1.查看某个用户相应的表空间和datafile select t1.username,t2.tablespace_name,t2.file_name,t1.temporary_tablespace ,t3.file_name from dba_users t1 left join dba_data_files t2 on t1.default_tablespace = t2.tablespace_name left join dba_temp_files t3 on t1.temporary_tablespace = t3.tablespace_name where lower(t1.username) in (‘lbi_sys_ptcl’,’lbi_ods_ptcl’,’lbi_ods_ptcl’,’lbi_edm_ptcl’,’lbi_ls_ptcl’,’lbi_dm_ptcl’,’lbi_dim_ptcl’)
上篇文章说了,show warning可以看到mysql优化器的结果,执行计划的详解,select type的种类,有派生,物化,子查询,连接查询等。
欢迎光临猫头虎博主的技术小站,在这个数据驱动的时代,我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统(GIS)。在移动互联网和物联网(IoT)的推动下,地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一,涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来,我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。在这个全面的GIS技术指南中,我们将一起揭开数据背后的世界,发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能!我们将探讨如何有效存储地理空间数据,实现高效的地理空间数据查询,以及如何进行精准的空间数据分析。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中,探索更多的知识和技能,挖掘地理空间数据背后的价值,开启地理信息科学的新篇章!
在Oracle数据库中,表空间与数据文件之间的关系非常密切,这二者相互依存,也就是说,创建表空间时必须创建数据文件,增加表空间时也必须指定表空间;
作者:matrix 被围观: 5,415 次 发布时间:2014-02-15 分类:零零星星 | 28 条评论 »
说起空间查询,一般上用的Arcgis server服务做空间查询,如何利用前端用js实现响应式空间查询呢。
之前使用PHP编写最佳化资料表功能,发现一个关于InnoDB DataFree的问题,供大家参考。
MySQL日志记录了MySQL数据库日常操作和错误信息。MySQL有不同类型的日志文件(各自存储了不同类型的日志),从日志当中可以查询到MySQL数据库的运行情况、用户的操作、错误的信息等。
MySQL在处理复杂查询时,有时会使用临时表来存储中间结果。当这些临时表占用大量空间时,可能导致性能下降甚至服务中断。本文将深入探讨临时表空间的占用问题,分析常见问题,指出易错点,并提供避免和优化的策略。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
上文中,实现了简单的针对graphiclayer的空间查询工作,在本节,将更加详细的介绍针对graphiclayer的空间查询。首先,空间查询的方式:提供多种类型的空间查询,包括点周边、线周边、面内等多种方式;其次,图形绘制完成后状态的展示;再次,结果的显示。实现后的结果如下:
表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
反模式:如果完全按照三大范式来设计表结构,会导致业务涉及表增多,查询数据需要多表联合查询,导致sql复杂,性能变差,不利于维护,也不利于分库分表,比如会在表中冗余存储城市id对应的城市名称
本文来源:https://www.percona.com/blog/,爱可生开源社区翻译。
在前面四篇博客中我们主要讲了对于空间矢量数据的属性数据的增删改查,在这篇博文中我们要讲解空间查询–GIS系统很重要的一项功能。空间查询就是根据地物的空间位置进行查询的一种数据检索方式。比如,我们要查询一条河流经的城市;一个公园内的所有路灯;离当前位置最近的公共卫生间等等都属于常用的空间查询。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/163459.html原文链接:https://javaforall.cn
在现代数据库系统中,MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法,为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
国内大部分GIS项目是根据标书来的,标书一开始也是根据GIS功能制定的。造成20多年来GIS项目和平台都千篇一律,技术和体验没有质的提高,也没有在客户工作中使用方便灵活,满足和丰富客户场景要求。
「MySQL存储引擎最大的特点就是【插件化】,可以根据自己的需求使用不同的存储引擎,innodb存储引擎支持行级锁以及事务特性,也是多种场合使用较多的存储引擎。」
在《Server 层混杂信息字典表 | 全方位认识 information_schema》中,我们详细介绍了information_schema下的状态变量、系统变量、进程状态、字符集和校对规则等字典表,本期我们将为大家带来系列第五篇《InnoDB 层系统字典表 | 全方位认识 information_schema》,下面请跟随我们一起开始information_schema 系统库的系统学习之旅吧。
mysql 数据库作为现在互联网企业首选的数据库,我们程序员就应该对它多一些了解,我在拉勾训练营学到第五阶段啦,了解了mysql 整体架构,记录下来。
在上一篇《初相识|全方位认识information_schema》中,我们针对 information_schema 系统库做了一个简单的认识,本期我们将为大家带来系列第二篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》,下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的学习之旅吧~
最近遇到一个MySQL数据导入时候遇到问题,先来看下问题产生的具体报错信息如下所示:
如果innodb_file_per_table 为 ON 将建立独立的表空间,文件为tablename.ibd;
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘 io -> 降低磁盘效率
InnoDB 存储引擎是 MySQL 5.5 版本后的默认存储引擎,支持事务 ACID,回滚,系统崩溃恢复能力及多版本并发控制的事务安全,主要用于 OLTP 数据库业务场景;支持自增长列(auto_increment);支持外键约束(foreign key);支持 MVCC 的行级锁;使用 Btree 索引;如果你还没有看到前面一文介绍 MySQL 体系结构,那么推荐戳此查看[MySQL 体系结构详解],介绍完 MySQL 体系结构,下面来一起学习 InnoDB 体系结构。
1.慢查询:很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
https://segmentfault.com/a/1190000013672421
MySQL数据库自己用了也有两三年了,基本上只是掌握增删改查的sql语句,从没有思考过MySQL的内部到底是怎么根据sql查询数据的,包括索引的原理,只知道加了索引查的就快,不知道为什么加上索引效率就会提升,包括索引的限制和优化也知之甚少,所以决定开一专题来学习与记录MySQL。
InnoDB是MySQL中最重要的存储引擎之一,它的架构设计旨在提供高可靠性和高性能。以下是InnoDB架构的简要介绍:
一大早收到一封oracle官方发来的邮件,邀请我参加mysql改版的网路研讨会。作为一个后端开发者,想必对mysql是非常是熟悉了。下面来聊一聊mysql8.0的新特性。 临时表的改进 在MySQL5.7中,所有的临时表都被创建在一个叫“ibtmp1”的表空间中。另外,临时表的元数据也将存储在内存中(不再存储在frm文件中)。 在MySQL8.0中,使用临时表存储引擎作为临时表(为优化JOIN、UNION等操作而创建的)存储的默认引擎,从而替换掉了原有的内存存储引擎。 新的引擎使得VARCHAR和VARBI
爱可生交付服务部 DBA,主要负责 MySQL 及 Redis 的日常问题处理,参与公司数据库培训的教研授课及开源社区的运营工作。
通过拷贝WFSLayer或FeatureLayer上和鼠标绘制的几何图形空间相交的graphic到一个新的GraphicsLayer实现空间查询功能时,当查询目标层是FeatureLayer层,在缩放级别小的时候执行空间查询,然后放大地图时,查询结果GraphicsLayer没有跟随查询目标层FeatureLayer一起增稠几何节点而在地图上看到两个图层不重合的问题。
QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
在MySQL5.7中,所有的临时表都被创建在一个叫“ibtmp1”的表空间中。另外,临时表的元数据也将存储在内存中(不再存储在frm文件中)。
MySQL的数据存储结构主要分两个方面:物理存储结构与内存存储结构,作为数据库,所有的数据最后一定要落到磁盘上,才能完成持久化的存储。内存结构为了实现提升数据库整体性能,主要用于存储临时数据和日志的缓冲。本文主要讲MySQL的物理结构,以及MySQL的内存结构,对于存储引擎也主要以InnoDB为主。
InnoDB 主要包括了内存池、后台线程以及存储文件。内存池又是由多个内存块组成的,主要包括缓存磁盘数据、redo log 缓冲等;后台线程则包括了 Master Thread、IO Thread以及 Purge Thread 等;由 InnoDB 存储引擎实现的表的存储结构文件一般包括表结构文件(.frm)、共享表空间文件(ibdata1)、独占表空间文件(ibd)以及日志文件(redo文件等)等。
所谓参数文件其实就是常说的mysql配置文件my.cnf,mysql启动的时候会去寻找配置文件my.cnf,如果找不到,相关参数就使用默认值,如果找到了,就使用配置文件中手动设置的相关参数值覆盖默认值。
Oracle数据库是数据的物理存储。这就包括(数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件)。其实 Oracle数据库的概念和其它数据库不一样,这里的数据库是一个操作系统只有一个库。可以看作是 Oracle就只有一个大数据库。
提起MySQL,其实网上已经有一大把教程了,为什么我还要写这篇文章呢,大概是因为网上很多网站都是比较零散,而且描述不够直观,不能对MySQL相关知识有一个系统的学习,导致不能形成知识体系。为此我撰写了这篇文章,试图让这些底层架构相关知识更加直观易懂:
共享表空间,又称系统表空间,在数据目录中,存储多张表的索引和数据文件,以ibdata1,2,3的形式,可以跨多个数据库使用
上篇文章说了,索引的b+树,聚簇索引 和 二级索引,以及如何使用索引,索引对空间和时间的影响,所以索引并不是越多越好。
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
在上一章我们了解到,物理文件层在MySQL架构位于最底层,将数据库的数据存储在文件系统上,并完成与存储引擎的交互。存储数据包括日志文件,数据文件,配置文件等。本章将介绍linux环境下MySQL的各类文件。
MySQL InnoDB 引擎现在广为使用,它提供了事务,行锁,日志等一系列特性,本文分析下 InnoDB 的内部实现机制,MySQL 版本为 5.7.24,操作系统为 Debian 9。
类型:ext2 3 4 ,xfs 数据。 不管使用什么文件系统,数据内容不会变化,不同的是,存储空间、大小、速度。
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统,被广泛用于各种应用程序中。然而,有时候在使用MySQL过程中,我们可能会遇到"Tablespace exists"的错误。这个错误通常是由于MySQL在创建表空间时遇到了冲突而引起的。本文将介绍如何解决这个问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云