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Oracle优化-01分区的渊源

一条再简单不过的按照条件删除库的操作。 如果大存在,会不会引起系统性能问题呢? 当这个表的足够大时,按照这样的方式来清除,代价无疑是非常高昂的。我们提出使用分区的方式来解决这个问题。 语句首先要扫描表或者索引找到符合条件的记录,然后把他们删除,这个过程中将消耗大的CPU资源和产生大的IO,同时还会产生大的undo。 DDL的操作主要是对字典的修改,这个值基本上是确定的,而DML会随着的增加,消耗的资源也会相应的增加----DML操作会随着的增加,消耗的资源也会相应的增加oracle@entel1:$ 我们可以看到,truncate操作时,块读的次10次左右,所以DDL操作并没有随着操作的增加而明显的增加,它只取决于需要操作的字典表的。 ----实际上delete的操作只适用删除非常少,并且需要在索引存在的情况下适用。

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Oracle优化-02分区在库中的应用-更新中

----概述以前梳理了一篇文章, 案例不是很充分Oracle-分区表解读故本篇博文系统的再重新阐述一下当我们对Oracle库进行管理和维护时,几乎无一例外的使用了分区(partition) 分区是Oracle库中对存储管理提供的一个应用很广泛的技术,它可以非常方便的加载、删除和移动,特别是对于一个拥有的OLAP及仓库系统的库来说,更是如此。 在分区对象中,可以只对单独分区进行加载、备份、恢复以及索引重建等操作,而不必对整个对象进行操作。 这对于一个非常巨大的表是非常有用的,通常来讲,一个分区的操作不会妨碍另外分区的处理。 在某些时候分区让查询可以更快,因为Oracle有一个分区裁剪功能,只对需要处理的分区进行扫描,这样扫描的块会大大的减少,使查询效率提高分区更利于维护, 可以只对单独分区进行备份、恢复,这样就可以大大的缩短备份 、恢复的时间分区有利于的过期化处理,后面详细讨论。

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    Json解析Json解析

    Json解析前言​ 在android开发中,app和服务器进行传输时大多会用到json。在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库:jackson、gson、fastjson。 而对于从server端获取的很小时候,我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。问题场景先描述以下问题的场景:app做收银库存管理。 这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等。而这时候,当商品的很大的时候,客户端拿到时候对app来说还是比较大的。 而server端是将所有的序列化为json字符串存入到文件,然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。 20W条,内存不断的被消耗。

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    什么是 与大的关系

    在人们还没有搞明白大的情况下,又出现了一个与大的关系是什么,他们有什么关联吗?还是大的升级版才是,今天来聊一下与大的关系吧! image.png1、什么是,什么是大所谓的从字面上理解就是多到已经用大来形容了,现实中也确实如此。 2、与大的关系与大的关系其实是相互的,可以包含在大里面,同样大也可以包含在里面。 需要找合适的来进行计算时,大也可以将分解并帮助其计算完成。所以与大的关系是相互的,在对方有困难的时候都会伸出手来帮助,与大的关系一定是不错的。 与大通俗的说就是,有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成,而大则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。

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    , 为何总是 垃圾 ?!

    2017.9.10, 深圳, Ken Fang雷军说:我拥有, 却不知道怎么用?每年, 花在存储的费用, 也是;足以使企业破产⋯ 为何会如此? 当我们将所谓 “分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪?为何谷歌能做到的, 我们却做不到? 大家都明白的 Common Sense: 做分析, 要先能建立模型;有了模型, 我们才能从 “中, 去提炼出 “有用” 的分析最关键、最重要的ㄧ步:将 “转换” 为有用的。而模型建立的前提是: @ 要能先分析出, 产生背后的 “用户的目的” 。例如:用户是基于什么样的社会事件?天灾?人祸? 这样的, 再如何的 “”, 也根本没法经由 “分析师”, 使用任何的分析工具, 建立出任何有效的模型;将永远没办法转换为有用的。为什么谷歌能做得到?

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    处理

    针对的处理,可以使用的方法非常多,常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法,它是一种映射关系,即给定一个元素,关键字是key,按照一个确定的散列函计算出hash(key),把hash(key)作为关键字key对应的元素的存储地址,再进行元素的插入和检索操作 散列表是具有固定大小的组,表长应该是质,散列函是用于关键字和存储地址之间的一种映射关系,但是,不能保证每个元素的关键字与函值是一一对应的,因为可能会冲突(多个关键字对应同一个存储地址)。   常用的散列函的构造方法有:  (1)直接寻址法  取关键字或关键字的某个线性函值为散列地址,即h(key) = key或h(key)=a*key+b,其中a和b都是整型常,这种散列函叫做自身函 当关键字位很多,而且关键字中每位上字分布比较均匀时,采用折叠法比较合适。

