同样来自AskTom的脚本,可以对一个表填充随机数据 create or replace procedure gen_data( p_tname in varchar2, p_records in n
同样来自AskTom的脚本,可以对一个表填充随机数据
create or replace
procedure gen_data( p_tname in varchar2, p_records in number )
-- This routine is designed to be installed ONCE pre database, hence
-- the CURRENT_USER AUTHORIZATION.
authid current_user
as
l_insert long;
l_rows number default 0;
begin
-- dbms_random can be very cpu intensive. I use dbms_application_info
-- to instrument this routine, so I can monitor how far along it is
-- from another session. Every bulk insert will update v$session for us.
dbms_application_info.set_client_info( 'gen_data ' || p_tname );
-- The beginning of our insert into statement. Using a direct path
-- insert, if you alter your table to be nologging in an archive
-- log mode database, it'll generate no redo (assuming the table
-- is not indexed).
l_insert := 'insert /*+ append */ into ' || p_tname ||
' select ';
-- Now, we build the rest of our insert. We select the datatype
-- and size of each column. MAXVAL is used for numbers only. Using
-- the precision defined for the column, we determine the maximum number
-- that we can stuff in there.
for x in
( select data_type, data_length,
nvl(rpad( '9',data_precision,'9')/power(10,data_scale),9999999999) maxval
from user_tab_columns
where table_name = upper(p_tname)
order by column_id )
loop
-- If number, generate a number in the range 1 .. maxval.
if ( x.data_type in ('NUMBER', 'FLOAT' ))
then
l_insert := l_insert ||
'dbms_random.value(1,' || x.maxval || '),';
-- if a date/timestamp type, add some random number to sysdate.
elsif ( x.data_type = 'DATE' or x.data_type like 'TIMESTAMP%' )
then
l_insert := l_insert ||
'sysdate+dbms_random.value(1,1000),';
-- If a string, generate a random string between 1 and data length.
-- bytes in length
else
l_insert := l_insert || 'dbms_random.string(''A'',
trunc(dbms_random.value(1,' || x.data_length || '))),';
end if;
end loop;
l_insert := rtrim(l_insert,',') ||
' from all_objects where rownum
-- Now, wo just execute the insert into as many times as needed
-- in order to put L_ROWS rows in the table. Since we are direct path
-- loading, we must commit after each insert. In this case, since
-- we are generating test data, it is OK from a transactional perspective.
-- And since this operation should generate little redo in all cases,
-- it will not affect our performance as well.
loop
execute immediate l_insert using p_records - l_rows;
l_rows := l_rows + sql%rowcount;
commit;
dbms_application_info.set_module
( l_rows || ' rows of ' || p_records, '' );
exit when ( l_rows >= p_records );
end loop;
end;
/
以Hr的depertment表为例,
SQL> create table dept as select * from departments where 1=0;
Table created.
但是需要注意的是 字段的取值范围不能小于1
以HR的employees表的COMMISSION_PCT字段为例,
执行到过程的第36行
最大值应该是0.99
但是实际执行的结果却是 超过了最大值,导致溢出。
解决这个问题,可以将下限设置为0
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Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

TOOPTIMIZEMYSQLPERFORMANCE, SuivreTheSestets: 1) Implémentation de PROPERIDEXINGTOSPEEDUPQUERIES, 2) Utiliser la manière dont la gamme ajustée en ligne


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