磁碟資料庫

A. 資料庫在磁碟上的文件組織分幾種類型其中那個是必需的

3種
一個資料庫中必須有至少一個主文件和日誌文件。但是主文件只能有一個，日誌問及可以有多個。還有一種文件就是輔助文件，後綴名是.ldf。主要存儲資料庫的一些輔助信息。

B. 什麼操作是把已經存在磁碟的數據文件恢復到資料庫管理系統

附加資料庫操作是把已經存在磁碟的數鎮蘆據文件恢復到資料庫管理系統。根據查詢相關信息顯示，附加資料庫就是將一個備份磁碟中的資料庫文件(.MDF)和對應的日誌文件(.LDF)拷貝到需要的計算機，並枯慶將其添加到某個sqlServer資料庫服務御敗帶器中。

C. 一個例子說明內存資料庫為什麼比磁碟資料庫要快

假定在程序效率和關鍵過程相當且不計入緩存等措施的條件下，讀寫任何類型的數據都沒有直接操作文件來的快，不論MSYQL過程如何，最後都要到磁碟上去讀這個「文件」（記錄存儲區等效），所以當然這一切的前提是只讀 內容，無關任何排序或查找操作。

動態網站一般都是用資料庫來存儲信息，如果信息的及時性要求不高 可以加入緩存來減少頻繁讀寫資料庫。

兩種方式一般都支持，但是繞過操作系統直接操作磁碟的性能較高，而且安全性也較高，資料庫系中的磁碟性能一直都是瓶頸，大型資料庫一般基於unix
系統，當然win下也有，不常用應為win的不可靠性，unix下，用的是裸設備raw設備，就是沒有加工過的設備（unix下的磁碟分區屬於特殊設備，
以文件形式統一管理），由dbms直接管理，不通過操作系統，效率很高，可靠性也高，因為磁碟，cache和內存都是自己管理的，大型資料庫系統
db2，oracal，informix（不太流行了），mssql算不上大型資料庫系統。

1、直接讀文件相比資料庫查詢效率更勝一籌，而且文中還沒算上連接和斷開的時間。

2、一次讀取的內容越大，直接讀文件的優勢會越明
顯（讀文件時間都是小幅增長，這跟文件存儲的連續性和簇大小等有關系），這個結果恰恰跟書生預料的相反，說明MYSQL對更大文件讀取可能又附加了某些操
作（兩次時間增長了近30%），如果只是單純的賦值轉換應該是差異偏小才對。

3、寫文件和INSERT幾乎不用測試就可以推測出，資料庫效率只會更差。
4、很小的配置文件如果不需要使用到資料庫特性，更加適合放到獨立文件里存取，無需單獨創建數據表或記錄，很大的文件比如圖片、音樂等採用文件存儲更為方便，只把路徑或縮略圖等索引信息放到資料庫里更合理一些。

5、PHP上如果只是讀文件，file_get_contents比fopen、fclose更有效率，不包括判斷存在這個函數時間會少3秒左右。
6、fetch_row和fetch_object應該是從fetch_array轉換而來的，書生沒看過PHP的源碼，單從執行上就可以說明fetch_array效率更高，這跟網上的說法似乎相反。

磁碟讀寫與資料庫的關系：

一 磁碟物理結構
(1) 碟片：硬碟的盤體由多個碟片疊在一起構銷肢纖成。

在硬碟出廠時，由硬碟生產商完成了低級格式化(物理格式化)，作用是將空白的碟片(Platter)劃分為一個個同圓心、不同半徑的磁軌
(Track)，還將磁軌劃分為若干個扇區(Sector)，每個扇區可存儲128×2的N次方（N=0.1.2.3）位元組信息，默認每個扇區的大小為
512位元組。通常使用者無需再進行低級格式化操作。

(2) 磁頭：每張碟片的正反兩面各有一個磁頭。

(3) 主軸：所有磁片都由主軸電機帶動旋轉。

(4) 控制集成電路板：復雜！上面還有ROM（內有軟體系統）、Cache等。

二 磁碟如何完成單次IO操作
(1) 尋道
當控制器對磁碟發出一個IO操作命令的時候，磁碟的驅動臂(Actuator
Arm)帶動磁頭(Head)離開著陸區(Landing
Zone，位虧仿於內圈沒有飢嫌數據的區域)，移動到要操作的初始數據塊所在的磁軌(Track)的正上方，這個過程被稱為尋道(Seeking)，對應消耗的時
間被稱為尋道時間(Seek Time)；

