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Oracle  降低高水位线的方法 高水位(HIGH WARTER MARK,HWM)好比水库中储水的水位,用于描述数据库中段的扩展方式.高水位对全表扫描方式有着至关重要的影响.当使用DELETE删除表记录时,高水位并不会下降,随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少. 例如,首先新建一张空表,大小占用64K,然后插入数据直到表大小变为50G,此时使用DELETE删除所有的数据并且提交,这个时候查询表的大小的时候依然是50G,这就是因为表的高水位没有释放的缘故,而在这时如果使用“SELECT

PLSQL_性能优化系列14_Oracle High Water Level高水位分析 http://www.cnblogs.com/eastsea/p/4005814.html 一.摘要 PLSQL_性能优化系列14_Oracle High Water Level高水位分析 高水位线好比水库中储水的水位线,用于描述数据库中段的扩展方式.高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响. 当使用delete 操作表记录时,高水位线并不会下降,随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少. 本文给出高水位

高水位的介绍 数据库运行了一段时间,经过一些列的删除.插入.更改操作有些表的高水位线就有可能和实际的表存储数据的情况相差特别多,为了提高检索该表的效率,建议对这些表进行收缩: 查找高水位线的表 查找表需要的存储空间:表以数据块的形式存储在数据文件中,表的存储结构是:行×行数,如果知道了总共有多少行,每行的平均长度,两者相乘,再除于90%的使用率,那么就可以知道实际需要存储的空间: 表的存储结构; 从统计信息得出平均每行的长度和总共的行数,从而知道存储的SIZE: 查找表实际存储的空间:数据实际存

Oracle对表做全表扫描的时候 ,会扫描完HWM以下的数据块.如果某个表delete(delete操作不会降低高水位)了大量数据,那么这时对表做全表扫描就会做很多无用功,扫描了一大堆数据块,最后发现块里面居然没有数据. 通常,在对表做了大批量delete操作之后,就应该马上降低表的高水位,可以使用shrink 命令或者alter table table_name move降低表的高水位.在降低表的高水位之后,表上面的索引会失效,因为表的rowid更改了,这个时候需要rebuild索引. 如何求

(一)高水位标记(High Water Mark,HWM)的概念 所谓高水位标记,是指一个已经分配的段中,已经使用的空间与未使用的空间的分界线.在表的使用过程中,随着数据的不断增多(insert),HWM不断向数据段未使用部分方向移动,而在删除数据(delete)的过程中,HWM并不会向反方向移动,即使删除全部数据,HWM依然不会改变.但是如果使用了truncate命令,则表的HWM会被重置为0. 图1.segment (二)高水位标记的影响 全表扫描要读出直到HWM标记的所有的属于该表的数据块

--Oracle高水位2---------------------2013/11/24 一.什么是水线(High Water Mark)? 所有的oracle段(segments,在此,为了理解方便,建议把segment作为表的一个同义词) 都有一个在段内容纳数据的上限,我们把这个上限称为"high water mark"或HWM.这个HWM是一个标记,用来说明已经有多少没有使用的数据块分配给这个segment.HWM通常增长的幅度为一次5个数据块,原则上HWM只会增大,不会缩小,即使

在开始深入分析之前,让我们先来了解一下高水位线 HWM. 一. HWM 的基本原理 (概念) 在 Oracle 中,高水位线(High-warter mark, HWM)被用来形容数据块的使用位置,即说明那些块是已经被使用的,那些没有.在创建一个新的表(段)时,Oracle 就会为这个对象分配第一个区,这个区的第一个块在创建时就会被分配存储一些表头信息. 高水位的管理机制在 MSSM 和 ASSM 中不同,下面分别介绍这两种管理机制: 1手动段空间管理(MSSM) 在以往的手动段空间管理中(MS

转自:https://blog.csdn.net/cnham/article/details/5987999 说到HWM,我们首先要简要的谈谈ORACLE的逻辑存储管理.我们知道,ORACLE在逻辑存储上分4个粒度:表空间,段,区和块.   (1)块:是粒度最小的存储单位,现在标准的块大小是8K,ORACLE每一次I/O操作也是按块来操作的,也就是说当ORACLE从数据文件读数据时,是读取多少个块,而不是多少行.    (2) 区:由一系列相邻的块而组成,这也是ORACLE空间分配的基本单位,举

oracle高水位http://www.cnblogs.com/chuyuhuashi/p/3548260.htmlhttp://blog.csdn.net/wyzxg/article/details/5631721 数据表删除数据或者数据分区后,数据文件并没有减小.这是oracle数据库高数位high water mark造成的.尽管用delete删除了数据,数据已经不在数据块中,但是,原有的数据块并不会被回收回去,只是被标记为空闲可用的了.就是说空间只要被划分给了oracle,形式上就会被o

1.什么是高水位?(high water mark 简称:HWM)     所有的oracle段(segments,在此,为了理解方便,建议把segment作为表的一个同义词)都有一个在段内存放数据的上线,那么我们把这个上线成为“high water mark”或                   HWM.HWM是一个标记,用来说明已经有多少没有使用的数据块分配给了这个segment.MWM通常增长的幅度为一次5个数据块.原则上     MWM只会增大,不会缩小.即使表中的全部数据都删除了,那

