buffercache实验10-buffercache优化指标
标题起的有点大,不同情况的解决内容其实在前面每一小篇里都有了,没重复粘贴了。 1.buffer cache的大小: 如16CPU,32G内存: 初步分配: SGA_TARGET=16G --内存一半 BUFFER CACHE=12G ---SGA的40%起,可设置到70%-80%--保守点也可以设置到10G,后期可以根据
标题起的有点大,不同情况的解决内容其实在前面每一小篇里都有了,没重复粘贴了。
1.buffer cache的大小:
如16CPU,32G内存:初步分配:
SGA_TARGET=16G --内存一半
BUFFER CACHE=12G ---SGA的40%起,可设置到70%-80%--保守点也可以设置到10G,后期可以根据系统运行情况结合buffer pool advisory进行修改。
shared_pool=3G
当参数:statistics_level为typical 或者all;或者db_cache_advice参数设置为ON,ORACLE会根据系统负载,自动估算出当前实例的buffer cache最佳大小 --通过v$db_cache_advice;或者ASR报告中:buffer pool advisory一栏。之后可以根据建议大小结合当前系统内存使用情况设置一个合理值。
以下为我虚拟机中环境数据:--SIZE_FOR_ESTIMATE单位为M,系统当前BUFFER_CACHE大小为32M。
SYS@ bys3>select SIZE_FOR_ESTIMATE,BUFFERS_FOR_ESTIMATE,ESTD_PHYSICAL_READ_FACTOR,ESTD_PHYSICAL_READS from v$db_cache_advice;
SIZE_FOR_ESTIMATE BUFFERS_FOR_ESTIMATE ESTD_PHYSICAL_READ_FACTOR ESTD_PHYSICAL_READS
----------------- -------------------- ------------------------- -------------------
4 496 2.4576 527548
8 992 2.3653 507728
12 1488 2.2055 473442
16 1984 1.887 405072
20 2480 1.3526 290349
24 2976 1.1332 243258
28 3472 1.0613 227818
32 3968 1 214661
36 4464 .9342 200530
40 4960 .8871 190428
44 5456 .7987 171447
48 5952 .7203 154614
52 6448 .66 141675
56 6944 .6248 134123
60 7440 .5859 125766
64 7936 .5529 118684
从此视图可以看到:系统当前BUFFER_CACHE大小为32M,ESTD_PHYSICAL_READS字段是物理读的块数,ESTD_PHYSICAL_READ_FACTOR字段是物理读/逻辑读的比值,越小越好。
可以看到,BUFFER_CACHE越大,物理读块数越少,物理读/逻辑读的比值越小,所以我这实验环境是要增大BUFFER_CACHE的。可以先增加到64M,然后运行一段时间,再继续结合v$db_cache_advice视图,最终设置一个最优值。
2.buffer cache的命中率
命中率高意味着服务器进程基本上都是从 buffer cache中获取数据块。但是有的情况下命中率并不能说明性能问题,
如大表全表扫描时buffer cache命中率会下降;
热块问题严重时,虽然buffer cache命中率是100%,性能却不佳;
执行计划出错,所涉及的数据块都在buffer cache中,命中率100%,性能不佳;
3.buffer cache的争用
主要指标是:free buffer waits/buffer busy waits原因主要也就是:
free buffer waits-找不到空闲 buffer--buffer cache空间不足
buffer busy waits--热块争用
其实在前面的等待事件的博文中,也已经提到过详细解决思路,这里不重新贴了。

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
