在Oracle数据迁移中,可能有成百上千个表,有些表很大,有些表又很
在Oracle数据迁移中,可能有成百上千个表,有些表很大,有些表又很小。
如果启用了多个并行的进程,可能会有资源分配上的问题。
比如下面有10个表,100代表预计的时间为100分钟。
table1 100
table2 90
table3 90
table4 80
table5 80
table6 70
table7 60
table8 60
table9 50
table10 40
如果分为4个进程来并行执行,可能一种比较理想的方案就是
parallel1: table1,table8
parallel2: table2,table5,table9
parallel3: table3,table6,table9
parallel4: table4,table7
但是在实际的执行中,可能因为表的分区,表的数据类型,,表的存储的不同,可能实际的执行时间会有很大的差别,
可能paralle2,3,4已经执行完了,而parallel1还没有执行完50%。
这样,table8就一直pending在那了。
在这样的情况下,可以考虑使用动态并行,就是能够在后台启用一些并行的进程,比如需要4个并行进程,就使用nohup启用4个并行的进程。
不做具体的数据操作。
parfile=par2_tab_parall.lst
logfile=`echo $parfile|awk -F. '{print $1}`".log"
while true
do
if [ -f $parfile ]
then
tab_exists_flag=`cat $parfile |wc -l`
if [ ${tab_exists_flag} -eq 0 ]
then
sleep 5;
elif [ ${tab_exists_flag} -gt 0 ]
then
tab_name=`cat $parfile`
ksh appendata.sh $tab_name >> $logfile
touch ${parfile}.tmp
mv ${parfile}.tmp ${parfile}
fi
fi
done
我们使用appendata.sh来模拟实现数据的插入,其实不会做数据的真实插入,这是模拟日志的内容。
echo $1
sqlplus -s n1/n1 set time on
set timin on
set pages 0
select 'insert into '||'$1;' from dual;
select 'commit;' from dual;
EOF
if [ $? -eq 0 ]
then
echo '' >parallel1.lst
fi
使用如下的命令来启用一个进程,比如下面的命令启用进程2,如果启用其他的进程,命令类似
nohup ksh par2.sh > par2_tab_parall.log &
只需要在一个文件中放入处理的表名即可。如果是进程2,就在par2_tab_parall.lst中放入表名,假设表为test
par2_tab_parall.lst
[ora11g@rac1 parallel]$ cat par2_tab_parall.lst
test
如果放入表test,之后,就会发现第2个进程就开始处理表test了
test
insert into test;
Elapsed: 00:00:00.00
commit;
Elapsed: 00:00:00.01
再放入一个表,马上就会发现进程开始处理表tab_test了,如果没有表的时候,它就在后台做sleep工作。
[ora11g@rac1 parallel]$ echo tab_test > par2_tab_parall.lst
tab_test
insert into tab_test;
Elapsed: 00:00:00.01
commit;
Elapsed: 00:00:00.00
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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

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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