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matinal:高质量内存数据库技术选型推荐(一)

一、什么是内存数据库 传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理,所以称做磁盘数据库(DRDB:Disk-Resident Database)。磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作,由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动,另一方面受到系统调用(通常通过CPU中断完成,受到CPU时钟周期的制约)时间的影响,当数据量很大,操作频繁且复杂时,就会暴露出很多问题。     近年来,内存容量不断提高,价格不断下跌,操作系统已经可以支持更大的地址空间(计算机进入了64位时代),同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高,充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。     在数据库技术中,目前主要有两种方法来使用大量的内存。一种是在传统的数据库中,增大缓冲池,将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中,组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理,也就是常说的共享内存技术,这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database,也叫主存数据库)技术,就是干脆重新设计一种数据库管理系统,对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计,以更有效地使用CPU周期和内存,这种技术近乎把整个数据库放进内存中,因而会产生一些根本性的变化。

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Oracle的AWR报告分析

* 定义:awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具,它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告,通过这个报告,我们就可以了解一个系统的整个运行情况,这就像一个人全面的体检报告。 如何分析: * 在看awr报告的时候,我们并不需要知道所有性能指标的含义,就可以判断出问题的所在,这些性能指标其实代表了oracle内部实现,对oracle理解的越深,在看awr报告的时候,对数据库性能的判断也会越准确 * 在看性能指标的时候,心里先要明白,数据库出现性能问题,一般都在三个地方,io,内存,cpu,这三个又是息息相关的(ps:我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障),当io负载增大时,肯定需要更多的内存来存放,同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据,相反,cpu时间花费多的话,有可能是解析sql语句,也可能是过滤太多的数据,到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候,我们要知道,什么时候用到cpu,什么时候用到内存,什么时候用到io 1. cpu:解析sql语句,尝试多个执行计划,最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划,不一定是最优的,因为关联表太多的时候,数据库并不会穷举所有的执行计划,这会消耗太多的时间,oracle怎么就知道这条数据时你要,另一个就不是你要的呢,这是需要cpu来过滤的 2. 内存:sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间,还有取到的数据,根据lru算法也会尽量在内存中保留,在执行sql语句过程中,各种表之间的连接,排序等操作也要占用内存 3. io:如果需要的数据在内存中没有,则需要到磁盘中去取,就会用到物理io了,还有表之间的连接数据太多,以及排序等操作内存放不下的时候,也需要用到临时表空间,也就用到物理io了 这里有一点说明的是,虽然oracle占用了8G的内存,但pga一般只占8G的20%,对于专用服务器模式,每次执行sql语句,表数据的运算等操作,都在pga中进行的,也就是说只能用1.6G左右的内存,如果多个用户都执行 多表关联,而且表数据又多,再加上关联不当的话,内存就成为瓶颈了,所有优化sql很重要的一点就是,减少逻辑读和物理读

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