Archive for Ocak, 2017

Oracle Partition

Bu yazımda sizlere hemen hemen Tüm Veritabanı yönetim sistemlerinde var olan Partitioning gibi güzel bir teknolojiyi anlatacağım.

Partitioning teknolojisini genel olarak ifade edersek çok büyük tablolarımızı, indexlerimizi yada index-organized tablolarımızı ayrı ayrı segmentlerde oluşturabilmemize olanak sağlayan bir teknolojidir diyebiliriz. Yani mantıksal olarak bir bütün halinde görünen büyük tablo yada indexleri Partitionlı yapıya dönüştürdüğümüzde daha küçük farklı fiziksel bölümlere ayırabilmekteyiz.

Özellikle çok büyük veritabanı sistemlerinde(VLDB=Very Large DB) terabytelar seviyesinde datanın olması hem bu datanın bakımında hem de üzerinde gerekli işlemlerin yapılabilmesinde sıkıntılara yol açar. Bununla baş edebilmenin ilk akla gelen en etkin yolu bu büyük parçayı daha ufak parçalara ayırmaktır.Burada devreye “partitioning” kavramı girmektedir.”Partitioning” verilerin bir bütün içersinde parçalara ayrılması seklinde kabaca açıklanabilir.

Partitioning ile bir tablo ya da index kendi içinde daha küçük parçalara ayrıştırılıp kullanılabilir.İşin güzel yanı bu yapıldıgı takdirde yazılan DML sorgu vs. scriplerde herhangi bir değişiklik yapmanıza gerek yoktur. Oracle bunu kendisi halleder.(Tabi bazı durumlarda partition ismi vererekte işlem yapmak gerekebilir.) Ancak, partitionlar tanımlandıktan sonra,  DDL sorguları tabloların veya indexlerin tamamı yerine bireysel partitionlara erişebilir ve bunları işleyebilir. Bu, bölümlemenin büyük veritabanı nesnelerinin yönetilebilirliğini nasıl basitleştirebileceğidir.

Bir tablonun veya indexin her partitionı, sütun adları, veri türleri ve kısıtlamalar gibi aynı mantıksal niteliklere sahip olmalıdır, ancak her partition, sıkıştırmanın etkin veya devre dışı bırakılmısı fiziksel storage ayarları ve tablospace gibi ayrı fiziksel niteliklere sahip olabilir. Örneğin Bir tablonun en eski 10 yıllık verilerini SATA disklere yönlendirirken güncel verilerinin SAS üzerinde olacak Ģekilde konumlandırabiliriz.

Partitioning, özellikle büyük hacimli verileri yöneten uygulamalar olmak üzere birçok farklı türde uygulama için kullanışlıdır. OLTP sistemleri genellikle yönetilebilirlik ve kullanılabilirlikteki gelişmelerden yararlanırken, veri depolama sistemleri performans ve yönetilebilirlikten yararlanır.

Partitioning şu avantajları sunar:

  • Tüm tablo yerine index oluşturma ve rebuilding, partition düzeyinde yedekleme ve kurtarma gibi veri yönetimi işlemlerini sağlar. Bu, bu işlemler için önemli ölçüde azaltılmış zamanlarla sonuçlanır. (Örneğin partition metoduna bağlı olarak 5 farklı partition olan bir tabloda 2. partition ı drop edebilir, farklı bir index oluşturabilir ya da bu partition’ı tablodan bağımsız olarak truncate edebilirsiniz.)
  • Büyük parçalar ile uğraşmak yerine küçük parçalar ile uğraşıldığından özellikle sorgula işlemlerinde büyük kazanç sağlar.
  • Maintenance işlemleri için zamanlanmış downtime süresinin etkisini önemli ölçüde azaltır.
  • Paralel execution, kaynak kullanımını optimize etmek ve execution time’ı en aza indirmek için özel avantajlar sağlar. Parallel execution, sorgular ve DML ve DDL için desteklenir.