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    BitSet处理

    关于BitSetBitSet是java.util下包下,JDK1.0中就已经引入这个结构。如果你对结构的位图比较熟悉,那么BitSet就很好理解了。 位图定义了的存在性可以用bit位上的1和0来表示,一个bit有两个值,0或1。而BitSet正是因为采用这种结构,在判断“是否存在”的场景会经常出现。 如果不知道位图,我们看一下JDK API中对BitSet的定义:BitSet类实现了一个按需增长的位向(位向就是由一些二进制位组成的向)。 通俗点说,BitSet就是维护一个long类型组,每次我们将set到BitSet中时,BitSet通过位运算找到该对应的组下标(>>,右移2^6,),再通过位运算(>来代替除法(因为位运算要比除法效率高

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    揭秘TDSQL-A:兼容Oracle的同时支持交互

    6月5日在“国产库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群交互总线、Fragment执行框架查询分片策略子查询框架以及向化执行引擎等多个方面对 其中腾讯云库高级工程师-陈再妮,对于“TDSQL-A交互之道及企业级库能力”,进行议题分享。没有观看直播的小伙伴,可不要错过本次分享内容的文字实录。 这个交互总线,我们称它为FN(forward node),FN通过业界领先的集群内通讯技术,可以支持上千台节点的超大规模集群,非常适用于 PB 级的 OLAP 场景。 ? 通过这种路由方式,在系统中有N个DN节点的情况下,不管整个系统的查询有多复杂,并发有多大,整个集群之间最多有服务器个N*(N-1)个socket连接,有效降低了整个集群内的连接,极速体验——TDSQL-A核心架构详解来了 点击下方“阅读全文” ,了解更多库优惠!

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    解决方案

    缓存和页面静态化缓存:将从库中获取的结果暂时保存起来,在下次使用时无需重新到库中获取。 页面静态化:将程序最后生成的页面保存起来。库优化表结构优化。 SQL语句优化。 分区:将一张表的按照一定规则分到不同区来保存。 分表:将一张表分成多张表。 索引优化。 使用存储过程代替直接操作。分离活跃。批读取,延迟修改。读写分离。

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    处理之BloomFilter

    通过将哈希函作用于key上,我们得到了哈希值,基于哈希值我们可以去表里的相应位置获取对应的。除了存在哈希冲突问题之外,HashMap一个很大的问题就是空间效率低。 原理Bloom Filter是一种空间效率很高的随机结构,Bloom filter 可以看做是对bit-map 的扩展,布隆过滤器被设计为一个具有N的元素的位组A(bit array),初始时所有的位都置为 添加元素要添加一个元素,我们需要提供k个哈希函。每个函都能返回一个值,这个值必须能够作为位组的索引(可以通过对组长度进行取模得到)。然后,我们把位组在这个索引处的值设为1。 类似的,第二个第三个哈希函返回y与z,那么: A=A=A = 1查找元素查找的过程与上面的过程类似,元素将会被不同的哈希函处理三次,每个哈希函都返回一个作为位组索引值的整,然后我们检测位组在 计算k的公式如下: k = mn log(2) 这里k=哈希函,m=位组个,n=待检测元素的个(后面会用到这几个字母)。哈希算法哈希算法是影响布隆过滤器性能的地方。

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    查询优化

    由于平时开发的应用比较小,不太关注性能优化的问题,所以不知如何作答,答得不好,很是郁闷。从网上搜索出查询优化的两篇文章,转载下来,学习学习。 举例来说,如果积累到一定的程度,比如一个银行的账户库表信息积累到上百万甚至上千万条记录,全表扫描一次往往需要十分钟,甚至小时。 在实际的库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法,这种优化能根从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价,然后选择一个较优的规划。 另外,当库表更新大后,删除并重建索引可以提高查询速度。2.避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。 关于表与索引的统计信息如下:表     行尺寸   行     每页行   (table) (row size) (Row count) (RowsPages) (Data Pages

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    mongodbCRUD优化

    原理也很鉴定啊,我们skip掉MAX_PAGE_COUNT,看是否还有,如果有就说明总大于MAX_PAGE_COUNT,返回MAX_PAGE_COUNT即可,否则,计算真正的count。 按照正常的做法,需要跳过99*100条,非常大的代价。 换一个角度思考,因为是有序的,因此第100页的的最后修改时间是小于第99页最小的修改时间,查询时加上这个条件,就可以直接取符合条件的前100条即可。3. 全导出优化3.1 去掉不需要的字段查询时,指定真正有用的字段,这样可以有效减少传输,加快查询效率。 ,一是直接findAll,当过大时,很容易导致服务器OutofMermory,就算没有OOM,也会对服务器造成极大的负载,影响兄弟服务。

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    处理问题

    方案2:一般query的总是有限的,只是重复的次比较多而已,可能对于所有的query,一次性就可以加入到内存了。 4.日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP。方案1:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有?个IP。 然后在小文件中找出不重复的整,并排序。然后再进行归并,注意去除重复的元素。6.分布在100台电脑中,想个办法高校统计出这批的TOP10。 求出每台电脑上的TOP10后,然后把这100台电脑上的TOP10组合起来,共1000个,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。7.怎么在中找出重复次最多的一个? 给定n个实?,求着n个实在实轴上向2个之间的最大差值,要求线性的时间算法。方案1:最先想到的方法就是先对这n个进行排序,然后一遍扫描即可确定相邻的最大间隙。但该方法不能满足线性时间的要求。

