当我们将SQL语句提交给Oracle数据库时,Oracle会选择一种最优方式来执行,这是通过查询优化器Query Optimizer来实现的。CBO(Cos
通常,当我们将SQL语句提交给Oracle数据库时,Oracle会选择一种最优方式来执行,这是通过查询优化器Query Optimizer来实现的。CBO(Cost-Based Optimizer)是Oracle默认使用的查询优化器模式。在CBO中,SQL执行计划的生成,是以一种寻找成本(Cost)最优为目标导向的执行计划探索过程。所谓成本(Cost)就是将CPU和IO消耗整合起来的量化指标,每一个执行计划的成本就是经过优化器内部公式估算出的数字值。
我们在写SQL语句的时候,经常会碰到where子句后面有多个条件的情况,也就是根据多列的条件筛选得到数据。默认情况下,oracle会把多列的选择率(selectivity)相乘从而得到where语句的选择率,这样有可能造成选择率(selectivity)不准确,从而导致优化器做出错误的判断。为了能够让优化器做出准确的判断,从而生成准确的执行计划,oracle在11g数据库中引入了收集多列统计信息。本文通过对测试表的多条件查询,介绍收集多列统计信息的重要性。
1.环境准备
我们在Oracle 11g中进行试验。
SQL>
SQL> select * from v$version;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - Production
PL/SQL Release 11.2.0.3.0 - Production
CORE 11.2.0.3.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.3.0 - Production
SQL>
在hr用户下创建测试表hoegh,重复插入数据,数据量相当于16个employees表(总行数1712=107*16)。
SQL>
SQL> conn hr/hr
Connected.
SQL>
SQL> create table hoegh as select * from employees;
Table created.
SQL> select count(*) from hoegh;
COUNT(*)
----------
107
SQL>
SQL> insert into hoegh select * from hoegh;
107 rows created.
SQL> /
214 rows created.
SQL> /
428 rows created.
SQL> /
856 rows created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> select count(*) from hoegh;
COUNT(*)
----------
1712
SQL>
2.按照常规方法收集统计量信息;
SQL>
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(\'HR\',\'HOEGH\');
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL>
3.查看执行单个条件的where语句的执行计划
SQL>
SQL> explain plan for select * from hoegh where employee_id=110;
Explained.
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 774871165
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 16 | 1104 | 8 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| HOEGH | 16 | 1104 | 8 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
1 - filter(\"EMPLOYEE_ID\"=110)
13 rows selected.
SQL>
从执行计划可以看出返回了16行记录,结果没有问题。可是,这个16是哪儿来的呢,我们先要了解选择率(selectivity)和返回行数是如何计算的:
选择率(selectivity)=在本例中是 1/唯一值
返回行数=选择率(selectivity)*表记录总数
也就是说,在这个查询语句中,选择率=1/107,返回行数=1/107*1712=16
4.查看执行两个条件的where语句的执行计划
SQL>
SQL> explain plan for select * from hoegh where employee_id=110 and email=\'JCHEN\';
Explained.
SQL>
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 774871165
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 69 | 8 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| HOEGH | 1 | 69 | 8 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
1 - filter(\"EMPLOYEE_ID\"=110 AND \"EMAIL\"=\'JCHEN\')
13 rows selected.
SQL>
从执行计划可以看出返回了1行记录,而事实又是什么样的呢?我们执行一下这条sql语句。
SQL> select count(*) from hoegh where employee_id=110 and email=\'JCHEN\';
COUNT(*)
----------
16
SQL>
由此看出,测试表hoegh符合查询条件的数据有16行,而执行计划提示的只有1行,出错了。这是怎么回事呢,也就是我们在开篇提到的选择率(selectivity)出了问题。
在这个多列条件查询语句中,选择率=1/107*1/107,返回行数=1/107*1/107*1712=16/107
5.收集多列统计信息,再次查看两个条件的where语句的执行计划
SQL>
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(\'HR\',\'HOEGH\',method_opt=>\'for columns(employee_id,email)\');
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL>
SQL> explain plan for select * from hoegh where employee_id=110 and email=\'JCHEN\';
Explained.
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 774871165
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 16 | 1152 | 8 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| HOEGH | 16 | 1152 | 8 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
1 - filter(\"EMPLOYEE_ID\"=110 AND \"EMAIL\"=\'JCHEN\')
13 rows selected.
SQL>

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.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung