Oracle 11g 的服务器结果缓存result_cache_mode
对于经常要查的结果集,返回少量记录,服务器端是可以缓存的,结果集保存在共享池中,如果是绑定变量,绑定变量的值也要一样。
对于经常要查的结果集,返回少量记录,服务器端是可以缓存的,结果集保存在共享池中,如果是绑定变量,绑定变量的值也要一样。
SQL> show parameter result_cache
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
client_result_cache_lag big integer 3000
client_result_cache_size big integer 0
result_cache_max_result integer 5
result_cache_max_size big integer 33440K
result_cache_mode string manual
result_cache_remote_expiration integer 0
--result_cache_max_result 指定任何单个结果集可以使用result_cache_max_size的大小(单位为百分比),默认为5,允许从1到100的值,超过这个限制的结果集会被双色至为无效。
--result_cache_max_size 指定用来作为结果缓存的共享池内存的大小,如果被设置为0,表示这个特性被禁用。
--result_cache_mode 如果设置为MANUAL(这也是默认情况),只有指定hint result_cache的时候才能使用结果缓存;当为force的时候,所有不包含hint no_result_cache的查询语句都会使用结果缓存,查询第二次即生效;当为auto时,在11g下运行同样的SQL第三次,缓存才起作用。
--result_cache_remote_expiration 缓存远程对象的有效期(单位为分钟),因为基于远程对象的结果集无法由于远程对象的变更而自动地变为无效,通常默认为0,这意味着基于远程对象的查询结果的缓存是被禁止的。
--result_cache_max_result和result_cache_max_size是系统级别的设置,,result_cache_mode和result_cache_remote_expiration可以在会话级别修改。
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Linux-6-64下安装Oracle 12C笔记
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
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SQL> alter system set result_cache_mode=force
SQL> SELECT COUNT(1)
2 FROM GG_DISTRIBUTION W
3 WHERE W.DATA_AREA LIKE '03' || '%'
4 AND W.CREATE_DATE > TO_DATE('2013-01-01', 'yyyy-GG-dd');
已用时间: 00: 00: 22.48
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3923546474
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 14 | 106K (1)| 00:24:46 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 14 | | | | |
| 2 | PARTITION RANGE ALL | | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 2 |
| 3 | PARTITION LIST ITERATOR| | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | KEY | KEY |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL | GG_DISTRIBUTION | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 48 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - filter("W"."CREATE_DATE">TO_DATE(' 2013-01-01 00:00:00', 'syyyy-GG-dd hh24:mi:ss') AND
"W"."DATA_AREA" LIKE '03%')
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
280123 consistent gets
263679 physical reads
0 redo size
339 bytes sent via SQL*Net to client
337 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> /
已用时间: 00: 00: 00.11
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3923546474
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 14 | 106K (1)| 00:24:46 | | |
| 1 | RESULT CACHE | 0mr1089p1wxv3919raqyvtwtsv | | | | | | |
| 2 | SORT AGGREGATE | | 1 | 14 | | | | |
| 3 | PARTITION RANGE ALL | | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 2 |
| 4 | PARTITION LIST ITERATOR| | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | KEY | KEY |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | GG_DISTRIBUTION | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 48 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
5 - filter("W"."CREATE_DATE">TO_DATE(' 2013-01-01 00:00:00', 'syyyy-GG-dd hh24:mi:ss') AND "W"."DATA_AREA"
LIKE '03%')
Result Cache Information (identified by operation id):
-----------------------------------------------------
1 - column-count=1; dependencies=(LCAM_TEST.GG_DISTRIBUTION); attributes=(single-row); parameters=(nls);
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
0 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
339 bytes sent via SQL*Net to client
337 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
