Oracle的datablock的结构
先摘录一下官方文档,回头在弄一个dump的内容验证一下。 一、data block的格式 Data Block Format The Oracle data block format
先摘录一下官方文档,回头在弄一个dump的内容验证一下。
一、data block的格式
Data Block FormatThe Oracle data block format is similar regardless of whether the data block contains table, index, or clustered data. Figure 2-2illustrates the format of a data block.
Figure 2-2 Data Block Format
Header (Common and Variable)
The header contains general block information, such as the block address and the type of segment (for example, data or index).
Table Directory
This portion of the data block contains information about the table having rows in this block.
Row Directory
This portion of the data block contains information about the actual rows in the block (including addresses for each row piece in the row data area).
After the space has been allocated in the row directory of a data block's overhead, this space is not reclaimed when the row is deleted. Therefore, a block that is currently empty but had up to 50 rows at one time continues to have 100 bytes allocated in the header for the row directory. Oracle reuses this space only when new rows are inserted in the block.
Overhead
The data block header, table directory, and row directory are referred to collectively as overhead. Some block overhead is fixed in size; the total block overhead size is variable. On average, the fixed and variable portions of data block overhead total 84 to 107 bytes.
Row Data
This portion of the data block contains table or index data. Rows can span blocks.
======== 顺便提了一下行链接和行迁移。
Row Chaining and MigratingIn two circumstances, the data for a row in a table may be too large to fit into a single data block. In the first case, the row is too large to fit into one data block when it is first inserted. In this case, Oracle stores the data for the row in a chain of data blocks (one or more) reserved for that segment. Row chaining most often occurs with large rows, such as rows that contain a column of datatype LONG or LONG RAW. Row chaining in these cases is unavoidable.
However, in the second case, a row that originally fit into one data block is updated so that the overall row length increases, and the block's free space is already completely filled. In this case, Oracle migrates the data for the entire row to a new data block, assuming the entire row can fit in a new block. Oracle preserves the original row piece of a migrated row to point to the new block containing the migrated row. The rowid of a migrated row does not change.
When a row is chained or migrated, I/O performance associated with this row decreases because Oracle must scan more than one data block to retrieve the information for the row.
二、记录的格式
Row Format and SizeOracle stores each row of a database table containing data for less than 256 columns as one or more row pieces. If an entire row can be inserted into a single data block, then Oracle stores the row as one row piece. However, if all of a row's data cannot be inserted into a single data block or if an update to an existing row causes the row to outgrow its data block, then Oracle stores the row using multiple row pieces. A data block usually contains only one row piece for each row. When Oracle must store a row in more than one row piece, it is chained across multiple blocks.
When a table has more than 255 columns, rows that have data after the 255th column are likely to be chained within the same block. This is called intra-block chaining. A chained row's pieces are chained together using the rowids of the pieces. With intra-block chaining, users receive all the data in the same block. If the row fits in the block, users do not see an effect in I/O performance, because no extra I/O operation is required to retrieve the rest of the row.
Each row piece, chained or unchained, contains a row header and data for all or some of the row's columns. Individual columns can also span row pieces and, consequently, data blocks. Figure 5-3 shows the format of a row piece:
Figure 5-3 The Format of a Row Piece
The row header precedes the data and contains information about:
Row pieces
Chaining (for chained row pieces only)
Columns in the row piece
Cluster keys (for clustered data only)
A row fully contained in one block has at least 3 bytes of row header. After the row header information, each row contains column length and data. The column length requires 1 byte for columns that store 250 bytes or less, or 3 bytes for columns that store more than 250 bytes, and precedes the column data. Space required for column data depends on the datatype. If the datatype of a column is variable length, then the space required to hold a value can grow and shrink with updates to the data.
To conserve space, a null in a column only stores the column length (zero). Oracle does not store data for the null column. Also, for trailing null columns, Oracle does not even store the column length.

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

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

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

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

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

L'article discute de l'utilisation de l'instruction ALTER TABLE de MySQL pour modifier les tables, notamment en ajoutant / abandon les colonnes, en renommant des tables / colonnes et en modifiant les types de données de colonne.

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]

L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.

L'article discute de la suppression des tables dans MySQL en utilisant l'instruction TABLE DROP, mettant l'accent sur les précautions et les risques. Il souligne que l'action est irréversible sans sauvegardes, détaillant les méthodes de récupération et les risques potentiels de l'environnement de production.