(continue reading…)

156 total views, no views today


LVM (Logical Volume Manager)


LVM, modüler disk veri kümesi veya kümeleri oluşturulmasını, böylelikle de istenildiğinde mevcut disk alanı üzerinde  istenilen boyutlandırmanın yeniden yapabilmesini sağlar. Disk alanının yetersiz kaldığı durumlarda LVM ile oluşturulan disk veri kümesine kolaylıkla yeni disk veya disk bölümleri ilave edebilir, ihtiyaca göre disk alanı şekillendirilebilir. Özellikle büyük disk alanı ihtiyacı olan sistemlerde LVM ile disk veri kümeleri oluşturularak ya da sisteme yeni bir disk daha eklenerek toplam disk boyutu arttırılabilir veya sistemde pasif durumda olan bir disk bölümü aktif disk kümesine dahil edilebilir. Aynı zamanda mevcut disk bölümlerinin boyutları değiştirilebilir. Yapılacak fiziksel veri alanı değişikliklerinden sistemin mevcut haritası hiçbir şekilde etkilenmez ve yeni tanımlar yapmaya gerek kalmaz.

LVM ile bir ya da birden fazla olan disklerinizi tek bir disk havuzuymuş gibi gösterip, partitions ile karmaşık disk alanı hesaplamalarını sizin yerinize soyutlayıp yapıyor.

Özellikler;

LVM’in en önemli özelliği online (on-the-fly) disk üzerinde işlem yapmamıza olanak sağlamaktadır.

Bir birinden bağımsız kaynaklar (diskler den tek bir Volume oluşturabilmektedir.

LVM, hacim grubu (Volume Group – vp) ve bu grubun içinde fiziksel hacim (Physical Volume  – pv) ve mantıksal hacimlerden (Logical Volume – lv) oluşur.

  • Volume Group : Fiziksel (Physical) ve mantıksal (Logical) hacimleri (volume) içine alan üst düzey bir katmandır.
  • Physical Volume : Fiziksel hacim adından da anlaşılacağı üzere fiziksel aygıtlardan (disklerden) veya disk bölümlerinden oluşan kısımdır. Dikkat edilmesi gereken konu, oluşturulan partition (bölme) nin Linux LVM (8e) olarak tanımlanmış olması gerekmektedir! Partation yapısını fdisk veya parted disk yönetim araçları ile ilerleyen bolümde nasıl yapılacağı anlatılacaktır.
  • Logical Volume : Disk bölümlerinin karşılığıdır. Dosya sistemi içerir. Filesystem (Dosya işletim sistemleri) nin yapılandırıldığı katman olarak adlandırılabilir. Genel olarak Linux ext3, ext4 filesystem kullanmakta.

Ayrıca fiziksel hacim içerisinde fiziksel birimler (PE) ve aynı şekilde mantıksal hacim içerisinde bulunan mantıksal kümeler vardır. Bunların varsayılan değeri tüm dosya sistemlerinde aynı olup 4 MB’dır.

  • Fiziksel Birimler (PE): Fiziksel hacim her biri eşit uzunlukta (varsayılan değeri 4 MB) veri parçalarına bölünmüştür.
  • Mantıksal Birimler (LE): Mantıksal hacimlerde aynı şekilde her biri eşit uzunlukta (varsayılan değeri 4 MB) veri parçalarına bölünmüştür. Fiziksel birimler ve mantıksal birimler arasında da birebir ilişki vardır.

Linux LVM Logical Volume Manager 1

(continue reading…)

1,096 total views, no views today


Oracle Data Concurrency and Consistency

Tek kullanıcılı bir veritabanında, bir kullanıcı aynı verileri aynı anda değiştiren diğer kullanıcılar için endişe duymadan verileri değiştirebilir. Ancak, çok kullanıcılı bir veritabanında, aynı anda birden fazla transaction içindeki ifadeler aynı verileri güncelleyebilir. Eşzamanlı olarak gerçekleştirilen transactionlar anlamlı ve tutarlı sonuçlar üretmelidir. Aynı anda aynı tablo hatta aynı satırlar üzerinde işlem yapan çok kullanıcılı sistemler artık kaçınılmaz.Hal böyle olunca bilgilerin tutarlılığının sağlanması istenmeyen sonuçları almamak açısından çok önemlidir. Çok kullanıcılı bir veritabanı aşağıdakileri sağlamalıdır.

  • Kullanıcıların aynı anda verilere erişebileceği güvencesi (veri eşzamanlılığı – data concurrency). Kısaca pek çok kullanıcının aynı anda aynı dataya ulaşabilmesi durumu
  • Her kullanıcının, kendi işlemleri tarafından yapılan görünür değişiklikler ve diğer kullanıcıların taahhüt ettiği işlemler de dahil olmak üzere verilerin tutarlı bir görüntüsünü (veri tutarlılığı – data consistency) gördüğü güvencesi. Kısaca her bir kullanıcının kendisinin ya da bir başka kullanıcının transaction ı aynı anda calişsa bile tutarlı bir data setine sahip olabilmesi şeklinde özetlenebilir.

