Oracle发布的Database 12c最新版本12.1.0.2中正式引入了IMCS(列式内存)功能,正是在刚发布的时候被称为In-Memory Database Option的选件。 到底什么是IMCS?跟SAP HANA不一样吗? IMCS是SGA中的一块新的独立区域,就跟众所周知的Buffer Cache或者Shared Po
Oracle发布的Database 12c最新版本12.1.0.2中正式引入了IMCS(列式内存)功能,正是在刚发布的时候被称为In-Memory Database Option的选件。
到底什么是IMCS?跟SAP HANA不一样吗?
IMCS是SGA中的一块新的独立区域,就跟众所周知的Buffer Cache或者Shared Pool一样,IMCS更接近于Buffer Cache,就是缓存表或者表分区或者物化视图中的数据的,但是不同的地方是在IMCS中缓存的数据格式并不是按照传统的行方式,而是按照列方式来缓存的。更简单地说,现在Oracle数据库在内存中既可以缓存行式数据也可以缓存列式数据了,但是在磁盘中存储的始终只有一份行式数据,这是Oracle IMCS与SAP HANA或者Sybase IQ等列式内存数据库截然不同的地方。
Oracle在磁盘中始终只有一份行式数据,只是在缓存到内存中的时候,可以选择附加一份列式缓存。请注意,这里提及的“附加”一词,意味着,Oracle数据库以前的所有行为都没有发生变化,应该缓存到Buffer Cache(传统的行式缓存)中的还是会缓存到Buffer Cache中,只是如果设置了某张表也需要一份列式缓存,那么Oracle会额外维护一份该表的列式数据,这份数据就是存在SGA的新区域In-Memory Area中。这份数据只会保存在内存中,一旦数据库实例重启,这部分内存会重新加载(按照不同的设置,可以是一启动就立刻加载,也可以使用到再加载)。
Oracle需要保证效率的地方是当大量的DML产生时,额外的这部分列式缓存如何高效地保持更新和同步,特别是在RAC环境中更会是一个挑战,Oracle并没有透露更多关于这方面的信息,所有一切唯有等待真正应用的测试。
本文主要通过解释跟IMCS相关的数据库初始化参数,来介绍其中的知识。包括隐含参数,总共有115个参数跟inmemory相关(wow!)。
SQL> @p "inmemory" NAME VALUE ------------------------------------------------------------ ---------------------------------------- _inmemory_check_prot_meta FALSE _inmemory_private_journal_quota 100 _inmemory_private_journal_sharedpool_quota 20 _inmemory_private_journal_numbkts 512 _inmemory_private_journal_numgran 128 _inmemory_jscan 0 _inmemory_pin_hist_mode 16 _inmemory_txn_checksum 0 _inmemory_buffer_waittime 100 _inmemory_cu_timeout 100 _inmemory_cudrop_timeout 1000 _inmemory_exclto_timeout 1000 _inmemory_num_hash_latches 256 _inmemory_strdlxid_timeout 0 _inmemory_incremental_repopulation FALSE _inmemory_lock_for_smucreate FALSE _inmemory_auto_distribute TRUE _inmemory_autodist_2safe FALSE _inmemory_distribute_timeout 300 _inmemory_distribute_ondemand_timeout 300 inmemory_size 218103808 _inmemory_64k_percent 30 _inmemory_min_ima_defersize 0 _inmemory_memprot TRUE _inmemory_analyzer_optimize_for 0 _inmemory_default_flags 8459 _inmemory_default_new FALSE inmemory_clause_default inmemory_force DEFAULT inmemory_query ENABLE _inmemory_query_scan TRUE _inmemory_scan_override FALSE _inmemory_scan_threshold_percent_noscan 50 _inmemory_small_segment_threshold 65536 _inmemory_query_fetch_by_rowid FALSE _inmemory_pruning ON _inmemory_enable_sys FALSE _inmemory_populate_fg FALSE _inmemory_pga_per_server 536870912 inmemory_max_populate_servers 1 _inmemory_servers_throttle_pgalim_percent 55 inmemory_trickle_repopulate_servers_percent 1 _inmemory_populate_wait FALSE _inmemory_populate_wait_max 600 _inmemory_imco_cycle 120 _inmemory_enable_population_verify 1 _inmemory_log_level 1 _inmemory_fs_verify FALSE _inmemory_force_fs FALSE _inmemory_force_fs_tbs SYSAUX _inmemory_force_fs_tbs_size 1073741824 _inmemory_fs_raise_error FALSE _inmemory_fs_nodml FALSE _inmemory_fs_enable FALSE _inmemory_fs_enable_blk_lvl_inv