学习自EYGLE循序渐进ORACLE及官方文档。 本地管理表空间中设置不同大小的db_block_size时数据文件头保留空间对应如下: db_block_size=2KB,文件头保留32个数据块,即64KB。 db_block_size=4KB,文件头保留16个数据块,即64KB。 db_block_size=8KB,文件头保
学习自EYGLE循序渐进ORACLE及官方文档。本地管理表空间中设置不同大小的db_block_size时数据文件头保留空间对应如下:
db_block_size=2KB,文件头保留32个数据块,即64KB。db_block_size=4KB,文件头保留16个数据块,即64KB。
db_block_size=8KB,文件头保留8个数据块,即64KB。
db_block_size=16KB,文件头保留4个数据块,即64KB。
db_block_size=32KB,文件头保留4个数据块,即128KB。
默认是db_block_size=8KB,此时 ORACLE数据文件头的8个数据块作用是:
数据块1和2记录数据文件头信息。3-8用于记录extent-区间的位图信息 --11G中要保留到128个块???
################################
Oracle数据库中的数据文件的最大数量是有限的(通常为64K文件)。--来自官方文档
表空间支持的最大数据文件大小的算法:
分两种情况:smallfile tablespace与bigfile tablespacesmallfile tablespace的ROWID
记录存储所在数据文件(file#),所属数据库对象,所在数据块中的行号,这些属性合并起来构成了ORACLE ROWID.ORACLE ROWID分为物理ROWID,逻辑ROWID。
索引组织表(IOTs)使用逻辑ROWID,其它类型的表使用物理ROWID。
ROWID可以惟一标识一条记录,所以索引中存储了ROWID的值,通过访问索引,得到ROWID,再定位到记录。
ROWID采用Base64编码,共18位代表80位二进制数,占用10个字节。
每组字符代表不同的含义,18位最大寻址空间“32G”。。
对一条行ID的解析:OOOOOO.FFF.BBBBBB.RRR --其中.是为了方便观看手动增加
OOOOOO: 1-6位:对象id
FFF: 7-9位:文件id
BBBBBB: 10-15位:块id
RRR: 16-18位:行id
对于Base64编码,共18位代表80位二进制数,计算方法是:
32bit obj# + 10bit file# + 22bit block# + 16bit row#
通过ROWID计算数据块的相关信息,详见:http://blog.csdn.net/q947817003/article/details/11490051
根据small file tablespace的ROWID,计算出表空间、数据文件、BOOCK中行最大数如下:
根据ROWID的构成: ---注:2^10这种写法代表2的10次方,等于1024.
每个表空间最大文件数: 2^10 1024 ,去掉全0和全1 通常1022个 ---实验测试出是1023个,见:数据文件个数大于1024时ORACLE数据文件FILE_ID及RELATIVE_FNO的变化示例
每数据文件最大数据块数量:filesize=block_size*2^22 ,也就是4M个ORACLE BLOCK
每个BLOKC中行数是: 2^16 65536,也就是每个BLOCK最多65536条记录
每个数据库最多65536个-64K个数据文件(实验测试出是65534----官方文档上是65533-http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14237/limits002.htm#i287915),最多支持64K个表空间,因为每个表空间最少需要包含一个数据文件。引出新问题:如果数据库有大于1024个数据文件,ORACLE如何通过ROWID定位数据文件呢?
--详见:数据文件个数大于1024时ORACLE数据文件FILE_ID及RELATIVE_FNO的变化示例
smallfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小
db_block_size=2KB,2KB*4M=8192M 8Gdb_block_size=4KB,4KB*4M=16384M 16G
db_block_size=8KB,8KB*4M=32768M 32G 8*1024*4M=8*4G=32G
db_block_size=16KB,16KB*4M=65536M 64G
db_block_size=32KB,32KB*4M=131072M 128G
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BIGFILE表空间的ROWID
因为大文件表空间只能包含一个文件,所以ROWID中不需要file#-文件ID。大文件表空间的ROWID格式为:
OOOOOO.LLLLLLLLL.RRR
OOOOOO: 1-6位:对象id
LLLLLLLLL: 7-15位:块id
RRR: 16-18位:行id
L代表BLOCK号,代替了小文件表空间中ROWID中的file# + block#的位置.
这样大文件表空间的数据文件支持的BLOCK数量最多是:2bit. 2^32=4G.
bigfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小
db_block_size=2KB,2KB*4G= 8Tdb_block_size=4KB,4KB*4G= 16T
db_block_size=8KB,8KB*4G= 32T 8*1024*4G=8*4TB=32TB
db_block_size=16KB,16KB*4G= 64T
db_block_size=32KB,32KB*4G=128TB

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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