latch: library cache等待(只存在于9i,10g) SQL-ASCII-Hash_value-hash bucket,然后申请保护该bucket的library cache latch(3-67个latch保护成千上万个hash bucket),这个latch是为了保护会话在检索bucket对应的hash chain的过程中,hash chain结构不被改
latch: library cache等待(只存在于9i,10g) SQL->ASCII->Hash_value值->hash bucket,然后申请保护该bucket的library cache latch(3-67个latch保护成千上万个hash bucket),这个latch是为了保护会话在检索bucket对应的hash chain的过程中,hash chain结构不被改变。 在chain上会挂着一串父cursor头的指针,每检索到一个指针,就到所指向的内存区,去看这个父cursor是否符合(sql文本是否相同),chain发现相应父cursor后,再寻觅里面的子cursor,找到可重复利用的综合型计划等信息,就会释放latch,这个过程叫软解析。 假如没有找到可重复利用的cursor,就要hard parsing了。先释放library cache latch,获得shared pool latch锁存器,检索并分配可用的chunk,然后释放shared pool latch,这些chunk就算是进入library cache中了。然后查询优化器生成执行计划,并存到相应chunk上。再次获得library cache latch,然后将这些chunk挂到hash chain上。若在library cache latch获得发生争用,就须等待latch: library cache事件。然后SQL才开始执行,此时转入library cache pin+lock(null模式) select value from v$parameter where name='cpu_count'; --32个cpu select rownum,name,gets from v$latch_children where name like '%library%'; --37个library cache 子锁存器,一般认为子锁存器数量是比cpu_count大的最小质数值,可以被 _KGL_LATCH_COUNT 参数控制 原因: 1.hard parsing或soft parsing过多,硬解析时除了检索library cache的hash chain费时间,还得花时间额外分配chunk。就算是仅有软解析,也会发生争用,因为其还有语法检查语义检查、库高速缓冲区检索这些过程,在这些过程中也得先获得library cache latch。这个等待伴随shared pool latch等待就是硬解析过多(因为要分配chunk),没有后者就应该仅是软解释过多。
2.High Versions Count,子游标过多,v$sqlarea的version_count字段显示有多少个子游标,或者v$sql的child_number字段,从0开始算的。bucket->hash chain->检索到这个文本对应的cursor,还得检索这个父cursor下面的几个子cursor,例如不同用户发出的相同sql就会有一样的父cursor,此时获得library cache latch的时间会延长。 High version counts can easily cause high contention for library cache latches. A process parsing a SQL statement with many versions (children cursors) will need to scan through all these children while holding on to a library cache latch. This means that other processes needing the same latch will have to wait and can lead to significant database-wide performance degradation. 3.SGA区发生OS层面的page out,
解决: 1.要使用绑定变量减少硬解析,软解释最好也设法减少,例如应用上用缓存等。 2.session_cached_cursors参数默认为0,设为50以上比较好。设定了该值后Oracle将执行三次以上的SQL Cursor信息保存到PGA内,信息包括SQL文本与对于库高速缓存的指针值。用户一旦提交SQL,首先看PGA,存在的话直接跳到library cache的cursor那。所以这个参数是softer soft parse,软解析的软解析。因为这个参数针对会话,所以维持会话的连接性才能有效,例如配置中间件连接池。itpub的vage说,软软解析时,10.2.0.1中有,10.2.0.2--10.2.0.4没有,到10.2.0.5又有了。到11G又没了,搞不明白Oracle是咋想的。 3.HP_UX,AIX用LOCK_SGA参数设为true(默认false),SunOS用_USE_ISM参数设为true(默认true)。
后续: 11g,这个等待事件library cache: mutex X就是早期的latch: library cache等待。10g后很多latch用mutex代替。_kks_use_mutex_pin=false可以禁止mutex)

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函數可用於數據處理和計算。 1.基本用法包括字符串處理、日期計算和數學運算。 2.高級用法涉及結合多個函數實現複雜操作。 3.性能優化需避免在WHERE子句中使用函數,並使用GROUPBY和臨時表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显著提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。


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