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;

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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL的基本操作包括創建數據庫、表格,及使用SQL進行數據的CRUD操作。 1.創建數據庫:CREATEDATABASEmy_first_db;2.創建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入數據:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

InnoDBBufferPool通過緩存數據和索引頁來減少磁盤I/O,提升數據庫性能。其工作原理包括:1.數據讀取:從BufferPool中讀取數據;2.數據寫入:修改數據後寫入BufferPool並定期刷新到磁盤;3.緩存管理:使用LRU算法管理緩存頁;4.預讀機制:提前加載相鄰數據頁。通過調整BufferPool大小和使用多個實例,可以優化數據庫性能。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL通過表結構和SQL查詢高效管理結構化數據,並通過外鍵實現表間關係。 1.創建表時定義數據格式和類型。 2.使用外鍵建立表間關係。 3.通過索引和查詢優化提高性能。 4.定期備份和監控數據庫確保數據安全和性能優化。

MySQL值得學習,因為它是強大的開源數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理和分析。 1)MySQL是關係型數據庫,使用SQL操作數據,適合結構化數據管理。 2)SQL語言是與MySQL交互的關鍵,支持CRUD操作。 3)MySQL的工作原理包括客戶端/服務器架構、存儲引擎和查詢優化器。 4)基本用法包括創建數據庫和表,高級用法涉及使用JOIN連接表。 5)常見錯誤包括語法錯誤和權限問題,調試技巧包括檢查語法和使用EXPLAIN命令。 6)性能優化涉及使用索引、優化SQL語句和定期維護數據庫。
