Этот баннер — требование Роскомнадзора для исполнения 152 ФЗ.
«На сайте осуществляется обработка файлов cookie, необходимых для работы сайта, а также для анализа использования сайта и улучшения предоставляемых сервисов с использованием метрической программы Яндекс.Метрика. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие с использованием данных технологий».
Политика конфиденциальности
|
|
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Есть postgresql 7.4.x, есть таблица, в которой кол-во записей ~35млн, одно из полей типа SMALLINT (2bytes) и по нему создан Btree индекс. так вот запрос вида select count(*) from tbl_name where это_поле>17::smallint; выполняется ~40секунд при том что результат запроса - всего 9003 записей. Explain показывает, что БД юзает индекс. Потому есть такой вопрос: можно ли выбрать более производительную БД, чтобы запросы такого характера (по большим таблицам, где число записей удовлетворяющих условию очень мало) выполнялись быстрее? (ес-но имея индекс по соответствующим полям). Так же тестировался mysql 4.0.18, где результаты существенно печальней. Конфиги для mysql и postgresql, как мне кажется, настроены сейчас оптимально; машинка с БД более чем приличная (2x2.4 Xeon, 2Гб RAM, 4x36Гб SCSI etc..) ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 16:01 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
а что счетчики показывают? ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 16:07 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
ту которая позволяет парионинг ... ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 16:19 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
v3=# \d exp Table "public.exp" Column | Type | Modifiers --------+----------+----------- ...вырезано... pr | smallint | cost | bigint | Indexes: "exp_idx1" btree (pr) v3=# select count(*) from exp; count ---------- 34700903 (1 row) Time: 91860.301 ms v3=# explain select count(*), sum(cost) from exp where pr>17::smallint; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=831801.15..831801.15 rows=1 width=8) -> Seq Scan on exp (cost=0.00..773966.30 rows=11566968 width=8) Filter: (pr > 17::smallint) (3 rows) Time: 243.354 ms v3=# set enable_seqscan=off; SET Time: 1.307 ms v3=# explain select count(*), sum(cost) from exp where pr>17::smallint; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=4746664.26..4746664.26 rows=1 width=8) -> Index Scan using exp_idx1 on exp (cost=0.00..4688829.42 rows=11566968 width=8) Index Cond: (pr > 17::smallint) (3 rows) Time: 1.703 ms 3=# select count(*), sum(cost) from exp where pr>17::smallint; count | sum -------+------------ 9008 | 2644131197 (1 row) Time: 29359.521 ms explain analyze выложу попозже, если интересно ... - закэшировалось все и timing'и не посмотреть) ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 16:25 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
все с тобой ясно... ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 16:37 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Carrieвыполняется ~40секунд при том что результат запроса - всего 9003 записей. Explain показывает, что БД юзает индекс. машинка с БД более чем приличная (2x2.4 Xeon, 2Гб RAM, 4x36Гб SCSI etc..) А сеть какая? 9000 записей протащить тоже время надо. Кстати зачем столько? Не в грид случаем? ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 16:41 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
У меня постгрес 7.3 и оракл 8.1 на запросе аналогичном вашему показали примерно одинаковый результат, причем в 10 раз быстрее 40 секунд. Эксперимент проводил с незакэшированными данными, повторный запрос и на постгре и на оракле отрабатывает за пять сотых секунды. На одной и той же железке по мощности примерно такой же как ваша. В таблице plprice_00 немногим менее 3 миллионов строк. Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 17:13 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
У меня Teradata. Таблица такая: Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Видно (в последней строке), что есть индекс по ItemID. Запрос: Код: plaintext Возвращает 257 730 888 строк (немного побольше, чем у Вас :). Выполняется 12 секунд. Запрос: Код: plaintext Выполняется 11 секунд. Возвращает 8808 строк. План запроса: Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. Железка такая: 2 XEON 2.8 ГГЦ, 4 ГБ ОЗУ. 10 зеркальных пар SCSI по 36 ГБ. Дисков побольше, чем у Вас, это существенно помогает. Кстати, за то время, которое у Вас происходит сканирование индекса, у меня вся таблица сканируется. По HourID у меня нету индекса. Запрос: Код: plaintext Вот план запроса: Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. Конечно, у меня данных побольше. Но если я уменьшу количество данных до 35 миллионов, время отклика пропорционально уменьшится (в силу особенностей СУБД Teredata). Соответственно, я ожидаю отклик за примерно 1,5 секунды. Соответственно, запрос без индекса (фул-скан) выполнится примерно за 5,7 секунд. Конечно, всё зависит от количества столбцов в таблице. Например фул-скан таблицы с 14 млн. записей и с 34 столбцами занимает у меня 10 секунд. А, если не секрет, что за задача? СерёгаА сеть какая? 9000 записей протащить тоже время надо. Кстати зачем столько? Не в грид случаем? Смотрите внимательнее текст запроса. Там стоит select count(*). Такой запрос возвращает всего одну строку. С уважением, Константин Лисянский http://lissianski.narod.ru ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 17:36 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
По-любому на версионнике SELECT COUNT(*) будет томозить больше чем на блокировочнике, так что такие запрося на блокировочниках выполняются быстрее однозначно. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 18:34 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
ScareCrowвсе с тобой ясно... ? ээ...чувствуется насмешка. Ну так намекните просто. Не каждому системному Unix-прораммеру приходится вдруг иметь дело с задачей, которая ему явно не по зубам...Пока. Раньше только с mysql'ем работал, последние 2 месяца с postgres'ом. "Ничего слаще редьки не пробовал" LeXa NalBatВ таблице plprice_00 немногим менее 3 миллионов строк. На такой таблице тоже все "махом" работает. А ожидается, что таблица будет увеличиваться на 40-50млн строк в месяц. Причем данные после INSERT'а менятся не будут: по ним будут делатся многочисленные статистические запросы. Решение необходимо под Linux. Константин ЛисянскийА, если не секрет, что за задача? Да в общем не секрет. Небольшая провайдерская контора всегда предоставляла клиентам детальную статистику по трафику. Она представляет собой бинарный файл выдаваемый маршрутизатором раз в 15 минут, который содержит фиксированные (по 20 байт) агрегированные по полями src ip, dst ip, proto, src port, dst port, mark, bytes записи. Объемы трафика таковы, что хранить эти данные в одной таблице стало невозможно: выборки даже при наличии индексов (partial) на src ip, dst ip выполняются неимоверно долго. Потому вся статистика хранится в базе в виде blob'ов: один бинарный файл=один blob в табличке. И есть некая библиотечка, которая делает работу с этим хранилищем прозрачным для приложений: разворачивает каждый необходимый блоб по требованию в свою временную таблицу, если таковой не существует, удаляет автоматически такие таблицы, к которым давно не происходило обращений, создает таблицы с суммарными показателями трафика для каждого ip за день и прочее. Все это все же накладывает определенные неудобства при работе с такими данными. Вот собственно хотелось бы пересмотреть "дизайн". Если говорить о числе записей, выдаваемых маршрутизатором за месяц - это порядка 500млн. Если о суммарных показателях - такая таблица сейчас порядка 30млн записей/месяц. P.S.: SELECT COUNT(*) - это как пример самого простого запроса, использующего индекс. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 19:10 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
авторНа такой таблице тоже все "махом" работает. А ожидается, что таблица будет увеличиваться на 40-50млн строк в месяц. Причем данные после INSERT'а менятся не будут: по ним будут делатся многочисленные статистические запросы. Решение необходимо под Linux. А бюджет имеется или бесплатно хотите? А можно пример одного "многочисленного статистического запроса"? С уважением, Константин Лисянский http://lissianski.narod.ru ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 19:21 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Константин Лисянский А бюджет имеется или бесплатно хотите? А можно пример одного "многочисленного статистического запроса"? Я думаю, если разница от использования коммерческой БД вместо postgresql/mysql/firebird будет значительна, то возможно "захотим" и платно. В общем не так все однозначно: нужно смотреть достоинства от такого перехода и TCO. Запросы просты. К примеру расмотрим текущий вариант, когда netflow-статистика с маршрутизатора хранится в блобах, тогда бы в идеале "суммарная" таблица была бы такой (размер которой прогнозируется до 50млн/месяц; упрощенный вариант): CREATE TABLE traffic_history ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, ip INTEGER NOT NULL, //или INET, если угодно dir boolean NOT NULL, //направление трафика: входящий или исходящий для ip class SMALLINT NOT NULL, //класс трафика: http, smtp, pop3 etc bytes INTEGER NOT NULL, //объем в байтах blob_ref INTEGER NOT NULL REFERENCES blobs(id) //REFERENCE на блоб в табличке блобов, откуда была "сделана" эта запись ); и табличка с блобами: CREATE TABLE blobs ( id SERIAL PRIMARY KEY, ts_start TIMESTAMP NOT NULL, //интервал, за который содержится статистика... ts_stop TIMESTAMP NOT NULL, blob_bin BYTEA //...в этом блобе ); и индексы (для PRIMARY KEY создаются автоматически): CREATE INDEX traffic_history_idx1 ON traffic_history (ip); CREATE INDEX traffic_history_idx2 ON traffic_history (ip, id); //нужен для JOIN'а CREATE INDEX blobs_idx1 ON blobs (ts_stop); CREATE INDEX blobs_idx2 ON blobs (ts_stop, id); //нужен для JOIN'а диапазон значений ip строго ограничен размерами адресного пространства, выданного нам РОСНИИРОС: 64 сети по 256 адресов, так что разброс значений составляет 64*256=16384. запрос для выборки суммарной статистики по заданному ip и интервалу времени: SELECT sum(a.bytes), a.class FROM traffic_history a LEFT JOIN blobs b ON b.id=a.blob_ref WHERE b.ts_stop BETWEEN '2004-08-01 00:00:00' AND '2004-09-01 00:00:00' AND a.ip='192.168.117.3' GROUP BY a.class; ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 20:01 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Каково распределение значений в этом_поле? Вы пробовали vacuum analyze, reindex? ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 20:30 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
LeXa NalBatКаково распределение значений в этом_поле? v3=# SELECT count(*) AS cnt, pr FROM exp GROUP BY pr ORDER by cnt DESC; cnt | pr ----------+------- 28784676 | 6 3144128 | 17 2762907 | 1 4645 | 50 2692 | 47 1375 | 51 296 | 94 184 | 4 LeXa NalBatВы пробовали vacuum analyze, reindex? Пробовал. Пример из первого моего сообщения практической ценности не имеет. Просто хотел показать свое удивление скоростью выполнения этого запроса. Реальная ситуация, описанная в моем сообщении выше, уже важна. Распределение ip-адресов в диапазоне от first до first+16384 равномерно и время выполнения указанного там же запроса порядка 30сек на таблице traffic_history в ~20-25млн записей. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 20:46 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Проведите этот тест на вашей железке. (Однако в этом тесте корреляция test2 и i2 абсолютная, попробую завтра сделать test2 перемешанной.) Странно что 1) у вас "rows=11566968", а у меня "rows=1"; 2) ">17 Total runtime: 223.41 msec" и ">=18 Total runtime: 25.37 msec"; 3) 40 секундного времени выполнения у меня не наблюдается. Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63. 64. 65. 66. 67. 68. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 25.08.2004, 21:43 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Произвоидельность тупого индекс скана зависит от подсистемы IO. Что у вас c ней??? Опять же попробуй указывать >, a >= Потому как > 17 и 18, и 19, и 20 etc... A если укажешь >=18 то серверу будет понятно с какой ветки индекса начинать скан. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 26.08.2004, 10:44 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Carrie Не каждому системному Unix-прораммеру приходится вдруг иметь дело с задачей, которая ему явно не по зубам сами мы не местные, отстали от группы, помогите люди добрые , кто чем может.... напиши показатели основных счетчиков... поищем узкое место.. не может быть чтоб на такой железяке так все медленно делалось... ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 26.08.2004, 11:41 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
ScareCrow напиши показатели основных счетчиков... поищем узкое место.. не может быть чтоб на такой железяке так все медленно делалось... Что вы под этим подразумеваете? содержимое pg_stat_user_tables, pg_stat_user_indexes, pg_statio_user_tables касательно этой таблицы? to LeXa NalBat: Тесты провел. Вот что получилось: Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 26.08.2004, 12:44 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
