Apakah segmen yang biasa digunakan dalam pangkalan data Oracle
Mar 04, 2025 pm 06:08 PMPangkalan data Oracle: Segmen yang biasa digunakan
Pangkalan data Oracle menggunakan pelbagai jenis segmen untuk menyimpan maklumat data dan indeks dengan cekap. Segmen yang paling biasa termasuk:
-
segmen data: Ini adalah unit penyimpanan utama untuk data jadual. Mereka selanjutnya dikategorikan ke dalam jenis segmen yang berbeza bergantung kepada organisasi jadual:
- Jadual-jadual yang dianjurkan: data disimpan dengan cara yang agak tidak berstruktur, yang membolehkan penyisipan dan kemas kini baris fleksibel. Walau bagaimanapun, ini boleh membawa kepada isu-isu prestasi dengan jadual besar disebabkan oleh pemecahan yang berpotensi. Walau bagaimanapun, IOT paling sesuai untuk jadual di mana kunci utama sering digunakan untuk akses data. Kemas kini dan pemadaman boleh kurang cekap daripada jadual yang dianjurkan. pengambilan semula. Jenis indeks yang berbeza wujud, termasuk: Indeks b-tree b-tree
- : Jenis yang paling biasa, menawarkan carian, penyortiran, dan pertanyaan yang cekap. Mereka adalah ruang yang cekap tetapi tidak sesuai untuk semua senario. Walaupun mereka masih mungkin wujud dalam pangkalan data yang lebih tua, undo meja makan adalah setara moden dan jauh lebih cekap dan boleh diurus. Mereka diuruskan secara automatik oleh pangkalan data dan tidak dibuat secara eksplisit atau diuruskan oleh pengguna. Jadual yang dianjurkan Heap menawarkan fleksibiliti tetapi boleh mengalami kemerosotan prestasi akibat pemecahan, terutamanya dengan sisipan dan kemas kini yang kerap. Jadual yang dianjurkan Indeks Excel dalam Prestasi Baca apabila mengakses data melalui kunci utama tetapi boleh kurang berkesan untuk kemas kini dan memadam. Pemilihan jenis indeks yang betul juga kritikal; Indeks B-Tree umumnya serba boleh, manakala indeks bitmap dioptimumkan untuk senario tertentu. Indeks yang dipilih secara tidak wajar boleh memberi kesan negatif terhadap memasukkan dan mengemas kini prestasi. Segmen yang terlalu besar juga boleh menyebabkan peningkatan operasi I/O dan masa tindak balas pertanyaan yang lebih perlahan. Selain itu, lokasi segmen pada cakera boleh mempengaruhi prestasi; Mengoptimumkan penempatan segmen dapat mengurangkan pertarungan I/O.
- Menguruskan dan memantau penggunaan ruang segmen yang berkesan Pengurusan ruang segmen yang berkesan melibatkan pemantauan dan langkah proaktif yang tetap. Inilah caranya:
- Gunakan alat terbina dalam Oracle:
DBA_SEGMENTS
,DBA_EXTENTS
, danDBA_FREE_SPACE
paparan memberikan maklumat terperinci mengenai saiz segmen, penggunaan, dan ruang bebas. Anda boleh menanyakan pandangan ini untuk mengenal pasti segmen yang menghampiri saiz maksimumnya. ruang, meminimumkan campur tangan manual. Pertimbangkan untuk menggunakan ruang meja dengan ciri -ciri penyimpanan yang berbeza untuk mengoptimumkan penggunaan ruang. Tablespaces. Pertimbangkan amalan terbaik ini: - Memahami beban kerja anda: Menganalisis corak akses aplikasi anda (baca-berat, tulisan-berat, atau bercampur). Untuk beban kerja bacaan di mana kunci utama sering digunakan, IoT mungkin bermanfaat. Untuk beban kerja yang berat atau bercampur-campur, jadual yang dianjurkan timbunan sering lebih sesuai. Lajur rendah kardinal mungkin mendapat manfaat daripada indeks bitmap.
- Pemilihan indeks: Pilih jenis indeks yang sesuai berdasarkan corak pertanyaan. Indeks B-Tree pada umumnya merupakan titik permulaan yang baik, tetapi pertimbangkan indeks bitmap untuk senario tertentu. Secara kerap mengkaji semula jenis segmen dan strategi pengindeksan untuk memastikan mereka tetap dioptimumkan untuk beban kerja anda.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah segmen yang biasa digunakan dalam pangkalan data Oracle. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Oracleensurestransactiondurabilityandconsistencyusingredoforcommitsandundoforrollbacks.Duringacommit,Oraclegeneratesacommitrecordintheredologbuffer,markschangesaspermanentinredologs,andupdatestheSCNtoreflectthecurrentdatabasestate.Forrollbacks,Oracle

