Warum verwendet meine Oracle SQL-Abfrage keine Parallelität?
Verstehen der Parallelitätseinschränkungen von Oracle für eine einzelne SQL-Abfrage
Während Oracle 11g Release 2 erweiterte Parallelisierungsfunktionen einführt, erfordert das Erreichen einer optimalen Parallelität für eine bestimmte Abfrage sorgfältige Überlegungen und Analysen. Trotz der Anwendung verschiedener Parallelitätshinweise wie /* PARALLEL */ scheint Ihre Abfrage auf eine einzelne CPU beschränkt zu bleiben.
Ein ganzheitlicher Ansatz zur Parallelität
Es ist von entscheidender Bedeutung, die Parallelität von Oracle zu verstehen, da sie involviert ist ein komplexes Zusammenspiel von Systemparametern, Abfrageeigenschaften und Laufzeitbedingungen. Stellen Sie zunächst die grundlegenden Fragen:
- Wie viele parallele Server wurden angefordert?
- Wie viele parallele Server wurden zugewiesen?
- Wie viele parallele Server wurden effektiv genutzt?
Engpässe identifizieren
Nutzen Sie das umfassende SQL-Überwachungstool mit aktiven Berichten, um die Grundursache aufzudecken langsame Schritte in Ihrem Ausführungsplan. Dieses Tool zeigt die für jeden Schritt aufgewendete Zeit und den Grad der erreichten Parallelität an.
Faktoren, die die Zuweisung paralleler Server beeinflussen
Eine Vielzahl von Faktoren tragen zur Zuweisung paralleler Server bei. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:
- Parallelität zwischen Vorgängen: Sortier- oder Gruppierungsvorgänge können zu einer Verdoppelung der parallelen Serverzuteilung führen.
- Abfragehinweise: Explizite Hinweise auf Anweisungsebene werden bevorzugt, aber auch Hinweise auf Objektebene können Auswirkungen haben Parallelität.
- Rekursives SQL: Rekursives SQL, z. B. die Verarbeitung nicht zwischengespeicherter Sequenzen, kann Vorgänge effektiv serialisieren.
- Sitzungseinstellungen ändern: Sitzungsbefehle ändern kann Parallelverarbeitung erzwingen oder ermöglichen.
- Tabellen- und Indexgrad: Kleinere Tabellen und Indizes profitieren möglicherweise nicht von der Parallelität.
- Überlegungen zum Optimierer:Der Optimierer kann die serielle Verarbeitung der Parallelität vorziehen, wenn er sie für effizienter hält.
- Planen Verwaltung: Funktionen wie SQL Plan Baselines können den Grad der Parallelität dahinter verändern Szenen.
- Editionseinschränkungen: Parallele Vorgänge werden nur in den Enterprise- und Personal-Editionen unterstützt.
Andere Überlegungen
Zusätzliche Faktoren, die Einfluss haben können Parallelität umfasst:
- Betriebssystem- und Hardwareeinschränkungen: CPU-Kerne, Speicher und E/A-Funktionen wirken sich auf die Parallelität aus.
- Parallele DML-Einschränkungen: Bestimmte Szenarien, B. Trigger oder selbstreferenzielle Einschränkungen, können paralleles DML verhindern Vorgänge.
- Fehler und Einschränkungen: Gelegentliche Analyseprobleme oder Oracle-Fehler können zu unerwartetem Parallelitätsverhalten führen.
Optimierung für optimale Parallelität
Um eine optimale Parallelität zu erreichen, sind Experimente und das Verständnis der spezifischen Workload-Merkmale erforderlich. Beachten Sie die folgenden Tipps:
- Vermeiden Sie unnötige Hinweise:Verwenden Sie Hinweise nur bei Bedarf, da sie manchmal die Entscheidungsfindung des Optimierers beeinträchtigen können.
- Paralleles DML aktivieren: Stellen Sie sicher, dass paralleles DML aktiviert ist, falls dies von Ihnen verlangt wird Arbeitsbelastung.
- Ändern Sie Systemparameter: Passen Sie Systemparameter wie PARALLEL_DEGREE_LIMIT und PARALLEL_MIN_SERVERS an, um die Parallelität zu optimieren.
- Partitionierung in Betracht ziehen: Partitionierung kann sich verbessern Parallelverarbeitung durch Verteilung der Daten auf mehrere Festplatten.
- Parallelitätsnutzung analysieren:Überwachen Sie den SQL_MONITOR-Bericht auf die SQL_ID, um Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
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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.
