--分页第一步 获取数据物理地址select t.rowid rid, t.lastdate from t_test t order by t.lastdate desc;--分页第二步 取得最大页数select rownum rn, rid from (select t.rowid rid, t.lastdate from t_test t order by t.lastdate desc) where rownum = 1
--分页第一步 获取数据物理地址 select t.rowid rid, t.lastdate from t_test t order by t.lastdate desc; --分页第二步 取得最大页数 select rownum rn, rid from (select t.rowid rid, t.lastdate from t_test t order by t.lastdate desc) where rownum <= 10; --分页第三步 取得最小页数 select rn,rid from (select rownum rn, rid from (select t.rowid rid, t.lastdate from t_test t order by t.lastdate desc) where rownum <= 10) where rn > 5; --分页第四步 再根据物理地址,查询出具体数据 select t1.*,t1.rowid from t_test t1 where t1.rowid in (select rid from (select rownum rn, rid from (select rowid rid, t.lastdate from t_test t order by t.lastdate desc) where rownum <= 10000) where rn > 5000);
在8i以前rowid由file#+block#+row# 组成,占用6个bytes的空间,10 bit的file# ,22 bit 的block#,16 bit 的row#。
其中oracle的dba(data block address)是32 bits的,包括10 bit 的 file# 和 22 bit 的block#。
由于不存在0编号文件,oracle中的文件最大数量2^10-1=1023
而datafile能达到的最大size就是2^22*db_block_size
如果db_block_size为4k的datafile max size就是16G
如果db_block_size为8k的datafile max size就是32G
从oracle 8开始rowid变成了extend rowid,由data_object_id#+rfile#+block#+row#组成,占用10个bytes的空间,
32bit的 data_object_id#,10 bit 的 rfile#,22bit 的 block#,16 bit 的 row#.由于rowid的组成从file#变成了rfile#,
所以数据文件数的限制也从整个库不能超过1023个变成了每个data_object_id不能超过1023个数据文件。当然,你或许要问,
为什么oracle不调整rowid中表示 file# 的 bit数量,这个应该是由于兼容性的引起的,在 oracle7 的索引中存储的rowid
就是 file# + block# + row# ,因为这样处理后关于索引的存储,oracle8和oracle7没有发生变化。
虽然oracle使用了extend rowid,但是在普通索引里面依然存储了bytes的rowid,只有在global index中存储的是10bytes
的extend rowid,而extend rowid也是global index出现的一个必要条件。
1. rowid基本概念:
1) rowid是一个伪列,是用来确保表中行的唯一性,它并不能指示出行的物理位置,但可以用来定位行
2) rowid是存储在索引中的一组既定的值(当行确定后)。我们可以像表中普通的列一样将它选出来
3) 利用rowid是访问表中一行的最快方式
4) rowid需要10个字节来存储,显示为18位的字符串。
2. 什么情况下rowid会发生变化
一般来说,当表中的行确定后,rowid就不会发生变化。 但当如下情况发生时,rowid将发生改变:
1) 对一个表做表空间的移动后
2) 对一个表进行了EXP/IMP后

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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