Oraclesga terdiri daripada pelbagai komponen utama, yang masing -masing menjalankan fungsi yang berbeza: 1. DatabaseBufferCache bertanggungjawab untuk blok data caching untuk mengurangkan cakera I/O dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Redologbuffer Records Database berubah untuk memastikan keupayaan urus niaga dan keupayaan pemulihan; 3. SharedPool termasuk LibraryCache dan DatAdictionaryCache, yang digunakan untuk menghidupkan hasil parsing SQL dan metadata; 4. LargePool menyediakan sokongan memori tambahan untuk RMAN, pelaksanaan selari dan tugas -tugas lain; 5. Javapool menyimpan definisi kelas Java dan objek sesi; 6. Streamspool digunakan untuk oracle

Ya, awrandaddmreportsareessforcoalforacleperformancetuning.1.awrrreportsprovidesnapshotsofdatabaseactivity, showtopsql, waitevents, sumber daya, danTrendsontime -usefulforidentinedeficientyqueriesandcacheeffectiveness.2.addmanalyzesze

SQLPlanManagement(SPM)ensuresstablequeryperformancebypreservingknowngoodexecutionplansandallowingonlyverifiedplanstobeused.1.SPMcapturesandstoresexecutionplansinSQLplanbaselines.2.Newplansarecheckedagainstthebaselineandnotusedunlessprovenbetterorsafe

Oracle secara automatik mengendalikan penukaran antara set aksara yang berbeza, tetapi jika set aksara sasaran tidak dapat mewakili aksara dalam set aksara sumber, kehilangan data atau penggantian mungkin berlaku. Mekanisme terasnya adalah menggunakan enjin penukaran terbina dalam untuk pemetaan aksara, yang sering kali apabila pelanggan dan pangkalan data NLS_LANG adalah tidak konsisten, penghantaran silang data, atau menggunakan fungsi Convert (). Pertimbangan utama termasuk: 1. Gunakan AL32UTF8 sebagai aksara pangkalan data yang ditetapkan untuk menyokong Unicode; 2. Konfigurasi dengan betul pelanggan nls_lang; 3. Gunakan NVARCHAR2 dan NCLOB untuk menyimpan data berbilang bahasa; 4. Gunakan alat CSSCAN untuk mengesan masalah yang berpotensi sebelum penghijrahan; 5. Berhati -hati dengan panjang (), substr () dan fungsi lain

Kesalahan tetapan NLS \ _lang akan menyebabkan kesilapan data atau format. Ia mengandungi tiga elemen: bahasa, rantau dan set aksara. Ia harus memastikan bahawa set watak klien dan perlawanan pangkalan data. Adalah disyorkan untuk menggunakan Al32utf8 untuk menyokong Unicode, dan mengawal parameter peringkat sesi melalui ketinggian. Pada masa yang sama, konfigurasikan pembolehubah persekitaran atau Windows Registry di UNIX/Linux untuk menggunakan tetapan dengan betul. Mata utama khusus termasuk: 1.nls \ _lang menentukan terjemahan mesej, format mata wang tarikh dan penukaran pengekodan aksara; 2. Set aksara klien mesti bersesuaian dengan pangkalan data, jika tidak, ia akan menyebabkan rasuah data; 3. Elakkan penukaran automatik dan uji aksara khas; 4. Parameter NLS lain seperti NLS \ _Date \ _for

StoredProcedures, Functions, andPackagesInpl/SQLimproveCodeModularityandreusabilitybyencapsulatinglogic, promoquedingcentralisasiMaintenance, andorganizingRelatedcomponents.1.StoredProceDurescruscrusinessLogicIntocallableUnits, reducingundancyandanceandSandancyandSandancyandSandancyandSandancyandSandancyandSandancyAndanceandSandanceandSandancySandanceandSandancySandanceandsandsandanclogicand

Pemecahan indeks mempengaruhi prestasi pertanyaan. Pengumpulan jangka panjang akan membawa kepada pertanyaan yang lebih perlahan, peningkatan beban I/O dan mengurangkan keupayaan tindak balas pangkalan data. Mereka terutamanya dibahagikan kepada serpihan dalaman (banyak ruang kosong di halaman) dan serpihan luaran (halaman tidak berterusan pada cakera). Pengesanan boleh dilakukan melalui SYS.DM_DB_INDEX_PHYSICAL_STATS SYS.DM_DB_DB_PHYSICALS, memberi tumpuan kepada metrik AVG_FRAGMENTATION_IN_PERCENT dan PAGE_COUNT. Kaedah pemprosesan termasuk: 30% Rekonstruksi yang disyorkan serpihan (membina semula). Penetapan faktor pengisian memerlukan tempahan ruang yang munasabah untuk mengurangkan pemisahan, tetapi ia tidak sepatutnya terlalu rendah. Tidak semua serpihan perlu diproses, dan keutamaan harus ditentukan berdasarkan kekerapan akses sebenar dan saiz jadual.