2014-10-04 Created By BaoXinjian 一.摘要 PLSQL_性能优化系列14_Oracle High Water Level高水位分析 高水位线好比水库中储水的水位线,用于描述数据库中段的扩展方式.高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响. 当使用delete 操作表记录时,高水位线并不会下降,随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少. 本文给出高水位线的描述,如何降低高水位线,以及高水位线对全表扫描的影响. 1. 何谓高水位线 如前所述,类似于水库中储水的水位线

回缩表高水位的意义: 所有的 Oracle 段都有一个在段内容纳数据的上线,即高水位线(high water mark).HWM 是一个标记,很像水库的丽水最高水位,即使表内数据全部删除,HWM 也还是为原值.也就是说,这条高水位线在日常的增删操作中只会上涨,不会下跌.   回缩表高水位方法: 1.SHRINK 方法 该方式可在线执行,原理参见<Oracle-11g 中 SHRINK 详解>,步骤如下. (1).检查对象所在表空间是否为 ASSM 模式 SQL> SELECT table

关于Oracle和MySQL的高可用方案,其实一直想要总结了,就会分为几个系列来简单说说.通过这样的对比,会对两种数据库架构设计上的细节差异有一个基本的认识.Oracle有一套很成熟的解决方案.用我在OOW上的ppt来看,是MAA的方案,今年是这个方案的16周年了. 而MySQL因为开源的特点,社区里推出了更多的解决方案,个人的见解,InnoDB Cluster会是MySQL以后的高可用方案标配. 而目前来看,MGR固然不错,MySQL Cluster方案也有,PXC,Galera等方案,个人还

MOVE降低高水位 HWM --创建实验表空间SQL> create tablespace andy03 datafile '/home/oracle/app/oradata/orcl/andy03.dbf'  size 10M autoextend on next 30M; --创建实验数据SQL> create table andy03 tablespace andy03  as select * from dba_objects ; SQL> insert into   andy0

数据库中有些表使用delete删除了一些行后,发现空间并未释放产生原因:类比Oracle的高水位线产生原理 delete 不会释放文件高水位 truncate会释放 ,实际是把.ibd文件删掉了,再建一个. delete + alter engine=innodb会释放, 相当于重建表. 对应解决方案: 执行 OPTIMIZE TABLE 表名:只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用,而且会锁表! 写一SQL,创建新表,删除旧表,新表重命名:生产环境中不停机情况下,数据比较难处理 考虑

哈哈,昨天没事做,在CodeProject瞎逛,偶然看到这篇文章,居然读得懂,于是就翻译了一下,当练习英语,同时增强对文章的理解,发现再次翻译对于文章的一些细节问题又有更好的理解.下面是翻译内容,虽然翻译出来后很像小学生写作文,读起来很拗口,希望大家多多提出宝贵意见,谢谢. 原文地址: http://www.codeproject.com/KB/aspnet/BestPrctice1.aspx#As%20said%20before%20do%20not%20get%20carried%20awa

使用过Oracle的人都知道,Oracle的运行速度与效率,在同类数据库中是名列前茅的,特别是对大量数据进行访问时,更加有出色的表现.那么,Oracle数据库是靠什么实现的呢?笔者下面将通过一系列的文章,向大家展示Oracle数据库提供高性能运算的秘密. Oracle数据库作为复杂运算的首选数据库,其首先是通过所谓的数据高速缓存来实现对数据的高速运算与操作的. 数据高速缓存跟操作系统的缓存类似,其存储最近从数据文件中读取的数据块,其中的数据可以被所有的用户所访问.如当我们利用Select语句从数

转自:https://blog.51cto.com/fengfeng688/1955137 move和shrink的共同点: 收缩段,消除部分行迁移,消除空间碎片,使数据更紧密 shrink用法: 语法: alter table TABLE_NAME shrink space [compact|cascades] shrink分为以下两个阶段: 1.数据重组(compact) 通过一系列的insert,delete操作,将数据尽量排列在段的前面.在这个过程中,需要在表上面加RX锁,即只在需要移动

在高并发.高负载的情况下,如何给表添加字段并设置DEFAULT值? 在Oracle 12c之前,当Oracle表数据量上亿时,对表执行“ALTER TABLE XXX ADD COLUMN_XX VARCHAR2(2) DEFAULT 'XXX';”操作时,效率及安全性是必须要考虑的因素.若直接执行,则会在该过程中给表加上6级表锁,也就是连查询都需要等待,这在生产库上是相当危险的操作.因为Oracle在执行上述操作过程中,不仅要更新数据字典,还会刷新全部的记录,并且会使得Undo表空间暴涨,所以

误差分析可以更系统地做出决定.如果你准备研究机器学习的东西或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统.拥有多么复杂的变量,而是构建一个简单的算法.这样你可以很快地实现它.研究机器学习的问题时,会花一天的时间试图很快的把结果搞出来.即便效果不好,运行得不完美,通过交叉验证来检验数据,一旦做完,就可以画出学习曲线.通过画出学习曲线以及检验误差来找出算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题.在这样分析之后,再来决定用更多的数据训练,或者加入更多的特征变量.这么做的原因是刚接