এসকিউএল সার্ভারের ডেটা সংক্ষেপণের উপর কিছু সাহিত্য আমি লিখেছি যে লেখার ব্যয়টি সাধারণত যা প্রয়োজন তার থেকে প্রায় চারগুণ বেড়ে যায়। এটি আরও বোঝাচ্ছে যে এটি ডেটা সংকোচনের প্রাথমিক নেতিবাচক দিক, দৃ imp়তার সাথে বোঝায় যে কেবলমাত্র পঠনযোগ্য সংরক্ষণাগার ডাটাবেসের জন্য, 100% ভরাট পৃষ্ঠাগুলির ডেটা সংক্ষেপণের ব্যবহারের মাধ্যমে পারফরম্যান্সটি (কয়েকটি ব্যতীত টিউন সহ) উন্নত হবে।
- উপরের বক্তব্যগুলি কি সত্য?
ডেটা সংক্ষেপণ এবং অন্যথায় (পড়ার জন্য) মধ্যে প্রাথমিক "প্রকরণগুলি" কী কী?
- "সিপিইউ + এক্স%"?
- "আইও -y%"?
- পৃষ্ঠা বিভক্ত ঘটনা?
- টেম্পডিবি ব্যবহার?
- র্যাম ব্যবহার?
- আর লেখার জন্য?
এই প্রশ্নের প্রয়োজনে, আপনি একটি বড় (> 1 টিবি) ডাটাবেসের পৃষ্ঠার স্তরের সংক্ষেপণে প্রসঙ্গটি সীমাবদ্ধ করতে পারেন তবে অতিরিক্ত মন্তব্য সর্বদা স্বাগত।
তথ্যসূত্র:
এসকিউএল সার্ভার স্টোরেজ ইঞ্জিন ব্লগ (ডিডাব্লু দৃশ্যটি সংকোচনাকে খুব সুবিধাজনক বলে দেখায়) ডেটা সংক্ষেপণ
: কৌশল, দক্ষতা পরিকল্পনা এবং সেরা অভ্যাসগুলি
কী সংকোচন করতে হবে তা স্থির করার জন্য আরও বিশদ পদ্ধতির মধ্যে প্রতিটি সারণী এবং সূচকের জন্য কাজের চাপ বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করা জড়িত। এটি নিম্নলিখিত দুটি মেট্রিকের উপর ভিত্তি করে:
ইউ: object বস্তুর মোট ক্রিয়াকলাপের সাথে সম্পর্কিত কোনও নির্দিষ্ট টেবিল, সূচক বা পার্টিশনে আপডেট অপারেশনের শতাংশ। ইউ এর মান যত কম হবে (তা হ'ল, সারণী, সূচক বা পার্টিশনটি খুব কম সময়ে আপডেট করা হয়), পৃষ্ঠা সংকোচনের জন্য এটি আরও ভাল প্রার্থী।
এস: কোনও টেবিল, সূচক বা পার্টিশনে স্ক্যান অপারেশনগুলির শতাংশ, সেই বস্তুর মোট ক্রিয়াকলাপের তুলনায়। এস এর মান উচ্চতর (এটি, সারণী, সূচক বা পার্টিশন বেশিরভাগ স্ক্যান করা হয়), পৃষ্ঠা সংকোচনের জন্য এটি আরও ভাল প্রার্থী।
উপরের দু'টিই ডাব্লু-স্টাইলের ডাটাবেসগুলির (পঠন-নিবিড় / এক্সক্লুসিভ, বিগ-ডেটা ক্রিয়াকলাপ) এর জন্য পৃষ্ঠা সংক্ষেপণের সুপারিশ করার পক্ষে বায়ামুক্ত are