


Pourquoi ma requête Oracle SQL n'utilise-t-elle pas le parallélisme ?
Comprendre les limitations du parallélisme d'Oracle pour une requête SQL unique
Bien qu'Oracle 11g Release 2 introduit des fonctionnalités de parallélisation avancées, obtenir un parallélisme optimal pour une requête spécifique nécessite un examen et une analyse minutieux. Malgré l'application de diverses astuces de parallélisme telles que /* PARALLEL */, votre requête semble rester confinée à un seul processeur.
Une approche holistique du parallélisme
Comprendre le parallélisme d'Oracle est crucial, car il implique une interaction complexe de paramètres système, de caractéristiques de requête et de conditions d'exécution. Commencez par poser les questions fondamentales :
- Combien de serveurs parallèles ont été demandés ?
- Combien de serveurs parallèles ont été alloués ?
- Combien de serveurs parallèles ont été effectivement utilisés ?
Identification des goulots d'étranglement
Utilisez l'outil complet de surveillance SQL avec des rapports actifs pour découvrir la cause première de des étapes lentes dans votre plan d’exécution. Cet outil révèle le temps passé sur chaque étape et le degré de parallélisme atteint.
Facteurs influençant l'allocation des serveurs parallèles
Une multitude de facteurs contribuent à l'allocation des serveurs parallèles. Voici quelques considérations clés :
- Parallélisme inter-opérations : Les opérations de tri ou de regroupement peuvent conduire à doubler l'allocation du serveur parallèle.
- Conseils de requête : Les astuces explicites au niveau des instructions sont préférées, mais les astuces au niveau des objets peuvent également avoir un impact parallélisme.
- SQL récursif :Le SQL récursif, tel que la gestion des séquences non mises en cache, peut sérialiser efficacement les opérations.
- Modifier les paramètres de session : Modifier les commandes de session peut forcer ou activer le traitement parallèle.
- Degré de table et d'index : Plus petit les tables et les index peuvent ne pas bénéficier du parallélisme.
- Considérations relatives à l'optimiseur : L'optimiseur peut choisir le traitement en série plutôt que le parallélisme s'il le juge plus efficace.
- Gestion du plan : Des fonctionnalités telles que les lignes de base du plan SQL peuvent modifier le degré de parallélisme en coulisses.
- Édition limitations : Les opérations parallèles ne sont prises en charge que dans les éditions Enterprise et Personal.
Autres considérations
Les facteurs supplémentaires pouvant influencer le parallélisme incluent :
- Limites du système d'exploitation et du matériel : Les cœurs de processeur, la mémoire et les capacités d'E/S ont un impact sur le parallélisme.
- Restrictions DML parallèles : Certains scénarios, tels que des déclencheurs ou des contraintes auto-référentielles, peuvent empêcher les opérations DML parallèles.
- Bogues et limitations :Des problèmes d'analyse occasionnels ou des bogues Oracle peuvent entraîner un comportement de parallélisme inattendu.
Optimisation pour un parallélisme optimal
Atteindre un parallélisme optimal nécessite l'expérimentation et la compréhension des caractéristiques spécifiques de la charge de travail. Tenez compte des conseils suivants :
- Évitez les indices inutiles : N'utilisez les indices que lorsque cela est nécessaire, car ils peuvent parfois interférer avec la prise de décision de l'optimiseur.
- Activer le DML parallèle : Assurez-vous que le DML parallèle est activé si votre charge de travail.
- Modifiez les paramètres système : Ajustez les paramètres système tels que PARALLEL_DEGREE_LIMIT et PARALLEL_MIN_SERVERS pour affiner le parallélisme.
- Envisagez le partitionnement : Le partitionnement peut améliorer traitement parallèle en répartissant les données sur plusieurs disques.
- Analyser l'utilisation du parallélisme : Surveillez le rapport SQL_MONITOR pour le SQL_ID afin d'identifier les goulots d'étranglement et les domaines à améliorer.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
