根据对表大小的估算,进而可以估算出整个数据库的大
一.说明
一网友问我将一个查询的结果集存放到临时表里,如果估算临时表的大小,当时想的方法是通过统计block来计算。后来想,此方法的操作性也不是很高。 最好是能在查询操作执行之前就能估算出大小。
查看了一下ALL_TABLES 表,其中有个字段:avg_row_len. 该值单位为bytes。 可以一句这个字段来进行一个估算。
AVG_ROW_LEN*
NUMBER
Average length of a row in the table (in bytes)
.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e17110/statviews_2117.htm#i1592091
根据对表大小的估算,进而可以估算出整个数据库的大小。 在项目测试阶段,可以根据所有对象进行估算,从而可以估算出系统上线以后数据库的大小,根据这些数据可以规划存储。这里要注意一点,要给备份留足存储空间。 一般备份需要的空间是DB的2-3倍。 如果DB 是100G,那么给备份的空间最好是200G以上。
根据dba_segments视图可以查看数据库中占用存储空间的对象:
SYS@anqing2(rac2)> select distinctsegment_type from dba_segments;
SEGMENT_TYPE
------------------
LOBINDEX
INDEX PARTITION
TABLE PARTITION
NESTED TABLE
ROLLBACK
LOB PARTITION
LOBSEGMENT
INDEX
TABLE
CLUSTER
TYPE2 UNDO
11 rows selected.
这里主要就是表和索引。把所有表和索引的大小估算出来,在相加就可以估算出DB的大小了。
二. 估算表的大小
表的大小=记录数*平均字段大小(avg_row_len)
Avg_row_len 可以通过如下SQL 查询。 其单位为bytes。
SYS@anqing2(rac2)> selecttable_name,avg_row_len from all_tables where table_name='T1';
TABLE_NAME AVG_ROW_LEN
------------------------------ -----------
T1 93
如果T1 表未来估计为1000万行,那么其大小就是1000w*93bytes。
三.估算表上索引的大小
All_indexes 视图没有all_tables 上的avg_row_len 字段,不过我们可以通过视图和表大小的一个比率进行估算。 表的大小我们可以估算出来,,索引的大小可以通过这个比率进行估算。
SQL>create index idx_t1_created on t1(created)
SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','T1',cascade=>TRUE)
SYS@anqing2(rac2)> selectsegment_name,segment_type,bytes,blocks from dba_segments where segment_namein ('T1','IDX_T1_CREATED');
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE BYTES BLOCKS
--------------- ---------------------------- ----------
T1 TABLE 6291456 768
IDX_T1_CREATED INDEX 2097152 256
计算索引和表的比率:
SYS@anqing2(rac2)> select (2097152/6291456)*100,(256/768)*100 from dual;
(2097152/6291456)*100 (256/768)*100
--------------------- -------------
33.3333333 33.3333333
从bytes 和 blocks 的比率是一样,即索引是表的33%。 那么如果估算表以后的大小是1000M,那么对应的索引大小就是1000M*33%=330M。
把所有表和索引的大小加起来,就是整个数据库大小的估算值。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

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。


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