shared pool主要由保存数据字典的data_dictionary和保存SQL和PL/SQL代码和执行计划的library cache组成 。还包括其它供系统不同特
shared pool主要由保存数据字典的data_dictionary和保存SQL和PL/SQL代码和执行计划的library cache组成 。还包括其它供系统不同特性和技术使用的若干缓冲区,如为shared server模式提供的UGA等。
优化shared pool的思路:
1)根据设置经验,例如,可设置shared_pool_size=sga_target*(10%~15%)。
2)重点关注保存SQL和PL/SQL代码和执行计划的library cache相关指标。查看AWR报告Load Profile部分,分析Hard Parses/s等指标。分析Instance Efficiency Percentages (Target 100%)中Library Hit %、Execute to Parse %、Soft Parse %等
需要关注的等待事件:
Latch:library cache
Latch:shared pool
3)查看Time Model Statistics中与shared pool相关指标(parse time elapsed与hard parse elapsed time)。
如果hard parse elapsed time所占比例较高,说明应用的语句共享性存在严重问题。
优化方法:
1)评估语句共享性
Execute to Parse %=(execute次数-Parse次数)/Execute次数*100%
如果Execute to Parse %太低,说明解析次数非常高,系统整体共享性差。一般该指标达到70%以上,就说明语句共享性不错。
AWR报告中Library Hit %、Soft Parse %和Hard Parses/s。Parse包含Hard Parse与Soft Parse次数,但我们应关注Hard Parses。
查询非共享的sql语句(执行次数为1):
select sql_text from v$sqlarea where executions=1 order by upper(sql_text);
2)通过shared pool advisory设置合理的shared_pool_size。也可以通过设置shared_pool_reserved_size参数,使一些比较大的PL/SQL对象常驻内存中,减少shared pool出现碎片的可能性。
3)合理设置large_pool_size参数
large pool缓冲区用于备份恢复操作、并行处理、ASM、共享连接模式、模拟异步I/O操作等场景,应合理设置large_pool_size以避免使用shared pool缓冲区,加剧shared pool缓冲区空间的紧张和产生碎片的可能性。
注意:并不是所有的sql都需要共享,对于统计报表类sql因其单笔事务的资源消耗大,并发量不高的特点,应该保证其执行计划的最优,这时候不用绑定变量。

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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