HP-UX IA64 11.31系统上安装Oracle 11.2数据库相关要求
HP-UX IA64 11.31系统上安装Oracle 11.2数据库相关要求:
一、交换内存要求
Between 4 GB and 8 GB then 2 times RAM.
Between 8 GB and 32 GB then 1.5 times RAM.
More than 32 GB then 32 GB RAM.
二、JDK要求
HPUX JDK6.0.05, HPUX JDK 5.0.15
三、内核参数最小要求
During installation, you can generate and run the Fixup script. to check and set the kernel parameter values required for successful installation of the database. This script. updates required kernel packages if necessary to minimum values.
If you cannot use the Fixup scripts, then verify that the kernel parameters shown in the following table are set to values greater than or equal to the minimum value shown. The procedure following the table describes how to verify and set the values manually.
Note:
The kernel parameter values in this section are minimum values only. For production database systems, Oracle recommends that you tune these values to optimize the performance of the system. Refer to your operating system documentation for more information about tuning kernel parameters.Parameter Minimum Value
executable_stack 0
ksi_alloc_max 32768
max_thread_proc 1024
maxdsiz 1073741824 (1 GB)
maxdsiz_64bit 2147483648 (2 GB)
maxfiles 1024
maxfiles_lim 63488
maxssiz 134217728 (128 MB)
maxssiz_64bit 1073741824 (1 GB)
maxuprc 3686
msgmni 4096
msgtql 4096
ncsize 35840
nflocks 4096
ninode 34816
nkthread 7184
nproc 4096
semmni 4096
semmns 8192
semmnu 4092
semvmx 32767
shmmax 1073741824
shmmni 4096
shmseg 512
tcp_smallest_anon_port 9000
tcp_largest_anon_port 65500
udp_smallest_anon_port 9000
udp_largest_anon_port 65500
四、补丁要求
For HP-UX 11i V3 (11.31):
PHCO_40381 11.31 Disk Owner Patch
PHCO_41479 11.31 (fixes an11.2.0.2 ASM disk discovery issue)
PHKL_38038 VM patch - hot patching/Core file creation directory
PHKL_38938 11.31 SCSI cumulative I/O patch
PHKL_39351 Scheduler patch : post wait hang
PHSS_36354 11.31 assembler patch
PHSS_37042 11.31 hppac (packed decimal)
PHSS_37959 Libcl patch for alternate stack issue fix (QXCR1000818011)
PHSS_39094 11.31 linker + fdp cumulative patch
PHSS_39100 11.31 Math Library Cumulative Patch
PHSS_39102 11.31 Integrity Unwind Library
PHSS_3814111.31 aC++ Runtime
Pro*C/C++, Oracle Call Interface, Oracle C++
Pro*C/C++, Oracle Call Interface, Oracle C++ Call Interface, Oracle XML Developer's Kit (XDK):-
Patch for HP-UX 11i V3 (11.31) on HP-UX Itanium:-
PHSS_39824 - 11.31 HP C/aC++ Compiler (A.06.23) patch
更多Oracle相关信息见Oracle 专题页面 ?tid=12

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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

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