1.建立测试表SQLgt; create table dump (id number,name varchar(20));Table created.SQLgt; insert into dump values (1000,
1.建立测试表
SQL> create table dump (id number,name varchar(20));
Table created.
SQL> insert into dump values (1000,'tomsh');
1 row created.
SQL> insert into dump values (1001,'dumpceshi');
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.
2.查询表在数据文件以及块号
select file_id, block_id from dba_extents
where segment_name = 'DUMP';
SQL> select file_id, block_id from dba_extents
where segment_name = 'DUMP'; 2
FILE_ID BLOCK_ID
---------- ----------
1 85992
SQL> col name format a50;
SQL> select file#, name from v$datafile;
FILE# NAME
---------- --------------------------------------------------
1 /opt/Oracle/db/oradata/oradb/system01.dbf
2 /opt/oracle/db/oradata/oradb/sysaux01.dbf
3 /opt/oracle/db/oradata/oradb/undotbs01.dbf
4 /opt/oracle/db/oradata/oradb/users01.dbf
5 /opt/oracle/db/oradata/oradb/tt.dbf
6 /opt/oracle/db/oradata/tt02.dbf
7 /opt/oracle/db/oradata/oradb/db01.dbf
8 /opt/oracle/db/oradata/qiyi.dbf
8 rows selected.
3.查询表中记录对应的rowid
SQL> select rowid, id, name from dump;
ROWID ID NAME
------------------ ---------- --------------------------------------------------
AAATeFAABAAAU/pAAA 1000 tomsh
AAATeFAABAAAU/pAAB 1001 dumpceshi
SQL>
4.利用dbms_rowid包计算出记录对应的数据块
select dbms_rowid.rowid_block_number('AAATeFAABAAAU/pAAA') from dual;
SQL> select dbms_rowid.rowid_block_number('AAATeFAABAAAU/pAAA') from dual;
DBMS_ROWID.ROWID_BLOCK_NUMBER('AAATEFAABAAAU/PAAA')
---------------------------------------------------
85993
select dbms_rowid.ROWID_OBJECT('AAATeFAABAAAU/pAAA') from dual;
SQL> select dbms_rowid.ROWID_RELATIVE_FNO('AAATeFAABAAAU/pAAA') from dual;
DBMS_ROWID.ROWID_RELATIVE_FNO('AAATEFAABAAAU/PAAA')
---------------------------------------------------
1
5.dump数据文件号为1中的第85993数据块
SQL> alter system dump datafile 1 block 85993;
System altered.
6.跟踪文件内容如下:
*** TRACE FILE RECREATED AFTER BEING REMOVED ***
Start dump data blocks tsn: 0 file#:1 minblk 85993 maxblk 85993
Block dump from cache:
Dump of buffer cache at level 4 for tsn=0, rdba=4280297
BH (0x213f1e48) file#: 1 rdba: 0x00414fe9 (1/85993) class: 1 ba: 0x21268000
set: 3 pool 3 bsz: 8192 bsi: 0 sflg: 1 pwc: 0,25
dbwrid: 0 obj: 79749 objn: 79749 tsn: 0 afn: 1 hint: f
hash: [0x2d2d8e60,0x2d2d8e60] lru: [0x223f450c,0x217f209c]
lru-flags: hot_buffer
ckptq: [NULL] fileq: [NULL] objq: [0x213f67ec,0x2a9ff328]
st: XCURRENT md: NULL tch: 0
flags: block_written_once redo_since_read
LRBA: [0x0.0.0] LSCN: [0x0.0] HSCN: [0xffff.ffffffff] HSUB: [1]
cr pin refcnt: 0 sh pin refcnt: 0
Block dump from disk:
buffer tsn: 0 rdba: 0x00414fe9 (1/85993)
scn: 0x0000.002b4c95 seq: 0x01 flg: 0x06 tail: 0x4c950601
frmt: 0x02 chkval: 0xe3f7 type: 0x06=trans data
Hex dump of block: st=0, typ_found=1
Dump of memory from 0xB7116A00 to 0xB7118A00
B7116A00 0000A206 00414FE9 002B4C95 06010000 [.....OA..L+.....]
B7116A10 0000E3F7 000E0001 00013785 002B4C56 [.........7..VL+.]
B7116A20 1FE80000 00031F02 00000000 00160001 [................]
B7116A30 00000892 00C00B43 000E0287 00002002 [....C........ ..]

