有网友删除dual表出现了问题: 删除dual表的时候hang住,然后直接shutdown abort。再重新启动数据库的时候,发现open的时候一直hang住,但是打开另外一个窗口数据库确实已经打开的。 下面进行模拟: SYS@orcl11gdrop table dual; 一直hang在这不动 在另外一个
有网友删除dual表出现了问题:删除dual表的时候hang住,然后直接shutdown abort。再重新启动数据库的时候,发现open的时候一直hang住,但是打开另外一个窗口数据库确实已经打开的。
下面进行模拟:
SYS@orcl11g>drop table dual;
一直hang在这不动
在另外一个窗口:
SYS@orcl11g>shutdown abort ORACLE instance shut down.
重启数据库:
SYS@orcl11g>startup mount ORACLE instance started. Total System Global Area 417546240 bytes Fixed Size 2213936 bytes Variable Size 327157712 bytes Database Buffers 83886080 bytes Redo Buffers 4288512 bytes Database mounted.
SYS@orcl11g>alter database open;
一直hang这个不动,打开另外一个窗口:
SYS@orcl11g>select open_mode from v$database; OPEN_MODE ---------------------------------------- READ WRITE SYS@orcl11g>发现数据库已经打开
这是因为系统触发器造成,在初始化参数中加入:
_system_trig_enabled=flase
再次启动数据库:
SYS@orcl11g>startup mount ORACLE instance started. Total System Global Area 417546240 bytes Fixed Size 2213936 bytes Variable Size 327157712 bytes Database Buffers 83886080 bytes Redo Buffers 4288512 bytes Database mounted. SYS@orcl11g>show parameter _sys NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ---------------------- ------------------------------ _system_trig_enabled boolean FALSE audit_sys_operations boolean FALSE audit_syslog_level string filesystemio_options string none ldap_directory_sysauth string no SYS@orcl11g>alter database open; Database altered.最开始删除dual表的时候也是因为系统触发器的存在。
现在我们禁用了系统触发器将dual删除看是什么效果:
SYS@orcl11g>drop table dual; Table dropped.
重启数据库:
SYS@orcl11g>startup nomount pfile=initorcl11g.ora ORACLE instance started. Total System Global Area 417546240 bytes Fixed Size 2213936 bytes Variable Size 327157712 bytes Database Buffers 83886080 bytes Redo Buffers 4288512 bytes SYS@orcl11g>show parameter rep NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ---------------------- ------------------------------ replication_dependency_tracking boolean TRUE SYS@orcl11g> SYS@orcl11g> SYS@orcl11g> SYS@orcl11g> SYS@orcl11g>alter database mount; Database altered. SYS@orcl11g>alter database open; alter database open * ERROR at line 1: ORA-01092: ORACLE instance terminated. Disconnection forced ORA-01775: looping chain of synonyms Process ID: 2485 Session ID: 1 Serial number: 3
这里我们不用trace就知道是因为dual表的缘故,所以dual也是很重要的。不要乱玩
这时候我们需要将REPLICATION_DEPENDENCY_TRACKING参数设置为False才能打开数据库:
官方文档给出的解释:
REPLICATION_DEPENDENCY_TRACKING enables or disables dependency tracking for
read/write operations to the database. Dependency tracking is essential for
propagating changes in a replicated environment in parallel
加入参数打开数据库:
SYS@orcl11g>startup mount ORACLE instance started. Total System Global Area 417546240 bytes Fixed Size 2213936 bytes Variable Size 327157712 bytes Database Buffers 83886080 bytes Redo Buffers 4288512 bytes Database mounted. SYS@orcl11g>show parameter rep NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ---------------------- ------------------------------ replication_dependency_tracking boolean FALSE SYS@orcl11g>ak^H SP2-0042: unknown command "a" - rest of line ignored. SYS@orcl11g>a;ter^H SYS@orcl11g>alter database open; Database altered. SYS@orcl11g>select * from dual; select * from dual * ERROR at line 1: ORA-01775: looping chain of synonyms这时候我们呢需要重建dual表:
SYS@orcl11g>CREATE TABLE "SYS"."DUAL" 2 ( "DUMMY" VARCHAR2(1) 3 ) PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255 4 NOCOMPRESS LOGGING 5 STORAGE(INITIAL 16384 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645 6 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1 7 BUFFER_POOL DEFAULT FLASH_CACHE DEFAULT CELL_FLASH_CACHE DEFAULT) 8 TABLESPACE "SYSTEM" ; Table created. SYS@orcl11g>SYS@orcl11g>GRANT SELECT ON "SYS"."DUAL" TO PUBLIC WITH GRANT OPTION; Grant succeeded. SYS@orcl11g>SYS@orcl11g>@?/rdbms/admin/utlrp.sql
至此我们dual已经恢复完成
SYS@orcl11g>select 'www.zbdba.com' from dual; 'WWW.ZBDBA.COM' -------------------------- www.zbdba.com

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

Perintah SQL di MySQL boleh dibahagikan kepada kategori seperti DDL, DML, DQL, dan DCL, dan digunakan untuk membuat, mengubah suai, memadam pangkalan data dan jadual, memasukkan, mengemas kini, memadam data, dan melakukan operasi pertanyaan yang kompleks. 1. Penggunaan asas termasuk jadual penciptaan createtable, memasukkan data memasukkan, dan pilih data pertanyaan. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan gabungan untuk Jadual Bergabung, Subqueries dan Groupby untuk Agregasi Data. 3. Kesilapan umum seperti kesilapan sintaks, jenis data yang tidak sepadan dan masalah kebenaran boleh disahpepijat melalui pemeriksaan sintaks, penukaran jenis data dan pengurusan kebenaran. 4. Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi gabungan dan menggunakan transaksi untuk memastikan konsistensi data.

InnoDB mencapai atomik melalui undolog, konsistensi dan pengasingan melalui mekanisme penguncian dan MVCC, dan kegigihan melalui redolog. 1) Atomicity: Gunakan Undolog untuk merekodkan data asal untuk memastikan urus niaga dapat dilancarkan kembali. 2) Konsistensi: Memastikan konsistensi data melalui penguncian peringkat baris dan MVCC. 3) Pengasingan: Menyokong pelbagai tahap pengasingan, dan RepeatableRead digunakan secara lalai. 4) Kegigihan: Gunakan redolog untuk merekodkan pengubahsuaian untuk memastikan data disimpan untuk masa yang lama.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod