测试SQLPLUS的ARRAYSIZE对性能的影响
consistent gets,这个是从undo里读的数量,Oracle 为了保证数据的一致性,当一个查询很长,在查询之后,数据块被修改,还未提交
arraysize定义了一次返回到SQLPLUS客户端的行数,当扫描了arraysize 行后,停止扫描,返回数据,然后继续扫描。
这个过程就是统计信息中的SQL*Net roundtrips to/from client。
因为arraysize 默认是15行,那么就有一个问题,所以如果按照15行扫描一次,那么每次扫描要多扫描一个数据块,一个数据块也可能就会重复扫描多次。
重复的扫描会增加consistent gets 和 physical reads。 增加physical reads,这个很好理解,扫描的越多,物理读的可能性就越大。
consistent gets,这个是从undo里读的数量,Oracle 为了保证数据的一致性,当一个查询很长,在查询之后,数据块被修改,还未提交,再次查询时候,Oracle根据Undo 来构建CR块,这个CR块,可以理解成数据块在之前某个时间的状态。 这样通过查询出来的数据就是一致的。
那么如果重复扫描的块越多,需要构建的CR块就会越多,这样读Undo 的机会就会越多,consistent gets 就会越多。
如果数据每次传到客户端有中断,那么这些数据会重新扫描,这样也就增加逻辑读,所以调整arraysize可以减少传的次数,,减少逻辑读。
所以通过上面的说明,arraysize 参数如果过低,会影响如physical reads,consistent gets 还有SQL*Net roundtrips to/from client次数。 ---本段引自DAVE博客。
实验结论:实验用表是由dba_objects;创建。通过设置arraysize为1、15、200,可以通过最后的汇总表格得出将arraysize设置为200,可以得到更好的查询性能。
具体表现在:SQL语句执行时间大幅减少,通过Oracle Net从客户端收到的字节总数大幅减少,SQL * Net发送和从客户端接收的字节总数大幅减少--减幅比例接近arraysize尺寸的比例。
所以在使用SQLPLUS客户端查取大数据、SPOOL输出时,可以考虑将arraysize设置的大一点,提高性能。永久设置此参数可以在$ORACLE_HOME/sqlplus/admin/glogin.sql中写入set arraysize 15 这样。
1,使用SQLPLUS的ARRAYSIZE默认值15来进行测试BYS@bys1>create tabele test2 as select * from dba_objects;
BYS@bys1>alter system flush shared_pool;
System altered.
BYS@bys1>alter system flush buffer_cache;
System altered.
BYS@bys1>set arraysize 15 因为我已经更改过,所以手动再改为默认的15
此设置只在当前SESSION中有用,如果需要永久设置,可以在$ORACLE_HOME/sqlplus/admin/glogin.sql中写入set arraysize 15 这样。
BYS@bys1>set autotrace traceonly stat
BYS@bys1>select * from test2;
72465 rows selected.
Elapsed: 00:00:02.12
Statistics
----------------------------------------------------------
606 recursive calls
0 db block gets
5882 consistent gets
1052 physical reads
0 redo size
8036433 bytes sent via SQL*Net to client
53549 bytes received via SQL*Net from client
4832 SQL*Net roundtrips to/from client
6 sorts (memory)
0 sorts (disk)
72465 rows processed
汇总:执行时间:02.12秒,606次递归调用,5882 一致读,1052 物理读,8036433 bytes发送,53549 bytes接收,4832次往返
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:
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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
