表的物理存储参数如何决定

Ⅰ 如何设置合理的mysql的参数

[client]
port = 3306
socket = /tmp/mysql.sock
[mysqld]
port = 3306
socket = /tmp/mysql.sock

basedir = /usr/local/mysql
datadir = /data/mysql
pid-file = /data/mysql/mysql.pid
user = mysql
bind-address = 0.0.0.0
server-id = 1 #表示是本机的序号为1,一般来讲就是master的意思

skip-name-resolve
# 禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，
# 则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求

#skip-networking

back_log = 600
# MySQL能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，
# 然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。
# 如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它。也就是说，如果MySQL的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，
# 以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。
# 另外，这值（back_log）限于您的操作系统对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。
# 你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制（可以检查你的OS文档找出这个变量的最大值），试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。

max_connections = 1000
#
MySQL的最大连接数，如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，
介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。可以过'conn%'通配符查看当前状态的连接
数量，以定夺该值的大小。

max_connect_errors = 6000
# 对于同一主机，如果有超出该参数值个数的中断错误连接，则该主机将被禁止连接。如需对该主机进行解禁，执行：FLUSH HOST。

open_files_limit = 65535
# MySQL打开的文件描述符限制，默认最小1024;当open_files_limit没有被配置的时候，比较max_connections*5和ulimit -n的值，哪个大用哪个，
# 当open_file_limit被配置的时候，比较open_files_limit和max_connections*5的值，哪个大用哪个。

table_open_cache = 128
# MySQL每打开一个表，都会读入一些数据到table_open_cache缓存中，当MySQL在这个缓存中找不到相应信息时，才会去磁盘上读取。默认值64
# 假定系统有200个并发连接，则需将此参数设置为200*N(N为每个连接所需的文件描述符数目)；
# 当把table_open_cache设置为很大时，如果系统处理不了那么多文件描述符，那么就会出现客户端失效，连接不上

max_allowed_packet = 4M
# 接受的数据包大小；增加该变量的值十分安全，这是因为仅当需要时才会分配额外内存。例如，仅当你发出长查询或MySQLd必须返回大的结果行时MySQLd才会分配更多内存。
# 该变量之所以取较小默认值是一种预防措施，以捕获客户端和服务器之间的错误信息包，并确保不会因偶然使用大的信息包而导致内存溢出。

binlog_cache_size = 1M
# 一个事务，在没有提交的时候，产生的日志，记录到Cache中；等到事务提交需要提交的时候，则把日志持久化到磁盘。默认binlog_cache_size大小32K

max_heap_table_size = 8M
# 定义了用户可以创建的内存表(memory table)的大小。这个值用来计算内存表的最大行数值。这个变量支持动态改变

tmp_table_size = 16M
# MySQL的heap（堆积）表缓冲大小。所有联合在一个DML指令内完成，并且大多数联合甚至可以不用临时表即可以完成。
# 大多数临时表是基于内存的(HEAP)表。具有大的记录长度的临时表 (所有列的长度的和)或包含BLOB列的表存储在硬盘上。
#

如果某个内部heap（堆积）表大小超过tmp_table_size，MySQL可以根据需要自动将内存中的heap表改为基于硬盘的MyISAM表。
还可以通过设置tmp_table_size选项来增加临时表的大小。也就是说，如果调高该值，MySQL同时将增加heap表的大小，可达到提高联接查
询速度的效果

read_buffer_size = 2M
# MySQL读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。
# 如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能

read_rnd_buffer_size = 8M
# MySQL的随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，
# MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大

sort_buffer_size = 8M
# MySQL执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。
# 如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小

join_buffer_size = 8M
# 联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享

thread_cache_size = 8
# 这个值（默认8）表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中，
# 如果线程重新被请求，那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程，
# 增加这个值可以改善系统性能.通过比较Connections和Threads_created状态的变量，可以看到这个变量的作用。(–>表示要调整的值)
# 根据物理内存设置规则如下：
# 1G —> 8
# 2G —> 16
# 3G —> 32
# 大于3G —> 64

