当使用insert into select 批量加载数据的时候,可能会碰到因为某些数据不符合加载条件,而导致整个insert 语句无法执行,全部ro
当使用insert into select 批量加载数据的时候,可能会碰到因为某些数据不符合加载条件,而导致整个insert 语句无法执行,全部rollback。这时可以使用DML 错误日志的特性,解决这个问题。
只需要创建一个日志表,并且在使用dml语句的时候添加dml error logging 语句,即可将错误的rows记录到日志表中,而且不会影响已经加载到表中的数据。最后修正这些无法加载的数据。
操作步骤如下:
1. 创建一个日志表
可以使用DBMS_ERRLOG包创建,或者手动的创建日志表。如果使用dbms_errlog.create_error_log来创建日志表,默认的会将源表的所有列都加入需要记录的行列中。
2. 执行insert ,并且添加error logging 语句。
3. 最后查询日志表,修改无法加载的数据。
以下是一个insert into select 批量加载的例子:
第一步创建日志表
创建测试表target_t
create table target_t (id number(4),namevarchar2(2000)) ;
创建源表source_t
create table source_t as select level as id ,'name' || level as name from dual connect by level
使用存储过程创建error logging table target_err_t
使用DBMS_ERRLOG.CREATE_ERROR_LOG会自动补全表中的所有列到日志表中。(这里表名竟然不区分大小写,,看来OracleDabase在向好的方向发展了)
EXECUTE DBMS_ERRLOG.CREATE_ERROR_LOG(dml_table_name => 'target_t',err_log_table_name=> 'target_err_log') ;
查看一下表结构
dexter@ORCL> desc target_err_log ;
Name Null? Type
------------------------------------------------------------- ------------------------------------
ORA_ERR_NUMBER$ NUMBER
ORA_ERR_MESG$ VARCHAR2(2000)
ORA_ERR_ROWID$ ROWID
ORA_ERR_OPTYP$ VARCHAR2(2)
ORA_ERR_TAG$ VARCHAR2(2000)
ID VARCHAR2(4000)
NAME VARCHAR2(4000)

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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