Table des matières
smallfile tablespace的ROWID
BIGFILE表空间的ROWID
smallfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小
bigfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小
Maison base de données tutoriel mysql 【表空间支持的最大数据文件大小的算法】【数据库限制】【数据文

【表空间支持的最大数据文件大小的算法】【数据库限制】【数据文

Jun 07, 2016 pm 03:56 PM
支持 数据 数据库 文件 最大 本地 空间 算法 限制

本地管理表空间中设置不同大小的db_block_size时数据文件头保留空间对应如下:--?? db_block_size=2KB,文件头保留32个数据块,即64KB。 db_block_size=4KB,文件头保留16个数据块,即64KB。 db_block_size=8KB,文件头保留8个数据块,即64KB。 db_block_s

本地管理表空间中设置不同大小的db_block_size时数据文件头保留空间对应如下:--??

db_block_size=2KB,文件头保留32个数据块,即64KB。
db_block_size=4KB,文件头保留16个数据块,即64KB。
db_block_size=8KB,文件头保留8个数据块,即64KB。
db_block_size=16KB,文件头保留4个数据块,即64KB。
db_block_size=32KB,文件头保留4个数据块,即128KB。
默认是db_block_size=8KB,此时 ORACLE数据文件头的8个数据块作用是:

数据块1和2记录数据文件头信息。3-8用于记录extent-区间的位图信息 --11G中要保留到128个块???

extent management local uniform size 256K--分配每个extent最小包含256k个block,size最小为8.

分配每个extent最小包含X个block? 假设db_block_size=16KB,文件头保留4个数据块,即64KB。

4M

X>=8

--每个数据文件最大有4M个块,保留数据块中每个bit表示X个block的使用状态,保留数据块需要存储4M个块的状态。

表空间支持的最大数据文件大小的算法:

分两种情况:smallfile tablespace与bigfile tablespace

smallfile tablespace的ROWID

记录存储所属数据库对象,所在数据文件(file#),所在数据块中的行号,这些属性合并起来构成了ORACLE ROWID.
ORACLE ROWID分为物理ROWID,逻辑ROWID。--??
索引组织表(IOTs)使用逻辑ROWID,其它类型的表使用物理ROWID。
ROWID可以惟一标识一条记录,所以索引中存储了ROWID的值,通过访问索引,得到ROWID,再定位到记录。

ROWID采用Base64编码,共18位代表80位二进制数,占用10个字节。--1Byte=8bit
每组字符代表不同的含义,18位最大寻址空间“32G”。。--??
对一条行ID的解析:OOOOOO.FFF.BBBBBB.RRR --rowid结构6-3-6-3
OOOOOO: 1-6位:对象id--一般指的就是段编号
FFF: 7-9位:文件id
BBBBBB: 10-15位:块id
RRR: 16-18位:行id
对于Base64编码,共18位代表80位二进制数,计算方法是:
32bit obj# + 10bit file# + 22bit block# + 16bit row#
通过ROWID计算数据块的相关信息,详见:http://blog.csdn.net/q947817003/article/details/11490051 
最大数 算法 备注 实验测试
每个表空间最大文件数 2^10[1K] 去掉全0 1023
每数据文件最大数据块数量 2^22-1[4M] 去掉全0 4194304
每个BLOKC中行数 2^16[64k] 去掉全0  
数据库对象最大数 2^32[4G] 去掉全0  

每个数据库最多64K个数据文件,最多支持64K个表空间,因为每个表空间最少需要包含一个数据文件。--怎么算出来的??

--官方文档上是65533

引出新问题:如果数据库有大于1024个数据文件,ORACLE如何通过ROWID定位数据文件呢? --详见:数据文件个数大于1024时ORACLE数据文件FILE_ID及RELATIVE_FNO的变化示例

更详细的数据库限制见官方文档:http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/server.102/b14237/limits.htm#REFRN004--??

BIGFILE表空间的ROWID

因为大文件表空间只能包含一个文件,所以ROWID中不需要file#-文件ID。
大文件表空间的ROWID格式为:
OOOOOO.LLLLLLLLL.RRR
OOOOOO: 1-6位:对象id
LLLLLLLLL: 7-15位:块id
RRR: 16-18位:行id

L代表BLOCK号,代替了小文件表空间中ROWID中的file# + block#的位置.

对于Base64编码,共18位代表80位二进制数,计算方法是:

32bit obj# + 32bitfile&block# + 16bit row#

这样大文件表空间的数据文件支持的BLOCK数量最多是:2^32=4G.

smallfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小

db_block_size=2KB,2KB*4M=8192M 8G
db_block_size=4KB,4KB*4M=16384M 16G
db_block_size=8KB,8KB*4M=32768M 32G 8*1024*4M=8*4G=32G
db_block_size=16KB,16KB*4M=65536M 64G
db_block_size=32KB,32KB*4M=131072M 128G 

bigfile tablespace设置不同大小的db_block_size时数据文件允许的最大大小

db_block_size=2KB,2KB*4G= 8T
db_block_size=4KB,4KB*4G= 16T
db_block_size=8KB,8KB*4G= 32T 8*1024*4G=8*4TB=32TB
db_block_size=16KB,16KB*4G= 64T
db_block_size=32KB,32KB*4G=128TB
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.

Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya ! Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya ! Jun 08, 2024 pm 01:00 PM

" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA

Algorithme de détection amélioré : pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution Algorithme de détection amélioré : pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01Aperçu des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des bâtiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection

iOS 18 ajoute une nouvelle fonction d'album 'Récupéré' pour récupérer les photos perdues ou endommagées iOS 18 ajoute une nouvelle fonction d'album 'Récupéré' pour récupérer les photos perdues ou endommagées Jul 18, 2024 am 05:48 AM

Les dernières versions d'Apple des systèmes iOS18, iPadOS18 et macOS Sequoia ont ajouté une fonctionnalité importante à l'application Photos, conçue pour aider les utilisateurs à récupérer facilement des photos et des vidéos perdues ou endommagées pour diverses raisons. La nouvelle fonctionnalité introduit un album appelé "Récupéré" dans la section Outils de l'application Photos qui apparaîtra automatiquement lorsqu'un utilisateur a des photos ou des vidéos sur son appareil qui ne font pas partie de sa photothèque. L'émergence de l'album « Récupéré » offre une solution aux photos et vidéos perdues en raison d'une corruption de la base de données, d'une application d'appareil photo qui n'enregistre pas correctement dans la photothèque ou d'une application tierce gérant la photothèque. Les utilisateurs n'ont besoin que de quelques étapes simples

Tutoriel détaillé sur l'établissement d'une connexion à une base de données à l'aide de MySQLi en PHP Tutoriel détaillé sur l'établissement d'une connexion à une base de données à l'aide de MySQLi en PHP Jun 04, 2024 pm 01:42 PM

Comment utiliser MySQLi pour établir une connexion à une base de données en PHP : Inclure l'extension MySQLi (require_once) Créer une fonction de connexion (functionconnect_to_db) Appeler la fonction de connexion ($conn=connect_to_db()) Exécuter une requête ($result=$conn->query()) Fermer connexion ( $conn->close())

Comment gérer les erreurs de connexion à la base de données en PHP Comment gérer les erreurs de connexion à la base de données en PHP Jun 05, 2024 pm 02:16 PM

Pour gérer les erreurs de connexion à la base de données en PHP, vous pouvez utiliser les étapes suivantes : Utilisez mysqli_connect_errno() pour obtenir le code d'erreur. Utilisez mysqli_connect_error() pour obtenir le message d'erreur. En capturant et en enregistrant ces messages d'erreur, les problèmes de connexion à la base de données peuvent être facilement identifiés et résolus, garantissant ainsi le bon fonctionnement de votre application.

Le modèle 70B génère 1 000 jetons en quelques secondes, la réécriture du code dépasse GPT-4o, de l'équipe Cursor, un artefact de code investi par OpenAI Le modèle 70B génère 1 000 jetons en quelques secondes, la réécriture du code dépasse GPT-4o, de l'équipe Cursor, un artefact de code investi par OpenAI Jun 13, 2024 pm 03:47 PM

Modèle 70B, 1000 tokens peuvent être générés en quelques secondes, ce qui se traduit par près de 4000 caractères ! Les chercheurs ont affiné Llama3 et introduit un algorithme d'accélération. Par rapport à la version native, la vitesse est 13 fois plus rapide ! Non seulement il est rapide, mais ses performances sur les tâches de réécriture de code dépassent même GPT-4o. Cette réalisation vient d'anysphere, l'équipe derrière le populaire artefact de programmation d'IA Cursor, et OpenAI a également participé à l'investissement. Il faut savoir que sur Groq, un framework d'accélération d'inférence rapide bien connu, la vitesse d'inférence de 70BLlama3 n'est que de plus de 300 jetons par seconde. Avec la vitesse de Cursor, on peut dire qu'il permet une édition complète et quasi instantanée des fichiers de code. Certaines personnes l'appellent un bon gars, si tu mets Curs

Comment utiliser les fonctions de rappel de base de données dans Golang ? Comment utiliser les fonctions de rappel de base de données dans Golang ? Jun 03, 2024 pm 02:20 PM

L'utilisation de la fonction de rappel de base de données dans Golang peut permettre : d'exécuter du code personnalisé une fois l'opération de base de données spécifiée terminée. Ajoutez un comportement personnalisé via des fonctions distinctes sans écrire de code supplémentaire. Des fonctions de rappel sont disponibles pour les opérations d'insertion, de mise à jour, de suppression et de requête. Vous devez utiliser la fonction sql.Exec, sql.QueryRow ou sql.Query pour utiliser la fonction de rappel.

See all articles