索引的使用对于一些庞大的sql语句来说,大多数的调优场景中有种雪中送炭的感觉,如果几百万,几千万的数据筛查,全表扫描将会是一
索引的使用对于一些庞大的sql语句来说,大多数的调优场景中有种雪中送炭的感觉,如果几百万,几千万的数据筛查,全表扫描将会是一个极度消耗资源的过程,但是如果走了索引扫描,可能性能会提升成百上千倍。索引的访问模式有以下几种,其实有些时候对有些细节还是不太注意。对不同的使用场景可以有一定的针对性,,效率也许更高。
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可以创建如下的测试表来简单归纳一些。
SQL> create table a as select object_id,object_name,object_type from dba_objects;
Table created.
SQL> desc a
Name Null? Type
----------------------------------------------------- -------- ------------------------------------
OBJECT_ID NUMBER
OBJECT_NAME VARCHAR2(128)
OBJECT_TYPE VARCHAR2(19)
SQL> analyze table a compute statistics;
Table analyzed.
SQL> create unique index ind_a on a(object_id); --我们创建了唯一性索引
Index created.
SQL> set autot traceonly exp
查看执行计划,使用了index uniqe scan,这种方式是最快的索引访问模式。
我们只输出索引列的值,结果预想可以走索引扫描,但是结果走了全表扫描,来看看为什么。
我们只需要简单的修改一些列的属性,就可以排除null的干扰,走索引扫描,这个时候走的是快速索引全扫描。这种索引扫描因为不会涉及到排序,所以扫描要快一些。
如果要对索引列作排序,这个时候可以使用索引全扫描,通过下面的执行计划可以看到快速扫描和全扫描的差别。
如果涉及到索引列的区间值,可以使用区间扫描,比如我们常用的between条件就会走区间扫描。
对于跳跃索引扫描,可能会略微难懂一些。
可以举一个简单的例子来模拟一下。我们创建一个表a,然后让一些字段的数据分布倾斜。
SQL> drop index ind_a;
Index dropped.
SQL> create index ind_a on a(object_type,object_id,object_name);
Index created.
SQL> analyze table a compute statistics for all indexed columns;
Table analyzed.
SQL> select object_id from a where object_type='INDEX PARTITION' and rownum
OBJECT_ID
----------
5639
可以看到数据的分布情况如下。
这个时候使用object_id来做查询,就会走跳跃索引扫描。尽管索引列是(object_type,object_id,object_name),但是通过object_id能够筛查出很小比例的数据。
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MySQL verwendet eine GPL -Lizenz. 1) Die GPL -Lizenz ermöglicht die freie Verwendung, Änderung und Verteilung von MySQL, aber die geänderte Verteilung muss GPL entsprechen. 2) Gewerbelizenzen können öffentliche Änderungen vermeiden und für gewerbliche Anwendungen geeignet sind, die Vertraulichkeit erfordern.

Die Situationen bei der Auswahl von InnoDB anstelle von MyISAM umfassen: 1) Unterstützung der Transaktion, 2) hohe Genauigkeitsumgebung, 3) hohe Datenkonsistenz; Umgekehrt umfasst die Situation bei der Auswahl von MyISAM: 1) hauptsächlich Lesen von Operationen, 2) Es ist keine Transaktionsunterstützung erforderlich. InnoDB ist für Anwendungen geeignet, die eine hohe Datenkonsistenz und Transaktionsverarbeitung erfordern, z. B. E-Commerce-Plattformen, während MyISAM für lessintensive und transaktionsfreie Anwendungen wie Blog-Systeme geeignet ist.

In MySQL besteht die Funktion von Fremdschlüssel darin, die Beziehung zwischen Tabellen herzustellen und die Konsistenz und Integrität der Daten zu gewährleisten. Fremdeschlüssel behalten die Wirksamkeit von Daten durch Referenzintegritätsprüfungen und Kaskadierungsvorgänge bei. Achten Sie auf die Leistungsoptimierung und vermeiden Sie bei der Verwendung häufige Fehler.

Es gibt vier Hauptindextypen in MySQL: B-Tree-Index, Hash-Index, Volltextindex und räumlicher Index. 1.B-Tree-Index ist für Reichweite, Sortierung und Gruppierung geeignet und für die Erstellung der Namensspalte der Mitarbeiter-Tabelle geeignet. 2. Hash -Index ist für äquivalente Abfragen geeignet und für die Erstellung der ID -Spalte der Tabelle Hash_Table der Speicherspeicher -Engine geeignet. 3. Der Volltextindex wird für die Textsuche verwendet, die für die Erstellung in der Inhaltspalte der Artikeltabelle geeignet ist. 4. Der räumliche Index wird für die Geospatial -Abfrage verwendet, die für die Erstellung auf Geom -Spalten der Standorte Tabelle geeignet ist.

TocreateanIndexinMysql, UsethecreatInedExStatement.1) ForasingLecolumn, verwenden Sie "createIdexidx_lastNameOntrayees (Nachname); 2) foracompositeIndex, verwenden" createIndexidx_nameonomiebhaber (Lastname, Firstname);

Der Hauptunterschied zwischen MySQL und SQLite ist das Design-Konzept und die Nutzungsszenarien: 1. MySQL eignet sich für große Anwendungen und Lösungen auf Unternehmensebene, die hohe Leistung und hohe Parallelität unterstützen. 2. SQLite ist für mobile Anwendungen und Desktop -Software geeignet, leicht und leicht einzubetten.

Indizes in MySQL sind eine geordnete Struktur einer oder mehrerer Spalten in einer Datenbanktabelle, die zur Beschleunigung der Datenabnahme verwendet wird. 1) Indexe verbessern die Abfragegeschwindigkeit durch Reduzierung der Menge an gescannten Daten. 2) B-Tree-Index verwendet eine ausgewogene Baumstruktur, die für die Reichweite und Sortierung geeignet ist. 3) Verwenden Sie CreateIndex -Anweisungen, um Indizes zu erstellen, z. 4) Zusammengesetzte Indizes können Multi-Säulen-Abfragen optimieren, z. 5) Erklärung verwenden, um Abfragepläne zu analysieren und zu vermeiden

Durch die Verwendung von Transaktionen in MySQL wird die Datenkonsistenz gewährleistet. 1) Starten Sie die Transaktion über starttransaction und führen Sie dann SQL -Operationen aus und senden Sie sie mit Commit oder Rollback. 2) Setzen Sie SavePoint, um einen Speicherpunkt zu setzen, um teilweise Rollback zu ermöglichen. 3) Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verkürzung der Transaktionszeit, die Vermeidung großer Abfragen und die Verwendung von Isolationsniveaus.


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