


Warum zeigen meine fensterbasierten aggregierten Abfragen viele logische Lesevorgänge an?
Hohe Anzahl logischer Lesevorgänge in Ausführungsplänen für Aggregatfunktionen mit Fenster und gemeinsamen Unterausdruckspools
In Ausführungsplänen werden häufig hohe gemeldete logische Lesevorgänge für große Tabellen beobachtet Verwendung gängiger Unterausdrucksspulen. Die Formel für logische Lesevorgänge in Arbeitstabellen lautet:
Worktable Logical Reads = 1 + NumberOfRows * 2 + NumberOfGroups * 4
Erklärung
Im Gegensatz zu herkömmlichen Spooltabellen zählen Arbeitstabellen logische Lesevorgänge pro Zeilenlesevorgang, was zu einer erhöhten Anzahl logischer Lesevorgänge führt. Dies liegt daran, dass Arbeitstabellen serverintern sind und die gehashte Seitenzählung für die Analyse als weniger wertvoll erachtet wird.
Die Formel lässt sich wie folgt aufschlüsseln:
- 1x logischer Lesevorgang: Der Worktable wird erstellt und initialisiert.
- 2x Logical Reads pro Zeile: Die primäre Spule liest jede Zeile zweimal, einmal zum Einfügen in die Arbeitstabelle und noch einmal zum Lesen aus der Arbeitstabelle zur Aggregation. Auch die sekundären Spulen lesen jede Zeile zweimal.
- 4x logische Lesevorgänge pro Gruppe: Die primäre Spule gibt eine Zeile aus, um den Beginn jeder neuen Partition anzuzeigen, und gibt eine Dummy-Zeile zum Abschluss aus die Verarbeitung für die letzte Gruppe. Diese zusätzlichen Zeilen machen die 4-fache Zählung aus.
Zusätzliche Erkenntnisse
Paul White erklärt in seinem Blogbeitrag, dass die Formel mit dem Ausführungsplan übereinstimmt, wobei die beiden sekundären Spulen zweimal vollständig gelesen werden und die primäre Spule (Anzahl der Gruppen 1) Zeilen ausgibt. Die zusätzliche Zeile wird von der Primärspule ausgegeben, um das Ende der letzten Gruppe anzuzeigen.
Fazit
Die Formel für logische Lesevorgänge in Arbeitstabellen ist ein nützliches Werkzeug zum Verständnis der überhöhten Logik Lesezahlen, die in Ausführungsplänen mit gemeinsamen Unterausdruckspools beobachtet werden. Durch die Erkenntnis, dass Arbeitstabellen logische Lesevorgänge unterschiedlich zählen, wird es einfacher, die Lesestatistiken zu interpretieren und die Effizienz des Plans zu beurteilen.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

Zu den Schritten zum Erstellen einer MySQL -Datenbank gehören: 1. Erstellen einer Datenbank und Tabelle, 2. Daten einfügen, und 3. Durchführen von Abfragen. Verwenden Sie zunächst die Anweisungen für erstellte und creatEtable, um die Datenbank und Tabelle zu erstellen, und verwenden Sie dann die Anweisung InsertInto, um die Daten einzulegen, und verwenden Sie schließlich die Auswahlanweisung, um die Daten abzufragen.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu bedienen und leistungsfähig ist. 1.Mysql ist eine relationale Datenbank und verwendet SQL für CRUD -Operationen. 2. Es ist einfach zu installieren und erfordert, dass das Stammbenutzerkennwort konfiguriert wird. 3.. Verwenden Sie Einfügen, Aktualisieren, Löschen und Wählen Sie, um Datenvorgänge auszuführen. 4. OrderBy, wo und Join kann für komplexe Abfragen verwendet werden. 5. Debugging erfordert die Überprüfung der Syntax und verwenden Sie Erklärungen zur Analyse der Abfrage. 6. Die Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, die Auswahl des richtigen Datentyps und der guten Programmiergewohnheiten.

MySQL ist für Anfänger geeignet, weil: 1) Einfach zu installieren und konfigurieren, 2) Rich Learning Resources, 3) Intuitive SQL -Syntax, 4) leistungsstarke Toolunterstützung. Anfänger müssen jedoch Herausforderungen wie Datenbankdesign, Abfrageoptimierung, Sicherheitsmanagement und Datensicherung überwinden.

Ja, sqlisaprogrammingLuagespezialisierteForDatamanagement.1) Es ist dieklarativ, fokussierte Waagewhattoachieveratherthanhow.2)

Säureattribute umfassen Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit und sind der Eckpfeiler des Datenbankdesigns. 1. Atomizität stellt sicher, dass die Transaktion entweder vollständig erfolgreich oder vollständig gescheitert ist. 2. Konsistenz stellt sicher, dass die Datenbank vor und nach einer Transaktion konsistent bleibt. 3. Isolation stellt sicher, dass sich Transaktionen nicht stören. 4. Persistenz stellt sicher, dass Daten nach der Transaktionsuntersuchung dauerhaft gespeichert werden.

MySQL ist nicht nur ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS), sondern auch eng mit Programmiersprachen zusammen. 1) Als DBMS wird MySQL verwendet, um Daten zu speichern, zu organisieren und abzurufen und Indizes zu optimieren, können die Abfrageleistung verbessern. 2) Kombinieren Sie SQL mit Programmiersprachen, eingebettet in Python, und unter Verwendung von ORM -Tools wie SQLalchemy kann die Operationen vereinfachen. 3) Die Leistungsoptimierung umfasst Indexierung, Abfrage, Caching, Bibliothek und Tabellenabteilung und Transaktionsmanagement.

MySQL verwendet SQL -Befehle, um Daten zu verwalten. 1. Grundlegende Befehle umfassen Auswahl, Einfügen, Aktualisieren und Löschen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Funktionen, Unterabfragen und Aggregate. 3. Häufige Fehler sind Syntax-, Logik- und Leistungsprobleme. 4. Die Optimierungstipps umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung von Auswahl* und die Verwendung von Limit.


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