学习自EYGLE循序渐进ORACLE及官方文档。 本地管理表空间中设置不同大小的db_block_size时数据文件头保留空间对应如下: db_block_size=2KB,文件头保留32个数据块,即64KB。 db_block_size=4KB,文件头保留16个数据块,即64KB。 db_block_size=8KB,文件头保
学习自EYGLE循序渐进ORACLE及官方文档。本地管理表空间中设置不同大小的db_block_size时数据文件头保留空间对应如下:
db_block_size=2KB,文件头保留32个数据块,即64KB。db_block_size=4KB,文件头保留16个数据块,即64KB。
db_block_size=8KB,文件头保留8个数据块,即64KB。
db_block_size=16KB,文件头保留4个数据块,即64KB。
db_block_size=32KB,文件头保留4个数据块,即128KB。
默认是db_block_size=8KB,此时 ORACLE数据文件头的8个数据块作用是:
数据块1和2记录数据文件头信息。3-8用于记录extent-区间的位图信息 --11G中要保留到128个块???
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Oracle数据库中的数据文件的最大数量是有限的(通常为64K文件)。--来自官方文档
表空间支持的最大数据文件大小的算法:
分两种情况:smallfile tablespace与bigfile tablespacesmallfile tablespace的ROWID
记录存储所在数据文件(file#),所属数据库对象,所在数据块中的行号,这些属性合并起来构成了ORACLE ROWID.ORACLE ROWID分为物理ROWID,逻辑ROWID。
索引组织表(IOTs)使用逻辑ROWID,其它类型的表使用物理ROWID。
ROWID可以惟一标识一条记录,所以索引中存储了ROWID的值,通过访问索引,得到ROWID,再定位到记录。
ROWID采用Base64编码,共18位代表80位二进制数,占用10个字节。
每组字符代表不同的含义,18位最大寻址空间“32G”。。
对一条行ID的解析:OOOOOO.FFF.BBBBBB.RRR --其中.是为了方便观看手动增加
OOOOOO: 1-6位:对象id
FFF: 7-9位:文件id
BBBBBB: 10-15位:块id
RRR: 16-18位:行id
对于Base64编码,共18位代表80位二进制数,计算方法是:
32bit obj# + 10bit file# + 22bit block# + 16bit row#
通过ROWID计算数据块的相关信息,详见:http://blog.csdn.net/q947817003/article/details/11490051
根据small file tablespace的ROWID,计算出表空间、数据文件、BOOCK中行最大数如下:
根据ROWID的构成: ---注:2^10这种写法代表2的10次方,等于1024.
每个表空间最大文件数: 2^10 1024 ,去掉全0和全1 通常1022个 ---实验测试出是1023个,见:数据文件个数大于1024时ORACLE数据文件FILE_ID及RELATIVE_FNO的变化示例
每数据文件最大数据块数量:filesize=block_size*2^22 ,也就是4M个ORACLE BLOCK
每个BLOKC中行数是: 2^16 65536,也就是每个BLOCK最多65536条记录
每个数据库最多65536个-64K个数据文件(实验测试出是65534----官方文档上是65533-http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14237/limits002.htm#i287915),最多支持64K个表空间,因为每个表空间最少需要包含一个数据文件。引出新问题:如果数据库有大于1024个数据文件,ORACLE如何通过ROWID定位数据文件呢?
--详见:数据文件个数大于1024时ORACLE数据文件FILE_ID及RELATIVE_FNO的变化示例
smallfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小
db_block_size=2KB,2KB*4M=8192M 8Gdb_block_size=4KB,4KB*4M=16384M 16G
db_block_size=8KB,8KB*4M=32768M 32G 8*1024*4M=8*4G=32G
db_block_size=16KB,16KB*4M=65536M 64G
db_block_size=32KB,32KB*4M=131072M 128G
#########################################################
BIGFILE表空间的ROWID
因为大文件表空间只能包含一个文件,所以ROWID中不需要file#-文件ID。大文件表空间的ROWID格式为:
OOOOOO.LLLLLLLLL.RRR
OOOOOO: 1-6位:对象id
LLLLLLLLL: 7-15位:块id
RRR: 16-18位:行id
L代表BLOCK号,代替了小文件表空间中ROWID中的file# + block#的位置.
这样大文件表空间的数据文件支持的BLOCK数量最多是:2bit. 2^32=4G.
bigfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小
db_block_size=2KB,2KB*4G= 8Tdb_block_size=4KB,4KB*4G= 16T
db_block_size=8KB,8KB*4G= 32T 8*1024*4G=8*4TB=32TB
db_block_size=16KB,16KB*4G= 64T
db_block_size=32KB,32KB*4G=128TB

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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