今日整理标准文档：

1、oracle内存结构:SGA和PGA

（1）SGA

（1）share pool（共享池）

一条sql语句执行流程：客户端－－实例－－发送sql语句－－oracle实例接收语句－－解析sql－－产生执行计划（n条）－－数据库实例中的优化器选择最优的执行计划－－执行sql－－返回结果给客户

软解析和硬解析

（1）硬解析：shara pool 会根据执行计划去硬盘读数据，并存放在内存里；

（2）软解析：shara pool 会先查检有没有完全一样的sql语句（严格区分大小写和空格），有的话就直接去内存里读取之前的数据；

硬解析：发生物理IO，读取速度慢；软解析：发生逻辑IO，读取速度快；软解析优先于硬解析执行

   共享池作用：

1）存放sql语句

2）解析sql语名

3）产生执行计划

4）数据字典高速缓存－－提升查询效率

哪些情况会导致SQL操作失败：

①test表不存在

数据库会自动维护数据字典－－》包含对像名称信息，为了提升查询数据字典的性能，会缓存在内存里供进程访问；

②id字段，name字段不存在

数据字典中会缓存表结构中基本的字段信息；

③zhangsan不存在

查询数据的操作是在表中完成的；

④权限不足；

为了提高SQL的执行效率，数据库会自动维护数据字典信息，用于SQL对像确认，权限验证等操作；

oracle因为执行的sql语句多了，内存里存了大量的sql语句，这样软解析就多了，硬解析就少了，所以数据库运行越久，性能就越稳定。

     SQL>show parameter block;

  （2）buffer cache（缓存区高速缓存）

         1）buffer 用于缓存来自于硬盘的数据库文件里数据块；

         2）数据块是在建库初期就已经定义好了，一般是8k,一但建库成功完成后不能更改；

         3）硬盘里的数据信息会加载到内存里的buffer cache里面，用于查询和修改操作；

         4）内存数据块与硬盘的数据块不一致，我们称这个叫脏块（脏数据）

       硬盘id＝99

       updata test  id=100 where name=’zhangsan’

5）oracle使用redo来保证脏块数据安全，redo的空间是固定的，按照时间顺序保存用户操作信息，如果因停电，引起系统停机可以用数据页+redo重新构建脏页；

6）事务结束的标志：

   commit 提交修改的数据

   rollback 撤消执行过程中的操作

7）undo的作用：

a）支持事务做rollback操作；

b）RC undo 解决脏读问题；

          8）buffer cache里的脏块是异步落盘，redo是顺序落盘，在某种情况下，实例会将某些数据块刷新到硬盘；

  （3）redo log cache（重做日志缓存）

      1） 脏块落盘性能太差，引入redo log的机制来代替脏块直接落盘；

          2） 在现在的传统关系型数据库中，保证数据持久性，都是通过redo机制来保证的；

          3）日志数据量小于数据块数据量；

          4）顺序IO（日志落盘）性能高于随机IO（脏块落盘）

  （4）large pool（大型池）

         共享服务器

          一对多的工作场景，监听进程的工作机制相关。

        服务器进程

          一对一的工作场景，一个服务器进程使用一块PGA空间，为一个用户会话提供服务

        大型池和oracle的备份恢复操作有关

  （5）java pool（java池） 和 stream pool（流池）

今日收获（已学到、已解决）:

1、了解了SGA的模块，重点了解shara pool,buffer cache,redo log

今日困惑（未完成、为解决）：

1、无

今日整理标准文档：

1、oracle内存结构:SGA和PGA

（1）SGA

（1）share pool（共享池）

一条sql语句执行流程：客户端－－实例－－发送sql语句－－oracle实例接收语句－－解析sql－－产生执行计划（n条）－－数据库实例中的优化器选择最优的执行计划－－执行sql－－返回结果给客户

软解析和硬解析

（1）硬解析：shara pool 会根据执行计划去硬盘读数据，并存放在内存里；

（2）软解析：shara pool 会先查检有没有完全一样的sql语句（严格区分大小写和空格），有的话就直接去内存里读取之前的数据；

硬解析：发生物理IO，读取速度慢；软解析：发生逻辑IO，读取速度快；软解析优先于硬解析执行

   共享池作用：

1）存放sql语句

2）解析sql语名

3）产生执行计划

4）数据字典高速缓存－－提升查询效率

哪些情况会导致SQL操作失败：

①test表不存在

数据库会自动维护数据字典－－》包含对像名称信息，为了提升查询数据字典的性能，会缓存在内存里供进程访问；

②id字段，name字段不存在

数据字典中会缓存表结构中基本的字段信息；

③zhangsan不存在

查询数据的操作是在表中完成的；

④权限不足；

为了提高SQL的执行效率，数据库会自动维护数据字典信息，用于SQL对像确认，权限验证等操作；

oracle因为执行的sql语句多了，内存里存了大量的sql语句，这样软解析就多了，硬解析就少了，所以数据库运行越久，性能就越稳定。

     SQL>show parameter block;

  （2）buffer cache（缓存区高速缓存）

         1）buffer 用于缓存来自于硬盘的数据库文件里数据块；

         2）数据块是在建库初期就已经定义好了，一般是8k,一但建库成功完成后不能更改；

         3）硬盘里的数据信息会加载到内存里的buffer cache里面，用于查询和修改操作；

         4）内存数据块与硬盘的数据块不一致，我们称这个叫脏块（脏数据）

       硬盘id＝99

       updata test  id=100 where name=’zhangsan’

5）oracle使用redo来保证脏块数据安全，redo的空间是固定的，按照时间顺序保存用户操作信息，如果因停电，引起系统停机可以用数据页+redo重新构建脏页；

6）事务结束的标志：

   commit 提交修改的数据

   rollback 撤消执行过程中的操作

7）undo的作用：

a）支持事务做rollback操作；

b）RC undo 解决脏读问题；

          8）buffer cache里的脏块是异步落盘，redo是顺序落盘，在某种情况下，实例会将某些数据块刷新到硬盘；

  （3）redo log cache（重做日志缓存）

      1） 脏块落盘性能太差，引入redo log的机制来代替脏块直接落盘；

          2） 在现在的传统关系型数据库中，保证数据持久性，都是通过redo机制来保证的；

          3）日志数据量小于数据块数据量；

          4）顺序IO（日志落盘）性能高于随机IO（脏块落盘）

  （4）large pool（大型池）

         共享服务器

          一对多的工作场景，监听进程的工作机制相关。

        服务器进程

          一对一的工作场景，一个服务器进程使用一块PGA空间，为一个用户会话提供服务

        大型池和oracle的备份恢复操作有关

  （5）java pool（java池） 和 stream pool（流池）

今日收获（已学到、已解决）:

1、了解了SGA的模块，重点了解shara pool,buffer cache,redo log

今日困惑（未完成、为解决）：

1、无