今天在 相同环境测试 2000 和 2008 性能 让我意外的是 2008 明显比2000 慢很多,因为不能简单的升级,sql语句也需要优化
测试sql:代码如下:
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT COUNT(1)
FROM dbo.tbtext a
INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b
ON a.id = b.id option (maxdop 1)
SET STATISTICS IO Off
SET STATISTICS TIME Off
表结构:
代码如下:
CREATE TABLE [dbo].[tbtext](
[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[VALUE] [int] NULL
) ON [PRIMARY]
单这句测试,看执行计划根本看不出区别。
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1006]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr1009],0)))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1009]=Count(*)))
|--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id]=[northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [a].[id]))
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]))
|--Table Spool
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]))
2008r2:
代码如下:
/*
警告: 由于使用了本地联接提示,联接次序得以强制实施。
表 'tbtext'。扫描计数 1,逻辑读取 46 次
(1 行受影响)
表 'Worktable'。扫描计数 1,逻辑读取 290098 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
表 'tbtext'。扫描计数 2,逻辑读取 262 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
(1 行受影响)
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 32828 毫秒,占用时间 = 32846 毫秒。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒,占用时间 = 0 毫秒。
*/
2000sp4:
代码如下:
/*
警告: 由于使用了局部联接提示,所以联接次序得以强制实施。
表 'tbtext'。扫描计数 1,逻辑读 131 次,物理读 0 次,预读 0 次。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒,耗费时间 = 0 毫秒。
表 'Worktable'。扫描计数 9999,逻辑读 180001 次,物理读 0 次,预读 0 次。
表 'tbtext'。扫描计数 2,逻辑读 262 次,物理读 0 次,预读 138 次。
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 17188 毫秒,耗费时间 = 17261 毫秒。
(1 行受影响)
SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 0 毫秒,耗费时间 = 0 毫秒。
*/
比较2000 和 2008的执行就能发现 2008 的cpu 时间明显比 2000 高,2008 的worktable 逻辑读取量,比2000的高,
这个有个worktable 的扫描技术,2000的是9999,2008的是1,这个让人难免有的疑惑是什么情况,都是nest loop,worktable 扫描不应该是1才对。
性能差怎么大会不会是 worktable 搞的鬼呢?
那么就开始调节,过滤id 会有啥发现呢?
代码如下:
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT COUNT(1)
FROM dbo.tbtext a
INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b
ON a.id = b.id
WHERE a.id SELECT COUNT(1)
FROM dbo.tbtext a
SET STATISTICS IO Off
SET STATISTICS TIME Off
2008r2:
SELECT COUNT(1) FROM dbo.tbtext a INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b ON a.id = b.id WHERE a.id |--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1006]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr1009],0)))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1009]=Count(*)))
|--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id]=[northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [a].[id]))
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]), WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [a].[id]|--Table Spool
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]), WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id] 代码如下:
表 'Worktable'。扫描计数 1,逻辑读取 6006 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
表 'tbtext'。扫描计数 2,逻辑读取 262 次,物理读取 0 次,预读 0 次,lob 逻辑读取 0 次,lob 物理读取 0 次,lob 预读 0 次。
2000sp4:
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1002]=Convert([Expr1006])))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1006]=Count(*)))
|--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([b].[id]=[a].[id]))
|--Table Scan(OBJECT:([Northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]), WHERE:([a].[id]|--Table Spool
|--Table Scan(OBJECT:([Northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]))
代码如下:
表 'Worktable'。扫描计数 999,逻辑读 27001 次,物理读 0 次,预读 0 次。
表 'tbtext'。扫描计数 2,逻辑读 262 次,物理读 0 次,预读 0次。
进入 lazy spool的数据完全不一样了,2008 只是进入了1000 条数据,但是2000 全都进去了。
在逻辑读上面 2008 明显低于 2000. cpu时间也明显比2000少。
通过调节id 的值,2000 我推出了一个公式 逻辑读= 10001+(17*n) ,
但是2008的算法十分奇怪,
当n 当 3862000的逻辑读是线性增长,2008 是分段的线性增长,每个分段 f '(x) 都不一样。
2008 的lazy spool适合选择度高的,选择度低的时候完全不行。
从2000到2008 不单单是多了sqlos和表面上的一些功能,很多执行计划的操作符都被重写了,像lazy spool 。
所以在升级到2008 之前,
各位朋友,是否都应该重写一下sql 呢?单单优化 索引 已经解决不了根本问题了。

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

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.


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