动态采样(Dynamic Sampling)技术的最初提出是在Oracle 9i R2,在段(表,索引,分区)没有分析的情况下,为了使CBO 优化器得到
动态采样概述
动态采样(Dynamic Sampling)技术的最初提出是在Oracle 9i R2,在段(表,索引,分区)没有分析的情况下,为了使CBO 优化器得到足够的信息以保证做出正确的执行计划而发明的一种技术,可以把它看做分析手段的一种补充。
当段对象没有统计信息时(即没有做分析),动态采样技术可以通过直接从需要分析的对象上收集数据块(采样)来获得CBO需要的统计信息。
一个简单的例子:
创建表:
SQL> create table t as select owner,object_type from dba_objects;
Table created.
查看表的记录数:
SQL> select count(*) from t
COUNT(*)
----------
50419 -- 记录数
这里创建了一张普通表,没有做分析,我们在hint中用0级来限制动态采样,此时CBO唯一可以使用的信息就是表存储在数据字典中的一些信息,如有多少个extent,有多少个block,但是这些信息是不够的。
SQL> set autotrace trace exp
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
在没有做动态分析的情况下 ,CBO估计的记录数是 12007条,与真实的 50419相差甚远。
动态分析来后:
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 45596 | 1246K| 35 (3)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 45596 | 1246K| 35 (3)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
在Oracle 10g中默认对没有分析的段做动态采样,上面的查询结果显示使用了动态采样,CBO计的结果是 45596与 50419很接近了。 由于动态采样只是对有限的一些数据块做分析,来对整个表做出估算,所以无法和实际值完全吻合也是很正常的。
注意:在没有动态采样的情况下,对于没有分析过的段,CBO也可能错误地将结果判断的程度扩大话 。
见下列
SQL> delete from t;
50419 rows deleted.
SQL> set autotrace trace exp
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 34 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1 | 28 | 34 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
可以看到,在没有采用动态分析的情况下,CBO对t表估计的还是12007行记录 ,但是用动态分析就显示1条记录。 而表中的数据在查询之前已经删除掉了,出现这种情况的原因是因为高水位。 由于没有采用动态采样时的表信息来自 前面提到的数据字典中的 extent和block信息, 虽然表的数据已经删除,但是表分配的extent 和block没有被回收,在这种情况下CBO 依然认为有那么多的数据存在。
通过这一点,我们可以看出,此时CBO能够使用的信息非常有限,也就是这个表有几个extent,有几个block。但动态采样之后,Oracle 立即发现,原来数据块中都是空的。
如果是通过设置sql_trace=true来查看执行计划,动态采样会体现出如下信息:
********************************************************************************
SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE
NO_PARALLEL(SAMPLESUB) opt_param('parallel_execution_enabled', 'false')
NO_PARALLEL_INDEX(SAMPLESUB) NO_SQL_TUNE */ NVL(SUM(C1),:"SYS_B_0"),
NVL(SUM(C2),:"SYS_B_1")
FROM
(SELECT /*+ IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL("T1") FULL("T1")
NO_PARALLEL_INDEX("T1") */ :"SYS_B_2" AS C1, CASE WHEN "T1"."ID"=:"SYS_B_3"
THEN :"SYS_B_4" ELSE :"SYS_B_5" END AS C2 FROM "T1" SAMPLE BLOCK
(:"SYS_B_6" , :"SYS_B_7") SEED (:"SYS_B_8") "T1") SAMPLESUB
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 1 0.03 0.09 171 70 0 1
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 3 0.03 0.10 171 70 0 1
Misses in library cache during parse: 1
Misses in library cache during execute: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 55 (recursive depth: 1)
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
1 SORT AGGREGATE (cr=70 pr=171 pw=0 time=97308 us)
14049 TABLE ACCESS SAMPLE T1 (cr=70 pr=171 pw=0 time=720915 us)
********************************************************************************
SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS opt_param('parallel_execution_enabled',
'false') NO_PARALLEL(SAMPLESUB) NO_PARALLEL_INDEX(SAMPLESUB) NO_SQL_TUNE
*/ NVL(SUM(C1),:"SYS_B_0"), NVL(SUM(C2),:"SYS_B_1"), NVL(SUM(C3),:"SYS_B_2")
FROM
(SELECT /*+ NO_PARALLEL("T1") INDEX("T1" T1_INX) NO_PARALLEL_INDEX("T1") */
:"SYS_B_3" AS C1, :"SYS_B_4" AS C2, :"SYS_B_5" AS C3 FROM "T1" "T1" WHERE
"T1"."ID"=:"SYS_B_6" AND ROWNUM call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 1 0.00 0.00 0 2 0 1
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 3 0.00 0.00 0 2 0 1
Misses in library cache during parse: 1
Misses in library cache during execute: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 55 (recursive depth: 1)
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
1 SORT AGGREGATE (cr=2 pr=0 pw=0 time=660 us)
1 VIEW (cr=2 pr=0 pw=0 time=521 us)
1 COUNT STOPKEY (cr=2 pr=0 pw=0 time=368 us)
1 INDEX RANGE SCAN T1_INX (cr=2 pr=0 pw=0 time=156 us)(object id 52550)

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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