(2) 旋轉延遲
找到對應磁軌還不能馬上讀取數據，這時候磁頭要等到磁碟碟片(Platter)旋轉到初始數據塊所在的扇區(Sector)落在讀寫磁頭正下方之後才能開始讀取數據，在這個等待碟片旋轉到可操作扇區的過程中消耗的時間稱為旋轉延時(Rotational Delay)；

(3) 數據傳送
接下來就隨著碟片的旋轉，磁頭不斷的讀/寫相應的數據塊，直到完成這次IO所需要操作的全部數據，這個過程稱為數據傳送(Data Transfer)，對應的時間稱為傳送時間(Transfer Time)。完成這三個步驟之後單次IO操作也就完成了。

根據磁碟單次IO操作的過程，可以發現：
單次IO時間 = 尋道時間 + 旋轉延遲 + 傳送時間

進而推算IOPS(IO per second)的公式為：
IOPS = 1000ms/單次IO時間

三 磁碟IOPS計算
不同磁碟，它的尋道時間，旋轉延遲，數據傳送所需的時間各是多少？

1. 尋道時間
考慮到被讀寫的數據可能在磁碟的任意一個磁軌，既有可能在磁碟的最內圈（尋道時間最短），也可能在磁碟的最外圈（尋道時間最長），所以在計算中我們只考慮平均尋道時間。

在購買磁碟時，該參數都有標明，目前的SATA/SAS磁碟，按轉速不同，尋道時間不同，不過通常都在10ms以下：

3. 傳送時間2. 旋轉延時

和尋道一樣，當磁頭定位到磁軌之後有可能正好在要讀寫扇區之上，這時候是不需要額外的延時就可以立刻讀寫到數據，但是最壞的情況確實要磁碟旋轉整整
一圈之後磁頭才能讀取到數據，所以這里也考慮的是平均旋轉延時，對於15000rpm的磁碟就是(60s/15000)*(1/2) = 2ms。

(1) 磁碟傳輸速率
磁碟傳輸速率分兩種：內部傳輸速率(Internal Transfer Rate)，外部傳輸速率(External Transfer Rate)。

內部傳輸速率(Internal Transfer Rate)，是指磁頭與硬碟緩存之間的數據傳輸速率，簡單的說就是硬碟磁頭將數據從碟片上讀取出來，然後存儲在緩存內的速度。

理想的內部傳輸速率不存在尋道，旋轉延時，就一直在同一個磁軌上讀數據並傳到緩存，顯然這是不可能的，因為單個磁軌的存儲空間是有限的；

實際的內部傳輸速率包含了尋道和旋轉延時，目前家用磁碟，穩定的內部傳輸速率一般在30MB/s到45MB/s之間(伺服器磁碟，應該會更高)。

外部傳輸速率(External Transfer Rate)，是指硬碟緩存和系統匯流排之間的數據傳輸速率，也就是計算機通過硬碟介面從緩存中將數據讀出交給相應的硬碟控制器的速率。

硬碟廠商在硬碟參數中，通常也會給出一個最大傳輸速率，比如現在SATA3.0的6Gbit/s，換算一下就是6*1024/8，768MB/s，通常指的是硬碟介面對外的最大傳輸速率，當然實際使用中是達不到這個值的。

這里計算IOPS，保守選擇實際內部傳輸速率，以40M/s為例。

(2) 單次IO操作的大小
有了傳送速率，還要知道單次IO操作的大小(IO Chunk Size)，才可以算出單次IO的傳送時間。那麼磁碟單次IO的大小是多少？答案是：不確定。

操作系統為了提高 IO的性能而引入了文件系統緩存(File System Cache)，系統會根據請求數據的情況將多個來自IO的請求先放在緩存裡面，然後再一次性的提交給磁碟，也就是說對於資料庫發出的多個8K數據塊的讀操作有可能放在一個磁碟讀IO里就處理了。

還有，有些存儲系統也是提供了緩存（Cache），接收到操作系統的IO請求之後也是會將多個操作系統的 IO請求合並成一個來處理。

不管是操作系統層面的緩存還是磁碟控制器層面的緩存，目的都只有一個，提高數據讀寫的效率。因此每次單獨的IO操作大小都是不一樣的，它主要取決於系統對於數據讀寫效率的判斷。這里以SQL Server資料庫的數據頁大小為例：8K。

(3) 傳送時間
傳送時間 = IO Chunk Size/Internal Transfer Rate = 8k/40M/s = 0.2ms

可以發現：
(3.1) 如果IO Chunk Size大的話，傳送時間會變大，從而導致IOPS變小；
(3.2) 機械磁碟的主要讀寫成本，都花在了定址時間上，即：尋道時間 + 旋轉延遲，也就是磁碟臂的擺動，和磁碟的旋轉延遲。
(3.3) 如果粗略的計算IOPS，可以忽略傳送時間，1000ms/(尋道時間 + 旋轉延遲)即可。

4. IOPS計算示例
以15000rpm為例：

(1) 單次IO時間
單次IO時間 = 尋道時間 + 旋轉延遲 + 傳送時間 = 3ms + 2ms + 0.2 ms = 5.2 ms

(2) IOPS
IOPS = 1000ms/單次IO時間 = 1000ms/5.2ms = 192 (次)
這里計算的是單塊磁碟的隨機訪問IOPS。

考慮一種極端的情況，如果磁碟全部為順序訪問，那麼就可以忽略：尋道時間 + 旋轉延遲 的時長，IOPS的計算公式就變為：IOPS = 1000ms/傳送時間
IOPS = 1000ms/傳送時間= 1000ms/0.2ms = 5000 (次)

顯然這種極端的情況太過理想，畢竟每個磁軌的空間是有限的，尋道時間 + 旋轉延遲 時長確實可以減少，不過是無法完全避免的。

四 資料庫中的磁碟讀寫
1. 隨機訪問和連續訪問
(1) 隨機訪問(Random Access)
指的是本次IO所給出的扇區地址和上次IO給出扇區地址相差比較大，這樣的話磁頭在兩次IO操作之間需要作比較大的移動動作才能重新開始讀/寫數據。

(2) 連續訪問(Sequential Access)
相反的，如果當次IO給出的扇區地址與上次IO結束的扇區地址一致或者是接近的話，那磁頭就能很快的開始這次IO操作，這樣的多個IO操作稱為連續訪問。

(3) 以SQL Server資料庫為例
數據文件，SQL Server統一區上的對象，是以extent(8*8k)為單位進行空間分配的，數據存放是很隨機的，哪個數據頁有空間，就寫在哪裡，除非通過文件組給每個表預分配足夠大的、單獨使用的文件，否則不能保證數據的連續性，通常為隨機訪問。
另外哪怕聚集索引表，也只是邏輯上的連續，並不是物理上。

日誌文件，由於有VLF的存在，日誌的讀寫理論上為連續訪問，但如果日誌文件設置為自動增長，且增量不大，VLF就會很多很小，那麼就也並不是嚴格的連續訪問了。

2. 順序IO和並發IO
(1) 順序IO模式(Queue Mode)
磁碟控制器可能會一次對磁碟組發出一連串的IO命令，如果磁碟組一次只能執行一個IO命令，稱為順序IO；

(2) 並發IO模式(Burst Mode)
當磁碟組能同時執行多個IO命令時，稱為並發IO。並發IO只能發生在由多個磁碟組成的磁碟組上，單塊磁碟只能一次處理一個IO命令。

(3) 以SQL Server資料庫為例
有的時候，盡管磁碟的IOPS(Disk Transfers/sec)還沒有太大，但是發現資料庫出現IO等待，為什麼？通常是因為有了磁碟請求隊列，有過多的IO請求堆積。

磁碟的請求隊列和繁忙程度，通過以下性能計數器查看：
LogicalDisk/Avg.Disk Queue Length
LogicalDisk/Current Disk Queue Length
LogicalDisk/%Disk Time

這種情況下，可以做的是：
(1) 簡化業務邏輯，減少IO請求數；
(2) 同一個實例下，多個資料庫遷移的不同實例下；
(3) 同一個資料庫的日誌，數據文件分離到不同的存儲單元；
(4) 藉助HA策略，做讀寫操作的分離。

3. IOPS和吞吐量(throughput)
(1) IOPS
IOPS即每秒進行讀寫（I/O）操作的次數。在計算傳送時間時，有提到，如果IO Chunk Size大的話，那麼IOPS會變小，假設以100M為單位讀寫數據，那麼IOPS就會很小。

(2) 吞吐量(throughput)
吞吐量指每秒可以讀寫的位元組數。同樣假設以100M為單位讀寫數據，盡管IOPS很小，但是每秒讀寫了N*100M的數據，吞吐量並不小。

(3) 以SQL Server資料庫為例
對於OLTP的系統，經常讀寫小塊數據，多為隨機訪問，用IOPS來衡量讀寫性能；
對於數據倉庫，日誌文件，經常讀寫大塊數據，多為順序訪問，用吞吐量來衡量讀寫性能。

磁碟當前的IOPS，通過以下性能計數器查看：
LogicalDisk/Disk Transfers/sec
LogicalDisk/Disk Reads/sec
LogicalDisk/Disk Writes/sec

磁碟當前的吞吐量，通過以下性能計數器查看：
LogicalDisk/Disk Bytes/sec
LogicalDisk/Disk Read Bytes/sec
LogicalDisk/Disk Write Bytes/sec

D. mysql資料庫磁碟陣列使用情況查詢不到

mysql資料庫磁碟陣列使用情況查詢不到有以下四個原因導致的：
1、資料庫用戶沒有足夠的許可權：查詢磁碟陣列的使用情況需要足夠的許可權，如果當前的資料庫用戶沒有相應的許可權，就無法查詢到相關信息。
2、磁碟陣列沒有正確配置：如果磁碟陣列沒有正旅飢確配置，可能會導致無廳派法查詢到相關信息。
3、資料庫版本不支持：如果當前的MySQL資料庫版本不支持查詢磁碟陣列的使用情況，也會導致無法查詢到相關信拆伏返息。
4、查詢語句錯誤：如果查詢語句中存在錯誤，也會導致無法查詢到相關信息。

E. 磁碟的I/O對資料庫性能影響有多大呢

具體問題具體分析，舉例來說明為什麼磁碟IO成瓶頸資料庫的性能急速下降了。

為什麼當磁碟IO成瓶祥櫻頸之後, 資料庫的性能不是達到飽和的平衡狀態，而是急劇下降。為什麼資料庫的性能有非常明顯的分界點，原因是什麼？

相信大部分做資料庫運維的朋友，都遇到這種情況。 資料庫在前一天性能表現的相當穩定，資料庫的響應時間也很正常，但就在今天，在業務人員反饋業務流量沒有任何上升的情況下，資料庫的變得不穩定了，有時候一個最簡單的insert操作， 需要幾十秒，但99%的insert卻又可以在幾毫秒完成，這又是為什麼了？

dba此時心中有無限的疑惑，到底是什麼原因呢? 磁碟IO性能變差了？還是業務運維人員反饋的流量壓根就不對？ 還是資料庫內部出問題？昨天不是還好好的嗎？

當資料庫出現響應時間不穩定的時候，我們在操作系統上會看到磁碟的利用率會比較高，如果觀察仔細一點，還可以看到，存在一些讀的IO. 資料庫伺服器如果存在大量的寫IO,性能一般都是正常跟穩定的，但只要存在少量的讀IO,則性能開始出現抖動，存在大量的讀IO時（排除配備非常高速磁碟的機器），對於在線交易的資料庫系統來說，大概性能就雪崩了。為什麼操作系統上看到的磁碟讀IO跟寫IO所帶來的性能差距這么大呢？

如果親之前沒有注意到上述的現象，親對上述的結論也是懷疑。但請看下面的分解。

在寫這個文章之前，作者閱讀了大量跟的IO相關的代碼，如非同步IO線程的相關的，innodb_buffer池相關的，以及跟讀數據塊最相關的核心函數buf_page_get_gen函數以及其調用的相關子函數。為了將文章寫得通俗點，看起來不那麼累，因此不再一行一行的將代碼解析寫出來。

咱們先來提問題。buf_page_get_gen函數的作用是從Buffer bool裡面讀數據頁，可能存在以下幾種情況。

提問. 數據頁不在buffer bool 裡面該怎橡鄭么辦？

回答：去讀文件，將文件中的數據頁載入到buffer pool裡面。下面是函數buffer_read_page的函數，作用是將物理數據頁載入到buffer pool, 圖片中顯示

buffer_read_page函數棧的頂層是pread64(),調用了操作系統的讀函數。

通過解析buf_wait_for_read函數的下層函數，我們知道其實通過首先自旋加鎖pin的方式，超過設定的自旋次數之後，進入等待，等待IO完成被喚醒。這樣節省不停自旋pin時消耗的cpu,但需要付出被喚起時的開銷。

再繼續擴展問題： 如果會話線程A 經過物理IO將數據頁1001讀入buffer之後，他需要修改這個頁，而在會話線程A之後的其他的同樣需要訪問數據頁1001的會話線程，即使在數據頁1001被入讀buffer pool之後，將仍然處於等待中。因為在數據頁上讀取或者更新的時候，同樣需要上鎖，這樣才能保證數據頁並發讀取/更新的一致性。

由此可見，當一個高並發的系統，出現了熱點數據頁需要從磁碟上載入到buffer pool中時，造成的延遲，是難以想像的。因此排在等待熱點頁隊列最後的會話線程最後才得到需要謹如叢的頁，響應時間也就越長，這就是造成了一個簡單的sql需要執行幾十秒的原因。

再回頭來看上面的問題，mysql資料庫出現性能下降時，可以看到操作系統有讀IO。 原因是，在資料庫對數據頁的更改，是在內存中的，然後通過檢查點線程進行非同步寫盤，這個非同步的寫操作是不堵塞執行sql的會話線程的。所以，即使看到操作系統上有大量的寫IO，資料庫的性能也是很平穩的。但當用戶線程需要查找的數據頁不在buffer pool中時，則會從磁碟上讀取，在一個熱點數據頁不是非常多的情況下，我們設置足夠大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以緩存所有的數據頁，因此一般都不會出現缺頁的情況，也就是在操作系統上基本看不到讀的IO。 當出現讀的IO時，原因時在執行buf_read_page_low函數，從磁碟上讀取數據頁到buffer pool, 則資料庫的性能則開始下降，當出現大量的讀IO，資料庫的性能會非常差。

F. 開源內存資料庫有哪些

問題一：內存資料庫主流的有哪些，並給出各自特點！ 這里介紹一些大型的市場佔有率比較高的內存資料庫，也是業界響當當的―SAP HANA、Oracle Exalytics、Orale TimesTen、IBM SolidDB，可以說他們之間沒有說是哪個最好，主要還是看使用的場景和具體的需求，各自特點如下：
SAP HANA（High-Performance Analytic Appliance）是 SAP 公司於 2011 年推出的基於 內存計算技術，面向企業分析性應用的產品。左圖 的系統架構示意圖中可以看出， HANA 產品主要包括內存計算引擎和 HANA 建模工具兩部分。它支持從 SAP 商務套件中 同步更新業務數據，或者從 SAP BW（SAP 商務智能產品）和其他第三方數據源中批量導 入數據，在 HANA 中進行運算後，提供給 SAP BI 客戶端或者其他第三方展現工具進行分 析和展現。
Oracle Exalytics 內存分析一體機是面向分析的集成設計系統，可以無限制提供最佳可 視化分析和更智能的分析應用程序。 如圖 所示， Oracle Exalytics 內存分析一體機的產品架構包括 3 個部分： 內容分析 硬體、內存分析軟體和經過優化的 Oracle 商務智能基礎套件（Oracle BI Foundation）。內存分析硬體部分是一台為基於內存計算的商務智能而特別優化的伺服器，具有提供 強勁計算能力的 40 核中央處理器，高達 1TB 的內存以及快速的網路. 內存分析軟體部分的核心是 Oracle TimesTen 內存資料庫。它是為 Exalytics 平台而特 別優化的內存分析資料庫，包括了很多 Oracle Exalytics 平台特有的功能。Oracle 商務智能基礎套件部分受益於 Oracle Exalytics 內存分析一體機的大容量內存、 處理器、並發處理能力、存儲、網路、操作系統、內核和系統配置等，可以提供明顯優於傳統軟體的查詢響應性、用戶可用性和 TCO。
Oracle 內存資料庫TimesTen 是一個基於內存計算的關系資料庫， 提供了響應時間極 短且吞吐量極高的應用程序，可滿足各行業應用程序的需求。 TimesTen 是一個可嵌入到應用程序中的資料庫， 通過消除進程間通信和網路 開銷，進一步提高資料庫操作的性能。Oracle 內 存 數 據 庫 TimesTen 使 用 行 級 鎖 定 和 提 交 後 讀 取 (mitted-read) 隔離，通過事務日誌記錄與資料庫檢查點相結合實現了基於磁碟的持久 性和可恢復性。TimesTen 通常與多用戶和多線程應用程序一起部署，應用程序直接通過 JDBC、 ODBC、 Oracle 調用介面、 Pro*C/C++ 和Oracle PL/SQL 編程介面， 使用標准SQL 訪問TimesTen 資料庫。若運行在不同伺服器上的多個應用程序共享一個資料庫時，則使 用常規的客戶端/伺服器訪問方式。
IBM solidDB 是一個內存資料庫，專為獲取極高的速度和可用性而進行優化。如圖 所示，IBM solidDB 既可以單獨部署作為獨立的資料庫支持應用程序，也可 以部署為其他關系型資料庫的加速緩存以提高應用程序性能。solidDB Universal Cache 功能將這些資料庫中存儲的性能關鍵型數據 緩存到solidDB Universal Cache 中，加快領先關系資料庫的速度。solidDB Universal Cache 功能使用檢查點和事務日誌將數據持久保存在 磁碟上......>>

問題二：開源的內存資料庫都有哪些 1.最簡單的方法：
public static String reverse1(String str)
{
return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{
char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ; 注意這是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}

問題三：開源內存資料庫有幾種啊？ 常見的有FastDB、SQLite、Berkeley DB、GigaBASE，H2等

問題四：幾種常用的開源內存資料庫性能比較 本人理解：orcal速度快但是維護不方便嗎，費錢。mysql速度可以，維護方便，交orcal來說易上手。db2：大

問題五：開源的內存資料庫有哪些支持SQL基準 選擇資料庫實例―右鍵屬性―選擇【內存】選擇頁―修改內存―確定

問題六：C/C++開發的開源的分布式內存資料庫有哪些 1.最簡單的方法：
public static String reverse1(String str)
{
return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{
char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ; 注意這是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}

問題七：哪位達人用過關系型的內存資料庫而且是開源的 關系型資料庫以行和列的形式存儲數據，以便於用戶理解。這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。表與表之間的數據記錄有關系。用戶用查詢(Query)來檢索資料庫中的數據。一個Query是一個用於指定資料庫中行和列的SELECT語句。關系型資料庫通常包含下列組件： 客戶端應用程序(Client) 資料庫伺服器(Server) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的橋梁，Client用SQL來向Server端發送請求，Server返回Client端要求的結果。現在流行的大型關系型資料庫有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。

問題八：C/C++開發的開源的分布式內存資料庫有哪些 1.最簡單的方法：public static String reverse1(String str){ return new StringBuffer(str).reverse().toString();}2.最常用的方法：public static String reverse3(String s) { char[] array = s.toCharArray(); String reverse = ; 注意這是空串，不是null for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) reverse += array[i]; return reverse; } 3.常用方法的變形： public static String reverse2(String s){ int length = s.length(); String reverse = ; 注意這是空串，不是null for (int i = 0; i 問題九：要求實時數據需要存儲到內存庫 有開源內存資料庫嗎 朋友您好，很高興為您解答問題
請把問題補充完整
大家才能給你提供完善的建議
相信您在知道這個平台
一定會有滿意的收獲
真誠希望能夠幫助您，如果滿意請採納，祝您好運常伴。

問題十：什麼情況下用內存資料庫 相對於磁碟，內存的數據讀寫速度要高出幾個數量級，將數據保存在內存中相比從磁碟 *** 問能夠極大地提高應用的性能。同時，內存資料庫拋棄了磁碟數據管理的傳統方式，基於全部數據都在內存中重新設計了體系結構，並且在數據緩存、快速演算法、並行操作方面也進行了相應的改進，所以數據處理速度比傳統資料庫的數據處理速度要快很多，一般都在10倍以上。內存資料庫的最大特點是其主拷貝或工作版本 常駐內存，即活動事務只與實時內存資料庫的內存拷貝打交道。顯然，它要求較大的內存量，但並非任何時刻整個資料庫都存放在內存，即內存資料庫系統還是要處理I/O。
內存資料庫是以犧牲內存資源為代價換取數據處理實時性的，內存資料庫和磁碟資料庫都是當今信息社會里每個企業所必須的關系型資料庫產品，磁碟資料庫解決的是大容量存儲和數據分析問題，而內存資料庫解決的是實時處理和高並發問題。兩者的存在是相輔相成的，內存資料庫的事務實時處理性能要遠強於磁碟資料庫。但是相對的，他的數據安全方面還沒有達到磁碟資料庫比肩的地步。
內存資料庫將物理內存作為數據的第一存儲介質，而將磁碟作為備份。隨著電信業務的發展，系統對實時性的要求和對業務靈活修改的要求非常高，在此種情況下對於內存資料庫的需求也越來越高。磁碟資料庫的做法是將數據存入內存中進行處理，這種方式的可管理性及數據安全可靠性都沒有保障。而內存資料庫正是針對這一弱點進行了改進。
實際上，內存資料庫並不是一項時髦技術，其出現於上世紀60年代末，但由於市場的需求原因在90年代後期才開始發展。作為新一代資料庫，Altibase產品已經走向混合型資料庫，其版本Altibase 4.0已經有一套自帶的磁碟資料庫，用戶一旦購買了Altibase的內存資料庫，就無須再購買磁碟資料庫。它把熱數據（經常被使用的、訪問比較高的、經常要運算的數據）放在內存資料庫里，而把歷史性數據放在磁碟資料庫里，可為用戶進一步減少投資。
對於內存資料庫而言，可以將同樣資料庫的部分內容存放於磁碟上，而另一部分存放於內存中。用戶可以選擇將數據存儲在內存表中以提供即時的數據訪問。若訪問時間不緊急或數據存於內存中所佔空間過大時，用戶可將這些數據存入磁碟表中。
比如，在手機用戶開始拔打電話時，如果應用基於內存資料庫技術的混合數據管理引擎，就通過內存表檢索其服務選項並立即驗證用戶身份，而將通話清單和計費清單歸檔到磁碟表中。從而，達到了速度與資源使用的平衡。
內存資料庫的技術，一個很重要的特點，是可以對內存中的數據實現全事務處理，這是僅僅把數據以數組等形式放在內存中完全不同的。並且，內存資料庫是與應用無關的，顯然這種體系結構具有其合理性。內存引擎可以實現查詢與存檔功能使用的是完全相同的資料庫，同時內存表與磁碟表也使用的是完全相同的存取方法。存儲的選擇，對於應用開發者而言是完全透明的。
對於內存資料庫而言，實現了數據在內存中的管理，而不僅僅是作為資料庫的緩存。不像其它將磁碟數據塊緩存到主存中的資料庫，內存資料庫的內存引擎使用了為隨機訪問內存而特別設計的數據結構和演算法，這種設計使其避免了因使用排序命令而經常破壞緩存資料庫性能的問題。通過內存資料庫，減少了磁碟I/O，能夠達到了以磁碟I/O 為主的傳統資料庫無法與其相比擬的處理速度。
因此，內存資料庫技術的應用，可以大大提高資料庫的速度，這對於需要高速反應的資料庫應用，如電信、金融等提供了有力支撐。
由於把大多數數據都放在內存中進行操作，使得內存資料庫有著比磁碟資料庫高得多的性能表現，這一......>>

