Oracle作业:闪回表实验 1.构造测试表flb_test,数据不小于10000行; TEST_USER1@PRODgt;create table flb_test(id number,dd d
Oracle作业:闪回表实验
1.构造测试表flb_test,数据不小于10000行;
TEST_USER1@PROD>create table flb_test(id number,dd date);
Table created.
TEST_USER1@PROD>begin
2 for i in 1..10000
3 loop
4 insert into flb_test values (i,sysdate+i);
5 end loop;
6 end;
7 /
PL/SQL procedure successfully completed.
exec dbms_stats.gather_table_stats('TEST_USER1','FLB_TEST');
--收集统计信息
2.查询当前时间与scn号;
TEST_USER1@PROD>select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual;
TO_CHAR(SYSDATE,'YY
-------------------
2014-10-13 19:23:29
TEST_USER1@PROD>select dbms_flashback.get_system_change_number from dual;
GET_SYSTEM_CHANGE_NUMBER
------------------------
1144357
3.查看该测试表block数目及大小M;
TEST_USER1@PROD>select SEGMENT_NAME,BYTES/1024/1024 size_m, BLOCKS from user_segments
2 where SEGMENT_NAME='FLB_TEST';
SEGMENT_NAME SIZE_M BLOCKS
--------------- ---------- ----------
FLB_TEST .25 32
4.在这张表的第一和第二列上,创建一个复合索引ind_flb;
TEST_USER1@PROD>create index ind_flb on flb_test(id,dd);
Index created.
5.查看该索引的叶子块的数目以及层数;
TEST_USER1@PROD>select INDEX_NAME,STATUS ,BLEVEL,LEAF_BLOCKS from dba_indexes
2 where index_name ='IND_FLB';
INDEX_NAME STATUS BLEVEL LEAF_BLOCKS
------------------------------ -------- ---------- -----------
IND_FLB VALID 1 33
--平衡树: 高度=层数+1
TEST_USER1@PROD>select SEGMENT_NAME,BYTES/1024/1024 size_m, BLOCKS from user_segments
2 where SEGMENT_NAME='FLB_TEST';
SEGMENT_NAME SIZE_M BLOCKS
--------------- ---------- ----------
FLB_TEST .25 32
6.删除测试表中一半的记录数并提交;
TEST_USER1@PROD>delete from flb_test where id
5000 rows deleted.
TEST_USER1@PROD>commit;
Commit complete.
TEST_USER1@PROD>select count(*) from flb_test;
COUNT(*)
----------
5000
TEST_USER1@PROD>exec dbms_stats.gather_table_stats('TEST_USER1','FLB_TEST');
PL/SQL procedure successfully completed.
TEST_USER1@PROD>exec dbms_stats.gather_index_stats('TEST_USER1','IND_FLB');
PL/SQL procedure successfully completed.
--收集表和索引的统计信息
7.闪回fls_test到第二步查询到的时间点;
TEST_USER1@PROD>select table_name ,row_movement from user_tables;
TABLE_NAME ROW_MOVE
------------------------------ --------
SALARY ENABLED
SYS_TEMP_FBT DISABLED
FLB_TEST DISABLED
EMP DISABLED
TEST_USER1@PROD>alter table flb_test enable row movement;
Table altered.
TEST_USER1@PROD>select table_name ,row_movement from user_tables;
TABLE_NAME ROW_MOVE
------------------------------ --------
EMP DISABLED
FLB_TEST ENABLED
SYS_TEMP_FBT DISABLED
SALARY ENABLED
TEST_USER1@PROD>flashback table flb_test to timestamp to_timestamp('2014-10-13 19:23:29','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
Flashback complete.
TEST_USER1@PROD>exec dbms_stats.gather_table_stats('TEST_USER1','FLB_TEST');
PL/SQL procedure successfully completed.
TEST_USER1@PROD>exec dbms_stats.gather_index_stats('TEST_USER1','IND_FLB');
PL/SQL procedure successfully completed.
--收集表和索引的统计信息
--Oracle只是闪回表,所有的东西都原样保留,,应重新收集统计信息
8.查看闪回结果,以及索引状态;
TEST_USER1@PROD>select count(*) from flb_test;
COUNT(*)
----------
10000
TEST_USER1@PROD>select INDEX_NAME,STATUS ,BLEVEL,LEAF_BLOCKS from dba_indexes
2 where index_name ='IND_FLB';

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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


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