BitMap索引的效率要优于B-Tree索引实例
一、实验说明: 操作系统:rhel 5.4 x86 数据库:Oracle 11g R2 二、操作步骤: 首先创建一张t_btree表,并建立B-Tr
一、实验说明:
操作系统:rhel 5.4 x86
数据库:Oracle 11g R2
二、操作步骤:
首先创建一张t_btree表,并建立B-Tree索引,索引键是status:
SQL> create table t_btree as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create index status_btree on t_btree(status);
Index created.
执行两次下面的查询语句,并显示执行计划:
SQL> set autotrace traceonly;
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
32 recursive calls
0 db block gets
261 consistent gets
458 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
180 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
接着创建跟t_btree一样的表t_bmap,并创建BitMap索引。
SQL> create table t_bmap as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create bitmap index status_bmap on t_bmap(status);
Index created.
同样执行之前的语句两次:
SQL> select count(*) from t_bmap where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 516980546
---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
| 2 | BITMAP CONVERSION COUNT | | 62928 | 307K| 3 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | BITMAP INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BMAP | | | | |
---------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)

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InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

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