query_cache_size = 8M
#MySQL的查询缓冲大小（从4.0.1开始，MySQL提供了查询缓冲机制）使用查询缓冲，MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中，
# 今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册，使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。
# 通过检查状态值'Qcache_%'，可以知道query_cache_size设置是否合理：如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，
# 如果Qcache_hits的值也非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小；如果Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，
# 这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲

query_cache_limit = 2M
#指定单个查询能够使用的缓冲区大小，默认1M

key_buffer_size = 4M
#指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，到你能负担得起那样多。如果你使它太大，
# 系统将开始换页并且真的变慢了。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为384M或512M。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，
# 可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads/key_read_requests应该尽可能的低，
# 至少是1:100，1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE 'key_read%'获得)。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低

ft_min_word_len = 4
# 分词词汇最小长度，默认4

transaction_isolation = REPEATABLE-READ
# MySQL支持4种事务隔离级别，他们分别是：
# READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE.
# 如没有指定，MySQL默认采用的是REPEATABLE-READ，ORACLE默认的是READ-COMMITTED

log_bin = mysql-bin
binlog_format = mixed
expire_logs_days = 30 #超过30天的binlog删除

log_error = /data/mysql/mysql-error.log #错误日志路径
slow_query_log = 1
long_query_time = 1 #慢查询时间 超过1秒则为慢查询
slow_query_log_file = /data/mysql/mysql-slow.log

performance_schema = 0
explicit_defaults_for_timestamp

#lower_case_table_names = 1 #不区分大小写

skip-external-locking #MySQL选项以避免外部锁定。该选项默认开启

default-storage-engine = InnoDB #默认存储引擎

innodb_file_per_table = 1
# InnoDB为独立表空间模式，每个数据库的每个表都会生成一个数据空间
# 独立表空间优点：
# 1．每个表都有自已独立的表空间。
# 2．每个表的数据和索引都会存在自已的表空间中。
# 3．可以实现单表在不同的数据库中移动。
# 4．空间可以回收（除drop table操作处，表空不能自已回收）
# 缺点：
# 单表增加过大，如超过100G
# 结论：
# 共享表空间在Insert操作上少有优势。其它都没独立表空间表现好。当启用独立表空间时，请合理调整：innodb_open_files

innodb_open_files = 500
# 限制Innodb能打开的表的数据，如果库里的表特别多的情况，请增加这个。这个值默认是300

innodb_buffer_pool_size = 64M
# InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 不像MyISAM.
# 这里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少.
# 在一个独立使用的数据库服务器上,你可以设置这个变量到服务器物理内存大小的80%
# 不要设置过大,否则,由于物理内存的竞争可能导致操作系统的换页颠簸.
# 注意在32位系统上你每个进程可能被限制在 2-3.5G 用户层面内存限制,
# 所以不要设置的太高.

innodb_write_io_threads = 4
innodb_read_io_threads = 4
# innodb使用后台线程处理数据页上的读写 I/O(输入输出)请求,根据你的 CPU 核数来更改,默认是4
# 注:这两个参数不支持动态改变,需要把该参数加入到my.cnf里，修改完后重启MySQL服务,允许值的范围从 1-64

innodb_thread_concurrency = 0
# 默认设置为 0,表示不限制并发数，这里推荐设置为0，更好去发挥CPU多核处理能力，提高并发量

innodb_purge_threads = 1
# InnoDB中的清除操作是一类定期回收无用数据的操作。在之前的几个版本中，清除操作是主线程的一部分，这意味着运行时它可能会堵塞其它的数据库操作。
# 从MySQL5.5.X版本开始，该操作运行于独立的线程中,并支持更多的并发数。用户可通过设置innodb_purge_threads配置参数来选择清除操作是否使用单
# 独线程,默认情况下参数设置为0(不使用单独线程),设置为 1 时表示使用单独的清除线程。建议为1

innodb_flush_log_at_trx_commit = 2
# 0：如果innodb_flush_log_at_trx_commit的值为0,log buffer每秒就会被刷写日志文件到磁盘，提交事务的时候不做任何操作（执行是由mysql的master thread线程来执行的。
# 主线程中每秒会将重做日志缓冲写入磁盘的重做日志文件(REDO LOG)中。不论事务是否已经提交）默认的日志文件是ib_logfile0,ib_logfile1
# 1：当设为默认值1的时候，每次提交事务的时候，都会将log buffer刷写到日志。
# 2：如果设为2,每次提交事务都会写日志，但并不会执行刷的操作。每秒定时会刷到日志文件。要注意的是，并不能保证100%每秒一定都会刷到磁盘，这要取决于进程的调度。
# 每次事务提交的时候将数据写入事务日志，而这里的写入仅是调用了文件系统的写入操作，而文件系统是有 缓存的，所以这个写入并不能保证数据已经写入到物理磁盘
# 默认值1是为了保证完整的ACID。当然，你可以将这个配置项设为1以外的值来换取更高的性能，但是在系统崩溃的时候，你将会丢失1秒的数据。
# 设为0的话，mysqld进程崩溃的时候，就会丢失最后1秒的事务。设为2,只有在操作系统崩溃或者断电的时候才会丢失最后1秒的数据。InnoDB在做恢复的时候会忽略这个值。
# 总结
# 设为1当然是最安全的，但性能页是最差的（相对其他两个参数而言，但不是不能接受）。如果对数据一致性和完整性要求不高，完全可以设为2，如果只最求性能，例如高并发写的日志服务器，设为0来获得更高性能

innodb_log_buffer_size = 2M
# 此参数确定些日志文件所用的内存大小，以M为单位。缓冲区更大能提高性能，但意外的故障将会丢失数据。MySQL开发人员建议设置为1－8M之间

innodb_log_file_size = 32M
# 此参数确定数据日志文件的大小，更大的设置可以提高性能，但也会增加恢复故障数据库所需的时间

innodb_log_files_in_group = 3
# 为提高性能，MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件。推荐设置为3

innodb_max_dirty_pages_pct = 90
# innodb主线程刷新缓存池中的数据，使脏数据比例小于90%

innodb_lock_wait_timeout = 120
# InnoDB事务在被回滚之前可以等待一个锁定的超时秒数。InnoDB在它自己的锁定表中自动检测事务死锁并且回滚事务。InnoDB用LOCK TABLES语句注意到锁定设置。默认值是50秒

bulk_insert_buffer_size = 8M
# 批量插入缓存大小， 这个参数是针对MyISAM存储引擎来说的。适用于在一次性插入100-1000+条记录时， 提高效率。默认值是8M。可以针对数据量的大小，翻倍增加。

myisam_sort_buffer_size = 8M
# MyISAM设置恢复表之时使用的缓冲区的尺寸，当在REPAIR TABLE或用CREATE INDEX创建索引或ALTER TABLE过程中排序 MyISAM索引分配的缓冲区

myisam_max_sort_file_size = 10G
# 如果临时文件会变得超过索引，不要使用快速排序索引方法来创建一个索引。注释：这个参数以字节的形式给出

myisam_repair_threads = 1
# 如果该值大于1，在Repair by sorting过程中并行创建MyISAM表索引(每个索引在自己的线程内)

interactive_timeout = 28800
# 服务器关闭交互式连接前等待活动的秒数。交互式客户端定义为在mysql_real_connect()中使用CLIENT_INTERACTIVE选项的客户端。默认值：28800秒（8小时）

wait_timeout = 28800
# 服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数。在线程启动时，根据全局wait_timeout值或全局interactive_timeout值初始化会话wait_timeout值，
# 取决于客户端类型(由mysql_real_connect()的连接选项CLIENT_INTERACTIVE定义)。参数默认值：28800秒（8小时）
# MySQL服务器所支持的最大连接数是有上限的，因为每个连接的建立都会消耗内存，因此我们希望客户端在连接到MySQL Server处理完相应的操作后，
# 应该断开连接并释放占用的内存。如果你的MySQL Server有大量的闲置连接，他们不仅会白白消耗内存，而且如果连接一直在累加而不断开，
# 最终肯定会达到MySQL Server的连接上限数，这会报'too many connections'的错误。对于wait_timeout的值设定，应该根据系统的运行情况来判断。
# 在系统运行一段时间后，可以通过show processlist命令查看当前系统的连接状态，如果发现有大量的sleep状态的连接进程，则说明该参数设置的过大，
# 可以进行适当的调整小些。要同时设置interactive_timeout和wait_timeout才会生效。

[mysqlmp]
quick
max_allowed_packet = 16M #服务器发送和接受的最大包长度
[myisamchk]
key_buffer_size = 8M
sort_buffer_size = 8M
read_buffer = 4M
write_buffer = 4M

Ⅱ 数据在硬盘上的位置是通过哪三个参数确定的

数据在硬盘上的位置是通过磁头号、柱面号和扇区号三个参数确定的。

硬盘每个盘面都被划分为数目相等的磁道，并从外缘的“0”开始编号，具有相同编号的磁道形成一个圆柱，称之为磁盘的柱面。磁盘的柱面数与一个盘面上的磁道数是相等的。由于每个盘面都有自己的磁头，因此，盘面数等于总的磁头数。

(2)表的物理存储参数如何决定扩展阅读：

存储容量 ＝ 磁头数 × 磁道(柱面)数 × 每道扇区数 × 每扇区字节数

例如：磁盘是一个 3个圆盘6个磁头，7个柱面（每个盘片7个磁道） 的磁盘，图3中每条磁道有12个扇区，所以此磁盘的容量为：存储容量 6*7*12*512 = 258048

磁头从开始移动到数据所在磁道所需要的时间，寻道时间越短，I/O操作越快，目前磁盘的平均寻道时间一般在3－15ms，一般都在10ms左右。

Ⅲ 大型Oracle数据库如何设计

超大型系统的特点为： 1、处理的用户数一般都超过百万，有的还超过千万，数据库的数据量一般超过1TB; 2、系统必须提供实时响应功能，系统需不停机运行，要求系统有很高的可用性及可扩展性。 为了能达到以上要求，除了需要性能优越的计算机和海量存储设备外，还需要先进的数据库结构设计和优化的应用系统。 一般的超大型系统采用双机或多机集群系统。下面以数据库采用Oracle 8.0.6并行服务器为例来谈谈超大型数据库设计方法： 确定系统的ORACLE并行服务器应用划分策略 数据库物理结构的设计 系统硬盘的划分及分配 备份及恢复策略的考虑 二、Oracle并行服务器应用划分策略 Oracle并行服务器允许不同节点上的多个INSTANCE实例同时访问一个数据库，以提高系统的可用性、可扩展性及性能。Oracle并行服务器中的每个INSTANCE实例都可将共享数据库中的表或索引的数据块读入本地的缓冲区中，这就意味着一个数据块可存在于多个INSTANCE实例的SGA区中。那么保持这些缓冲区的数据的一致性就很重要。Oracle使用 PCM( Parallel Cache Management)锁维护缓冲区的一致性，Oracle同时通过I DLM(集成的分布式锁管理器)实现PCM 锁,并通过专门的LCK进程实现INSTANCE实例间的数据一致。 考虑这种情况：INSTANCE1对BLOCK X块修改，这时INSTANCE2对BLOCK X块也需要修改。Oracle并行服务器利用PCM锁机制，使BLOCK X从INSTANCE 1的SGA区写入数据库数据文件中，又从数据文件中把BLOCK X块读入INSTANCE2的SGA区中。发生这种情况即为一个PING。PING使原来1个MEMORY IO可以完成的工作变成2个DISK IO和1个 MEMORY IO才能够完成,如果系统中有过多的PING，将大大降低系统的性能。 Oracle并行服务器中的每个PCM锁可管理多个数据块。PCM锁管理的数据块的个数与分配给一个数据文件的PCM锁的个数及该数据文件的大小有关。当INSTANCE 1和INSTANCE 2要操作不同的BLOCK，如果这些BLOCK 是由同一个PCM锁管理的,仍然会发生PING。这些PING称为FALSE PING。当多个INSTANCE访问相同的BLOCK而产生的PING是TRUE PING。 合理的应用划分使不同的应用访问不同的数据，可避免或减少TRUE PING;通过给FALSE PING较多的数据文件分配更多的PCM锁可减少 FALSE PING的次数，增加PCM锁不能减少TRUE PING。 所以，Oracle并行服务器设计的目的是使系统交易处理合理的分布在INSTANCE实例间，以最小化PING，同时合理的分配PCM锁，减少FALSE PING。设计的关键是找出可能产生的冲突，从而决定应用划分的策略。应用划分有如下四种方法： 1、根据功能模块划分，不同的节点运行不同的应用 2、根据用户划分，不同类型的用户运行在不同的节点上 3、根据数据划分，不同的节点访问不同的数据或索引 4、根据时间划分，不同的应用在不同的时间段运行 应用划分的两个重要原则是使PING最小化及使各节点的负载大致均衡。 三、数据库物理结构的设计 数据库物理结构设计包括确定表及索引的物理存储参数，确定及分配数据库表空间，确定初始的回滚段，临时表空间，redo log files等，并确定主要的初始化参数。物理设计的目的是提高系统的性能。整个物理设计的参数可以根据实际运行情况作调整。 表及索引数据量估算及物理存储参数的设置 表及索引的存储容量估算是根据其记录长度及估算的最大记录数确定的。在容量计算中考虑了数据块的头开销及记录和字段的头开销等等。

