delete与truncate清空表数据对HWM的影响
在oracle里,使用delete删除数据以后,数据库的存储容量不会减少,而且使用delete删除某个表的数据以后,查询这张表的速度和删除之
在Oracle里,使用delete删除数据以后,数据库的存储容量不会减少,而且使用delete删除某个表的数据以后,查询这张表的速度和删除之前一样,不会发生变化。
因为oralce有一个HWM高水位标记(或者说高水位线),它是oracle的一个表使用空间最高水位线。当插入了数据以后,高水位线就会上涨,但是如果你采用delete语句删除数据的话,数据虽然被删除了,但是高水位线却没有降低,还是你刚才删除数据以前那么高的水位。除非使用truncate删除数据。那么,这条高水位线在日常的增删操作中只会上涨,不会下跌,所以数据库容量也只会上升,不会下降。而使用select语句查询数据时,数据库会扫描高水位线以下的数据块,因为高水位线没有变化,所以扫描的时间不会减少,所以才会出现使用 delete删除数据以后,,查询的速度还是和delete以前一样。
因此我们可以得出delete 并不会释放表空间,要释放表空间,需要使用truncate语句。
下面我们在测试一下。
1)创建测试表并插入测试数据;
SQL> CREATE TABLE w.w AS SELECT * FROM dba_objects;
Table created.
2)查看表中分配块,区大小;
SQL> SELECT segment_name, segment_type, blocks, extents FROM dba_segments WHERE segment_name = 'W'; ------segment_name的值一定要大些
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE BLOCKS EXTENTS
--------------------------------------------------------------------------------- ------------------ ---------- ----------
W TABLE 4264 49
blocks列为分配数据块儿数,extents列为分配区块儿数
3)分析表w;
SQL> ANALYZE TABLE w ESTIMATE STATISTICS;
Table analyzed.
4)查询表高水位线;
SQL> SELECT blocks, empty_blocks, num_rows FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME = 'W';
BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS
---------- ------------ ----------
4214 50 294935
blocks列为高水位线(占用w表数据块儿数),empty_blocks列为表w空闲块儿数
5)现在将w表delete,在查看高水位线 【Linux公社 】
SQL> DELETE FROM w;
290232 rows deleted.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> ANALYZE TABLE w ESTIMATE STATISTICS;
Table analyzed.
SQL> SELECT blocks, empty_blocks, num_rows FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME = 'W';
BLOCKS EMPTY_BLOCKS NUM_ROWS
---------- ------------ ----------
4214 50 0 ------高水位线并未下降,还是4214

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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.

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.

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.

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.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
