ウィンドウ化された集計関数を使用すると、特に共通の部分式スプールで論理読み取りが非常に高くなるのはなぜですか?
ウィンドウ化された集合関数の論理読み取りが非常に多いのはなぜですか?
ウィンドウ化された集合関数では、共通の実行プランで論理読み取りが高くなる可能性があります。部分式スプール、特に大きなテーブルの場合。この記事の目的は、この観察の背後にある理由を説明し、ワークテーブルの論理読み取り数を理解するための洞察を提供することです。
説明
ワークテーブルの論理読み取り数は、従来のものと比較して異なる方法でカウントされます。スプールテーブル。ワークテーブルでは、読み取られた各行は 1 つの「論理読み取り」に変換されます。これは、「実際の」スプール テーブルのハッシュされたページのレポートとは異なります。
この方法で読み取りをカウントする根拠は、分析により意味のある情報が提供されることです。ワークテーブルのハッシュされたページを追跡することは、これらの構造の内部的な性質によりあまり役に立ちません。スプールされた行のレポートには、tempdb リソースの実際の使用率がより適切に反映されます。
式の導出
ワークテーブルの論理読み取りを予測するために導出される式は次のとおりです。
Worktable logical reads = 1 + (NumberOfRows * 2) + (NumberOfGroups * 4)
この式は次のことを説明します。以下:
- 1: ワークテーブルへのデータの初期ロードを表します。
- NumberOfRows * 2: 2 つのセカンダリ スプール (行を返すコストを削減するために作成されました) は完全に読み込まれます
- NumberOfGroups * 4: プライマリ スプールは、以下で説明するように行を出力し、その結果、個別のグループ値の数 (プラス 1) が得られます。
一次スプール列排出
一次行を蓄積し、集計計算を実行するタスクを負ったスプールは、次のように動作します:
- 入力から各行を読み取り、ワークテーブルに書き込みます。
- 新しいグループが見つかったとき、ネストされたループ演算子に行を出力し、新しいグループ パーティションの開始を示します。
- 各グループの平均が計算されます。ワークテーブル内の行を使用します。
- 平均はワークテーブル内の行と結合されます。
- 次のグループに備えてワークテーブルは切り捨てられます。
- 最後のグループを処理するには
追加考慮事項
テスト スクリプトでは、同じプロセスを複製すると論理読み取りが少なくなることがわかりました (11)。この不一致は、異なる環境でクエリ プロセッサが採用するアルゴリズムの最適化に起因すると考えられます。この式は、ネストされたループまたはハッシュ結合が使用される一般的なケースでも引き続き有効です。
結論
ワークテーブル内の論理読み取りのカウントの違いを理解することは、ウィンドウ化された集計関数を含む実行計画を正確に解釈するために不可欠です。提供されている式は、ワークテーブルの論理読み取りを見積もる便利な方法を提供し、パフォーマンス分析と最適化の取り組みに役立ちます。
以上がウィンドウ化された集計関数を使用すると、特に共通の部分式スプールで論理読み取りが非常に高くなるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。
