Oracle db_file_mulitblock_read_count参数详解
Oracle DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT是Oracle比较重要的一个全局性参数,可以影响系统级别及sessioin级别。主要是用于设置最小
Oracle DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT是Oracle比较重要的一个全局性参数,可以影响系统级别及sessioin级别。主要是用于设置最小化表扫描时Oracle一次按顺序能够读取的数据块数。通常情况下,我们看到top events中的等待事件db file scattered read时会考虑到增加该参数的值。但是否增加了DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT的值就一定可以减少db file scattered read? 本文描述了DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT的设置并给出演示。
1、参数DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT(MBRC)
参数DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT简写为(MBRC)。
该参数是最小化表扫描的重要参数,用于指定Oracle一次按顺序能够读取的数据块数。理论上该值越大则能够读取的数据块越多。
实现全表扫描,索引全扫描及索引快速扫描所需的I/O总数取决于该参数,以及表自身的大小,是否使用并行等等。
Oracle 10gR2以后会根据相应的操作系统及buffer cache以最优化的方式来自动设定该参数的值。通常情况下该值为1MB/db_block_size。
在最大I/O为1MB的情况下,block的大小为8KB,则参数的值为128。如果在最大I/O为64KB,block为8KB,则参数的值为8。
对于OLTP和batch环境该参数的值为4到16,DSS环境应设置大于16以上或大的值。
该参数的变化对数据库性能产生整体性的影响,过大的设置会导致大量SQL访问路径发生变化,如原先的索引扫描倾向于使用全表扫描。
按照Oracle的建议在10g R2之后尽可能使用oracle自动设置的值。
2、参数DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT与SSTIOMAX
In Release 9.2 and above; follow the explanation below:
Each version of Oracle on each port, is shipped with a preset maximum of how much data can be transferred in a single read (which of course is equivalent to the db_file_multiblock_read_count since the block size is fixed).
For 8i and above (on most platforms) this is 1Mb and is referred to as SSTIOMAX.
To determine it for your port and Oracle version, simply set db_file_multiblock_read_count to a nonsensical value and Oracle will size it down for you.
从上面的描述可知,Oracle 9.2之后,有一个名叫SSTIOMAX的东东,限制了MBRC的设置。
由于SSTIOMAX大多数平台最大单次I/O为1MB,,db_block_size为8kb,因此MBRC参数的最大值通常为128。128*8kb=1mb。
对于设置大于1MB的情形,即MBRC*db_block_size>SSTIOMAX的情形,则设置的值并不生效,而是使用符合SSTIOMAX的最大MBRC值。
3、如何计算MBRC
The formula as internally used is as below:
db_file_multiblock_read_count = min(1048576/db_block_size , db_cache_size/(sessions * db_block_size))
Without WORKLOAD stats, CBO computes multiblock reads as:
io_cost = blocks/(1.6765 * power(db_file_multiblock_read_count,0.6581))
With WORKLOAD stats, then:
io_cost = blocks/mbrc * mreadtim/sreadtim
下面是不同情形设置所致的最大i/o
db_blocks_size tablespace block size db_file_multiblock_read_count max_fetch_blocks_in_single_read
--------------- ---------------------- ----------------------------- -------------------------------
8k 8k 32 8*32=256kb(i/o)
8k 4k 32 8*32/4=64kb(i/o)
8k 8k not explicitly set determined by OS and db_cache_size
8k 8k >128 8*128=1MB(i/o)
4、哪些情形导致单次多块读少于预设置
a、读段头时单块读(此情形显而易见,通常一个extent包含一个段头header)
b、物理读不能跨越多个区(extent)
c、部分数据块已经位于高速缓存则不会从I/O子系统再次读取,除非是直接读(direct path read)。
5、演示不同值的MBRC单次读的block(system级别)
a、MBRC为16的情形
--演示环境
sys@SYBO2SZ> ho cat /etc/issue
Welcome to SUSE Linux Enterprise Server 10 SP3 (x86_64) - Kernel \r (\l).
sys@SYBO2SZ> select * from v$version where rownum=1;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle Database 10g Release 10.2.0.3.0 - 64bit Production
--Author: Robinson
--查看MBRC的值
sys@SYBO2SZ> show parameter read_count;

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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.

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.

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.

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.

Laraveleloquent-Modellab Abruf: Das Erhalten von Datenbankdaten Eloquentorm bietet eine prägnante und leicht verständliche Möglichkeit, die Datenbank zu bedienen. In diesem Artikel werden verschiedene eloquente Modellsuchtechniken im Detail eingeführt, um Daten aus der Datenbank effizient zu erhalten. 1. Holen Sie sich alle Aufzeichnungen. Verwenden Sie die Methode All (), um alle Datensätze in der Datenbanktabelle zu erhalten: UseApp \ Models \ post; $ posts = post :: all (); Dies wird eine Sammlung zurückgeben. Sie können mit der Foreach-Schleife oder anderen Sammelmethoden auf Daten zugreifen: foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.
