Oracle order by 排序优化
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Oracle order by 排序优化
[日期:2013-06-26] 来源:Linux社区 作者:ocpyang [字体:]
order by 排序对性能的影响
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案例演示
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alter system flush shared_pool;
set autotrace traceonly explain stat;
select * from t3 where sid>90 ;
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4161002650
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 330 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T3 | 10 | 330 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("SID">90)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
统计信息
----------------------------------------------------------
10 recursive calls
4 db block gets
10 consistent gets
0 physical reads
496 redo size
818 bytes sent via SQL*Net to client
519 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
10 rows processed
select * from t3 where sid>90 order by sid desc;
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1749037557
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 330 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 10 | 330 | 3 (34)| 00:00:01 |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL| T3 | 10 | 330 | 2 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("SID">90)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
统计信息
----------------------------------------------------------
9 recursive calls
4 db block gets
9 consistent gets
1 physical reads
540 redo size
818 bytes sent via SQL*Net to client
519 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory) --有排序
0 sorts (disk)
10 rows processed
可以看出CPU发生变化,如果排序语句很多的情况下,性能影响更大.
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解决办法
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create index index_sid on t3(sid desc);
exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','T3',cascade=>TRUE);
select * from t3 where sid>90 order by sid desc;
执行计划
---------------------------------------------------------
lan hash value: 243714934
----------------------------------------------------------------------------------------
Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 140 | 2 (0)| 00:00:01 |
1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T3 | 10 | 140 | 2 (0)| 00:00:01 |
* 2 | INDEX RANGE SCAN | INDEX_SID | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------
redicate Information (identified by operation id):
--------------------------------------------------
2 - access(SYS_OP_DESCEND("SID") filter(SYS_OP_UNDESCEND(SYS_OP_DESCEND("SID"))>90) ote ---- - SQL plan baseline "SQL_PLAN_78qgapzz4mwhwd7223dec" used for this statement 统计信息 --------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 4 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 818 bytes sent via SQL*Net to client 519 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) --无排序 0 sorts (disk) 10 rows processed
初始化Oracle用户以及表空间的bash shell脚本
IMP/EXP数据迁移(二)
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
