影响性能的计算机资源大抵三种:Memory、CPU和I/O。通过调整SGA、PGA充分利用物理MEMORY,通过并行处理充分利用CPU,通过调整I/O
影响性能的计算机资源大抵三种:Memory、CPU和I/O。通过调整SGA、PGA充分利用物理MEMORY,通过并行处理充分利用CPU,通过调整I/O分布充分利用硬盘处理力。
server process和PGA是“一条绳上的两个蚂蚱”,故sp还有个雅号叫“用户体验度进程”。SMON主内,负责整理SGA,如空间碎片;PMON负责外交,检测client process和server process。
shared pool的命中率(hiting)=L/(L+P).L:逻辑读;P:物理读。命中率高不一定没问题,如100w/(100w+10w),10w物理读I/O绝对是个问题。
shared pool的结构主要有:
① free memory :可用内存
② library cache :sql、pl/sql、java等代码;执行计划
③ row cache :数据字典信息
free memory的内存被分割成大小参差的chunk,然后用chain串起,每条chain上所挂的chunk都是不一样的,如chain_A挂了4k,chain_B挂了8k,chain_C挂了12k,现有条sql在parse时,,需10k chunk,则server process会去遍历chain_B,假设找到了11k的chunk,那么有10k chunk用去存该sql的代码和执行计划,1k碎片chunk则被挂到chain_A上。记住了,只有hard parse才需要从free memory遍历chain,确定合适的chunk。这1k碎片会被SMON整理。
从上面的论述,我们也可以知道,Oracle是通过chain来维护shared_pool,这样做的好处:
㈠ 串起内存块
㈡ 可遍历
我们还可以认识到hard parse和soft parse之间的两个最大的不同:
Ⅰ 二者最大,且最严重的区别是,hard parse需要从N条执行方案挑出一条最优的,作为该sql的执行计划
每个应用程序都要使用数据,Android应用程序也不例外,Android使用开源的、与操作系统无关的SQL数据库--SQLite,本文介绍的就是如何为你的Android应用程序创建和操作SQLite数据库。 数据库支持每个应用程序无论大小的生命线,除非你的应用程序只处理简单的数据,那么就需要一个数据库系统存储你的结构化数据,Android使用SQLite数据库,它是一个开源的、支持多操作系统的SQL数据库,在许多领域广泛使用,如Mozilla FireFox就是使用SQLite来存储配置数据的,iPhon
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Ⅱ hard parse需要到free memory摘得chunk,填上sql、执行计划,然后挂到library cache
查看hard parse 和 soft parse的个数:
那么从free memory摘到的这10k chunk是如何挂到library cache的呢?server process会将sql、执行计划等,通过一系列的hash 运算,先将他们转化为ASCI码,再hash为一个hash值,这个值便是library cache里某条chain的编号,然后将10kchunk挂上library cache。
shared pool里面的chunk总数:
通过alter system flush可手动改变chunk,具体影响见:alter system flush shared_pool
由此,我们也可得出,对于一条sql语句,可分静态部分和动态部分,其中静态部分对大小写、空格、回车键等统统都是敏感的,否则,在将其通过hash运算成chain编号时会不一致,所以,在开发过程中,统一的编程规范是至关重要的,这可避免减小hard parse。另外,我们也可以使用绑定变量,对sql的动态部分作出选择。
例子:
server process接手一条sql,对它的处理过程,粗劣可分三个步骤:
① parse :到shared pool去查看执行计划,决定soft parse还是hard parse
② execute
③ fetch :到buffer cache里获取需求的数据,决定逻辑I/O还是物理I/O.

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