和 EVENTACTIONS 一起使用,用以生成特定事件的统计信息。可以通过 view report 命令阅读最新的报告文件。
GGSCI (dbserver1) 3> view report ESRCNMSG
..
Output to ./dirdat/na:
From Table SRC.SESSIONS:
# inserts: 2526
# updates: 2526
# deletes: 0
# discards: 0
From Table SRC.USERS:
# inserts: 0
# updates: 7534
http://blog.csdn.net/xiangsir/article/details/8837163

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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