这个题目有点怪怪的,意思就是一提到ArcSDE的性能问题,都会提到重建空间索引,本文就以Oracle的索引例子,来类比ArcSDE for Ora
这个题目有点怪怪的,意思就是一提到ArcSDE的性能问题,都会提到重建空间索引,本文就以Oracle的索引例子,来类比ArcSDE for Oracle的空间索引,如果能把oracle索引示例弄明白,那么对ArcSDE的索引问题应该非常好理解了。
在数据库系统中,索引是非常重要的一个对象,尤其是面对大型数据表时,索引能大大提高数据检索的速度。本节将介绍索引的原理及索引的使用。
索引在现实世界中最典型的例子莫过于字典检索了。用户在使用字典时,可以使用两种方式,一是逐页翻查,以获得需要查找的目标;二是根据字典的检索目录来获得目标所在的页数,然后直接在该页获得查找目标。毫无疑问,利用检索目录(索引)检索目标是更为高效的方式。
现有的主流数据库都提供了索引这一概念,Oracle也不例外。一旦在数据表的某列上建立了索引,Oracle将另辟新的空间,以存储该列上所有值与其记录的rowid的对应关系。当用户试图以索引列作为搜索条件时,Oracle将利用索引来获得相应的rowid,并捕获该记录。
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当Oracle处理该查询语句时,将执行全表扫描。当搜索到第6条记录时,会发现该条记录符合搜索条件,并将该记录纳入结果集合。但是搜索并不会停止,因为Oracle并不知道在后面的记录中是否仍然存在符合条件的记录。直至搜索完整个表,Oracle才会返回最终的结果集合。
但是,如果预先在表people的name列上创建了一个索引,那么,搜索的顺序将完全不同。创建索引的语法如下所示:
create index idx_people_name on people(name)
一旦索引创建,那么表中所有数据将按照字母表顺序进行分块处理,例如,以每5条记录作为一个数据块(当然,实际数据块将大得多)。分块后的数据结构如下图所示。
说明:文中的Oracle索引是以字符串字段创建的索引,那么字符串字段是以字母表顺序进行分类的,当然了也可以使用数字、日期等,,那么对ArcSDE for Oracle也是一样的,空间索引是格网,与该例子比较,无非是他们将按字母排序,五个五个的,那么ArcGIS是按照格网的范围,在该范围的包含相关的要素。
此时执行搜索语句select * from people where name = ‘David’;时,Oracle只会在第一个数据块中进行搜索,因为数据库知道,第二个数据库都是M以后的数据。当搜索到David之后,如果下一条记录的name列的值不是David,Oracle也将停止搜索,因为列中所有值都是按照字母表顺序进行排列的,所有的“David”位置肯定是相邻的。一旦搜索到“David”,Oracle会马上获得其对应的rowid,并根据rowid快速定位该记录。
对于如下SQL语句,索引的作用会反映的更加清晰。
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select * from people where name = 'Michael';因为要搜索的条件为name列的值为“Michael”,所以,将会直接跳转到第二个数据块进行搜索,因为第二个数据块才是以M开头的数据。而且,当获得Michael的下一条记录为“Richard”时,将停止搜索,返回结果集合。
说明:ArcSDE数据在oracle中进行查询会执行下面的步骤:
1)首先比较grid和查询范围,找出在查询范围内的所有grid。
2)找出在这些grid内的所有要素。
3)将这些要素的外包络矩形和查询范围比较,找出所有在查询范围内以及和查询范围相交的要素。
基本上可以类比。

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。

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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。

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