TRUE _inmemory_fs_blk_inv_blkcnt _inmemory_fs_blk_inv_blk_percent 20 _inmemory_enable_stat_alert FALSE _inmemory_imcu_align TRUE _inmemory_max_populate_retry 3 _inmemory_imcu_target_rows 1048576 _inmemory_imcu_target_bytes 0 _inmemory_imcu_source_extents 0 _inmemory_imcu_source_blocks 0 _inmemory_imcu_source_minbytes 1048576 _inmemory_imcu_populate_minbytes 5242880 _inmemory_imcu_source_analyze_bytes 134217728 _inmemory_imcu_target_maxrows 8388608 _inmemory_imcu_source_maxbytes 536870912 _inmemory_max_queued_tasks 208 _inmemory_repopulate_threshold_rows _inmemory_repopulate_threshold_blocks _inmemory_pct_inv_rows_invalidate_imcu 50 _inmemory_pct_inv_blocks_invalidate_imcu 100 _inmemory_repopulate_threshold_mintime_factor 5 _inmemory_repopulate_threshold_mintime 0 _inmemory_repopulate_threshold_scans 0 _inmemory_repopulate_priority_scale_factor 100 _inmemory_repopulate_invalidate_rate_percent 100 _inmemory_repopulate_priority_threshold_row 20 _inmemory_repopulate_priority_threshold_block 40 _inmemory_repopulate_threshold_rows_percent 5 _inmemory_repopulate_threshold_blocks_percent 10 _inmemory_repopulate_disable FALSE _inmemory_check_protect FALSE _inmemory_checksum FALSE _inmemory_validate_fetch FALSE _inmemory_journal_row_logging FALSE _inmemory_journal_check 0 _inmemory_rows_check_interrupt 1000 _inmemory_dbg_scan 0 _inmemory_segment_populate_verify 0 _inmemory_query_check 0 _inmemory_test_verification 0 _inmemory_invalidate_cursors TRUE _inmemory_prepopulate_fg 0 _inmemory_prepopulate TRUE _inmemory_trickle_repopulate TRUE _inmemory_trickle_repopulate_threshold_dirty_ratio 0 _inmemory_trickle_repopulate_min_interval 300 _inmemory_trickle_repopulate_fg 0 _inmemory_force_non_engineered FALSE _inmemory_suppress_vsga_ima FALSE optimizer_inmemory_aware TRUE _optimizer_inmemory_table_expansion TRUE _optimizer_inmemory_gen_pushable_preds TRUE _optimizer_inmemory_autodop TRUE _optimizer_inmemory_access_path TRUE _optimizer_inmemory_quotient 0 _optimizer_inmemory_pruning_ratio_rows 100 _parallel_inmemory_min_time_threshold AUTO _parallel_inmemory_time_unit 1 _optimizer_inmemory_bloom_filter TRUE _optimizer_inmemory_cluster_aware_dop TRUE _optimizer_inmemory_minmax_pruning TRUE 115 ROWS selected.
先将注意力放在非隐含参数上,总共是7个参数(Phew!)。
SQL> SHOW parameter inmemory NAME TYPE VALUE -------------------------------------------------- ----------- -------------------------------------------------- inmemory_clause_default string inmemory_force string DEFAULT inmemory_max_populate_servers INTEGER 1 inmemory_query string ENABLE inmemory_size big INTEGER 208M inmemory_trickle_repopulate_servers_percent INTEGER 1 optimizer_inmemory_aware BOOLEAN TRUE
inmemory_clause_default
该参数主要设置IMCS的一些默认参数值,这些默认值在今后为新的表或者分区设置IMCS时会自动参考。该参数默认值为空,表示除非在建表时明确指定要使用IMCS,否则不会将表缓存到列式内存中。该参数的设置可选项包括:
NO INMEMORY:与默认值效果一样,除非在建表时明确指定要使用IMCS,否则不会将表缓存到列式内存中。
INMEMORY:表示默认建表时就会使用IMCS,除非建表时明确指定“NO INMEMORY”。如果设置为该值,就可以继续设置如下这些其它的IMCS参数值。
NO MEMCOMPRESS | MEMCOMPRESS FOR { DML | QUERY [ LOW | HIGH ] | CAPACITY [LOW | HIGH] }: 表示在IMCS中缓存的列式数据是否需要压缩,如果压缩,采取何种压缩模式。
PRIORITY { NONE | LOW | MEDIUM | HIGH | CRITICAL }:优先级表示Oracle将表数据加载到列存中的积极性,Oracle会最优先考虑CRITICAL级别的加载,最后才进行NONE级别的加载。要知道内存毕竟是有限的,因此将那些必须要缓存到列存中的表设置为CRITICAL是更好的选择。
DISTRIBUTE [ AUTO | BY ROWID RANGE | BY PARTITION | BY SUBPARTITION ]:该参数只对RAC环境有效,指定IMCS中的数据在RAC环境多个节点的内存中如何分布。分别表示自动|按照ROWID范围|按照分区|按照子分区等方式在多个节点内存中缓存数据。
NO DUPLICATE | DUPLICATE [ ALL ]:该参数只对RAC环境有效,指定IMCS中的数据在RAC环境多个节点中是否要镜像。默认为NO DUPLICATE,也就是一份数据只会在多个节点中维护一份缓存,DUPLICATE表示维护两份相同的缓存,而DUPLICATE ALL则表示在所有节点内存中都维护一份相同的缓存。注意:在非Oracle工程系统(比如Exadata)中,只能是NO DUPLICATE效果,即使设置了DUPLICATE也不生效。
示例命令:
ALTER system SET INMEMORY_CLAUSE_DEFAULT='INMEMORY MEMCOMPRESS FOR CAPACITY HIGH' scope=BOTH;
inmemory_force
INMEMORY_FORCE = { DEFAULT | OFF } 当设置为默认值DEFAULT时,明确指定了INMEMORY的表和物化视图会缓存到IMCS中;如果设置为OFF,则表示全局禁用IMCS,意味着即使在表和物化视图上指定了INMEMORY,也不会缓存到In-Memory Area中。可以看到,这个参数没有提供全局打开IMCS的选项。
inmemory_max_populate_servers
该参数定义后台启动的用于将表数据加载至In-Memory Area区域中的进程个数,根据文档描述,该参数默认值是min(一般的CPU核数,PGA_AGGREGATE_TARGET/512),当inmemory_size=0的时候(也就是没有设置In-Memory Area大小的时候),该参数值为0,一旦设置了inmemory_size,该参数会根据上述算法自动设置。 如果该参数为0,则没有后台进程加载数据,表现为V$INMEMORY_AREA视图中的POPULATE_STATUS列始终为POPULATING。 Oracle建议该参数值不能设置过高,否则将导致CPU资源消耗严重。
inmemory_query
该参数用于在SYSTEM级别或者SESSIOn级别指定是否要启动inmemory查询,当设置了inmemory_size之后,该值默认会设置未ENABLE。 该参数可以在会话级别设置,临时启用或者禁用inmemory查询,用以比较两者之间的性能差距。一旦禁用,则即使相应表已经被缓存到In-Memory Area中,Oracle也不会选择扫描该区域。
inmemory_size
该参数用于指定In-Memory Area的大小,默认值为0,意味着默认没有启用IMCS。如同其他的内存相关参数,修改了此参数以后需要重新启动数据库实例才可以生效。该参数最小需要设置为100MB。在多租户环境中,如果是在PDB级别设置了该参数,则表明该PDB可以使用到的最大IMCS,但是注意的是多个PDB的该参数值的总和未必一定要等于在CDB级别的设置,甚至可以超越CDB级别的值。如果没有在PDB级别设置,那么所有PDB都会继承CDB上的该参数值,意味着所有PDB都可以用到所有可用的IMCS。 由于IMCS是列式存储,并且具有强大的压缩功能,因此即使准备将整个数据库的表都缓存到IMCS中,也无需特别大的内存空间。万一内存空间不够,表数据无法缓存到IMCS中,在V$INMEMORY_AREA.POPULATE_STATUS字段中可以发现“OUT OF MEMORY”字样。 实际上在绝大多数情况下,启用IMCS只需要设置这一个初始化参数即可,设置足够大的内存空间,然后尽情地Cache那些想缓存的表吧。
inmemory_trickle_repopulate_servers_percent
该参数定义后台用于重新加载IMCS中数据的进程负载,该参数值是一个相对于inmemory_max_populate_servers参数值的百分比。举例说,如果inmemory_max_populate_servers=10,而inmemory_trickle_repopulate_servers_percent=5,则意味着有10*0.05=0.5个进程会负责重新加载。什么是0.5个进程,实际上就是重新加载数据的进程负载最多占据一颗CPU的50%。 该参数默认值为1,在大多数场合都是适用的。
optimizer_inmemory_aware
该参数用于限制Oracle优化器对于inmemory功能的感知,默认值为TRUE,如果将该参数修改为FALSE,则Oracle优化器不会考虑使用IMCS,等同于设置OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE小于12.1.0.2。
Share/Save
Related posts:
- Oracle 11g new feature – Virtual Column
- 【Oracle Database 12c New Feature】How to Learn Oracle (12c New Feature) from Error
- 【Oracle Database 12c New Feature】Advanced Security – Oracle Data Redaction


MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini