根据对表大小的估算,进而可以估算出整个数据库的大
一.说明
一网友问我将一个查询的结果集存放到临时表里,如果估算临时表的大小,当时想的方法是通过统计block来计算。后来想,此方法的操作性也不是很高。 最好是能在查询操作执行之前就能估算出大小。
查看了一下ALL_TABLES 表,其中有个字段:avg_row_len. 该值单位为bytes。 可以一句这个字段来进行一个估算。
AVG_ROW_LEN*
NUMBER
Average length of a row in the table (in bytes)
.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e17110/statviews_2117.htm#i1592091
根据对表大小的估算,进而可以估算出整个数据库的大小。 在项目测试阶段,可以根据所有对象进行估算,从而可以估算出系统上线以后数据库的大小,根据这些数据可以规划存储。这里要注意一点,要给备份留足存储空间。 一般备份需要的空间是DB的2-3倍。 如果DB 是100G,那么给备份的空间最好是200G以上。
根据dba_segments视图可以查看数据库中占用存储空间的对象:
SYS@anqing2(rac2)> select distinctsegment_type from dba_segments;
SEGMENT_TYPE
------------------
LOBINDEX
INDEX PARTITION
TABLE PARTITION
NESTED TABLE
ROLLBACK
LOB PARTITION
LOBSEGMENT
INDEX
TABLE
CLUSTER
TYPE2 UNDO
11 rows selected.
这里主要就是表和索引。把所有表和索引的大小估算出来,在相加就可以估算出DB的大小了。
二. 估算表的大小
表的大小=记录数*平均字段大小(avg_row_len)
Avg_row_len 可以通过如下SQL 查询。 其单位为bytes。
SYS@anqing2(rac2)> selecttable_name,avg_row_len from all_tables where table_name='T1';
TABLE_NAME AVG_ROW_LEN
------------------------------ -----------
T1 93
如果T1 表未来估计为1000万行,那么其大小就是1000w*93bytes。
三.估算表上索引的大小
All_indexes 视图没有all_tables 上的avg_row_len 字段,不过我们可以通过视图和表大小的一个比率进行估算。 表的大小我们可以估算出来,,索引的大小可以通过这个比率进行估算。
SQL>create index idx_t1_created on t1(created)
SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','T1',cascade=>TRUE)
SYS@anqing2(rac2)> selectsegment_name,segment_type,bytes,blocks from dba_segments where segment_namein ('T1','IDX_T1_CREATED');
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE BYTES BLOCKS
--------------- ---------------------------- ----------
T1 TABLE 6291456 768
IDX_T1_CREATED INDEX 2097152 256
计算索引和表的比率:
SYS@anqing2(rac2)> select (2097152/6291456)*100,(256/768)*100 from dual;
(2097152/6291456)*100 (256/768)*100
--------------------- -------------
33.3333333 33.3333333
从bytes 和 blocks 的比率是一样,即索引是表的33%。 那么如果估算表以后的大小是1000M,那么对应的索引大小就是1000M*33%=330M。
把所有表和索引的大小加起来,就是整个数据库大小的估算值。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显著提升性能。2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。4.数据量大时,采用分区和分表策略。5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。


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