简单点说,在oracle的block上都有活动事务的标志的,如果一个事务commit后,由于某些block在commit之前已经写回datafile,或者事务影响到的block数过多,则commit的时候只会清理undo segment header中的事务表信息,data block上的事务标志不会清除,在否则代
简单点说,在oracle的block上都有活动事务的标志的,如果一个事务commit后,由于某些block在commit之前已经写回datafile,或者事务影响到的block数过多,则commit的时候只会清理undo segment header中的事务表信息,data block上的事务标志不会清除,在否则代价过高。那么在一些读取这些block时,需要将这些事务标志进行清除,就是延迟块清除块清除即清除数据块上与“锁定”有关的信息。Oracle的锁机制是一种轻量级的锁定机制,不是通过构建锁列表来进行数据的锁定管理,而是直接将锁作为数据的属性,存储在数据块首部。因此,每次访问数据时都要去看数据块头部的锁,如果数据已经提交,则可能需要清理这个块,换句话说,要将这些事务信息删除。因此这个动作就会生成redo。
Cleanout有2种,一种是fast commit cleanout(提交清除),另一种是delayed block cleanout(延迟清除).
提交清楚是如何工作的?Oracle会记录已修改的块列表,这些列表可以有20个块,Oracle根据需要分配多个这样的列表,但是如果这些修改的块加起来超过buffer_cache的10%,oracle就停止分配这样的列表,因此当提交时就只会清理最多10%buffer_cache的数据块,其余的部分就延迟清除,这样也是为了提高commit的效率。
还有一种情况,就是当事务还未commit时,修改的数据块已经写入硬盘,当发生commit时oracle并不会把block重新读入做cleanout,而是把cleanout留到下一次对此块的访问是完成。
Cleanout有2种,一种是fast commit cleanout,
另一种是delayed block cleanout.Oracle的每个事务(transaction)修改不超过10%buffer cache的数据块时,oracle做的是fast commit cleanout。如果一个事务(transaction)修改的块超过10% buffer cache,那么超过的块就执行delayed block cleanout,还有一种情况,就是当事务还未commit时,修改的数据块已经写入硬盘,当发生commit时oracle并不会把block重新读入做cleanout,而是把cleanout留到下一次对此块的访问是完成。
当我们update 数据之后,并且没有commit,此时我们flush buffer cache,将修改的数据块,flush 到硬盘,那么此时发生的就是delay block cleanout正常情况下,会去修改block里的相关SCN。 但是实际上此时Oracle 并没有回去修改这些block,因为再次调用成本太大。 Oracle只更新了undo segment header slot。 当下次再次访问这个block时,在根据undo segment 来更新block scn 和 itl 上的scn。 如果此时对应的undo segment 已经不存在,就会出发ORA-01555,快照过旧的错误。
做了delayed block cleanout之后,itl 变成了SCN。 此时lck,lb标志为都被清零,scn也是从undo segment header transactiontable slot里面得到。如果undosegment header 上的slot被覆盖了,那么会把undo segment 上的control scn拿来当作upper bound scn
当delayed block cleanout 发生时,依赖与undo segment来保证,如果undo segment 被删除了,那么会Oracle 会使用system 表空间下的undo$ 基表来保证delayed block cleanout。
一般来说,select 是不会产生redo的。 但如果发生了delayed block cleanout,那么就会产生redo。 当然这只是一种情况,开启审计等,也会造成select 产生redo。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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