分区索引 分区索引,有是全局分区索引与局部分区索引,加上一种全局非分区索引(也就是普通索引),加起来共三种。下面我们讨论了这三种索引的组织结构以及应用场景。 1.全局非分区索引可以依赖普通的表,也可以依赖分区表建立。 CREATE INDEX month_ix ON s
分区索引 分区索引,有是全局分区索引与局部分区索引,加上一种全局非分区索引(也就是普通索引),加起来共三种。下面我们讨论了这三种索引的组织结构以及应用场景。
1.全局非分区索引可以依赖普通的表,也可以依赖分区表建立。 CREATE INDEX month_ix ON sales(sales_month); 等同于CREATE INDEX month_ix ON sales(sales_month) GLOBAL;
2.全局分区索引 全局分区索引使用一种有别于底层表的分区机制,意思是索引的分区键可以选择跟表的分区键不一致,但索引的索引键前缀要包含索引的分区键。也就是只有”全局前缀索引“,而没有“全局非前缀索引”。这样,拿了索引分区键做前缀的索引,即使不包含表分区键,也能用于表的unique与primary约束。 建成后有多个段,每个段代表一个索引分区,每个索引分区中的键值可以指向任何表分区。可以依赖普通的表,也可以依赖分区表建立。可能索引分区数不等于表分区数。只能按range或hash(10g起)对索引分区。全局索引的range分区最后一个分区必须是maxvalue,以保证底层表的所有行都能放到这个索引中。 CREATE INDEX month_ix ON sales(sales_month,sales_date) GLOBAL PARTITION BY RANGE(sales_month) (PARTITION pm1_ix VALUES LESS THAN (2), PARTITION pm2_ix VALUES LESS THAN (3), PARTITION pm3_ix VALUES LESS THAN (4), PARTITION pm4_ix VALUES LESS THAN (5), PARTITION pm12_ix VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
全局索引建立时global 子句允许指定索引的范围值,这个范围值是索引分区键的范围。全局分区索引的GLOBAL PARTITION BY RANGE(sales_month)的sales_month是指定索引分区键,可以跟表分区键不一样,我行我素地设立分区键,此时sales(sales_month,sales_date)句子,指定索引键,其前缀就必须包含索引分区键了。这一切,都可以跟底层表没啥关系。
使用场景: 对于数据仓库,例如不断有旧数据的删除与新数据的流入(滑动窗口),全局索引很容易失效,使性能受影响。
3.局部分区索引 不能对普通表建这个索引,只能依赖分区表建立,并且是依赖分区表的分区键来建立,即依赖底层表的分区机制来建立索引。随着表分区,建立一一对应的索引分区,每个索引分区中的条目都只指向一个表分区。 CREATE INDEX loc_dept_ix ON dept(deptno) LOCAL; create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id) local ( partition idx_1 tablespace tbs1, partition idx_2 tablespace tbs2, partition idx_3 tablespace tbs3 ); 局部分区索引逻辑上可以划分为: 局部前缀索引--表分区键在索引定义的第一列上。例如对表的字段LOAD_DATE进行range分区,而建索引时,LOAD_DATE又是索引的第一列。局部非前缀索引--索引不以表分区键作为它的索引字段的第一列,甚至压根不包含分区键。
局部前缀索引与局部非前缀索引,对分区消除的影响? 首先我们得明白什么是分区消除。一个事务,可以只考虑特定的分区,其余分区就算物理介质损坏,其他分区所在表空间offline等,事务都可以不理会以及不扫描他们。分区消除的种类:表的分区消除,与索引的分区消除。分区消除更多的是为了可用性,以及在出现全表扫与全索引扫的时候,转换为只扫特定的分区以提高性能。 能否使用分区消除,关键在于谓词是否有分区键。如果谓词包含分区键,那可能是实现索引分区消除,也可能是表分区消除。如果谓词不包含分区键,那神马分区消除都是奢想。至于使用的是局部前缀索引还是局部非前缀索引,影响的只是能否实现索引分区消除。用局部前缀索引才能实现索引分区消除,用局部非前缀索引,不能实现“索引分区消除“(但表的分区消除仍然可能实现,但当cbo评估出来要先走索引,却发现索引分区不可用,如所在表空间offline了,此时已不能改路了)。cbo评估代价时,不会考虑分区索引是否可用,评估出一个路径,走下去发现此路不通,也不能走回头路了而直接报错了。
局部前缀索引与局部非前缀索引,对于sql执行性能?如果将索引作为查询计划的第一步,效率上其实并没有什么区别,尽管前缀与非前缀索引会影响到是否能使用分区消除,但分区消除是什么呢?是可用性的提高,以及将全表扫描转为单分区全扫的性能上的优化。所以对于走索引作为第一步,是否分区消除不要紧,从而是否前缀也就不要紧了。
局部前缀索引与局部非前缀索引的选择? 怎么选择,首先应该是能满足需求的。你如果建立一个(b,a)的索引,却总查where a=3,引出很多skip scan那就不好了,此时是应该换成建立(a,b)的索引。 如果仅仅有where a=1 and b=2这样的查询,你可能会问,我们是建(a,b)好还是(b,a)好呢,看哪个字段的选择性好,看我们有没有必要走a的索引分区消除,假如b的密度很大,从1-50000都有,而a只能是1与2,那么我们把b排前面更好。所以将哪个字段放前面,得满足业务需求、综合谓词的分区消除,与字段选择率来选择。
局部索引与唯一约束 分区表字段想用unique或primary key约束,一般是使用全局索引来保证唯一性,这是一般的做法。因为局部索引只保证分区内部的键的唯一性,而不能跨分区,如果你的确想用局部索引来保证整个表的唯一性,就得把分区键加到约束当中,也成。如果oracle允许局部索引(不包含约束的情况)就能轻易来保证全表的唯一性,那么所有的update与insert,都得扫每一个分区,这样可用性与可扩展性都会丧失殆尽。
4.总结 三种索引的选择? OLAP系统中多用局部索引,OLTP系统上,全局索引更为常见。可用性角度:局部索引更可用,就算一个索引分区出问题了也不影响其他,而全局索引很可能会成为一个故障点,一旦出现问题则整个索引都不可用。维护性角度:局部索引更好维护更灵活,DBA决定移动一个表分区,只需要重建与维护一个索引分区。对全局索引,很多情况下都需重建。 sql效率:因为局部索引随表分区,可以涉及出最优的执行计划。
视图 select * from DBA_IND_PARTITIONS where index_name='LOCAL_NOPREFIXED'; select * from DBA_PART_INDEXES where index_name='LOCAL_NOPREFIXED'; select * from DBA_PART_KEY_COLUMNS where name='LOCAL_NOPREFIXED';
实验: --创建表空间tbs1,tbs2,tbs3 create tablespace tbs1 datafile '+DATA6_MIDG'; create tablespace tbs2 datafile '+DATA6_MIDG'; create tablespace tbs3 datafile '+DATA6_MIDG'; SQL> --创建一个range分区表 create table t_part(a int,b int,data char(20)) partition by range (a) (partition p1 values less than(2) tablespace tbs1, partition p2 values less than(3) tablespace tbs2 ); --插入一些数据 insert into t_part select mod(rownum-1,2)+1,rownum,'x' from all_objects; commit; SQL> select * from t_part where rownum --为表收集统计信息 begin dbms_stats.gather_table_stats(user,'t_part',cascade=>TRUE);end; --把tbs2表空间下线,此时可以验证索引分区消除,将tbs1下线,可以验证表分区消除。 alter tablespace tbs3 offline; --再用这种命令来测试 select * from t_part where a=1 and b=1; select * from t_part where b=1; select /*+full(t_part)*/ * from t_part where a=1 and b=1;

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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