根据对表大小的估算,进而可以估算出整个数据库的大
一.说明
一网友问我将一个查询的结果集存放到临时表里,如果估算临时表的大小,当时想的方法是通过统计block来计算。后来想,此方法的操作性也不是很高。 最好是能在查询操作执行之前就能估算出大小。
查看了一下ALL_TABLES 表,其中有个字段:avg_row_len. 该值单位为bytes。 可以一句这个字段来进行一个估算。
AVG_ROW_LEN*
NUMBER
Average length of a row in the table (in bytes)
.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e17110/statviews_2117.htm#i1592091
根据对表大小的估算,进而可以估算出整个数据库的大小。 在项目测试阶段,可以根据所有对象进行估算,从而可以估算出系统上线以后数据库的大小,根据这些数据可以规划存储。这里要注意一点,要给备份留足存储空间。 一般备份需要的空间是DB的2-3倍。 如果DB 是100G,那么给备份的空间最好是200G以上。
根据dba_segments视图可以查看数据库中占用存储空间的对象:
SYS@anqing2(rac2)> select distinctsegment_type from dba_segments;
SEGMENT_TYPE
------------------
LOBINDEX
INDEX PARTITION
TABLE PARTITION
NESTED TABLE
ROLLBACK
LOB PARTITION
LOBSEGMENT
INDEX
TABLE
CLUSTER
TYPE2 UNDO
11 rows selected.
这里主要就是表和索引。把所有表和索引的大小估算出来,在相加就可以估算出DB的大小了。
二. 估算表的大小
表的大小=记录数*平均字段大小(avg_row_len)
Avg_row_len 可以通过如下SQL 查询。 其单位为bytes。
SYS@anqing2(rac2)> selecttable_name,avg_row_len from all_tables where table_name='T1';
TABLE_NAME AVG_ROW_LEN
------------------------------ -----------
T1 93
如果T1 表未来估计为1000万行,那么其大小就是1000w*93bytes。
三.估算表上索引的大小
All_indexes 视图没有all_tables 上的avg_row_len 字段,不过我们可以通过视图和表大小的一个比率进行估算。 表的大小我们可以估算出来,,索引的大小可以通过这个比率进行估算。
SQL>create index idx_t1_created on t1(created)
SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','T1',cascade=>TRUE)
SYS@anqing2(rac2)> selectsegment_name,segment_type,bytes,blocks from dba_segments where segment_namein ('T1','IDX_T1_CREATED');
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE BYTES BLOCKS
--------------- ---------------------------- ----------
T1 TABLE 6291456 768
IDX_T1_CREATED INDEX 2097152 256
计算索引和表的比率:
SYS@anqing2(rac2)> select (2097152/6291456)*100,(256/768)*100 from dual;
(2097152/6291456)*100 (256/768)*100
--------------------- -------------
33.3333333 33.3333333
从bytes 和 blocks 的比率是一样,即索引是表的33%。 那么如果估算表以后的大小是1000M,那么对应的索引大小就是1000M*33%=330M。
把所有表和索引的大小加起来,就是整个数据库大小的估算值。

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.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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