Oracle In-Memory列存储特性最佳应用实践培训PPT

内存数据库性能的实测对比文档，还挺适合做调优参考的。像sqlldr和sqlplus这种常用工具，平时用得多，但少关注它们在不同场景下的性能表现。这篇文件就给了个蛮直观的数据对比，从 8 秒到几十秒的差距，看着就有点意思。文档还顺手讲了些影响性能的点，比如硬件配置、数据模型设计和并发控制这些。虽然听起来老生常谈，但真要优化，有时候还真得回过头来查查这些基础。如果你也在折腾高性能数据库，或者打算搞些实时的项目，这份文件可以先看看，起码让你知道从哪些点下手比较有效。顺带提下，里面的几个相关文章也挺值得点进去看看的，像MySQL 查询优化、索引策略这些都挺对味的：高效 MySQL 查询优化指南Orac

介绍了Oracle 12c IN-MEMORY的学习要点和优化技巧，帮助读者更高效地掌握相关内容。

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如果索引建立在多个列上，只有在其第一个列被查询引用时，优化器才会选择使用该索引。例如，创建索引语句为create index multindex on multiindexusage(inda,indb)，在查询select * from multiindexusage where inda = 1时会使用该索引，而在查询select * from multiindexusage where indb = 1时则会进行全表扫描。

如果索引建立在多个列上，只有当where子句引用索引的第一个列时，优化器才会选择使用该索引。例如，创建表multiindexusage，包括inda（数字）、indb（数字）和descr（varchar2(10)）字段。创建索引multindex在multiindexusage表的inda和indb列上。执行查询时，如果使用where子句指定inda = 1，则优化器选择使用索引进行范围扫描；而如果使用indb = 1，则优化器会选择全表扫描。

MongoDB 以易用性著称，但实际应用开发中，开发者仍会面临诸多挑战。例如，如何权衡规范化与非规范化数据模型？如何处理副本集故障与故障转移？ 汇集了 MongoDB 应用设计、实现、数据安全、监控等方面的技巧和实践，为开发者提供解决实际问题的有效指南。内容涵盖以下五个主题： 应用设计技巧:* Schema 设计注意事项 实现技巧:* MongoDB 应用编程 优化技巧:* 提升应用性能 数据安全技巧:* 利用复制和日志确保数据安全，同时兼顾性能 管理技巧:* MongoDB 配置和运维 这些建议来自 10gen（MongoDB 开发和支持公司）的工程师，帮助开发者更好地使用 Mon

在大规模、复杂应用中，减少trigger的使用是一种合理的策略。尽管trigger提供了便利，但过多使用可能限制应用的灵活性并影响性能。对于复杂业务逻辑，推荐通过procedure或function来实现，而不是直接在trigger中执行。

在Oracle的管理过程中，需关注以下几个关键点： 性能优化：定期监控和调整数据库性能，以确保高效运行。 安全管理：实施严格的权限控制和数据加密，保护敏感信息。 备份与恢复：制定全面的备份策略，确保在故障发生时能够迅速恢复数据。

内存表的极速响应，Memory 引擎的性能调优，真的蛮值得一试。Memory 引擎就是把数据直接丢内存里，读取速度自然飞快。嗯，缺点也，重启就没了，适合那些临时数据或者只读为主的场景。像缓存排行榜、临时表，用它挺合适。 Memory 存储格式用的是定长行，占内存是稳的，不像变长那种要来回找空间。而且因为是内存里的，SELECT操作几乎是秒回。只要你对数据持久性要求不高，它确实还挺香的。 想用好 Memory 引擎，几个点要注意：别存太大数据，不然内存吃紧你就知道了；字段类型用定长，比如CHAR比VARCHAR更合适；别忘了，它的索引也在内存里，别太贪心建太多。响应快是真快，但也别用错场景。 对