Oracle RAC cache fusion是RAC最核心的工作机制,他把所有实例的SGA虚拟成一个大的SGA区,每当不同的实例请求相同的数据块,这个数
Oracle RAC cache fusion是RAC最核心的工作机制,他把所有实例的SGA虚拟成一个大的SGA区,每当不同的实例请求相同的数据块,这个数据块就需要在实例间进行传递。那到底什么时候传递呢?加上RAC有4个节点,其中的一个节点执行了一条SQL是全表扫描一张表,这个时候这个节点把这张表的数据加载到缓存;其他的节点如果需要相同的数据块会取第一个节点的数据,,那是需要的时候去,还是第一个节点推送呢?
实验设定:
1.清空4个节点的share pool和databuffer,其实当清除第一个节点的时候,其他的节点都已经清除了,从执行清除语句的时间就可以看出。清除后查下各节点data buffer中有没有缓存将要执行的SQL的表。
2.在第一个节点上执行一条SQL.,在其他的节点上看data buffer中是否缓存SQL的表,如果有,说明是数据块是主动推送的。
实验结论:
数据块从第执行的节点推送到其他的节点上,RAC虽然使得使用的资源多了几倍,但由于cache fusion这个特性,上了RAC后的系统系统是否有提升还是未知之数。
---清理4个节点(54,55,56,57)shared_pool和buffer_cache
现在节点54上清理share pool和data buffer
SQL> alter system flush shared_pool;
系统已更改。
SQL> alter system flush buffer_cache;
系统已更改。
---在其他的节点55,56,57上同样执行
---在第54个节点测试语句
SQL> SELECT COUNT(1)
2 FROM MM_DISTRIBUTION W
3 WHERE W.DATA_AREA LIKE '03'
4 || '%'
5 AND W.CREATE_DATE > TO_DATE('2013-01-01', 'yyyy-mm-dd');
已用时间: 00: 00: 02.40
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3507380501
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 13 | 5209 (2)| 00:01:03 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | | | |
| 2 | PARTITION LIST ALL| | 43668 | 554K| 5209 (2)| 00:01:03 | 1 | 2 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL| MM_DISTRIBUTION | 43668 | 554K| 5209 (2)| 00:01:03 | 1 | 2 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("W"."CREATE_DATE">TO_DATE('2013-01-01 00:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND
"W"."DATA_AREA" LIKE '03%')
统计信息
----------------------------------------------------------
2997 recursive calls
0 db block gets
24196 consistent gets
23581 physical reads
0 redo size
334 bytes sent via SQL*Net to client
338 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
39 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> /
已用时间: 00: 00: 00.28
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3507380501
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 13 | 5209 (2)| 00:01:03 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | | | |
| 2 | PARTITION LIST ALL| | 43668 | 554K| 5209 (2)| 00:01:03 | 1 | 2 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL| MM_DISTRIBUTION | 43668 | 554K| 5209 (2)| 00:01:03 | 1 | 2 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("W"."CREATE_DATE">TO_DATE('2013-01-01 00:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND
"W"."DATA_AREA" LIKE '03%')
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
23554 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
334 bytes sent via SQL*Net to client
338 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
---在4个节点查看share_pool中的SQL是否同步
select sql_text from v$sql s where sql_text like '%MM_DISTRIBUTION%';
---在4个节点查看测试buffer_cache,可以看到其他的3个节点都已同步缓存数据
select count(b.object_name)
from sys.v_x$bh a, user_objects b
where a.OBJ = b.object_id
and b.object_name = 'MM_DISTRIBUTION'
and a.STATE 0; ---state=0表示free,其他表示已占用
COUNT(B.OBJECT_NAME)
--------------------
23543
Oracle教程:实例故障恢复
Linux-6-64下安装Oracle 12C笔记
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
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MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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