后面经检查发现在这套系统中,有大理SQL使用了/*+ rule */ Hint,最好的处理方法是修改SQL代码,这里为了应急我使用了_optimizer_
某医保系统在业务高峰期间相关模块使用不了查询不出结果,生成业务高峰期间上午10点到11点期间的AWR报告
从上面的top sql部分可以看到执行时间最长的已经达到19019秒,还有几个运行时间也要执行几千秒,其中SQLID为d7bv3q1camq5x的SQL逻辑读和物理读都在几千万甚至上亿次。而每次也就返回200多行记录。
其中SQL语句为:
select /*+ rule */
a.stat_type,
a.his_item_code,
a.his_item_name,
a.item_code,
max((select count(*)
from mt_fee_fin aa
where a.hospital_id = aa.hospital_id
and a.serial_no = aa.serial_no
and a.item_code = aa.item_code)) as item_sn,
a.item_name,
a.medi_item_type,
a.price,
sum(a.dosage) as dosage,
a.model,
replace(a.standard, ' ', '') as standard,
sum(a.money) as money,
sum(nvl(d.audit_money, 0)) as audit_money,
d.hosp_reason_staff as hosp_reason_staff,
d.hosp_reason_date as hosp_reason_date,
d.hosp_reason_staffid as hosp_reason_staffid,
d.hosp_reason as hosp_reason,
d.center_resualt as center_resualt,
d.center_flag as center_flag,
d.audit_reason_id as audit_reason_id,
sum(nvl(b.all_cash, 0)) as all_cash,
(case
when a.medi_item_type = '0' then
(SELECT bo_flag
FROM bs_item
WHERE bs_item.item_code = a.item_code
AND ROWNUM else
(SELECT bo_flag
FROM bs_medi
WHERE bs_medi.medi_code = a.item_code
AND ROWNUM end) as bo_flag,
sum(nvl(b.part_cash, 0)) as part_cash,
decode(nvl(d.audit_reason_id, 0),
0,
d.audit_reason,
'%%' || to_char(d.audit_reason_id) || '%%') as audit_reason
from mt_fee_fin a,
pm_account_biz c,
pm_fee_audit d,
(select hospital_id,
serial_no,
policy_item_code,
serial_fee,
fee_batch,
SUM(decode(fund_id,
'999',
decode(b.label_flag, '101', real_pay, 0),
'003',
decode(label_flag, '101', real_pay, 0),
0)) AS all_cash,
SUM(decode(fund_id,
'999',
decode(b.label_flag, '102', real_pay, 0),
'003',
decode(label_flag, '102', real_pay, 0),
0)) AS part_cash
from mt_pay_record_fin b
where b.hospital_id = '4307210003'
and b.serial_no = '25735455'
and serial_fee 0
and valid_flag = '1'
group by hospital_id,
serial_no,
policy_item_code,
serial_fee,
fee_batch) b
where a.hospital_id = c.hospital_id
and a.serial_no = c.serial_no
and a.hospital_id = '4307210003'
and a.serial_no = '25735455'
and a.hospital_id = b.hospital_id(+)
and a.serial_fee = b.serial_fee(+)
and a.serial_no = b.serial_no(+)
and a.fee_batch = b.fee_batch(+)
and a.valid_flag = '1'
and c.valid_flag = '1'
and d.audit_staff_id(+) = 2103
and d.AUDIT_PHASE(+) = '1'
and d.serial_fee(+) 0
and a.serial_fee = d.serial_fee(+)
and d.account_id(+) = 16905170
and c.account_id = 16905170
group by a.stat_type,
a.item_name,
a.his_item_name,
a.price,
a.his_item_code,
a.item_code,
a.medi_item_type,
a.model,
a.standard,
d.hosp_reason,
d.center_resualt,
d.center_flag,
d.hosp_reason_staff,
d.hosp_reason_date,
d.hosp_reason_staffid,
d.audit_reason_id,
d.audit_reason
Order By a.stat_type, a.item_name, a.his_item_name

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

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.


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

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

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.

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools