내 Oracle SQL 쿼리가 병렬성을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
단일 SQL 쿼리에 대한 Oracle의 병렬 처리 제한 이해
Oracle 11g 릴리스 2에는 고급 병렬화 기능이 도입되었지만 특정 쿼리에 대한 최적의 병렬 처리를 달성하려면 신중한 고려와 분석이 필요합니다. /* PARALLEL */과 같은 다양한 병렬 처리 힌트를 적용했음에도 불구하고 귀하의 쿼리는 여전히 단일 CPU에 국한되어 있는 것 같습니다.
병렬 처리에 대한 전체적인 접근 방식
Oracle의 병렬 처리에 대한 이해는 매우 중요합니다. 시스템 매개변수, 쿼리 특성 및 런타임 조건의 복잡한 상호작용. 다음과 같은 근본적인 질문부터 시작해 보세요.
- 요청된 병렬 서버 수는 몇 개입니까?
- 할당된 병렬 서버 수는 몇 개입니까?
- 효과적으로 사용된 병렬 서버 수는 몇 개입니까?
병목 현상 식별
활성화 된 포괄적인 SQL 모니터링 도구를 활용하십시오. 실행 계획의 느린 단계의 근본 원인을 찾아내는 보고서입니다. 이 도구는 각 단계에 소요된 시간과 달성된 병렬 처리 수준을 보여줍니다.
병렬 서버 할당에 영향을 미치는 요소
병렬 서버 할당에는 다양한 요소가 영향을 미칩니다. 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 작업 간 병렬 처리: 정렬 또는 그룹화 작업으로 인해 병렬 서버 할당이 두 배로 늘어날 수 있습니다.
- 쿼리 힌트: 명시적인 문 수준 힌트가 선호되지만 개체 수준 힌트도 영향을 미칠 수 있습니다. 병렬성.
- 재귀 SQL: 캐시되지 않은 시퀀스 처리와 같은 재귀 SQL은 작업을 효과적으로 직렬화할 수 있습니다.
- 세션 설정 변경: 세션 명령 변경 병렬 처리를 강제하거나 활성화할 수 있습니다.
- 테이블 및 인덱스 정도: 더 작은 테이블과 인덱스는 병렬 처리의 이점을 얻지 못할 수 있습니다.
- 최적화 프로그램 고려 사항: 최적화 프로그램이 더 효율적이라고 판단되면 병렬 처리 대신 직렬 처리를 선택할 수 있습니다.
- 계획 관리: SQL Plan Baselines과 같은 기능은 계획 이면의 병렬성 수준을 변경할 수 있습니다. 장면.
- 버전 제한 사항: 병렬 작업은 Enterprise 및 Personal Edition에서만 지원됩니다.
기타 고려 사항
영향을 줄 수 있는 추가 요소 병렬 처리에는 다음이 포함됩니다.
- 운영 체제 및 하드웨어 제한: CPU 코어, 메모리 및 I/O 기능은 병렬 처리에 영향을 미칩니다.
- 병렬 DML 제한: 특정 시나리오, 트리거 또는 자체 참조 제약 조건과 같은 병렬 DML을 방지할 수 있습니다.
- 버그 및 제한 사항: 간헐적인 구문 분석 문제 또는 Oracle 버그로 인해 예기치 않은 병렬 처리 동작이 발생할 수 있습니다.
최적 병렬 처리 최적화
최적의 병렬성을 달성하려면 특정 워크로드 특성에 대한 실험과 이해가 필요합니다. 다음 팁을 고려하십시오.
- 불필요한 힌트 피하기: 힌트는 때때로 최적화 프로그램의 의사 결정을 방해할 수 있으므로 필요한 경우에만 사용하십시오.
- 병렬 DML 활성화: 회사에서 요구하는 경우 병렬 DML이 활성화되어 있는지 확인하세요.
- 시스템 매개변수 수정: PARALLEL_DEGREE_LIMIT 및 PARALLEL_MIN_SERVERS와 같은 시스템 매개변수를 조정하여 병렬성을 미세 조정합니다.
- 파티션 고려: 파티셔닝을 통해 성능을 향상할 수 있습니다. 여러 데이터에 걸쳐 데이터를 분산하여 병렬 처리
- 병렬 처리 사용량 분석: SQL_ID에 대한 SQL_MONITOR 보고서를 모니터링하여 병목 현상과 개선 영역을 식별합니다.
위 내용은 내 Oracle SQL 쿼리가 병렬성을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

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.