Transactionlar aynı anda çalıştığında tutarlı işlem davranışını tanımlamak için, veritabanı araştırmacıları serializability adı verilen transaction isolation modeli tanımladılar. Bu konu ile ilgili detaylı bilgiyi bir önceki yazımda vermiştim. Serializable bir transaction, başka hiçbir kullanıcı veritabanındaki verileri değiştirmemiş gibi görünmesini sağlayan bir ortamda çalışır.

Transactionlar arasında bu tür bir isolation derecesi genellikle arzu edilmekle birlikte, birçok uygulamayı serializable modda çalıştırmak, uygulama verimini ciddi şekilde tehlikeye atabilir. Eşzamanlı çalışan transactionların tamamen isolationı, bir transactionın başka bir transaction tarafından sorgulanan bir tabloya ekleme yapamayacağı anlamına gelebilir. Kısacası, gerçek dünyadaki düşünceler genellikle mükemmel transaction isolationı ve performans arasında bir uzlaşma gerektirir.

Oracle Database, multiversion consistency modeli ve çeşitli lock ve transaction türlerini kullanarak veri tutarlılığını(consistency) korur. Bu şekilde, veritabanı, eşzamanl ı(concurrent) olarak birden fazla kullanıcıya veri görünümü sunabilir, bu da her bir görünümün zaman içindeki bir noktayla tutarlı olmasını sağlar. Farklı veri bloğu versiyonları aynı anda mevcut olabileceğinden, işlemler bir sorgu için gereken zamanda işlenen verilerin versiyonunu okuyabilir ve zaman içindeki tek bir noktayla tutarlı olan sonuçları döndürür.

Multiversion Read Consistency

Oracle Veritabanında, multiversioning, aynı anda birden fazla veri versiyonu gerçekleştirme yeteneğidir. Oracle Database, multiversion okuma tutarlılığını korur. Oracle veritabanının sorguları aşağıdaki özelliklere sahiptir:

  • Read-consistent queries

Bir sorgu tarafından döndürülen veriler zaman içinde bir point için kesin ve tutarlıdır.

Not: Oracle Database hiçbir zaman,  kirli okumalara (dirty read) izin vermez. Dirty Read bir başkası tarafından (bir başkasının transaction’ı tarafından) henüz commit edilmemiş verinin, diğer kullanıcının transaction’ı tarafından okunmasına denir.

  • Nonblocking queries

Veritabanında da sorgulayanlar ve DML işemi yapanlar birbirlerini engellemez.

Oracle’ın garanti ettiği 2 tane uyumluluk kontrolü vardır. Bunlar, Statement level read consistency ve Transaction level read consistency dir. Bunlar, Oracle’ın her zaman bir sorgunun veri ile döneceğini ve her sorgunun veriye ulaşacağını garanti eden koşullardır.

Statement-Level Read Consistency

Oracle Database her zaman statement düzeyinde okuma tutarlılığını(read consistency) zorlar; bu, bir sorgu tarafından döndürülen verilerin zaman içinde tek bir nokta için kararlı ve tutarlı olduğunu garanti eder. Tek bir SQL ifadesinin tutarlı olduğu nokta, transaction isolation level ve sorgunun yapısına bağlıdır:

  • Read committed isolation level, bu nokta sorgunun açıldığı zamandır. Örneğin, bir SELECT ifadesi SCN 1000’de açılırsa, bu ifade SCN 1000 ile tutarlıdır.
  • Serializable veya read-only transaction, bu nokta transactionın başladığı zamandır. Örneğin, bir transaction SCN 1000’de başlarsa ve bu transactionda birden fazla SELECT ifadesi varsa, her ifade SCN 1000 ile tutarlıdır.
  • Bir Flashback Sorgu işleminde (SELECT … AS OF), SELECT ifadesi, zamandaki noktayı açıkça belirtir. Örneğin, bir tabloyu geçen perşembe saat 2: 00’de göründüğü gibi sorgulayabilirsiniz.

Yani transaction t anında bir sorgulama başlattığında bu t anına kadar olan bilgileri getirme garantisi vardır.Yani t+1 anında bir data girildiğinde bu datalar t anında başlatılan sorguda görülmezler.Peki bu değişiklikler olduğu halde nasıl tutarlı data getiriliyor.Oracle bunu rollback segment bilgisini okuyarak sağlar.

