Oracle 学习之--Buffer Cache深入解析 服务器进程和数据库缓冲区高速缓存: 当服务器需要块时,需要按系列步骤读取块: 1、首
Oracle 学习之--Buffer Cache深入解析
服务器进程和数据库缓冲区高速缓存:
当服务器需要块时,需要按系列步骤读取块:
1、首先,服务器使用散列函数检查是否可以从缓冲区高速缓存中获得所需要的块。如果找到缓冲区,则将它移动到LRU列表中远离LRU末尾的另一端。这是逻辑读取,因为没有发生实际的I/O。如果在缓冲区高速缓存中找不到缓冲区,则服务器进程(Server)必须从数据文件中读取。
2、对数据文件进行读取之前,服务器进程将搜索LRU列表,以获得空闲的缓冲区。所有被服务器进程修改的缓冲区都放在检查点队列中。以便在检查点期间写出到磁盘。
3、如果检查点的大小超出了其阈值,服务器会发出信号通知DBWn刷新数据缓冲区高速缓存中的脏数据缓冲区。如果服务器在搜索阈值内找不到空闲的缓冲区,将发出信号通知DBWn进行刷新。
4、找到空闲缓冲区后,,服务器将块从数据文件中读入到数据库缓冲区高速缓存中过的空闲缓冲区。Oracle服务器进程把缓冲区移动到LRU列表中远离LRU末尾的位置。
5、如果对块的读取不一致,服务器会由当前块和回滚段重建块的早期版本。
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DBWn进程和数据库缓冲区高速缓存:
DBWn将脏数据块写入数据文件,以确保服务器有空闲块,并以此来管理缓冲区高速缓存。DBWn响应实例中不同的事件:
1、Checkpoint Queue Exceeds Threshold:如果服务器进程发现检查点队列的大小超出其阈值,就会发出信号通知DBWn进行刷新。DBWn则将检查点队列中的缓冲区全部写出。
当检查点队列25%满就会触发DBWn的写操作:
SQL> desc x$kvit
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
ADDR RAW(8)
INDX NUMBER
INST_ID NUMBER
KVITVAL NUMBER
KVITTAG VARCHAR2(64)
KVITDSC VARCHAR2(64)
SQL> col KVITTAG for a20
SQL> col KVITDSC for a50
SQL> set linesize 120
SQL> select KVITTAG,KVITVAL,KVITDSC,INST_ID from x$kvit where KVITTAG='kcbldq';
KVITTAG KVITVAL KVITDSC INST_ID
-------------------- ---------- -------------------------------------------------- ------
kcbldq 25 large dirty queue if kcbclw reaches this 1
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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。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、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、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されている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)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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