1) Мне кажется, что различие в выдачах explain у нас может объясняться разными значениями STATISTICS_LEVEL, который может быть установлен например командой "ALTER TABLE ... ALTER COLUMN ... SET STATISTICS ...". Что может сказаться лишь на выборе иного плана оптимизатором, но не на реальной скорости выполнения запроса при одинаковом выбранном плане (выбранном опримизатором самостоятельно или с помощью хинтов типа set enable_*). 2) Разницу во времени выполнения запросов ">17" и ">=18" я не понимаю наверное потому что не владею мат-частью поиска по B-деревьям. Не знаю, подвержены ли этому другие БД, но думаю, что здесь мы можем взять на себя "помощь" постгресу переформулировав запрос на ">=18". 3) 40-секундного выполнения запроса в моем примере не наблюдалось именно из-за полной корреляции таблицы и индекса. Я провел следующий эксперимент. Создал таблицы test2, test3, test4 одинаковым способом: Код: plaintext 1. 2. 3. 4. Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. Код: plaintext 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 26.08.2004, 20:35 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
1) авторCREATE INDEX traffic_history_idx2 ON traffic_history (ip, id); //нужен для JOIN'аЗдесь наверное опечатка. Вы имели в виду индекс traffic_history (ip, blob_ref )? 2) Чем в этом запросе индекс blobs (ts_stop, id) может быть полезнее индекса blobs (ts_stop)? Ведь по первому аргументу ts_stop ограничение на интервал, а не на равенство. 3) Какие проблемы с этим запросом в постгресе? :-) Какой план выполнения или скорость вы хотели бы иметь? 4) Я не силен в теории, но чем-то эта задача мне напоминает OLAP. Может быть вам посмотреть в эту сторону? (Не обязательно на MS-OLAP или оракловый, я не так давно сваял что-то похожее на коленке на постгресе - в процессе массированной загрузки данных вычисляются всевозможные агрегаты, которые впоследствии используются при показе статистики.) ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 26.08.2004, 20:51 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
ИМХО здесь надо не заморачиваться переходом на другую СУБД, а начинать с тюнинга той которая уже есть. И только если есть твердая уверенность в том что "тормоз" именно данная СУБД (а не конфигурация дисковой подсистемы, железяки, конфигурация СУБД, криворукость разработчика...) Если есть бюждет - можно поставить серьезную железяку с Ораклом. Для trickle feed (т.е. когда происходит одновременное чтение и запись) самое оно. Если же данные загружать по ночам, тогда Teradata. Но это уже совсем для взрослых, с бюждетом где-то в районе 200 тыщ убитых енотов. Плюс Teradata блокирует на уровне таблицы, а если использовать loader который не блокирует данные, тогда емеем dirty read. Правда, при условии что база insert-only это решается - просто смотрим только на данные которым от роду более 15 минут. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 27.08.2004, 03:23 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
ИМХО здесь надо не заморачиваться переходом на другую СУБД, а начинать с тюнинга той которая уже есть. Согласен, надо ещё понимать, насколько та, которая есть, сможет работать и в будущем при росте объёма данных. Если есть бюждет - можно поставить серьезную железяку с Ораклом. Для trickle feed (т.е. когда происходит одновременное чтение и запись) самое оно. Если же данные загружать по ночам, тогда Teradata. В случае Teradata не обязательно по ночам. Можно и в on-line. Есть соответствующие средства. Но это уже совсем для взрослых, с бюждетом где-то в районе 200 тыщ убитых енотов Не обязательно. Если железяка уже есть, то можно обойтись только софтом. Если речь идёт о серьёзной железяке, то для Оракла она тоже немало будет стоить. Плюс Teradata блокирует на уровне таблицы, а если использовать loader который не блокирует данные, тогда емеем dirty read. Это не совсем так. Самый низкий уровень блокировки в Терадате - это ROW HASH. Да, и как Вы в Оракле сможете обойтись без dirty read? Ведь, пока идёт загрузка, транзакция не закрыта, так, что если Вы что-то сможете прочитать во время загрузки, то Вы не имеете права этому верить - это тоже dirty read. Или я не прав? С уважением, Константин Лисянский http://lissianski.narod.ru ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 27.08.2004, 11:38 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Посмотрите пожалуйста вот эту статью: MDC ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 27.08.2004, 11:50 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
еще информацию по MDC можно найти здесь здесь там есть tutorial - написана очень понятным популярным языком. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 27.08.2004, 11:59 |
|
||
|
Выбор БД для быстрой работы с большими таблицами.