G. 資料庫在磁碟上的基本組織形式是

資料庫在磁碟上的基本組織形式是歲陪絕文件。
資料庫分組架構是每個資料庫都以文件的形式存放在磁碟亂孫上，即對應於一個物理文件。不同的資料庫，與物理文件對應的方式也不一樣。
對於dBASE，FoxPro和Paradox格式的資料庫來說，一個數據表就是一個單獨的資料庫文件，而對於MicrosoftAccess、Btrieve格式的資料庫來說，一個數據乎姿庫文件可以含有多個數據表。

H. 資料庫的磁碟文件作用是什麼

每個 SQL Server 2005 資料庫至少具有兩個操作系統文件:一個數據文件和一個日誌文件。 數據文件包含數據和對象,如表、索引、存儲過程和視圖。 日誌文件包含恢搜慎復資料庫中的所有事務所需的信息。 根據這些文件的作用不同,可以將它們劃分為以下3種。 主資料庫文件(primary database file):主資料庫文件用來存儲資料庫的啟動信息和部分或全部數據,並舉肆指向資料庫中的其他文件。 用戶數據和對象可存儲在此文件中,也可以儲存在輔助資料庫文件中。 每個資料庫必須有且只有正漏轎一個主資料庫文件。

I. float保存在磁碟好還是資料庫好

float保存在資料庫好，只要做好備份就行。
放在資料庫中的好處是查詢，管理方便些，一些SQL語句就搞定了，比較方便。。
放在磁碟中和放在資料庫中都是安全的。
資料庫中的文件理論上來說會比直接放在磁碟中訪問慢些，但在做好索引的情況下，速度上差異不大float保存在資料庫好，只要做好備份就行。放在資料庫中的好處是查詢，管理方便些，一些SQL語句就搞定了，比較方便。float類型的數據既可以保存在磁碟，也可以保存在資料庫中。磁碟文件存儲float類型的數據可以避免安全纖笑漏洞，並且更容易備份和恢復，傳輸速度快，性能好，可以有效地節省內存。但是，將float類型的數據存儲在資料庫中具有較高的可用性和安全性，可以方便的查詢、更新、刪除數據，可以更好的控制和管理數據，特別是在多用戶環境下，資料庫可以更好地控制和管理大量數據。磁碟好，選擇是在磁碟還是資料庫中存儲浮點數取決於許多因素，包括特定用例、數據集的大小以及對性能和可靠性的要求。
如果您的數據集相對較小，則將浮點數存儲在磁碟文件中可能歷歲就足夠了。磁碟文件易於使用，並允許快速讀取和寫入數據。
但是，如果您有一個大型或復雜的數據集，資料庫可能是更好的選擇。資料庫提供更強大的數據管理功能，包括高效索引、查詢和更新數據的能力。它們還為事務提供內置支持，這有助於確保在遇到故障或錯誤時的數據完整性。
最終，磁碟文件和資料庫之間的選擇將取決於您的使用案例的特定要求，您可能需要考慮各種因素，例如性能、可擴展性、可靠性和易用性，以便做出明智的決定。具體而言，float類型的數據是否保存在磁碟或資料庫取決於具體使用場景，通常，如果要求對數據進行長期儲存，建議將浮點類型數據保存毀爛含在磁碟中；如果要求頻繁的讀寫操作，建議將浮點類型數據保存在資料庫中，以提高效率。

J. 系統磁碟快滿了又要實時讀取資料庫數據怎麼辦

如果系統磁冊沖盤快滿了，可能會影響系統性能。我們可以採取以下措施來解決這個問攜枝題：

1. 刪除不需要的文件或程序以釋放磁碟空間。可以使用磁州隱殲盤清理工具或手動刪除文件。

2. 移動一些較大的文件到外部存儲設備上。例如，將照片、視頻等移動到 USB 或外置硬碟。

3. 優化資料庫，減少其大小。可以採用數據壓縮、分區等方法。

4. 使用雲存儲技術，將數據存儲在雲端，減少本地磁碟佔用。

5. 增加磁碟空間，可以考慮更換更大容量的硬碟或擴展磁碟空間。

以上方法都可以幫助緩解系統磁碟快滿的問題，同時實時讀取資料庫數據也不會受到太大影響