Transaction-Level Read Consistency

Oracle Database ayrıca, transaction-level read consistency olarak bilinen bir transaction daki tüm sorgulara okuma tutarlılığı sağlayabilir. Bu durumda, bir transaction daki her ifade aynı zaman diliminde veri görür; bu transactionın başladığı zamandır.

Serializable transaction tarafından yapılan sorgular, transactionın kendisinde yapılan değişiklikleri görür. Örneğin, employees güncelleyen ve ardından employees sorgulayan bir transaction güncellenen verileri görecektir. Transaction-level read consistency repeatable read isolation Leveldir ve sorguyu phantom read’a maruz bırakmaz.

Yani , transaction-level read consistency sinde statement-level read consistency sinden farklı olarak bir transaction içersinde tek bir sorgulama yerine birden fazla sorgulama için aynı garanti verilmektedir.Bu sayede bir sorgulama hiçbir zaman “dirty read” yapmayacağı gibi transaction ların yaptığı commit lerdende etkilenmez.Bu sadece SELECT için değil koşul içeren DELETE, UPDATE,sorgulama ile yapılan INSERT işlemlerinde de geçerlidir

Read Consistency and Undo Segments

Multiversion read consistency modelini yönetmek için, bir tablo aynı anda sorgulandığında ve güncellendiğinde veritabanı read consistency sağlaması için veri kümesi oluşturması gerekir. Oracle Database, verileri geri alma yoluyla(undo data aracılığıyla) okuma tutarlılığı(read consistency) sağlar. Bir kullanıcı verileri değiştirdiğinde, Oracle veritabanı, segmentleri geri almak için yazdığı undo segmentlerini oluşturur .

Undo segmentleri, uncommitted veya son zamanlarda değiştirilmiş transactionlar ile değiştirilen eski veri değerlerini içerir. Bu nedenle, aynı verinin birden fazla sürümü (verisyonu), hepsi zaman içindeki farklı noktalarda, veritabanında bulunabilir. Veritabanları, verilerin read-consistenti sağlamak ve nonblocking sorguları etkinleştirmek için farklı noktalardaki verilerin anlık görüntülerini(snaphot) kullanabilir.

Single instnace ve Oracle Real Application Cluster (Oracle RAC) ortamlarında read consistency garanti edilir. Oracle RAC, bir veritabanı instance’ından diğerine veri bloklarının read-consistent aktarmak için cache fusion olarak bilinen bir cache-to-cache bloğu aktarım mekanizması kullanır.

Aşağıdaki resimde statement-level read consistency sağlamak için  undo veri kullanan bir sorgu gösterir read committed isolation level.

Bu grafik, altında “SCN 10023″ yazan bir SELECT ifadesini gösterir. Açıklamada, her biri farklı bir SCN: 10021, 10021, 10024 (shaded blok), 10008, 10024 (shaded blok), 10011, 10021 şeklinde bir bloklar sütunu bulunur. ” Scan Path ” etiketli bir ok, SELECT ifadesinden sütun boyunca sonuna kadar gider, ancak ok, shaded blokların sağına çıkar ve sütunun sağına asılı olan bloklardan geçer: biri SCN 10006 ve diğeri ile SCN 10021 ile. Undo Segment etiketli bir daire bu iki bloğa işaret eder.

Veritabanı bir sorgu adına veri blokları alırken, veritabanı her sorgudaki verinin sorgu başladığında bloğun içeriğini yansıtmasını sağlar. Veritabanı, bloğun, sorgu işlemenin başladığı noktadaki bloğu yeniden yapılandırması için gereken değişiklikleri geri alır.

Veritabanında işlemlerin sırasını garanti altına almak için SCN adı verilen internal sıralama mekanizması kullanılmaktadır. SELECT ifadesi execute aşamasına girerken, veritabanı, sorgunun çalışmaya başladığı sırada kaydedilen SCN’yi belirler.  Yukarıdaki şekilde bu SCN 10023’tür. Sorgu yalnızca SCN 10023 ile ilgili taahhütlü verileri görür.