Ⅳ 什么是线性表线性表有哪两种存储结构它们是如何存储数据元素的各有什么优点

线性表：有n（n>0）的数据元素a1，a2，a3，.....，an组成的有限序列。

两种存储结构：

顺序存储结构：存取较快，插入删除较麻烦。

链式存储结构：存取较慢，插入删除叫简单。

存储数据元素：

顺序存储结构：直接存取。优点空间连续，位置明确。

链式存储结构：由于链表特征，需要从表头扫面。优点空间分散，位置不明确。

线性表中数据元素之间的关系是一对一的关系，即除了第一个和最后一个数据元素之外，其它数据元素都是首尾相接的，注意，这句话只适用大部分线性表，而不是全部。比如，循环链表逻辑层次上也是一种线性表。

(4)表的物理存储参数如何决定扩展阅读：

线性表中的个数n定义为线性表的长度，n=0时称为空表。在非空表中每个数据元素都有一个确定的位置，如用ai表示数据元素，则i称为数据元素ai在线性表中的位序。

线性表的相邻元素之间存在着序偶关系。如用（a1，…，ai-1，ai，ai+1，…，an）表示一个顺序表，则表中ai-1领先于ai，ai领先于ai+1，称ai-1是ai的直接前驱元素，ai+1是ai的直接后继元素。

当i=1,2，…，n-1时，ai有且仅有一个直接后继，当i=2，3，…，n时，ai有且仅有一个直接前驱。

Ⅳ 建表空间参数uniform和storage的区别是什么

表空间区的管理方式
LMT & DMT
LMT有两种方式控制区的大小：
autoallocate # 自动分配
uniform # 由DBA指定每个区的大小

区的分配机制
存储参数（storage parameters）：用于控制段的空间分配，即如何给段分配空间。有两个级别的存储参数，表空间级别和表级别。表空间级别的存储参数是在创建表空间的时候指定的，用于定义该表空间中的表（段）的空间分配原则。表级别的存储参数是在创建表的时候定义表（段）的空间分配原则。

create tablespace sto1 datafile 'xxxx' size 10m default storage (initial 128k next 128k pctincrease 40 minextents 1 maxextents 999);

create table tbsto (
id number not null,
name varchar2(10) not null
) tablespace sto1
storage (initial 1m next 2m pctincrease 60 minextents 2 maxextents unlimited);

若建表时不指定存储参数，表将继承表空间的存储参数。

存储参数有：
initial # 表示分配给表（段）的初始区的大小
next # 指定第二个区的大小
pctincrease # 指定第三个及后续分配区的增长百分百
minextents # 指定创建表时，至少要分配多少个区给这个表（段）
maxextents # 指定可以给这个表（段）区的最大数量

