数据碎片
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数据库碎片程度评估算法
查询表空间碎片程度:
统计碎片程度:select tablespace_name, count(tablespace_name) from dba_free_space group by tablespace_name having count(tablespace_name) > 10;
合并表空间:alter tablespace HS_USER_DATA coalesce;
释放未使用的表空间:alter table name deallocate unused;
按表名评估碎片程度:
创建视图查看碎片信息:create or replace view ts_blocks_v as select tablespace_name, block_id, bytes, blocks, segment_name from dba_free_space union all select tablespace_name, block_id, bytes, blocks, segment_name from dba_extents;
查看碎片信息:select * from ts_blocks_v;
统计碎片程度:select tablespace_name, sum(bytes), max(bytes), count(block_id) from dba_free_space group by tablespace_name;
按表名查询碎片严重程度:
统计碎片程度:SELECT segment_name table_name, COUNT(*) extents FROM dba_segments WHERE owner NOT IN ('SYS', 'SYSTEM') GROUP BY segment_name HAVING COUNT(*) = (SELECT MAX(COUNT(*)))
Oracle
3
2024-05-28
优化数据库索引碎片的检查方法
随着数据库技术的不断进步,检查数据库各表的索引碎片变得越来越重要。
SQLServer
2
2024-07-18
PostgreSQL性能提升:清理磁盘空间碎片
PostgreSQL性能低?试试清理磁盘空间碎片!
在PostgreSQL中,删除数据并不会立即释放磁盘空间,这会导致数据库文件变得臃肿,影响查询和插入速度。这时,就需要使用VACUUM命令进行清理。
VACUUM的作用
回收被删除数据占用的空间
整理数据文件,减少碎片
更新数据统计信息,帮助查询优化器选择最佳执行计划
VACUUM的类型
VACUUM: 不会阻塞其他操作,但清理速度较慢。
VACUUM FULL: 会阻塞其他操作,但清理速度较快,并且可以回收更多空间。
如何选择VACUUM类型
如果数据库负载较低,可以使用VACUUM FULL进行彻底清理。
如果数据库负载较高,可以使用VACUUM定期进行清理,避免影响正常操作。
使用VACUUM提升PostgreSQL性能
定期清理磁盘空间碎片可以有效提升PostgreSQL的查询和插入速度,特别是对于频繁更新和删除数据的场景。
PostgreSQL
2
2024-04-30
优化Oracle数据库性能的关键碎片整理策略
数据库碎片是影响Oracle数据库性能的重要因素之一。有效的碎片整理策略不仅能提升数据库的运行效率,还能减少系统负载,保障数据访问的稳定性和速度。
Oracle
0
2024-08-29
信息综合法:从信息碎片到整体认知
信息综合法:从信息碎片到整体认知
信息综合法是将研究对象的不同部分、方面和因素进行有机连接,形成统一整体,以便进行全面考察和研究的方法。其核心在于:
深入分析信息: 对研究对象的相关信息进行深入分析,理解其内在含义和相互关系。
逻辑关系梳理: 根据信息之间的逻辑关系,例如因果关系、时间顺序、层次结构等,进行科学合理的分类和排序。
科学概括整合: 运用归纳、演绎、比较等方法,对信息进行科学概括,提炼出新的结论和观点。
形成统一认识: 将分散的信息整合为一个有机整体,形成对研究对象全面、系统、深入的认识,揭示其本质和规律。
常见的信息综合方法:
归纳综合: 从个别到一般,从特殊到普遍的推理方法,将分散的信息归纳到更高层次的概念中。
图谱综合: 利用图表、图像等形式,将信息之间的关系可视化,便于理解和分析。
扬弃综合: 对不同来源、不同观点的信息进行批判性分析,吸收其合理成分,剔除其错误和不足,形成新的认识。
典型分析: 选取具有代表性的典型案例进行深入分析,以点带面,揭示事物的普遍规律。
SWOT分析: 从优势、劣势、机会、威胁四个维度,对研究对象进行全面分析,为决策提供依据。
数据挖掘: 利用统计学、机器学习等方法,从海量数据中发现隐藏的模式和规律。
信息综合法在信息管理、科学研究、商业决策等领域发挥着重要作用,帮助人们从复杂的信息环境中找到有价值的信息,形成科学的决策和判断。
数据挖掘
4
2024-05-25
SQL Server索引优化技巧——碎片化与填充因子详解
SQL Server中,数据存储以页为单位,每页大小固定为8 KB,重要的B树结构确保数据存取效率。索引碎片包括外部碎片(新增或更新数据导致的页面不连续)和内部碎片(单页内未充分利用的空间),对查询性能影响显著。解决方法包括删除重建索引、使用DROP_EXISTING语句重建、ALTER INDEX REBUILD动态重建、ALTER INDEX REORGANIZE索引整理。填充因子用于控制页面填充程度。
SQLServer
0
2024-08-23
SQL Server索引碎片率高批量查询及自动重建脚本
SQL Server索引碎片率较高时,如何通过批量查询和自动重建脚本来优化索引性能。
SQLServer
1
2024-07-31
大数据数据提取
此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中,中间不读取至内存,满足大数据处理需求,适用于负荷曲线大数据提取。
算法与数据结构
2
2024-05-15
数据架构:数据仓库与数据挖掘
数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据,而数据挖掘则从中提取有价值的信息。
数据挖掘
3
2024-05-28
大数据与数据挖掘
深入浅出解析大数据与数据挖掘,了解数据分析领域前沿技术。
数据挖掘
6
2024-04-30