Yukarıdaki şekilde 10023’ten sonra SCN’lere sahip bloklar, SCN 10024’e sahip iki blokta gösterildiği gibi değiştirilmiş verileri gösterir. SELECT ifadesi, blokta yapılan değişikliklerle tutarlı bir versiyonunu gerektirir. Veritabanı, geçerli veri bloklarını yeni bir buffere kopyalar ve blokların önceki sürümlerini yeniden oluşturmak için undo verilerini uygular. Bu yeniden yapılandırılmış veri bloklarına consistent read (CR) klonları denir. Yukarıdaki şekilde, veritabanı iki CR klonu yaratır: bir blok SCN 10006’ya ve diğer blok ise SCN 10021’e uyumludur. Bu şekilde, Oracle Database dirty read’i önler. (continue reading…)

168 total views, no views today


RDBMS KAVRAMI ve ORACLE RDBMS YAKLAŞIMLARI

Merhaba arkadaşlar veritabanında Data Concurrency ve Consistency konusunu yazmadan önce aşağıdaki veritabanı yaklaşımlarını öğrenmenin gerekli olduğunu düşünüyorum.

Tutarlılık (Consistency) ve erişilebilirlik (Availability), veri yönetim sistemlerinde iki farklı türde modelin doğmasına sebep olmuştur. Bunlar ACID ve BASE modelleridir.

ACID Modeli

ACID Standartları RDBMS veritabanlarında transaction işlemleri sırasında yapılan işlemlerin ne şekilde yapılması gerektiğini anlatan prensiplerdir. Geleneksel veritabanı ile çalışmış olan hemen hemen herkesin aşina olduğu bir modeldir. Bu modelde çalışan sistemler tutarlılık konusunda son derece hassastır ve veri kaybına oldukça pesimist yaklaşır. ACID, yeteneklerini ortaya dökebilmek için kilit mekanizmalarını kullanır. Bu mekanizmalar verinin diskte ve memoryde tüm kullanıcılar tarafından aynı görünmesini, verinin güncellenmesi sırasında onay gelene kadar tüm istemcilerin bekletilmesini mümkün kılar. Gerekirse tüm veritabanı kilit altına alınır. Gerektiğinde çakışan işlemlerin en maliyetli olanı hariç hepsi iptal edilir. Tabi ki pesimistlik seviyesine müdehale edebilirsiniz. Ancak ACID pesimist olması için dizayn edilmiştir.

Bu yaklaşım, verileri denetim altında tutan lock ve latch mekanizlarını kullanarak veri bütünlüğünü son derece güvenli noktaya taşımıştır. Hızdan daha çok veri tutarlılığının ön planda olduğu, özellikle paraya dokunan işlemler için ACID vazgeçilmezdir.

Aslında ACID; Atomicity, Consistency, Isolation ve Durability kelimelerinin kısaltılmış halidir. Bu ifadeleri inceleyecek olursak; (continue reading…)

160 total views, no views today


dd Komutu

dd komutu data duplicator anlamına gelir ve verilerin kopyalanması ve dönüştürülmesi için kullanılır.

  • Tüm sabit diski veya bölümü yedekleyin ve geri yükleyin.
  • MBR’nin Yedeklenmesi
  • Manyetik bant formatını kopyalayabilir ve dönüştürebilir, ASCII ve EBCDIC formatları arasında geçiş yapabilir, bayt baytları alabilir ve küçük harfleri büyük harfe çevirebilir.
  • Linux çekirdeği tarafından da kullanılabilir.

Yalnızca root ve sudo yekisi olanlar komutu çalıştırabilir, çünkü yanlış kullanımı nedeniyle büyük bir veri kaybıyla karşılaşabilirsiniz, bu nedenle çalışırken çok dikkatli olmalısınız. dd komutunun sintaksisi;

dd if=<kaynak dosya ismi> of=< kaynak dosya ismi > [Seçenekler]

if : Verileri kopyalamak istediğiniz yerden bir kaynaktır ve ‘if^’, ‘input file’ anlamına gelir.

of :Veriyi yazmak/yapıştırmak istediğiniz yerdir ve ‘of’, ‘output file’ anlamına gelir

Seçenekler : Seçenekler şunları içerir: verinin ne kadar hızlı yazılacağı, hangi format vb.

Sözdizimindeki giriş (kaynak dosya adı) ve Çıktı (hedef dosya adı), verileri yazmak ve okumak istediğiniz diskler, bölümler, dosyalar ve aygıtlardır. Örneklerde tartışacağımız birçok seçenek var.