如果表空间是LMT，可以指定区有统一的大小，也可以让Oracle决定后续的区大小。在创建表空间时，可以在extent management local中指定使用autoallocate和uniform来指定使用哪种分配方式。

autoallocate
create tablespace lmtbsb datafile 'xxx' size 10m extent management local autoallocate;
用户不指定区的大小，区的大小由Oracle决定。与block_size和已分配的大小有关。
uniform
create tablespace lmtbsb datafile 'xxxx' size 10m extent management local uniform size 128k;
Oracle会自动分配大小相同的区（128k），所有区的大小相同。

区空间的释放
truncate table ... drop storage # 回收分配给一个段的区
alter table ... deallocate unused

Ⅵ sql数据库物理存储单元是什么sql数据库的数据主要以什么方式存放sql如何确定数据库文件的存放位置

哈哈，北交的吧。应该许宏丽老师布置的作业。 是内模式。

Ⅶ 硬盘的物理参数有哪些

硬盘的物理参数有：容量、转速、缓存、读取速度、尺寸等。
容量：目前主流配置500GB，最大容量已经达2TB
容量计算：操作系统即电脑的计算标准是按1TB=1024GB这样计算的，（1GB=1024MB、1MB=1024KB，1KB=1024B）。生产厂家是按1TB=1000GB计算的。
转速：目前主流的是5400、7200，最高10000。
缓存：8M、16M、32M、64M
尺寸：3.5寸台式机用，2.5寸笔记本和移动硬盘用，1.8寸是微硬盘，多用于数码设备。
读取速度当然是越快越好。

Ⅷ 说明在创建数据库时如何合理规划数据库的物理存储结构和逻辑存储结构

Oracle数据库的逻辑结构和物理结构

Oracle 数据库的逻辑结构是由一些数据库对象组成，如数据库表空间、表、索引、段、视图、存储过程、触发器等。数据库的逻辑存储结构(表空间等)决定了数据库的物理空间是如何被使用的，数据库对象如表、索引等分布在各个表空间中。

Oracle 数据库的物理结构从操作系统一级查看，是由一个个的文件组成，从物理上可划分为:数据文件、日志文件、控制文件和参数文件。数据文件中存放了所有的数据信息;日志文件存放数据库运行期间产生的日志信息，它被重复覆盖使用，若不采用归档方式的话，已被覆盖的日志信息将无法恢复;控制文件记录了整个数据库的关键结构信息，它若被破坏，整个数据库将无法工作和恢复;参数文件中设置了很多Oracle 数据库的配置参数，当数据库启动时，会读取这些信息。

逻辑结构的优化

逻辑结构优化用通俗的话来说就是通过增加、减少或调整逻辑结构来提高应用的效率，下面通过对基本表的设计及索引、聚簇的讨论来分析ORACLE逻辑结构的优化。

1、基本表扩展

数据库性能包括存储空间需求量的大小和查询响应时间的长短两个方面。为了优化数据库性能，需要对数据库中的表进行规范化。一般来说，逻辑数据库设计满足第三范式的表结构容易维护且基本满足实际应用的要求。所以，实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化，从而保证了数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联，以尽可能地降低数据冗余。但在实际应用中这种做法有时不利于系统运行性能的优化:如过程从多表获取数据时引发大量的连接操作，在需要部分数据时要扫描整个表等，这都消耗了磁盘的I/O 和CPU 时间。

为解决这一问题，在设计表时应同时考虑对某些表进行反规范化，方法有以下几种:一是分割表。分割表可分为水平分割表和垂直分割表两种:水平分割是按照行将一个表分割为多个表，这可以提高每个表的查询速度，但查询、更新时要选择不同的表，统计时要汇总多个表，因此应用程序会更复杂。垂直分割是对于一个列很多的表，若某些列的访问频率远远高于其它列，就可以将主键和这些列作为一个表，将主键和其它列作为另外一个表。通过减少列的宽度，增加了每个数据页的行数，一次I/O就可以扫描更多的行，从而提高了访问每一个表的速度。但是由于造成了多表连接，所以应该在同时查询或更新不同分割表中的列的情况比较少的情况下使用。二是保留冗余列。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的列，以避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。三是增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间。

