數(shù)據(jù)庫(kù)容量如何算？數(shù)據(jù)庫(kù)容量估計(jì)一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)容量的核心分析對(duì)象是數(shù)據(jù)庫(kù)表，以及圍繞數(shù)據(jù)庫(kù)表的視圖、索引、日志等相關(guān)輔助信息。總結(jié)這些信息后，加上3-5年的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)容量進(jìn)行評(píng)估。1.單表單

數(shù)據(jù)庫(kù)容量如何算？

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)容量的核心分析對(duì)象是數(shù)據(jù)庫(kù)表，以及圍繞數(shù)據(jù)庫(kù)表的視圖、索引、日志等相關(guān)輔助信息?？偨Y(jié)這些信息后，加上3-5年的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)容量進(jìn)行評(píng)估。

1.單表單行數(shù)據(jù)庫(kù)的容量分析；

要分析單個(gè)表單行的數(shù)據(jù)容量，需要分析各種數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)類型的字節(jié)占用情況，比如Oracle數(shù)據(jù)庫(kù):

char類型只要是，字節(jié)數(shù)一樣多，Number類型最多按22字節(jié)計(jì)算，平均按10字節(jié)計(jì)算就夠了，varchar類型按長(zhǎng)度的2/3計(jì)算，date類型占用7字節(jié)。

按照上面的假設(shè)，如果一個(gè)客戶表中有30個(gè)varchar(100)，那么一個(gè)客戶記錄就是2k，10萬(wàn)個(gè)客戶的信息將近200M，每年增長(zhǎng)30%,每年會(huì)增加60M左右的空間。

2.索引空間評(píng)估:

表的索引空間一般是表空間的1/3，表的索引存儲(chǔ)空間可以按照1/2表空間來(lái)評(píng)估。

3.數(shù)據(jù)庫(kù)緩存容量:

數(shù)據(jù)庫(kù)緩存(內(nèi)存空間)一般是數(shù)據(jù)庫(kù)空間的5%,性能更好。

4、內(nèi)存容量空間需求分析:

首先根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)容量計(jì)算出需要的數(shù)據(jù)庫(kù)緩存大小，然后估算出操作系統(tǒng)和系統(tǒng)軟件需要的內(nèi)存，總和就是需要的內(nèi)存容量。

5.機(jī)器的系統(tǒng)能量:一般機(jī)器CPU的系統(tǒng)能量達(dá)到70%時(shí)比較好；如果超過(guò)閾值，就是過(guò)飽和，存在系統(tǒng)能量隱患；如果低于閾值，則機(jī)器資源沒(méi)有得到合理利用。

此外，分析數(shù)據(jù)庫(kù)空間還包括表日志空間、回滾空間、重做空間、臨時(shí)空間等。

6.另一種計(jì)算方法

當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間(比如三個(gè)月)后，當(dāng)前的總數(shù)據(jù)和占用的總空間已經(jīng)非常清晰，通過(guò)對(duì)未來(lái)業(yè)務(wù)的估算，可以輕松計(jì)算出未來(lái)一年和三年的整體數(shù)據(jù)庫(kù)容量；

如何查詢數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前占用空間的大小？

找出當(dāng)前用戶占用的空間。;的表，并按降序排列:

從user _ extensions group by segment _ name order by sum (bytes)/1024/1024 desc中選擇s

數(shù)據(jù)庫(kù)表的大小標(biāo)準(zhǔn)？

hive是什么數(shù)據(jù)庫(kù)？

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能。您可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)來(lái)運(yùn)行。它的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，不需要開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，通過(guò)類似SQL的語(yǔ)句就可以快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，非常適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施。它提供了一系列可用于數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)換加載(ETL)的工具，ETL是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析Hadoop中存儲(chǔ)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了一種簡(jiǎn)單的類似SQL的查詢語(yǔ)言，稱為HQL，允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種語(yǔ)言也允許熟悉MapReduce的開發(fā)人員開發(fā)定制的mappers和reducer來(lái)處理內(nèi)置mappers和reducer可以處理的復(fù)雜分析工作。;t未完成。