一.段的类型: 1.什么是段:段是存储单元. 1.段的类型有: 表 分区表 簇表 索引 索引组织表(IOT表) 分区索引 暂时段 undo段 lob段(blob ,clob) 内嵌表(record类型,table类型) 启动段 :打开数据库时要装入的数据字典系统信息,故在系统表空间内. 注意:smon 回收不用的暂时段和undo段. 2.表:  表是存储数据的逻辑单位.   表的功能: 存储.管理数据的基本单元.   表的类型:        普通表:堆表, 例:查询表的行的平均长度 AVG_R

文章目录 1. 背景 2. 过程 2.1 热块竞争 2.1.1 版本11.2.0.1.0 2.1.1.1 session 1(sid:34) 2.1.1.2 session 2(sid:35) 2.1.1.3 session 3 2.1.2 版本11.2.0.4.0 2.1.2.1 session 3 2.1.3 版本10.2.0.1.0 2.1.3.1 session 3 2.2热链竞争 2.2.1 版本11.2.0.1.0 2.2.1.1 session 1(sid:19) 2.2.1.2

一.表结构综述 下图是SQL Server中表的组织形式(其中分区1.分区2是为了便于管理,把表进行分区,放到不同的硬盘数据文件里.默认情况下,表只有一个分区.).表在硬盘上的存放形式,有堆和B树两种形式. 图最下方的三个叶子节点,数据.LOB.行溢出是数据在硬盘上存放数据的集合.可以这么理解,SQL Server在硬盘上一个数据页是8k,页有三种类型.分别为:数据.LOB.行溢出.关于页的结构,可参考页和区:https://technet.microsoft.com/zh-cn/library

1 异常信息 Received error when attempting to archive files ([class org.apache.hadoop.hbase.backup.HFileArchiver$FileablePath, file:hdfs://hdp:9000/hbase/.tmp/data/WMBIGDATA/LAT_LNG_INDEX/310c60128e85a5a2d1ee3b9fc3e085db/0, class org.apache.hadoop.hbase.b

昨日内容回顾 1. 为什么要做前后端分离? - 前后端交给不同的人来编写,职责划分明确. - API (IOS,安卓,PC,微信小程序...) - vue.js等框架编写前端时,会比之前写jQuery更简单快捷. 2. 对于后端人员,主要为前端提供:API(接口) 以前的你的接口: http://127.0.0.1:8000/index/ http://127.0.0.1:8000/users/ http://127.0.0.1:8000/add_users/ http://127.0.0.1:

cache buffers chains以及热块解决方案 今天是2013-10-10,今天下午我调休了,中午饭过后从14点一直睡到16点,这种感觉真爽.  之前学习过关于buffer cache的cache buffers lru chain的知识,其中说到了lru,dirty list,ws等等,详见:http://blog.csdn.net/xiaohai20102010/article/details/11490925 今天在看一下buffer bucket 与 cache buffers

前言: 本文对这篇博客Clustered Tables vs Heap Tables 的翻译, 如有翻译不对或不好的地方,敬请指出,大家一起学习进步. 问题描述 创建一个新表时,一个非常重要的设计原则就是创建还是不创建聚集索引的决定.没有聚集索引的表被称为堆,拥有聚集索引的表叫聚集索引表. 聚集索引表比堆表拥有一些好处(优势),比如聚集索引表是基于聚集索引键顺序存储的,正因为如此,所以通过聚集索引可以快速查找某一行:可以通过重建聚集索引重新组织数据.当你对表进行INSERT.UPDATE.DEL

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

定位热链的方法 declare        v_num number;begin        for i in 1..1000000        loop                select sal into v_num                from emp                where ename='SMITH';        end loop;end;/ declare        v_num number;begin        for i in

GitHub正式宣布以开源的方式发布gh-ost:GitHub的MySQL无触发器在线更改表定义工具! gh-ost是GitHub最近几个月开发出来的,目的是解决一个经常碰到的问题:不断变化的产品需求会不断要求更改MySQL表结构.gh-ost通过一种影响小.可控制.可审计.操作简单的方案来改变线上表结构. 在介绍gh-ost之前,我们先了解一下各种现有方案,以及为什么要自己开发一个新工具. 已有的在线修改表定义方案 目前,在线修改表定义的任务主要是通过这三种途径完成的: 在从库上修改表定义,修