  • Örnek 1: Bir sabit diski başka bir sabit diske kopyalayın. Bu, aynı yapılandırmaya sahip birçok makine inşa ettiğimizde yararlıdır. Tüm makinelere işletim sistemi kurmaya gerek yok. Sadece makineye işletim sistemini ve gerekli yazılımı yükleyin, ardından aşağıdaki örnekle kopyalayın.
dd if=/dev/sda of=/dev/sdb

(continue reading…)

688 total views, no views today


Oracle SQL Tuning Araçları


SQL tuning araçları otomatik veya manueldir. Bu bağlamda, veritabanının kendisi tanı, tavsiye veya düzeltici eylemler sağlayabilirse, bir araç otomatik hale getirilir. Manuel bir araç, bu işlemlerin tümünü gerçekleştirmenizi gerektirir.

Tüm ayarlama araçları, veritabanı örneğinin topladığı dynamic performance view lerinin, istatistiklerin ve metriklerin temel araçlarına bağlıdır. Veritabanının kendisi, SQL ifadelerini ayarlamak için gereken verileri ve meta verileri içerir.

Otomatik SQL Tuning Araçları

Oracle Database, SQL tuningile ilgili birçok advisor sunar.

Ek olarak, SQL plan management performans gerilemelerini önleyebilen ve SQL performansını iyileştirmenize yardımcı olabilecek bir mekanizmadır.

Tüm otomatik SQL tuning araçları, SQL tuning setlerini giriş olarak kullanabilir. SQL tuning set (STS), execution istatistikleri ve execution context ile birlikte bir veya daha fazla SQL ifadesi içeren bir veritabanı nesnesidir. Otomatik sql tuning araçları aşağıdakiler gibidir.

  1. Automatic Database Diagnostic Monitor (ADDM)
  2. SQL Tuning Advisor
  3. SQL Access Advisor
  4. SQL Plan Management
  5. SQL Performance Analyzer

Automatic Database Diagnostic Monitor (ADDM)

ADDM, Oracle Veritabanına yerleşik kendi kendine diagnostic (teşhis) yazılımıdır.

ADDM, performans sorunlarının kök nedenlerini otomatik olarak bulabilir, düzeltme önerileri sağlayabilir ve beklenen faydaları ölçebilir. ADDM ayrıca hiçbir işlem yapılmayan alanları da belirler.

ADDM ve diğer advisorlar, istatistikleri toplamak, sürdürmek ve kullanmak için veritabanı bileşenlerine hizmet sağlayan bir altyapı olan Automatic Workload Repository (AWR) kullanır. ADDM, yüksek yüke neden olan SQL de dahil olmak üzere olası performans sorunlarını belirlemek için AWR’deki istatistikleri inceler ve analiz eder.

Örneğin, ADDM’yi gece çalışacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Sabahları, soruna neyin neden olduğunu ve önerilen bir düzeltme olup olmadığını görmek için en son ADDM raporunu inceleyebilirsiniz. Rapor, belirli bir SELECT ifadesinin çok miktarda CPU tükettiğini gösterebilir ve SQL Tuning Advisor’ı çalıştırmanızı önerebilir.

ADDM analizi yukarıdan aşağıya doğru yapılır, önce semptomları tanımlar ve sonra performans problemlerinin kök nedenlerine ulaşmak için analizi inceler. ADDM, performans sorunlarını tanımlamak için DB time statistic (zaman istatistiğini) kullanır. Veritabanı zamanı (DB) zamanı, boşta olmayan tüm kullanıcı oturumlarının bekleme süresi ve CPU zamanı da dahil olmak üzere, kullanıcı isteklerini işlemede veritabanının harcadığı kümülatif zamandır.

Performans sorunlarını tanılamanın yanı sıra, ADDM olası çözümleri de önerir. Uygun olduğunda, ADDM, içinden seçim yapabileceğiniz birden fazla çözüm önerir.Örneğin;

  • Donanım değişiklikleri
  • CPU ekleme veya I/O sisteminin konfigurasyonu
  • Veri tabanı yapılandırması
  • Başlatma parametresi ayarlarının değiştirilmesi
  • Şema değişiklikleri
  • Bir tablo veya indexi bölümlere ayırma ya da automatic segment space management kullanma karma
  • Uygulama değişiklikleri
  • Indexler için önbellek seçeneğini kullanma veya bind variable kullanma
  • Diğer danışmanları kullanmak

(continue reading…)

286 total views, 2 views today


  • Sertifikasyon



  • Etiketler

  • Topluluklar

                     
                     
  • Live Traffic Feed

    Feedjit Widget
  • Copyright © 1996-2010 Mustafa Bektaş Tepe. All rights reserved.
    Türkçeleştirme Blogizma | AltyapıWordPress
    Takip Et

    Her yeni yazı için posta kutunuza gönderim alın.

    Diğer takipçilere katılın: