简单了解行迁移的影响

本文解释了Oracle数据库中“行迁移”的概念及其发生的原因,并探讨了它对数据库性能的影响。当数据更新导致原有存储块空间不足时,Oracle会将数据迁移到新块并建立链接。这种现象可能导致额外的I/O操作,降低缓存效率,并增加表的复杂度。
1 行迁移的原因

  啥是“行迁移”,Oracle的数据按照块保存,如果一块数据磁盘空间无法保存某个数据时(比如以前是1K,现在update到2K,而当前块的空闲空间不足1K),则会将新的数据保存到另外一个新的块里,然后在以前的块保存一个新位置的地址连接。
  比如

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  数据都保存在一个块里面,中间有2块的空闲空间,现在第四行数据要扩容。发现单块的空闲空间不足,则评估合并的空闲空间是否满足

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  评估合并后的空闲空间依然不满足空间要求,则此时发生“行迁移”
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  在一个新的块保存了新的第四行数据,然后在原始块保存了新地址的连接。这就是行迁移的过程。
  2 行迁移有什么影响呢?
  如果你通过一个索引来读这一行,索引会指向原来的块,那个块再指向这个新块。要得到具体的行数据,一般并不是执行两个左右的I/O 就可以得到行数据。单独来看,这不是大问题,甚至根本注意不到。不过,如果这种行所占的比例相当大,而且有大量用户在访问这些行,你就会注意到这种副作用了。访问这些数据的速度开始变慢(额外的I/O 以及与I/O 相关的闩定都会增加访问时间),缓冲区缓存的效率开始下降(需要缓存两个块,而如果行没有迁移就只需要缓存一个块),另外表的大小好复杂性都有所增加。由于这些原因,你可能不希望迁移行。

  3 总结
  行迁移不能避免,增加每个块的大小可以减少行迁移的可能行,但也会造成更大的空间浪费。这个平衡点需要根据应用不同进行确定。

转于:http://oracle.chinaitlab.com/exploiture/797757.html
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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