一、实验说明: 操作系统:rhel 5.4 x86 数据库:Oracle 11g R2 二、操作步骤: 首先创建一张t_btree表,并建立B-Tr
一、实验说明:
操作系统:rhel 5.4 x86
数据库:Oracle 11g R2
二、操作步骤:
首先创建一张t_btree表,并建立B-Tree索引,索引键是status:
SQL> create table t_btree as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create index status_btree on t_btree(status);
Index created.
执行两次下面的查询语句,并显示执行计划:
SQL> set autotrace traceonly;
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
32 recursive calls
0 db block gets
261 consistent gets
458 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
180 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
接着创建跟t_btree一样的表t_bmap,并创建BitMap索引。
SQL> create table t_bmap as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create bitmap index status_bmap on t_bmap(status);
Index created.
同样执行之前的语句两次:
SQL> select count(*) from t_bmap where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 516980546
---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
| 2 | BITMAP CONVERSION COUNT | | 62928 | 307K| 3 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | BITMAP INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BMAP | | | | |
---------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.


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에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음
