DB2 10.5引入列式存储表技术,作为DW数据应用的特性,对性能具有很大的提升,同时对SQL基本不做索引优化,查询时直接可以按照列存
DB2 10.5引入列式存储表技术,作为DW数据应用的特性,对性能具有很大的提升,同时对SQL基本不做索引优化,查询时直接可以按照列存储格式查询相关列即可,可以说管理很简单了。作为一个新特性,DB2 LUW V10.5的列式组织表功能依然作为一个可选择功能项,,用户可以按照自己数据库业务的特点,选择是否启用该功能,对于升级到DB2 LUW V10.5的数据库环境来说,需要经过同样的参数配置,也可以支持这个功能。
在创建数据库前,在DB2 V10.5实例提供了注册变量选项值,即DB2_WORK_LOAD新增可配置值ANALYTICS,配置改参数值后,DB2会为新创建的分析性工作负载数据库建立最佳缺省配置,启用改参数后,数据库会自动配置如下参数,也是支持和影响列式存储环境的几个关键参数:
dft_table_org该参数指定创建表的默认类型,通常设定为row,启用ANALYTICS注册变量值后,系统会自动配置为column
dft_degree 指定分区内SQL语句的并行度,该参数会被自动配置为any
dft_extent_sz 缺省表空间的扩张块大小,该参数会自动被设置为4(默认值为32)
catalogcache_sz 即目录高速缓存,该参数会被自动设置为比通常数据库类型的默认值更大的值
util_heap_sz 即实用程序堆大小,该参数会被自动配置为一个用于装载列组织表时所需额外内存的大小
auto_reorg 即自动重组操作,该参数会被配置为on
sortheap(排序堆)和sheapthres_shr需要根据实际计算配置
当然,如果在已经创建好的数据库库后才对DB2_WORK_LOAD注册变量参数配置analytics,当数据库运行autoconfigure也具有相同效果
创建列组织表
那么如何创建DB2列组织表呢?其实创建列组织表和创建普通行式组织表的语句大体相同,只是列式组织表在creat table后添加了ORGANIZE BY COLUMN的语句。当然如果你当前的数据库级的配置参数dft_table_org设置为column的话,也可以不使用organize by column语句选项,因为在启用该参数值的数据库中,创建的表默认就是列组织表类型,如下是一个创建列组织表的示例DDL:
CREATE TABLE "DB2INST1"."EMPLOYEE" (
"EMPNO" CHAR(6 OCTETS) NOT NULL ,
"FIRSTNME" VARCHAR(12 OCTETS) NOT NULL ,
"MIDINIT" CHAR(1 OCTETS) ,
"LASTNAME" VARCHAR(15 OCTETS) NOT NULL ,
"WORKDEPT" CHAR(3 OCTETS) ,
"PHONENO" CHAR(4 OCTETS) ,
"HIREDATE" DATE ,
"JOB" CHAR(8 OCTETS) ,
"EDLEVEL" SMALLINT NOT NULL ,
"SEX" CHAR(1 OCTETS) ,
"BIRTHDATE" DATE ,
"SALARY" DECIMAL(9,2) ,
"BONUS" DECIMAL(9,2) ,
"COMM" DECIMAL(9,2) )
IN "USERSPACE1"
ORGANIZE BY COLUMN;
行组织表与列组织表的转换
那么对于创建时没有指定列式组织或者由低版本升级的数据库中的行式组织表,如何将其转换成列式组织表呢?DB2 V10.5充分考虑了用户需求,提供了一个新的实用程序工具db2convert,用于将行式组织表转换为列式组织表,如下依然以db2inst2.employee表为例,将其转换为列式组织表,获取到的原始表的DDL语句如下:
CREATE TABLE"DB2INST2"."EMPLOYEE" (
"EMPNO" CHAR(6 OCTETS) NOT NULL ,
"FIRSTNME" VARCHAR(12 OCTETS) NOT NULL ,
"MIDINIT" CHAR(1 OCTETS) ,
"LASTNAME" VARCHAR(15 OCTETS) NOT NULL ,
"WORKDEPT" CHAR(3 OCTETS) ,
"PHONENO" CHAR(4 OCTETS) ,
"HIREDATE" DATE ,
"JOB" CHAR(8 OCTETS) ,
"EDLEVEL" SMALLINT NOT NULL ,
"SEX" CHAR(1 OCTETS) ,
"BIRTHDATE" DATE ,
"SALARY" DECIMAL(9,2) ,
"BONUS" DECIMAL(9,2) ,
"COMM" DECIMAL(9,2) )
IN "USERSPACE1"
ORGANIZE BY ROW;
为了便于观察过程,我们最好为其导入数据,有一定的数据量,以便于观察转换过程,此测试数据来源都是DB2示例数据库sample中相关表中获取的,在此就不多讲,读者可以自己自行测试效果。
如此,我们就可以对其进行转换,其实db2convert工具的用法相对简单,可以进行整库转换,也可以指定单表,需要提供表的schema和tablename,具体用法可以参阅相关使用说明:

Säureattribute umfassen Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit und sind der Eckpfeiler des Datenbankdesigns. 1. Atomizität stellt sicher, dass die Transaktion entweder vollständig erfolgreich oder vollständig gescheitert ist. 2. Konsistenz stellt sicher, dass die Datenbank vor und nach einer Transaktion konsistent bleibt. 3. Isolation stellt sicher, dass sich Transaktionen nicht stören. 4. Persistenz stellt sicher, dass Daten nach der Transaktionsuntersuchung dauerhaft gespeichert werden.

MySQL ist nicht nur ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS), sondern auch eng mit Programmiersprachen zusammen. 1) Als DBMS wird MySQL verwendet, um Daten zu speichern, zu organisieren und abzurufen und Indizes zu optimieren, können die Abfrageleistung verbessern. 2) Kombinieren Sie SQL mit Programmiersprachen, eingebettet in Python, und unter Verwendung von ORM -Tools wie SQLalchemy kann die Operationen vereinfachen. 3) Die Leistungsoptimierung umfasst Indexierung, Abfrage, Caching, Bibliothek und Tabellenabteilung und Transaktionsmanagement.

MySQL verwendet SQL -Befehle, um Daten zu verwalten. 1. Grundlegende Befehle umfassen Auswahl, Einfügen, Aktualisieren und Löschen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Funktionen, Unterabfragen und Aggregate. 3. Häufige Fehler sind Syntax-, Logik- und Leistungsprobleme. 4. Die Optimierungstipps umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung von Auswahl* und die Verwendung von Limit.

MySQL ist ein effizientes relationales Datenbankverwaltungssystem, das zum Speichern und Verwalten von Daten geeignet ist. Zu den Vorteilen gehören Hochleistungsabfragen, flexible Transaktionsverarbeitung und reichhaltige Datentypen. In praktischen Anwendungen wird MySQL häufig in E-Commerce-Plattformen, sozialen Netzwerken und Content-Management-Systemen verwendet. Die Leistungsoptimierung, die Datensicherheit und die Skalierbarkeit sollten jedoch Aufmerksamkeit geschenkt werden.

Die Beziehung zwischen SQL und MySQL ist die Beziehung zwischen Standardsprachen und spezifischen Implementierungen. 1.SQL ist eine Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von relationalen Datenbanken verwendet wird, wodurch Datenabschluss, Löschung, Änderung und Abfrage ermöglicht werden. 2.MYSQL ist ein spezifisches Datenbankverwaltungssystem, das SQL als Betriebssprache verwendet und eine effiziente Datenspeicherung und -verwaltung bietet.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB


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