前言: 索引 对性能方面总是扮演着一个重要的角色,实际上,查询优化器首先检查谓词上的 统计 信息 ,然后才决定用什么 索引 。一般情况下,默认会在创建 索引 时, 索引 列上均创建 统计 信息 。但是不代表在非 索引 键上的 统计 信息 对性能没有用。 如果
前言:
索引对性能方面总是扮演着一个重要的角色,实际上,查询优化器首先检查谓词上的统计信息,然后才决定用什么索引。一般情况下,默认会在创建索引时,索引列上均创建统计信息。但是不代表在非索引键上的统计信息对性能没有用。
如果表上的所有列都有索引,那么将会是数据库负担不起,同时也不是一个好想法,包括谓词中用到的所有列加索引同样也不是好方法。因为索引会带来负载。因为需要空间存放索引,且每个DML语句都会需要更新索引。
一般来说,建议在where或者ON子句中出现的列上添加索引,但是由于某些情况,很难在所有的谓词上都创建索引,此时创建统计信息会是一个最起码的改进。如果Auto_Create_Statistics为ON,那么优化器会帮你做这一步。
准备工作:
默认情况下,Auto_Create_Statistics在数据库级别是设为ON的,但是为了下面需要这里先改成OFF:
ALTER DATABASE AdventureWorks2012 SET AUTO_CREATE_STATISTICS OFF GO ALTER DATABASE AdventureWorks2012 SET AUTO_UPDATE_STATISTICS OFF GO
然后创建一个新表用于本文使用:
SELECT * INTO SalesOrdDemo FROM Sales.SalesOrderHeader GO
步骤:
1、 对于新表,现在是没有统计信息在上面的,可以使下面语句来验证:
SELECT object_id , OBJECT_NAME(object_id) AS TableName , name AS StatisticsName , auto_created FROM sys.stats WHERE object_id = OBJECT_ID('SalesOrdDemo') ORDER BY object_id DESC GO
因为没有统计信息,所以这个查询是没有数据的。
2、 现在在新表上创建一个聚集索引:
CREATE CLUSTERED INDEX idx_SalesOrdDemo_SalesOrderID ON SalesOrdDemo(SalesOrderID) GO
3、 再次运行步骤一的脚本,可以看到已经有了数据,现在来执行下面的语句,并开启执行计划:
SELECT s.salesorderid , so.SalesOrderDetailID FROM salesordDemo AS s INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail AS so ON s.salesorderid = so.SalesOrderID WHERE s.duedate = '2005-09-19 00:00:00.000'
4、 下面截图是步骤3中的执行计划,关注一下SalesOrdDemo表上有聚集索引扫描,这是合理的,因为没有WHERE子句在使用SalesOrderID列。而SalesOrderDetails表有非聚集索引扫描。还可以看到实际行数和估计行数有很大差异。
5、 现在是时候在新表的DueDate上创建统计信息,因为在查询中这个列并不包含在索引里面。
CREATE STATISTICS st_SaledOrdDemo_DueDate ON SalesOrdDemo(DueDate) GO
6、 再次执行步骤3的脚本,不需要任何改动:
SELECT s.salesorderid , so.SalesOrderDetailID FROM salesordDemo AS s INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail AS so ON s.salesorderid = so.SalesOrderID WHERE s.duedate = '2005-09-19 00:00:00.000'
7、 对比上面的执行计划,此时在SalesOrderDetails表上已经从非聚集索引扫描变成了聚集索引查找,且开销只有2%,更总要的是实际行数和预估行数相差无几:
分析:
如果优化器可以获得谓词上列的统计信息,那么相会知道将要返回的行数,并且帮助优化器选择最佳的执行方式。

Mysql'SbloBissableForstoringBinaryDatawithinarelationalDatabase, whilenosqloptionslikemongodb, Redis und CassandraofferFlexible, skalablessolutionenfornernstrukturierteData.blobissimplerbutcanslowdownscalgedlargedDataTTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTERSCHITHLARGEGEGEBEN

ToaddauserinMysql, Verwendung: createUser'username '@' host'identifiedBy'password '; hier'Showtodoitesecurely: 1) choosethehostCrefulyTocon TrolAccess.2) setResourcelimits withOptionslikemax_queries_per_hour.3) UsSeStong, Uniquepasswords.4) Enforcesl/tlsConnectionsWith

ToavoidCommonMistakeswithStringDatatypesinmysql, Verständnisstringtypenuances, ChoosetherightType, und ManageCodingandCollationsetingseffekt.1) UsecharforFixed-Länge-Strings, Varcharforvariable-Länge und Ventionlargerdata.2) -Tetcorrectaracters und Ventionlargerdata.2)

MySQLoffersCHAR,VARCHAR,TEXT,andENUMforstringdata.UseCHARforfixed-lengthstrings,VARCHARforvariable-length,TEXTforlargertext,andENUMforenforcingdataintegritywithasetofvalues.

Die Optimierung von MySQLblob -Anfragen kann durch die folgenden Strategien durchgeführt werden: 1. Reduzieren Sie die Häufigkeit von Blob -Abfragen, verwenden Sie unabhängige Anfragen oder Verzögerungsbelastungen; 2. Wählen Sie den entsprechenden Blob -Typ (z. B. Tinyblob) aus; 3.. Trennen Sie die BLOB -Daten in separate Tabellen. 4.. Komprimieren Sie die BLOB -Daten in der Anwendungsschicht; 5. Index die Blob -Metadaten. Diese Methoden können die Leistung effektiv verbessern, indem Überwachung, Zwischenspeicherung und Datenschärfe in tatsächlichen Anwendungen kombiniert werden.

Das Beherrschen der Methode zum Hinzufügen von MySQL -Benutzern ist für Datenbankadministratoren und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie die Sicherheits- und Zugriffskontrolle der Datenbank gewährleistet. 1) Erstellen Sie einen neuen Benutzer, der den Befehl createUser verwendet, 2) Berechtigungen über den Zuschussbefehl zuweisen, 3) Verwenden Sie FlushPrivileges, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen wirksam werden.

ChooSeCharforfixed-LengthData, varcharforvariable-LengthData, undTextForLargetEXTFields.1) Charisefficiefforconsistent-LengthDatalikeCodes.2) varcharSefficienpyficyFoximent-Länge-Länge.3) VarcharSuitsVariable-Lengthdatalikenamen, BalancingFlexibilityPerance.3) textissideale

Best Practices für die Handhabung von String -Datentypen und -indizes in MySQL gehören: 1) Auswählen des entsprechenden Zeichenfolge -Typs, z. B. Zeichen für feste Länge, Varchar für variable Länge und Text für großen Text; 2) bei der Indexierung vorsichtig sein, über die Indexierung vermeiden und Indizes für gemeinsame Abfragen erstellen; 3) Verwenden Sie Präfixindizes und Volltextindizes, um lange String-Suchvorgänge zu optimieren. 4) Überwachen und optimieren Sie die Indizes regelmäßig, um die Indizes gering und effizient zu halten. Mit diesen Methoden können wir Lese- und Schreibleistung in Einklang bringen und die Datenbankeffizienz verbessern.


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