在11g之前,当表的数据量修改超过总数据量的10%,就会晚上自动收集统计信息,如何判断10%,之前的帖子有研究过:Oracle自动统计信
在11g之前,当表的数据量修改超过总数据量的10%,就会晚上自动收集统计信息,如何判断10%,之前的帖子有研究过:Oracle自动统计信息的收集原理及实验。这个STALE_PERCENT=10%,是无法修改的,如果表非常大,10%是非常多的数据,非常有可能造成统计信息不准确。
在11g之后,STALE_PERCENT=10%是可以修改的,分为全局(DBMS_STATS.SET_GLOBAL_PREFS )和表级别(DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS)。表级别的设定:
修改为5%(范围从1-100): exec dbms_stats.set_table_prefs(null,'table_name','STALE_PERCENT',5);
恢复为10%: exec dbms_stats.set_table_prefs(null,'table_name','STALE_PERCENT',null);
查询百分比:select dbms_stats.get_prefs('STALE_PERCENT',null,'table_name') from dual;
---11g的是 周一到周五 22:00-2:00 周六周日 6:00-4:00
SELECT w.window_name, w.repeat_interval, w.duration, w.enabled
FROM dba_autotask_window_clients c, dba_scheduler_windows w
WHERE c.window_name = w.window_name
AND c.optimizer_stats = 'ENABLED';
WINDOW_NAME REPEAT_INTERVAL DURATION
-------------------- ------------------------------------------------------------ ---------------
SUNDAY_WINDOW freq=daily;byday=SUN;byhour=6;byminute=0; bysecond=0 +000 20:00:00
FRIDAY_WINDOW freq=daily;byday=FRI;byhour=22;byminute=0; bysecond=0 +000 04:00:00
WEDNESDAY_WINDOW freq=daily;byday=WED;byhour=22;byminute=0; bysecond=0 +000 04:00:00
SATURDAY_WINDOW freq=daily;byday=SAT;byhour=6;byminute=0; bysecond=0 +000 20:00:00
THURSDAY_WINDOW freq=daily;byday=THU;byhour=22;byminute=0; bysecond=0 +000 04:00:00
TUESDAY_WINDOW freq=daily;byday=TUE;byhour=22;byminute=0; bysecond=0 +000 04:00:00
MONDAY_WINDOW freq=daily;byday=MON;byhour=22;byminute=0; bysecond=0 +000 04:00:00
--禁用自动收集
exec DBMS_AUTO_TASK_ADMIN.DISABLE(client_name => 'auto optimizer stats collection',operation => NULL,window_name => NULL);
--启用自动收集
exec DBMS_AUTO_TASK_ADMIN.ENABLE(client_name => 'auto optimizer stats collection',operation => NULL,window_name => NULL);
--查看job
select client_name,status from dba_autotask_client;
CLIENT_NAME STATUS
---------------------------------------------------------------- --------
auto optimizer stats collection ENABLED
auto space advisor ENABLED
sql tuning advisor ENABLED
--收集当前数据库下所有用户的统计信息
exec dbms_stats.gather_database_stats(user);
--收集当前数据库用户下所有对象的统计信息
exec dbms_stats.gather_schema_stats(user);
--收集数据字典的统计信息
exec dbms_stats.gather_dictionary_stats();
--当系统有很大的分区表时,,如果总是全部收集则会比较慢,11g之后可以设置INCREMENTAL只对数据有变动的分区做收集
exec dbms_stats.set_table_prefs(user,'table_name','INCREMENTAL','TRUE');--只收集数据变动的分区
exec dbms_stats.set_table_prefs(user,'table_name','INCREMENTAL','FALSE');--都要收集
select dbms_stats.get_prefs('INCREMENTAL',null,'table_name') from dual;--查看分区表INCREMENTAL的值
--获取global的统计信息收集设置选项
select dbms_stats.get_prefs('method_opt') from dual;
select dbms_stats.get_prefs('concurrent') from dual;
select dbms_stats.get_prefs('GRANULARITY') from dual;
select dbms_stats.get_prefs('INCREMENTAL') from dual;
--设置global的统计信息收集选项
exec DBMS_STATS.SET_PARAM('DEGREE',4);
exec DBMS_STATS.SET_PARAM('INCREMENTAL','TRUE');
Oracle 单实例 从32位 迁移到 64位 方法
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
Oracle导入导出expdp IMPDP详解
Oracle 10g expdp导出报错ORA-4031的解决方法
本文永久更新链接地址:

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

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.


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

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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