oracle中默认的索引类型是B树索引。还有位图索引，反向键索引，hash索引，基于函数的索引。 本篇主要介绍B树索引，通过转储分析。对于索引的扫描类型，索引的基本操作不做详细的介绍。 系统信息： [oracle@localhost ~]$ cat /etc/issue Enterprise Linux Ent
oracle中默认的索引类型是B树索引。还有位图索引，反向键索引，hash索引，基于函数的索引。本篇主要介绍B树索引，通过转储分析。对于索引的扫描类型，索引的基本操作不做详细的介绍。
系统信息：
[oracle@localhost ~]$ cat /etc/issue
Enterprise Linux Enterprise Linux Server release 5.5 (Carthage)
Kernel \r on an \m
数据库版本：
SQL> select * from v$version where rownum =1 ;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - Production
SQL> show user;
USER 为 "HR"
SQL> desc tt;
名称 是否为空? 类型
----------------------------------------- -------- ----------------------------
ID NUMBER
NAME VARCHAR2(10)
SQL> select count(rownum) from tt;
COUNT(ROWNUM)
-------------
3670016
基于ID创建索引index_t
SQL> create index index_t on tt(id) tablespace users;
索引已创建。
SQL> select object_id from dba_objects where object_name=
2 'INDEX_T';
数据库中segment有数据段，索引段，undo段，它们和表名，索引名不是同一概念，但是名字是相同的。
OBJECT_ID
----------
76332
转储索引：
SQL> alter session set events 'immediate trace name treedump level 76332';
会话已更改。
----- begin tree dump branch: 0x10038ab 16791723 (0: nrow: 15, level: 2) branch: 0x100540b 16798731 (-1: nrow: 503, level: 1) leaf: 0x10038ac 16791724 (-1: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038ad 16791725 (0: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038ae 16791726 (1: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038af 16791727 (2: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b0 16791728 (3: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b1 16791729 (4: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b2 16791730 (5: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b3 16791731 (6: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b4 16791732 (7: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b5 16791733 (8: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b6 16791734 (9: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b7 16791735 (10: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038b9 16791737 (11: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038ba 16791738 (12: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038bb 16791739 (13: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038bc 16791740 (14: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038bd 16791741 (15: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038be 16791742 (16: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038bf 16791743 (17: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c0 16791744 (18: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c1 16791745 (19: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c2 16791746 (20: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c3 16791747 (21: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c4 16791748 (22: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c5 16791749 (23: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c6 16791750 (24: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c7 16791751 (25: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038c9 16791753 (26: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038ca 16791754 (27: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038cb 16791755 (28: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038cc 16791756 (29: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038cd 16791757 (30: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038ce 16791758 (31: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038cf 16791759 (32: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d0 16791760 (33: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d1 16791761 (34: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d2 16791762 (35: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d3 16791763 (36: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d4 16791764 (37: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d5 16791765 (38: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d6 16791766 (39: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d7 16791767 (40: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038d9 16791769 (41: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038da 16791【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】770 (42: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038db 16791771 (43: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038dc 16791772 (44: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038dd 16791773 (45: nrow: 512 rrow: 512) leaf: 0x10038de 16791774 (46: nrow: 512 rrow: 512) ........................................................................... .... .... .... ----- end tree dump
这是一棵平衡树，因为平衡树的查找效率很高，根节点到所有的叶子节点的高度相同。 branch表示的是根节点。以上选取了一部分，已经按从左向右拍好序了。
leaf: 0x10038ac 16791724 (-1: nrow: 512 rrow: 512) 我们选取这一列：
把十六进制，和十进制数相互转换：
SQL> select to_number('10038ac','xxxxxxxxxxxxxxxx') from dual; TO_NUMBER('10038AC','XXXXXXXXXXXXXXXX') --------------------------------------- 16791724 SQL> select to_char('16791724','xxxxxxxxxxxxxxxx') from dual; TO_CHAR('16791724','XXXXXXXXXXXXXX ---------------------------------- 10038ac
我们利用oracle中提供的一个包可以求得索引所在的文件号，块号：
SQL> select dbms_utility.data_block_address_file(16791724) from dual; DBMS_UTILITY.DATA_BLOCK_ADDRESS_FILE(16791724) ---------------------------------------------- 4 SQL> select dbms_utility.data_block_address_block(16791724) from dual; DBMS_UTILITY.DATA_BLOCK_ADDRESS_BLOCK(16791724) ----------------------------------------------- 14508
通过查视图dba_extends,索引存储在数据文件4,块14508在起始块范围内。
此时我们dump数据文件4，块14508：
SQL> alter system dump datafile 4 block 14508;
系统已更改。
row#0[8020] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 01 row#1[8008] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 03 row#2[7996] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 08 row#3[7984] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 0a row#4[7972] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 0f row#5[7960] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 11 row#6[7948] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 16 row#7[7936] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 18 row#8[7924] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 1d row#9[7912] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 1f row#10[7900] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 24 row#11[7888] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 26 row#12[7876] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 2b row#13[7864] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 2d row#14[7852] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 32 row#15[7840] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 34 row#16[7828] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 39 row#17[7816] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 3b row#18[7804] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 40 row#19[7792] flag: ------, lock: 0, len=12 col 0; len 2; (2): c1 02 col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 42 row#20[7780] flag: ------, lock: 0, len=12 ...............................................................