Mysql'SbloBissableForstoringBinaryDatawithinarelationalDatabase, whilenosqloptionslikemongodb, Redis und CassandraofferFlexible, skalablessolutionenfornernstrukturierteData.blobissimplerbutcanslowdownscalgedlargedDataTTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTERSCHITHLARGEGEGEBEN

ToaddauserinMysql, Verwendung: createUser'username '@' host'identifiedBy'password '; hier'Showtodoitesecurely: 1) choosethehostCrefulyTocon TrolAccess.2) setResourcelimits withOptionslikemax_queries_per_hour.3) UsSeStong, Uniquepasswords.4) Enforcesl/tlsConnectionsWith

ToavoidCommonMistakeswithStringDatatypesinmysql, Verständnisstringtypenuances, ChoosetherightType, und ManageCodingandCollationsetingseffekt.1) UsecharforFixed-Länge-Strings, Varcharforvariable-Länge und Ventionlargerdata.2) -Tetcorrectaracters und Ventionlargerdata.2)

MySQLoffersCHAR,VARCHAR,TEXT,andENUMforstringdata.UseCHARforfixed-lengthstrings,VARCHARforvariable-length,TEXTforlargertext,andENUMforenforcingdataintegritywithasetofvalues.

Die Optimierung von MySQLblob -Anfragen kann durch die folgenden Strategien durchgeführt werden: 1. Reduzieren Sie die Häufigkeit von Blob -Abfragen, verwenden Sie unabhängige Anfragen oder Verzögerungsbelastungen; 2. Wählen Sie den entsprechenden Blob -Typ (z. B. Tinyblob) aus; 3.. Trennen Sie die BLOB -Daten in separate Tabellen. 4.. Komprimieren Sie die BLOB -Daten in der Anwendungsschicht; 5. Index die Blob -Metadaten. Diese Methoden können die Leistung effektiv verbessern, indem Überwachung, Zwischenspeicherung und Datenschärfe in tatsächlichen Anwendungen kombiniert werden.

Das Beherrschen der Methode zum Hinzufügen von MySQL -Benutzern ist für Datenbankadministratoren und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie die Sicherheits- und Zugriffskontrolle der Datenbank gewährleistet. 1) Erstellen Sie einen neuen Benutzer, der den Befehl createUser verwendet, 2) Berechtigungen über den Zuschussbefehl zuweisen, 3) Verwenden Sie FlushPrivileges, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen wirksam werden.

ChooSeCharforfixed-LengthData, varcharforvariable-LengthData, undTextForLargetEXTFields.1) Charisefficiefforconsistent-LengthDatalikeCodes.2) varcharSefficienpyficyFoximent-Länge-Länge.3) VarcharSuitsVariable-Lengthdatalikenamen, BalancingFlexibilityPerance.3) textissideale

Best Practices für die Handhabung von String -Datentypen und -indizes in MySQL gehören: 1) Auswählen des entsprechenden Zeichenfolge -Typs, z. B. Zeichen für feste Länge, Varchar für variable Länge und Text für großen Text; 2) bei der Indexierung vorsichtig sein, über die Indexierung vermeiden und Indizes für gemeinsame Abfragen erstellen; 3) Verwenden Sie Präfixindizes und Volltextindizes, um lange String-Suchvorgänge zu optimieren. 4) Überwachen und optimieren Sie die Indizes regelmäßig, um die Indizes gering und effizient zu halten. Mit diesen Methoden können wir Lese- und Schreibleistung in Einklang bringen und die Datenbankeffizienz verbessern.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
