在数据库的存储结构中,我们知道一般来说一个表都存储在对应的数据文件里,数据文件可以分为多个段,一般来说一个表会对应一个数据
在数据库的存储结构中,我们知道一般来说一个表都存储在对应的数据文件里,数据文件可以分为多个段,一般来说一个表会对应一个数据段,单纯考虑数据段的时候,,数据段又可以分为多个区,每个区都可以分为若干个数据块,在操作系统层面,有对应的数据块和数据库层面的数据块有一个映射,可以打个比方来说,一栋大楼里面可以有很多的楼层,每个楼层可能都有不同的公司,这样来考虑,这栋大楼就类似数据文件,楼的每一层就类似一个数据段,每一层比方最多可以有4家公司,一家公司有40个人,有的公司大一点,占用两层,那么就是8个区,320个数据块,有的公司小一点,就占用一层里面的一块,那么这个公司就类似一个较小的数据段,占用1个区,包含40个数据块。
从存储层面来说,目前数据库中只能够查询到区这一级别的信息了。
在user_extents中只能够查看到最基本的区的信息,user_segment里面可以得到一个大体的信息
SQL> desc user_extents
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
SEGMENT_NAME VARCHAR2(81)
PARTITION_NAME VARCHAR2(30)
SEGMENT_TYPE VARCHAR2(18)
TABLESPACE_NAME VARCHAR2(30)
EXTENT_ID NUMBER
BYTES NUMBER
BLOCKS NUMBER
SQL> select extent_id,blocks from user_extents where segment_name='DATA';
EXTENT_ID BLOCKS
---------- ----------
0 8
1 8
2 8
3 8
4 8
5 8
SQL> select extents,blocks from user_segments where segment_name='DATA';
EXTENTS BLOCKS
---------- ----------
6 48
如果想查看每个区中包含哪些数据块,就无能为力了。这个时候dba_extents可以作为一个补充。可以看到哪些区包含哪些数据块。
SQL> select block_id,extent_id,BLOCKS from dba_extents where owner='N1' and segment_name='DATA';
BLOCK_ID EXTENT_ID BLOCKS
---------- ---------- ----------
12800 0 8
12808 5 8
3600 4 8
5224 3 8
12672 2 8
12672 1 8
当然了这个也不能让热满意,有时候想看看一些记录大概占有多大的空间,就可以使用rowid来辅助了。
目前我们得到表data的数据类型如下:
DATA_LENGTH DATA_TYPE
----------- ------------------------------
10 VARCHAR2
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
22 NUMBER
SQL> select sum(data_length) from user_tab_cols where table_name='DATA';
SUM(DATA_LENGTH)
----------------
208
那么这些数据类型的数据占用的空间是否是按照最大字节208来存储的呢,换句话说就是表里存放着一条记录,可能长度只有number(2),但是是否会依旧占用22个字节来存储呢。
我们随机抽取一个数据块来简单的测试一下。
可以看到如下两条记录是从0开始计数的,都在12803这个数据块中。
select dbms_rowid.ROWID_OBJECT(rowid) object_id,
dbms_rowid.ROWID_RELATIVE_FNO(rowid) file_no,
dbms_rowid.rowid_row_number(rowid) row_no,
dbms_rowid.rowid_block_number(rowid) blk_number
from data where rownum OBJECT_ID FILE_NO ROW_NO BLK_NUMBER
---------- ---------- ---------- ----------
18993 11 0 12803
18993 11 1 12803
我们来进一步查看12803这个数据块中含有哪些记录。不考虑数据块的其他存储参数。按照默认的值来看。
里面含有约148条记录。

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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