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    处理之bitmap

    一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景,例如BitMap解决寻找重复、判断个别元素是否在当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性 二、Bit-Map算法先看看这样的一个场景:给一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整,给出一个整,问如果快速地判断这个整是否在文件40亿个当中? 问题思考:40亿个int占(40亿*4)102410241024 大概为14.9G左右,很明显内存只有2G,放不下,因此不可能将这40亿放到内存中计算。 要快速的解决这个问题最好的方案就是将搁内存了,所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整。 具体思路:1个int占4字节即4*8=32位,那么我们只需要申请一个int组长度为 int tmp即可存储完这些,其中N代表要进行查找的总,tmp中的每个元素在内存在占32位可以对应表示十进制

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    oracle清空中的

    如果执行不成功,直接使用 dbms_output.put_line 输出所需的sql再统一执行

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    腾讯面试题

    4 日志,提取出某日访问百度次最多的那个IP日志,文件太大,IP地址最多有2^32=4G,无法装入内存,,将这个大文件(hash映射:可以取模00)分成多个小文件(如1000)。 时间复杂度O(log2n),因为每次都将减少一半,直到最后一个。11 怎么在中找出重复次最多的一个? 分布式:分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批的TOP10。一共有N个机器,每个机器上有N个。每个机器最多存O(N)个并对它们操作。如何找到N^2个的中(median)? 总结:这些处理的题,思路基本差不多,首先是hash映射,成为不同类型的文件,然后hash统计,之后进行排序等等。 ——END—— 推荐阅读:处理问题

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    unorder(哈希-处理)

    给一个无符号整,如何快速判断一个是否在这40亿个中: 遍历,时间复杂度O(N)排序(O(NlogN)),利用二分查找: logN位图解决 是否在给定的整形中,结果是在或者不在,刚好是两种状态 比如:位图概念 所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于无重复的场景。通常是用来判断某个存不存在的。 此种方式不仅可以提升查询效率,也可以节省大的内存空间。 ?布隆过滤器的插入? 向布隆过滤器中插入:“baidu” ?? 缺陷:无法确认元素是否真正在布隆过滤器中存在计回绕布隆过滤器优点增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函的个,一般比较小),与大小无关哈希函相互之间没有关系,方便硬件并行运算布隆过滤器不需要存储元素本身 ,在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势在能够承受一定的误判时,布隆过滤器比其他结构有这很大的空间优势很大时,布隆过滤器可以表示全集,其他结构不能使用同一组散列函的布隆过滤器可以进行交

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    Python处理之_Hadoop

    这里的分布计算主要指MapReduce,MapReduce框架将输入分割成块,传给Mapper,然后Map任务在各个服务器上以完全并行的方式处理,接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序 MapReduce的核心是键值对,Mapper处理完输出的是键值对(如果不输出,则起到了过滤的作用),框架对键值对排序(后面在具体例子中介绍排序的原因),再输出给Reducer继续处理。 Mapper的由输入文件的大小确定,Reducer的由程序员指定.3. 应用场景 Hadoop主要是针对处理的,试想当以TB,PB计的时候,我们不可能用单机一次性打开所有。Hadoop方式可用多台便宜PC组合的方式处理。   看了一些典型的Hadoop应用场景,觉得现在使用Hadoop主要以HDFS加库的共享为主,更多的时候是被其它上层工具封装后调用。

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    千亿级库OceanBase

    OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型库,实现了千亿条记录、百TB上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持百TB的以及十万TPS、百万QPS的访问。 2、RootServer:管理集群中的所有服务器,子表分布及副本管理,RootServer一般一主一备,主备之间强制同步。主要功能:集群管理、分布以及副本管理。 3、UpdateServer:存储OceanBase系统的增更新,一般为一主一备,主备之间可采用不同的同步模式。 4、ChunkServer:存储OceanBase系统的基线,一般存储两份到三份,可配置。主要功能:存储多个子表,提供读取服务,执行定期合并以及分发。 三、OceanBase扩展OceanBase融合了分布式存储系统和关系型库这两种技术,UpdateServer相当于一个高性能内存库,底层采用关系型库技术实现,ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统

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    oracle新增更新

    本博客介绍一下Oracle新增和更新的sql写法,业务场景是这样的,往一张关联表里批新增更新,然后,下面介绍一下批新增和更新的写法:批新增 对于批新增,介绍两种方法(1 )命令窗口执行的 一种需要在命令窗口执行的,Oracle库可以使用sqlplus或者plsql developer客户端软件可以使用sqlplus工具登录,进入库sqlplus as sysdba parameter db_nameplsql developer也可以使用,登录之后,选择文件(File)->新建(New)->命令窗口(Command Window) 假如要往表格t里写1000条 给个例子,sys_guid()生成uuid,sysdate获取当前时间,然后批,根查询sql来insert into t_stuff_dir_related (seq, dir_seq, select sys_guid(), uuidss, sysdate, admin, b.rs_id, a.t_item from t_itm_define a where a.is_valid =1批更新对于批更新的和批新增方法类型

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