因此，在数据库的设计中，数据应当按两种类别进行组织:频繁访问的数据和频繁修改的数据。对于频繁访问但是不频繁修改的数据，内部设计应当物理不规范化。对于频繁修改但并不频繁访问的数据，内部设计应当物理规范化。有时还需将规范化的表作为逻辑数据库设计的基础，然后再根据整个应用系统的需要，物理地非规范化数据。规范与反规范都是建立在实际的操作基础之上的约束，脱离了实际两者都没有意义。只有把两者合理地结合在一起，才能相互补充，发挥各自的优点。

2、索引和聚簇

创建索引是提高检索效率最有效的方法之一，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，能快速定位数据的物理地址，可以大大加快数据库的查询速度，一个建有合理索引的数据库应用系统可能比一个没有建立索引的数据库应用系统效率高几十倍，但并不是索引越多越好，在那些经常需要修改的数据列上建立索引，将导致索引B*树的不断重组，造成系统性能的下降和存储空间的浪费。对于一个大型表建立的索引，有时并不能改善数据查询速度，反而会影响整个数据库的性能。这主要是和SGA的数据管理方式有关，Oracle在进行数据块高速缓存管理时，索引数据比普通数据具有更高的驻留权限，在进行空间竞争时，Oracle会先移出普通数据，对建有索引的大型表进行数据查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，Oracle不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，所以，在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。

Oracle提供了另一种方法来提高查询速度，就是聚簇(Cluster)。所谓聚簇，简单地说就是把几个表放在一起，按一定公共属性混合存放。聚簇根据共同码值将多个表的数据存储在同一个Oracle块中，这时检索一组Oracle块就同时得到两个表的数据，这样就可以减少需要存储的Oracle块，从而提高应用程序的性能。

对于逻辑结构的优化，还应将表数据和索引数据分开表空间存储，分别使用独立的表空间。因为如果将表数据和索引数据放在一起，表数据的I/O操作和索引的I/O操作将产生影响系统性能的I/O竞争，降低系统的响应效率。将表数据和索引数据存放在不同的表空间中，并在物理层面将这两个表空间的数据文件放在不同的物理磁盘上，就可以避免这种竞争了。

物理结构的优化

数据库的数据最终是存储在物理磁盘上的，对数据进行访问就是对这些物理磁盘进行读写，因此对于这些物理存储的优化是系统优化的一个重要部分。对于物理存储结构优化，主要是合理地分配逻辑结构的物理存储地址，这样虽不能减少对物理存储的读写次数，但却可以使这些读写尽量并行，减少磁盘读写竞争，从而提高效率，也可以通过对物理存储进行精密的计算减少不必要的物理存储结构扩充，从而提高系统利用率。

1、磁盘读写并行优化

对于数据库的物理读写，Oracle系统本身会进行尽可能的并行优化，例如在一个最简单的表检索操作中，如果表结构和检索域上的索引不在一个物理结构上，那么在检索的过程中，对索引的检索和对表的检索就是并行进行的。

2、操作并行优化

操作并行的优化是基于操作语句的统计结果，首先是统计各个表的访问频率，表之间的连接频率，根据这些数据按如下原则分配表空间和物理磁盘，减少系统进程和用户进程的磁盘I/O竞争;把需要连接的表格在表空间/物理磁盘上分开;把高频访问的表格在表空间/物理磁盘上分开;把经常需要进行检索的表格的表结构和索引在表空间/物理磁盘上分开。

3、减少存储结构扩展

如果应用系统的数据库比较脆弱，并在不断地增长或缩小，这样的系统在非动态变化周期内效率合理，但是当在动态变化周期内的时候，性能却很差，这是由于Oracle的动态扩展造成的。在动态扩张的过程中，Oracle必须根据存储的要求，在创建行、行变化获取缺省值时，扩展和分配新的存储空间，而且表格的扩展往往并不是事情的终结，还可能导致数据文件、表空间的增长，这些扩展会导致在线系统反应缓慢。对于这样的系统，最好的办法就是在建立的时候预先分配足够的大小和合适的增长幅度。在一个对象建立的时候要根据应用充分地计算他们的大小，然后再根据这些数据来定义对象Initial、Next和Minextents的值，使数据库在物理存储上和动态增长次数上达到一个比较好的平衡点，使这些对象既不经常发生增长，也不过多地占用数据库。