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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全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL适合初学者使用,因为它安装简单、功能强大且易于管理数据。1.安装和配置简单,适用于多种操作系统。2.支持基本操作如创建数据库和表、插入、查询、更新和删除数据。3.提供高级功能如JOIN操作和子查询。4.可以通过索引、查询优化和分表分区来提升性能。5.支持备份、恢复和安全措施,确保数据的安全和一致性。

MySQL在Web应用中的主要作用是存储和管理数据。1.MySQL高效处理用户信息、产品目录和交易记录等数据。2.通过SQL查询,开发者能从数据库提取信息生成动态内容。3.MySQL基于客户端-服务器模型工作,确保查询速度可接受。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。