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Oracle - версионник. Соотвественно пока объемов Rollback Segment'ов хватает, вы можете одновременно писать и читать одну и ту же таблицу в разных сессиях. Без взаимных блокировок и грязного чтения. Этим Оракл выгодно отличается от Teradata и DB2. Поясню примером <момент времени>. <событие> T1. Сессия S1 начала читать здоровенную таблицу my_table T2. Сессия S2 изменила запись номер 123,456,789 еще не прочитанную сессией S1 Т3. Сессия S1 дошла до записи номер 123,456,789 и обнаружила что запись была изменена в момент времени Т2 > T1. Поскольку Оракл обязан выдать данные по состоянию на Т1, он залезет в rollback segment и разыщет там старое значение записи номер 123,456,789 на момент времени Т1. Это значение и будет использовано запросом из сессии S1. Естественно "панацеи на бывает". Допустим в момент времени Т2 сессия S2 не только изменила запись, но и прибила ее с помощью commit. Тогда тогда место в rollback segment где лежит старое значение записи номер 123,456,789 на момент времени Т1, будет помечено как "available for reuse". Если в момент времени Т3 сессия S1 обнаружит что нужные ей данные отсутствуют (поверх них уже записали что-то другое) то она выдаст ошибку ORA-1555 Snapshot too old. Поэтому в системе где загрузка происходит одновременно с запросами требуется иметь rollback segment'ы соотвествующего размера. В СУБД-блокировщиках (Teradata, DB2, Sybase, Informix) нам приходится выбирать между грязным чтением и ожиданием на блокировке. Выбор из "двух зол" и весьма неприятный. Я уж лучше прикуплю отдельный дисковый массив и целенаправленно забабахаю туда свои rollback segment'ы. Ибо железо дешевеет с каждым днем. У Teradata есть свои плюсы - она умеет быстро просматривать всю таблицу. Делается это вот как: у таблицы есть primary index. Это - колонка группа колонок могущая совпадать (или не совпадать) с первичным ключем. По этой колонке или группе считается хэш-функция и данные раскидываются по узлам нашей MPP-системы в соответствии со значением хэш-функции. Соотвественно полный просмотр таблицы полностью распараллеливается по всему (памяти, диску, процессору). Это - идеология "грубой силы". И она неплохо работает, особенно в организациях где народ в СУБД особо не шарит, и не занимается оптимизацией хранения вручную, то есть всякими index-organized tables, colocated tables (в Оракле - Clusters), materialized views, индексами, итд. итп. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 27.08.2004, 22:09 |
|
||
|
|

start [/forum/topic.php?fid=35&msg=32666460&tid=1554045]: |
0ms |
get settings: |
9ms |
get forum list: |
14ms |
check forum access: |
3ms |
check topic access: |
3ms |
track hit: |
57ms |
get topic data: |
13ms |
get forum data: |
4ms |
get page messages: |
88ms |
get tp. blocked users: |
2ms |
| others: | 275ms |
| total: | 468ms |

| 0 / 0 |
