ORACLE数据库中的索引到底要不要定期重建呢? 如果不需要定期重建,那么理由是什么? 如果需要定期重建,那么理由又是什么?另外,如果需要定期重建,那么满足那些条件的索引才需要重建呢?关于这个问题,网上也有很多争论,也一直让我有点困惑,因为总有点不得庐山真面目的感觉,直到上周看到了一些资料,遂整理于此,方便以后翻阅: 首先来看看网上关于索引需要重建的准则或标准: 一:分析(analyze)指定索引之后,查询index_stats的height字段的值,如果这个值>=4 ,最好重建(rebuild

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

Win环境下Oracle小数据量数据库的物理备份 环境:Windows + Oracle 单实例 数据量:小于20G 重点:需要规划好备份的路径,建议备份文件和数据库文件分别存在不同的存储上. 1.开启归档模式 2.制定备份策略 1.开启归档模式 此步骤需要停库,需提前申请停机时间(10分钟),正常关闭数据库,在mount状态下设置数据库为归档模式,再打开数据库. 正常关闭数据库之后,启动数据库到mount状态,开启数据库归档 SQL> shutdown immediate SQL> star

Oracle单个数据文件超过32G后扩容   表空间数据文件容量与DB_BLOCK_SIZE的设置有关,而这个参数在创建数据库实例的时候就已经指定.DB_BLOCK_SIZE参数可以设置为4K.8K.16K.32K.64K等几种,Oracle的物理文件最大只允许4194304个数据块(这个参数具体由操作系统决定,一般应该是此数字),表空间数据文件的最大值对应关系就可以通过4194304×DB_BLOCK_SIZE/1024M计算得出. 4k最大表空间为:16384M 8K最大表空间为:32768

mysql导入oracle: 例如mysql中有ts_user_info表,现在要导入到oracle中的user_info表 1:导出mysql表数据到data.txt文件 mysql> select * from ts_user_info into outfile 'data.txt' fields terminated by ','; Query OK, 2 rows affected (0.00 sec) 说明: fields terminated by ',':将数据字段中的,号去掉 2

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

ORACLE表数据误删除的恢复方法(提交事务也可以) 缓存加时间戳 开启行移动功能:ALTER TABLE tablename ENABLE row movement 把表还原到指定时间点:flashback table tablename to timestamp to_timestamp(''2011-02-28 10:40:00'',''yyyy-mm-dd hh24:mi:ss''); 关闭行移动功能: alter table tablename  disable row movemen

工作过程中,如果一个数据库的表比较多,手工编写统计脚本就会比较繁琐,于是摸索出自动生成各表统计数据量脚本的通用方法,直接上代码: /* 脚本来源:https://www.cnblogs.com/zhang502219048/p/10970193.html */ ), Num int) exec sp_MSforeachtable 'insert into #t select ''?'', count(*) from ?' select replace(replace(TableName,'[',

Oracle数据库: 刚做一张5000万条数据的数据抽取,当前表同时还在继续insert操作,每分钟几百条数据. 该表按照时间,以月份为单位做的表分区,没有任何索引,当前共有14个字段,平均每个字段30个字节.当前表分区从201101到201512每月一个分区 测试服务器:xeno 5650,32核cpu,win2003操作系统,物理内存16G:测试工具plsql 1.最开始的查询: string.Format(@"select * from                           

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

  关于Oracle数据分页检索SQL语法,网络上比比皆是,花样繁多,本篇也是笔者本人在网络上搜寻的比较有代表性的语法,绝非本人原创,贴在这里,纯粹是为了让"数据分页专题系列"看起来稍微完整和丰满一些,故先在这里特别声明一下,以免招来骂声一片! 先介绍两个比较有代表性的数据分页检索SQL实例. 无ORDER BY排序的写法.(效率最高) (经过测试,此方法成本最低,只嵌套一层,速度最快!即使检索的数据量再大,也几乎不受影响,速度依然!) SELECT * FROM (SELECT RO

删除一个表中的部分数据,数据量百万级. 一般delete from 表 delete from 表名 where 条件: 此操作可能导致,删除操作执行的时间长:日志文件急速增长: 针对此情况处理 delete top from declare @onecount int print getdate() begin delete top(@onecount) from ysh where date<'2016-06-21' ; --此处不能写任何语句 print也可能导致无法全部删除@@rowco

前言 前几天上午在对数据库的一张表进行操作的时候,由于这张表是按照时间的一张统计表,正好到那天没有测试数据了,于是我想将表中所有的时间,统一更新到后一个月,于是对80w条数据的更新开始了.整个过程曲折的一批.同时学到了很多知识,在此进行记录.希望对大家有帮助. 首先是大批量更新,由于数据已经进行了分区,开始对分区进行分析,然后大批量操作死锁,对死锁的解决,最后存储过程来解决数据的大批量插入. 曲折的过程开始 由于测试数据到21号就没了,21号一上去,发现开发的功能,都没有数据了,图表也都空了.查

概要: 计算HIVE BI库下每天数据表总大小及增量 输出: 总大小:xxxG 日同比新增数据量:xxxG 周同比新增数据量:xxxG 月同比新增数据量:xxxG 总表数:xxx 日新增表数:xxx 周新增表数:xxx 月新增表数:xxx 最大的20张表: ...... 表数据增量TOP20: ...... 代码: bi_report.sh #!/bin/bash GIGA=1000000000 content="\n" prefix='bi' today=`date -d"

大数据量查询,对数据库开发者来说,性能问题往往是最需要费尽心机的,借此总结自己优化此类问题的心得与大家分享,以免大家走更多的弯路. 1.使用主键临时表 大数据量表关联查询,是性能开销的主要原因.通过主键创建临时表,搬迁关联所需主键数据往往是我们在查询时的主要手段,接下来我们就可以通过主键临时表分批关联其他大表的方式轻松.高性能的实现大数据量查询. 2.只查询一次大表 在编写大数据量查询程序时,对于大的数据表,尽可能减少对大数据表的访问次数,必要时,可以缓存大数据表的结果. 3.分批处理,提高并发

在mysql中删除数据方法有很多种,最常用的是使用delete来删除记录,下面我来介绍delete删除单条记 录与删除多表关联数据的一些简单实例. 1.delete from t1 where 条件 2.delete t1 from t1 where 条件 3.delete t1 from t1,t2 where 条件 4.delete t1,t2 from t1,t2 where 条件 前3者是可行的,第4者不可行. 也就是简单用delete语句无法进行多表删除数据操作,不过可以建立级联删除,

一.双击 plsql 工具,输入登陆用户.登陆密码以及登陆数据库名称,如下图: 二.菜单 Tools --> Export Tables...,如下图: 三.进入导出界面后,可以选择单个表,进行单个表数据导出,也可以选择多个数据表,进行多个表数据导出,然后选择导出的路径,输入要导出的文件名,点击按钮 “Export”,如下图:

场景:HBase存储在Azure上,现在通过访问Azure Storage的接口,获取HBase中各个表的数据量. 注意: 1.Azure存储,默认的副本数为2,即共存3份,但只收1份的费用,取到的size也是1份的大小.如果是自建HDFS,则不同. 2.此处访问的是Azure Storage的接口,还可以访问HBase的接口来获取数据量(另行验证). c#代码: using Microsoft.WindowsAzure.Storage;using Microsoft.WindowsAzure.

本过程适用于Oracle数据量统计. create or replace procedure SP_GET_TAB_COUNT as v_tableName HDSD_TJ.Tablename%type; v_tableCount HDSD_TJ.Tablecount%type; v_tmp varchar2(500); v_tmp2 varchar2(500); v_tmp3 varchar2(500); cursor cur_tab is select tableName from HDSD

现在业务有一张usertrack 日志记录表.每天会产生30万条数据.数据量大查询效率会非常慢 所以我考虑通过表分区来提示效率  逻辑上是一张表.但是分区后会按照分区条件将数据分在不同的物理文件 优点: 1)   改善查询性能:对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区,提高检索速度. 2)   增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用: 3)   维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可: 4)   均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I

简单的执行方式: drop table USERINFO; create table USERINFO ( EnglishName ), ChineseName ), Sex ), Age int, BirthPlace ), BirthDate date default sysdate ); 上面的方式有个缺陷,如果表不存在,那么会drop语句会报错 ORA-00942: table or view does not exist 更加优秀的执行方式: declare w_count int;