原语句 update HAHA a set (td03_flag) = (select td03_flag from z_temp1 b where a.user_id = b.user_id and lx = pz) Plan hash value: 1855602026 SQL_ID 62h7a9s7yyr18, child number 0------------------------------------- update HAHA a set (td03_
原语句
update HAHA a set (td03_flag) = (select td03_flag
from z_temp1 b where a.user_id = b.user_id and lx = 'pz')Plan hash value: 1855602026
SQL_ID 62h7a9s7yyr18, child number 0 ------------------------------------- update HAHA a set (td03_flag) = (select td03_flag from z_temp1 b where a.user_id = b.user_id and lx = 'pz') Plan hash value: 1855602026 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | UPDATE STATEMENT | | | | 8720M(100)| | | 1 | UPDATE | HAHA | | | | | | 2 | TABLE ACCESS FULL | HAHA | 2094K| 51M| 5404 (3)| 00:01:05 | | 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | Z_TEMP1 | 24383 | 714K| 4163 (2)| 00:00:50 | | 4 | BITMAP CONVERSION TO ROWIDS | | | | | | | 5 | BITMAP AND | | | | | | | 6 | BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS| | | | | | |* 7 | INDEX RANGE SCAN | Z_TEMP1_U | 2438K| | 3 (0)| 00:00:01 | | 8 | BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS| | | | | | |* 9 | INDEX RANGE SCAN | Z_TEMP1_L | 2438K| | 4108 (2)| 00:00:50 | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 7 - access("B"."USER_ID"=:B1) 9 - access("LX"='pz') 我们可以看第7步的谓词7 - access("B"."USER_ID"=:B1) 这种:B1 是一个变量,变量就有输入源,这里的变量的输入源就是第2步中的每一行
我们就可以简单理解为,就是第2步有多少条语句,第三步就要执行多少次(7是第三步的子步骤,从这一步开始,一直执行完整个 第3步) 这种行为即是Nested loop。
虽然这里有索引,但这里的整个过程,是 两个位图索引 bitmap and,并且会回表,都是单块读,其中回表的单块读在这里占大头(每次都有24383个单块读)的。 我们从统计信息看到 步骤2 有2094K 行 我们可以简单认为, 第三步 这个整个步骤(bitmap and +回表) 被整个执行了 2094K即200多万次。 不慢才怪优化后语句
explain plan for merge into HAHA a
using (select td03_flag, user_id
from z_temp1 b
where user_id in (select user_id
from HAHA where lx='pz')
) h
on (a.user_id = h.user_id)
when matched then
update set a.td03_flag = h.td03_flag;
这里需要创建两个索引
create index HAHA_IDX on HAHA(lx,user_id) ;
create index z_temp1_ind_uidtd03 on z_temp1(userid,td03_flag) ;
优化前SQL2个小时还没跑完
之后虽然执行时间对方没有反馈,但对方也没有再喊叫 看来满足需求了:)
优化虽易,乙方不易,且行且珍惜

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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