BOM模块常用表结构 表名: bom.bom_bill_of_materials 说明: BOM清单父项目 BILL_SEQUENCE_ID NUMBER 清单序号(关键字)ASSEMBLY_ITEM_ID NUMBER 装配件内码ORGANIZATION_ID NUMBER 组织代码ASSEMBLY_TYPE NUMBER 装配类别SPECFIIC_ASSEMBLY_COMMENT VARCHAR2(240) 注释(装配件状态P.R等)COMMON_ORGANIZATION_ID NUMBER

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

[20171113]修改表结构删除列相关问题.txt --//维护表结构删除字段一般都是先ALTER TABLE <table_name> SET UNUSED (<column_name>); --//然后等空闲时候删除列.ALTER TABLE <table_name> DROP UNUSED COLUMNS CHECKPOINT <n>; --//参考文档:https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/

原文:http://www.ywnds.com/?p=4442 一.背景 MySQL大字段的DDL操作:加减字段.索引.修改字段属性等,在5.1之前都是非常耗时耗力的,特别是会对MySQL服务产生影响.在5.1之后随着Plugin Innodb的出现在线加索引的提高了很多,但是还会影响(时间缩短了),主要是在更改期间,会生成一个互斥锁,阻塞对整个表的所有操作.不过MySQL 5.6可以避免上面的情况,支持在线DDL操作了.但目前大部分在用的版本都是5.6之前的,所以DDL操作一直是运维人员头疼的

工具简介 pt-osc模仿MySQL内部的改表方式进行改表,但整个改表过程是通过对原始表的拷贝来完成的,即在改表过程中原始表不会被锁定,并不影响对该表的读写操作.首先,osc创建与原始表相同的不包含数据的新表并按照需求进行表结构的修改,然后将原始表中的数据按chunk大小逐步拷贝到新表中,当拷贝完成后,会自动同时修改原始表和新表的名字并默认将原始表删除. pt-online-schema-change原理 1.如果存在外键,根据alter-foreign-keys-method参数的值,检测外键

1 OSC介绍 在我们的数据库操作中,更改表结构是一个常见的操作,而当我们的表数据量非常大时,我们更改表结构的时间是非 常的长,并且在跟改期间,会生成一个互斥锁,阻塞对整个表的所有操作,这样,对于我们线上数据来说是无法容忍 的,以往的做法中,为了不影响线上业务,我们一般采用:先在线下从库更改表结构,然后替换线上从库,这样一台 台的修改,最后做一下主库切换,这个过程会耗费很长时间,并且在做主库切换时,风险也非常的大,OSC(Online Schema Change)大多都是利用了触发器的原理,实现

percona-toolkit中pt-online-schema-change工具安装和使用 pt-online-schema-change介绍 使用场景:在线修改大表结构 在线数据库的维护中,总会涉及到研发修改表结构的情况,修改一些小表影响很小,而修改大表时,往往影响业务的正常运转,如表数据量超过500W,1000W,甚至过亿时 在线修改大表的可能影响(1)在线修改大表的表结构执行时间往往不可预估,一般时间较长(2)由于修改表结构是表级锁,因此在修改表结构时,影响表写入操作(3)如果长时间的修

转载自: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201708/20170818_02.md?spm=a2c4e.11153940.blogcont179210.17.6f682764HWr8pC&file=20170818_02.md 背景 Greenplum支持行存和列存,支持堆表和AO表,那么他们有什么不同,如何选择呢? 行存和列存的原理 1.行存,以行为形式组织存储,一行是一个tuple,存在一起.当需要读取某列时,需要将这列前面的所有列都进

使用场景 在线数据库的维护中,总会涉及到研发修改表结构的情况,修改一些小表影响很小,而修改大表时,往往影响业务的正常运转,如表数据量超过500W,1000W,甚至过亿时 在线修改大表的可能影响 在线修改大表的表结构执行时间往往不可预估,一般时间较长 由于修改表结构是表级锁,因此在修改表结构时,影响表写入操作 如果长时间的修改表结构,中途修改失败,由于修改表结构是一个事务,因此失败后会还原表结构,在这个过程中表都是锁着不可写入 修改大表结构容易导致数据库CPU.IO等性能消耗,使MySQL服务器性

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 堆表行记录存储格式(Heap) 案例分析(Case) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有的时候你需要计算堆表的一行记录有多大?又或者想计算一个数据页(8K)能保存多少条记录?字段类型是设计成nchar还是nvarchar?他们有什么区别呢?在做数据库表设计的时候会经常出现这些问题.要计算一行记录的大小,并不是简单把列字段类型大小直接相加就行的,具体原因请看下文