是在不损耗主机CPU,IO,磁盘空间去实际创建索引的情况下,来判断一个索引是否能够对SQL优化起到作用。列如我们在优化一条SQL语句的
定义:虚拟索引(virtual index) 是指没有创建对应的物理段的索引。
虚拟索引的目的:是在不损耗主机CPU,IO,磁盘空间去实际创建索引的情况下,来判断一个索引是否能够对SQL优化起到作用。列如我们在优化一条SQL语句的时候,通常会查看需要优化的语句的执行计划,在考虑是否需要在表的某列上建立索引时就可以用到虚拟索引。虚拟索引建立的时候因为其没有消耗主机的相关资源,因此可以在相当快的时间内建立完成。
下面我们来看一下试验:
首先建立两张测试表
create table bigtab as select rownum as id,a.* from sys.all_objects a;
create table smalltab as select rownum as id,a.* from sys.all_tables a;
多次运行以下语句,,以插入多一些测试数据:
insert into bigtab select ronum as id,a.* from sys.all_objects a;
insert into smalltab select rownum as id,a.* from sys.all_tables a;
查看需要执行语句的执行计划:
SQL> explain plan for select count(*) from bigtab a,smalltab b where a.object_name=b.table_name;
Explained.
SQL> select * from table(dbms_xplan.display());
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3089226980
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 40 | 518 (1)| 00:00:07 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 40 | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 99838 | 3899K| 518 (1)| 00:00:07 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB | 15311 | 299K| 172 (0)| 00:00:03 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| BIGTAB | 85284 | 1665K| 345 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")
16 rows selected.
下面我们在两个表上创建两个虚拟索引,分别在object_name和table_name列上,看看优化器是否会使用这两个索引,以及优化器的成本会如何变化。
SQL> show parameter _use_nosegment
SQL> alter session set "_use_nosegment_indexes"=true;
Session altered.
SQL> show parameter _use_nosegment
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
_use_nosegment_indexes boolean TRUE
SQL> create index big_ind on bigtab(object_name) nosegment;
Index created.
SQL> create index small_ind on smalltab(table_name) nosegment;

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.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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