影响性能的计算机资源大抵三种:Memory、CPU和I/O。通过调整SGA、PGA充分利用物理MEMORY,通过并行处理充分利用CPU,通过调整I/O
影响性能的计算机资源大抵三种:Memory、CPU和I/O。通过调整SGA、PGA充分利用物理MEMORY,通过并行处理充分利用CPU,通过调整I/O分布充分利用硬盘处理力。
server process和PGA是“一条绳上的两个蚂蚱”,故sp还有个雅号叫“用户体验度进程”。SMON主内,负责整理SGA,如空间碎片;PMON负责外交,检测client process和server process。
shared pool的命中率(hiting)=L/(L+P).L:逻辑读;P:物理读。命中率高不一定没问题,如100w/(100w+10w),10w物理读I/O绝对是个问题。
shared pool的结构主要有:
① free memory :可用内存
② library cache :sql、pl/sql、java等代码;执行计划
③ row cache :数据字典信息
free memory的内存被分割成大小参差的chunk,然后用chain串起,每条chain上所挂的chunk都是不一样的,如chain_A挂了4k,chain_B挂了8k,chain_C挂了12k,现有条sql在parse时,,需10k chunk,则server process会去遍历chain_B,假设找到了11k的chunk,那么有10k chunk用去存该sql的代码和执行计划,1k碎片chunk则被挂到chain_A上。记住了,只有hard parse才需要从free memory遍历chain,确定合适的chunk。这1k碎片会被SMON整理。
从上面的论述,我们也可以知道,Oracle是通过chain来维护shared_pool,这样做的好处:
㈠ 串起内存块
㈡ 可遍历
我们还可以认识到hard parse和soft parse之间的两个最大的不同:
Ⅰ 二者最大,且最严重的区别是,hard parse需要从N条执行方案挑出一条最优的,作为该sql的执行计划
Ⅱ hard parse需要到free memory摘得chunk,填上sql、执行计划,然后挂到library cache
查看hard parse 和 soft parse的个数:
那么从free memory摘到的这10k chunk是如何挂到library cache的呢?server process会将sql、执行计划等,通过一系列的hash 运算,先将他们转化为ASCI码,再hash为一个hash值,这个值便是library cache里某条chain的编号,然后将10kchunk挂上library cache。
shared pool里面的chunk总数:
通过alter system flush可手动改变chunk,具体影响见:alter system flush shared_pool
由此,我们也可得出,对于一条sql语句,可分静态部分和动态部分,其中静态部分对大小写、空格、回车键等统统都是敏感的,否则,在将其通过hash运算成chain编号时会不一致,所以,在开发过程中,统一的编程规范是至关重要的,这可避免减小hard parse。另外,我们也可以使用绑定变量,对sql的动态部分作出选择。
例子:
server process接手一条sql,对它的处理过程,粗劣可分三个步骤:
① parse :到shared pool去查看执行计划,决定soft parse还是hard parse
② execute
③ fetch :到buffer cache里获取需求的数据,决定逻辑I/O还是物理I/O.

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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