表压缩应该是从10g开始支持的吧,oracle 11g exadata将这个特性用到了极点,并大力推广压缩技术,在现代机器cpu性能井喷的状态下
前言:
表压缩应该是从10g开始支持的吧,Oracle 11g exadata将这个特性用到了极点,并大力推广压缩技术,在现代机器cpu性能井喷的状态下,对IO,内存占用的减少显得尤为重要,压缩技术肯定是未来的一种普遍技术,现在这个技术也越来越成熟,那就让我们在以后的维护过程中用起来,早日实现这个功能的普及,福利DBA。
oracle 12c同样对压缩技术进行了支持,下面是各种压缩方法的优缺点,语法和介绍:
基本表压缩 压缩级别高 cpu消耗少 适合DSS 语法ROW STORE COMPRESS[BASIC] 未使用direct-path 插入和更新数据将不压缩
高级压缩 压缩级别高 cpu消耗少 适合OLTP DSS 语法ROW STORE COMPRESS ADVANCED 同上
数据仓库压缩 (混合列压缩) 压缩级别更高 cpu消耗高 适合dss 语法COLUMN STORE COMPRESS FOR QUERY [LOW|HIGH] 高cpu,不使用direct-path是行级别存储,而非列格式,压缩级别将降低
归档压缩 (混合列压缩) 压缩级别最高 cpu消耗最高 适合归档 语法COLUMN STORE COMPRESS FOR ARCHIVE[LOW|HIGH] 同上
各种压缩技术优缺点:
基本表压缩适合direct path 插入和受限数据类型sql
高级行压缩支持所有的数据类型和所有sql
混合列压缩适合不频繁的update
归档压缩仅适合direct path inserted,传统的插入和更新也是支持的,不过得使用ADO(automatic data optimization)策略移动行达到要求的混合列压缩级别
总结:大家可以发现高级行压缩是理想压缩方式,其他级别都是冷门压缩,根据情况使用
测试一下吧
我的环境:oracle 12c for linux enterprise 5 +file system --single instance
SQL> create table tt (id number) row store compress basic; --成功
SQL> create table tt (id number) row store compress advanced; --成功
SQL> create table tt (id number) column store compress for query high; --报错,发现普通存储不支持,只适合exadata上使用
create table tt (id number) column store compress for query high
*
ERROR at line 1:
ORA-64307: Exadata Hybrid Columnar Compression is not supported for
tablespaces on this storage type
SQL> create table tt (id number) column store compress for archive high; --报错同上
SQL> create table tt (id number);
Table created.
SQL> alter table tt row store compress advanced; --表后期可以来指定压缩级别
Table altered.
SQL>
总结:发现有点遗憾的是数据仓库级压缩和归档压缩在普通库上不支持,我们再一次受限制了
alter table 修改表为压缩,只影响后边的插入和更新操作,以前的数据不进行操作。
alter table move会将所有的数据进行压缩。
alter table ... nocompress; --取消表压缩,但是已经压缩的数据是不会自己解压缩的,新数据将会使用Uncompressed
column store compress for query high 是默认仓库级压缩,提供好的性能和压缩级别,但是混合列只能在exadata storage上
query low适合读性能特别差的系统,,他比query high要快
column store compress for archive low 是默认的归档压缩模式,,,提供了高级别压缩和理想的不频繁的数据访问,archive high适合和少数据访问的情况
DBMS_COMPRESSION包帮助进行重要表的特殊压缩方式实现期望的压缩级别
CREATE TABLE sales_history ... ROW STORE COMPRESS; --此语句默认使用的basic table 压缩
手工测试一下,没有数据库机,就把basic compress和row advanced compress测试一下,看一下效果
SQL> select segment_name,bytes/1024/1024 from user_segments;
SEGMENT_NAME BYTES/1024/1024
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------
TEST .0625
AA 192
SQL>
SQL>
SQL> create table aa_bas row store compress basic as select * from aa;
Table created.
SQL> create table aa_adv row store compress advanced as select * from aa;
Table created.
SQL> select segment_name,bytes/1024/1024 from user_segments;

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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