操作系统:AIX6.1Oracle数据库版本:11.1.0.7.01、使用expdp导出的时候,报ORA-04030:outofprocessmemorywhentryingto&nb..
操作系统:AIX 6.1
Oracle数据库版本:11.1.0.7.0
1、使用expdp导出的时候, 报ORA-04030: out of process memory when trying to allocate 120048 bytes错误,
具体如下所示:
2、以oracle用户执行ulimit -a,对于用户进程使用的内存是有限制的,如下所示:
$ ulimit -a time(seconds) unlimited file(blocks) unlimited data(kbytes) 256000 stack(kbytes) 256000 memory(kbytes) 256000 coredump(blocks) unlimited nofiles(descriptors) 2000 threads(per process) unlimited processes(per user) unlimited3、切换到root,在/etc/security/limits文件添加如下内容,(-1代表不限制):
oracle: data = -1 stack_hard = -1 stack = -1 rss = -1 core = -1 nofiles = -14、查看新增以上内容后的/etc/security/limits文件:
$ su - root root's Password: # cat /etc/security/limits * * Sizes are in multiples of 512 byte blocks, CPU time is in seconds * * fsize - soft file size in blocks * core - soft core file size in blocks * cpu - soft per process CPU time limit in seconds * data - soft data segment size in blocks * stack - soft stack segment size in blocks * rss - soft real memory usage in blocks * nofiles - soft file descriptor limit * fsize_hard - hard file size in blocks * core_hard - hard core file size in blocks * cpu_hard - hard per process CPU time limit in seconds * data_hard - hard data segment size in blocks * stack_hard - hard stack segment size in blocks * rss_hard - hard real memory usage in blocks * nofiles_hard - hard file descriptor limit * * The following table contains the default hard values if the * hard values are not explicitly defined: * * Attribute Value * ========== ============ * fsize_hard set to fsize * cpu_hard set to cpu * core_hard -1 * data_hard -1 * stack_hard 8388608 * rss_hard -1 * nofiles_hard -1 * * NOTE: A value of -1 implies "unlimited" * default: fsize = -1 core = -1 cpu = -1 data = 512000 rss = 512000 stack = 512000 nofiles = 2000 root: data = -1 stack_hard = -1 stack = -1 rss = -1 core = -1 nofiles = -1 oracle: data = -1 stack_hard = -1 stack = -1 rss = -1 core = -1 nofiles = -1 daemon: bin: sys: adm: uucp: guest: nobody: lpd: pconsole: stack_hard = 131072 data = 1280000 data_hard = 1280000 esaadmin: stack = 393216 stack_hard = 3932165、切换到oracle用户,执行ulimit -a,结果显示如下:
# su - oracle $ ulimit -a time(seconds) unlimited file(blocks) unlimited data(kbytes) unlimited stack(kbytes) unlimited memory(kbytes) unlimited coredump(blocks) unlimited nofiles(descriptors) unlimited threads(per process) unlimited processes(per user) unlimited 6、再次执行expdp导出,仍旧报一样的错误
7、重启操作系统后,参数生效,,导出不再报错
本文出自 “斜阳悠悠寸草心” 博客,请务必保留此出处

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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