Iura SergSuper Iura ...
1. Данные хранятся в 120 мегабайтном файле данный и 70 мегабайтном файле логов
...
В логе данные не храняться
А разница в производительности думаю будет небольшая(мое мнение, обосновать не могу - просто не с чего ей падать вроде)

Правильно. Это же журнал транзакций!

Так кто нибудь пусть ответит на мой вопрос.
Значит производительность никак не зависит от размера фалов и используемого пространства ?

Например если размер файла будет 100 GB (data и столько же log) и при этом used space будет 0.1%, = производительность такойже базы данных, но с файлами размера (100 MB) и usage space 100% ?

при 100% заполнении DML будeт работать гораздо медленнее чем при заполнении 0.1%
больше других зависимостей я не вижу

2 Andreww
в IOT не хранятся данные в В-дереве они храняться упорядоченно
полный аналог кластерного индекса в SQL Server в DB2 тоже есть подобная штука

2 all
кое что мне непонятно: насколько я знаю кашэ хранит данные в разреженных В-деревьях
идексы в рсубд тоже организованы в виде В-деревьев
причины торможения на больших обьемах данных кроются в размерах индексов - много времени уходит на их перестройку

однако в каше дерево судя по всему получается больше чем индекс и перестраивать его дольше

за счет чего кашэ быстрее или считается быстрее ?
объясните пожалуйста

2 Iura
ChA Вы браво продолжаете изрекать банальности, не считая откровенного, очень мягко говоря, непонимания. Будьте любезны ответить на более простые вопросы. Какой у Вас опыт работы с MS SQL Server-ом ? А вообще опыт работы с СУБД ?

присоединяюсь

Iura уволь сибя сам
какую траву ты куришь поделись

есть такой психологический тест "понимание при чтении"
так вот даже и не пробуй его сдавать

Andreww2 pgres

Поясните.

An Index-Organized Table (IOT) is a unique storage organization feature of the Oracle9i server that provides added value in performance, scalability, and availabili ty over conventional tables. The actual data for an index-organized table is stored in B-tree index leaves in sorted order based on the table's primary key so that changes to that data, such as adding, updating, or deleting rows, require an update t o the index only. This approach enables extremely fast access to table data for primary key based queries, making index-organized tables ideal for a wide variety of applications.


Особенно вот - The actual data for an index-organized table is stored in B-tree index leaves ....

Как это сочетается с "...в IOT не хранятся данные в В-дереве..."

Вот отсюда - http://www.oracle.com/technology/products/oracle9i/datasheets/iots/iot_ds.html
Tom_Kyte
Блоки самого нижнего уровня в индексе, которые называют листовыми вершинами,
содержат все проиндексированные ключи и идентификаторы строк (rid на схеме), ссы-
лающиеся на соответствующие строки. Промежуточные блоки над листовыми верши-
нами называют блоками ветвления. Они используются для переходов по структуре.
Например, если необходимо найти в индексе значение 42, надо начать с вершины дере-
ва и двигаться вправо. При проверке этого блока оказывается, что необходимо перейти
к блоку в диапазоне "от 40 до 50". Этот блок оказывается листовым и ссылается на стро-
ки, содержащие число 42. Интересно отметить, что листовые блоки фактически образу-
ют двухсвязный список. Как только найдено "начало" среди листовых вершин, т.е. пер-
вое значение, очень легко просматривать значения по порядку (это называют также
просмотром диапазона по индексу, index range scan). Проходить по структуре индекса боль-
ше не нужно; мы просто переходим по листовым вершинам. Это существенно упрощает
поиск строк но условиям следующего вида:
where x between 20 and 30


просто сами индексы на основе В-дерева в листовых вершинах имеют не по одному значению

предыдущий слишком рано отправил

перефразируя: только листы дерева хранят данные

в этом разница с класическим В-деревом, где каждая вершина даже корневая хранит данные

--
Кто - еще до сражения - побеждает предварительным расчетом , у того шансов много (Сунь Цзы)