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
本文永久更新链接地址:
,
ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

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。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

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)


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