hash分区可以改变查询热块

Mysql 查询Hash分区

select * from information_schema.partitions where table_schema=database() and table_name='table_name';

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

消除热块（hot block）

上篇日志提到了,那么高的负载,是存在数据块读竞争,下面介绍几个方法来消除块竟争查找块竟争 SELECT p1 "file#", p2 "block#", p3 "class#"FROM v$session_waitWHERE event = 'read by other session';如果查出来是相同的块或是相近的范围,这就是存在竞争的块或对象找出对象 SELECT relative_fno, owner, segment_name, s

读取模式下cbc latch的事件模拟（热块竞争和热链竞争）-P62

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

Mysql --分区表(6)Hash分区

HASH分区 HASH分区主要用来分散热点读,确保数据在预先确定个数的分区中尽可能平均分布.对一个表执行HASH分区时,MySQL会对分区键应用一个散列函数,以此确定数据应当放在N个分区中的哪个分区 MySQL支持两种HASH分区,常规HASH分区和线性HASH分区(LINEAR HASH);常规HASH使用的是取模算法,线性HASH分区使用的是一个线性的2的幂的运算法则使用PARTITION BY HASH(expr)创建hash分区表,expr需要返回一个整数下面的例子中创建了一个以st

oracle分区技术提高查询效率

概述: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表. 下面介绍如何使用分区增加查询效率 range分区:就是区域分区 CREATE TABLE SALE ( PRODUCT_ID ), SALE_COUNT ,) ) PARTITION BY RANGE (SALE_COUNT) ( PARTITION

高性能可扩展mysql 笔记（三）Hash分区、RANGE分区、LIST分区

个人博客网:https://wushaopei.github.io/ (你想要这里多有) 一.MySQL分区表操作 1.定义:数据库表分区是数据库基本设计规范之一,分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表: 2.表分区的弊端: 要谨慎选择分区键,错误的操作可能导致跨分区查询效率降低. 建议采用物理分表的方式管理大数据. 3.确认MySQL服务器是否支持分区表使用 SHOW PLUGINS:在mysql命令行查看是否具有分区表的功能: 查询结果中的"partition

MySQL HASH分区

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍基于给定的分区个数,将数据分配到不同的分区,HASH分区只能针对整数进行HASH,对于非整形的字段只能通过表达式将其转换成整数.表达式可以是mysql中任意有效的函数或者表达式,对于非整形的HASH往表插入数据的过程中会多一步表达式的计算操作,所以不建议使用复杂的表达式这样会影响性能. MYSQL支持两种HASH分区,常规HASH(HASH)和线性HASH(LINEAR HASH) .

Atitit 分区后的查询 mysql分区记录的流程与原理

Atitit 分区后的查询 mysql分区记录的流程与原理 1.1.1. ibd是MySQL数据文件.索引文件1 1.2. 已经又数据了,如何分区? 给已有的表加上分区 ]1 1.3. 分成4个区,数据文件和索引文件单独存放. 2 1.4. VALUES value for partition 'p1' must have type INT2 1.5. A PRIMARY KEY must include all columns in the table's partitioning func

如何在django的filter中传递字符串变量作为查询条件（动态改变查询条件）

一般来说在需要查询数据的时候都是以下形式 ret=Articles.objects.filter(id=1) 然而如果要动态的改变查询的条件怎么办呢? 如下代码 def getModelResult(model,*orders,**wheres): ret=model.objects ret=ret.filter(**wheres) for order in orders: ret=ret.order_by(order) return ret 使用 ret=getModleResult(Arti

oracle 定位热块和热链的方法

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

MySql采用range分区可提升查询效率

简介: RANGE分区基于一个给定的连续区间范围,早期版本RANGE主要是基于整数的分区.在5.7版本中DATE.DATETIME列也可以使用RANGE分区,同时在5.5以上的版本提供了基于非整形的RANGE COLUMN分区.RANGE分区必须的连续的且不能重叠.使用 “VALUES LESS THAN ()” 来定义分区区间,非整形的范围值需要使用单引号,并且可以使用MAXVALUE作为分区的最高值. 本文将给大家介绍MySQL 5.6.24 range分区增加删除处理的相关内容,分享给大家

Oracle hash分区的秘密

转自:http://www.hellodb.net/2009/12/hash_partition.html 在面试时经常会问一个问题,请列举出hash在数据库内部的应用,hash的原理虽然简单,但是它在数据库中可以说是无处不在.其中hash partition是hash在数据库中一个简单的应用,虽然它没有range partition那么常用,但是我们在做数据库水平拆分时,其实就是利用了hash partition的原理,利用hash函数对某个key进行运算,然后将其分布到不同的主机上,原理很简

【前端学习笔记】关于CSS通过一个块改变另一个块的样式

<body><div id="a" style="background:#0F0; height:100px; width:100px;"> <div id="c" style="background:#FF0; height:50px; width:50px;"> </div></div> <div id="b" style="b

Spark SQL解析查询parquet格式Hive表获取分区字段和查询条件

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

hash 分区的用途是什么?

Hash partitioning enables easy partitioning of data that does not lend itself to rangeor list partitioning. It does this with a simple syntax and is easy to implement. It is abetter choice than range partitioning when: You do not know beforehand how

MySQL hash分区（四）

具体描写叙述总结请看MySQL分区(一) 样例:该样例为本人个人学习总结分享->具体说明-->有问题欢迎前来交流 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGV5YW5nanVu/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">

latch: cache buffers chains故障处理总结(转载)

一大早就接到开发商的电话,说数据库的CPU使用率为100%,应用相应迟缓.急匆匆的赶到现场发现进行了基本的检查后发现是latch: cache buffers chains 作祟,处理过程还算顺利,当时忘了记录log,这里总结下处理思路,以便下次查看. 故障分析思路查看等待事件,判断故障起因 SQL>select * from (select sid,event,p1,p2,p3,p1text,WAIT_TIME,SECONDS_IN_WAIT from v$session_wait wher

latch: cache buffers chains故障处理总结

一大早就接到开发商的电话,说数据库的CPU使用率为100%,应用相应迟缓.急匆匆的赶到现场发现进行了基本的检查后发现是latch: cache buffers chains 作祟,处理过程还算顺利,当时忘了记录log,这里总结下处理思路,以便下次查看. 故障分析思路查看等待事件,判断故障起因 SQL>select * from (select sid,event,p1,p2,p3,p1text,WAIT_TIME,SECONDS_IN_WAIT from v$session_wait wher

ORACLE等待事件：read by other session

read by other session简介官方关于read by other session的介绍如下: When information is requested from the database, Oracle will first read the data from disk into the database buffer cache. If two or more sessions request the same information, the first session

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