在优化SQL语句中使用虚拟索引
是在不损耗主机CPU,IO,磁盘空间去实际创建索引的情况下,来判断一个索引是否能够对SQL优化起到作用。列如我们在优化一条SQL语句的
定义:虚拟索引(virtual index) 是指没有创建对应的物理段的索引。
虚拟索引的目的:是在不损耗主机CPU,IO,磁盘空间去实际创建索引的情况下,来判断一个索引是否能够对SQL优化起到作用。列如我们在优化一条SQL语句的时候,通常会查看需要优化的语句的执行计划,在考虑是否需要在表的某列上建立索引时就可以用到虚拟索引。虚拟索引建立的时候因为其没有消耗主机的相关资源,因此可以在相当快的时间内建立完成。
下面我们来看一下试验:
首先建立两张测试表
create table bigtab as select rownum as id,a.* from sys.all_objects a;
create table smalltab as select rownum as id,a.* from sys.all_tables a;
多次运行以下语句,,以插入多一些测试数据:
insert into bigtab select ronum as id,a.* from sys.all_objects a;
insert into smalltab select rownum as id,a.* from sys.all_tables a;
查看需要执行语句的执行计划:
SQL> explain plan for select count(*) from bigtab a,smalltab b where a.object_name=b.table_name;
Explained.
SQL> select * from table(dbms_xplan.display());
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3089226980
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 40 | 518 (1)| 00:00:07 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 40 | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 99838 | 3899K| 518 (1)| 00:00:07 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB | 15311 | 299K| 172 (0)| 00:00:03 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| BIGTAB | 85284 | 1665K| 345 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")
16 rows selected.
下面我们在两个表上创建两个虚拟索引,分别在object_name和table_name列上,看看优化器是否会使用这两个索引,以及优化器的成本会如何变化。
SQL> show parameter _use_nosegment
SQL> alter session set "_use_nosegment_indexes"=true;
Session altered.
SQL> show parameter _use_nosegment
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
_use_nosegment_indexes boolean TRUE
SQL> create index big_ind on bigtab(object_name) nosegment;
Index created.
SQL> create index small_ind on smalltab(table_name) nosegment;

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
