Oracle表空间与数据文件日常管理
一.表空间的创建1.创建普通表空间指定初始大小,自动扩展,最大大小:(Oracle允许的单个smallfile数据文件最大大小为 4194302*bl
一.表空间的创建
1.创建普通表空间指定初始大小,自动扩展,最大大小:
(Oracle允许的单个smallfile数据文件最大大小为 4194302*blocksize,单个bigfile数据文件最大可达到(32-128)TB)
(默认创建表空间为标准的8k数据块,smallfile表空间)
create tablespace t1 datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' size 10m autoextend on next 5m maxsize 100m;
2.创建非标准块大小的表空间:
alter system set db_16k_cache_size=100m scope=spfile;
shutdown immediate;
startup;
create tablespace t2 datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t2.dbf' size 10m blocksize 16k;
3.创建大文件表空间(大文件表空间只允许有一个数据文件):
create bigfile tablespace t3 datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t3.dbf' size 10m ;
二.修改表空间(如果修改临时表空间,,注意将语句中的datafile改为tempfile):
1.在表空间中添加数据文件:
alter tablespace t1 add datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t11.dbf' size 1m;
2.在表空间中删除数据文件:
alter tablespace t1 drop datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t11.dbf';
3.修改指定数据文件的大小
alter database datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' resize 1m;
三。表空间与数据文件的offline与online
1.表空间的脱机与联机
alter tablespace t1 offline;
alter tablespace t1 online;
2.数据文件的脱机与联机(数据文件的脱机与联机需要使用归档模式,数据文件脱机后一定要执行数据文件介质恢复,否则会报错)
shutdown immediate;
startup mount;
alter database archivelog;
alter database open;
alter database datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' offline;
recover datafile 5;
alter database datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' online;
四。表空间改名
alter tablespace t1 rename to t4;
五.表空间删除
1。正常删除表空间,不删除数据文件:
drop tablespace t4 ;
2.删除表空间同时删除所有相关数据文件;
drop tablespace t2 including contents and datafiles;
六。使用已经存在但未使用的数据文件创建表空间:
SQL> create tablespace t1 datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' size 10m;
create tablespace t1 datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' size 10m
*
ERROR at line 1:
ORA-01119: error in creating database file
'/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf'
ORA-27038: created file already exists
Additional information: 1
SQL> create tablespace t1 datafile '/u01/oracle/product/oradata/orcl/t1.dbf' reuse;
Tablespace created.

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