.......
选取这一行为例：
row#0[8020] flag: ------, lock: 0, len=12
col 0; len 2; (2): c1 02
col 1; len 6; (6): 01 00 1b ab 00 01
col 0 表示第一列，长度为2，c1 02表示是多少呢？
SQL> select * from tt where rownum<4 order by id; ID NAME ---------- -------------------- 1 wO 2 wang 6 hong SQL> select dump(1,16) from dual; DUMP(1,16) ----------------------------------
Typ=2 Len=2: c1,2 ==>这里是c1 02,0省略了
这下清楚了吧，第一行第一列存储的是1，orale存储数据的方法很复杂。
col 1表示的是第二列，长度是6， 01 00 1b ab 00 01就是索引的值，是十六进制数，我们可以转化为二进制数：
00000001 00000000 00011011 10101011 00000000 00000001
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
00000001 00 ==>1x2x2=4 前10位表示了数据文件号
000000 00011011 10101011 ==>4096+2048+512+256+128+32+8+2+1=7083 这里的22位表示了块号
00000000 00000001==>1 16位代表着行号
此时排序并查rowid：
此时用第一列的rowid,
通过oracle提供的一个包，可以求出对象编号，文件号，块号：
执行如下图：
上面从索引存储的段以及数据段进行分析。
我们知道索引不一定会提高查询效率，往往乱建索引会严重影响查询效率，系统用不用索引，我们不能干预（但是dba可以手动改变），是oracle CBO选择的结果。
下面我们可以做一个小实验：
SQL> select count(rowid) from t; COUNT(ROWID) ------------ 4718644 SQL> select count(rowid) from t where id=1; COUNT(ROWID) ------------ 4718592 SQL> select count(rowid) from t where id=2; COUNT(ROWID) ------------ 26 SQL> select count(rowid) from t where id=3; COUNT(ROWID) ------------ 26 SQL> set autotrace traceonly; SQL> select * from tt;
执行计划
---------------------------------------------------------- Plan hash value: 264906180 -------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | -------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 3556K| 67M| 1742 (2)| 00:00:21 | | 1 | TABLE ACCESS FULL| TT | 3556K| 67M| 1742 (2)| 00:00:21 | -------------------------------------------------------------------------- Note ----- - dynamic sampling used for this statement (level=2)
此时是全表扫描读取，是多块读取，，这样读取比较快，如果此时用索引，则效率会低。
SQL> select * from tt where id=5;
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3103123359
--------------------------------------------------------------------------------
-------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Tim
e |
--------------------------------------------------------------------------------
-------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 100 | 4 (0)| 00:
00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TT | 5 | 100 | 4 (0)| 00:
00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | INDEX_T | 5 | | 3 (0)| 00:
00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------
-------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("ID"=5)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
此时是索引读取。
SQL> select * from tt where id=1;
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 264906180
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2121K| 40M| 3644 (2)| 00:00:44 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| TT | 2121K| 40M| 3644 (2)| 00:00:44 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("ID"=1)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
看到了吧，此时是全表扫描读取，数据库是很聪明的吧！
MySQL: une introduction à la base de données la plus populaire au mondeApr 12, 2025 am 12:18 AMMySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.
L'importance de MySQL: stockage et gestion des donnéesApr 12, 2025 am 12:18 AMMySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.
Pourquoi utiliser MySQL? Avantages et avantagesApr 12, 2025 am 12:17 AMMySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.
Décrivez les mécanismes de verrouillage InNODB (verrous partagés, verrous exclusifs, verrous d'intention, verrous d'enregistrement, verrous d'écart, serrures à clé suivante).Apr 12, 2025 am 12:16 AMLes mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.
Quelles sont les causes communes des mauvaises performances de requête MySQL médiocres?Apr 12, 2025 am 12:11 AMLes principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.
Quand devriez-vous utiliser un index composite par rapport à plusieurs index uniques uniques?Apr 11, 2025 am 12:06 AMDans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.
Comment identifier et optimiser les requêtes lentes dans MySQL? (Journal de requête lente, performance_schema)Apr 10, 2025 am 09:36 AMPour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.
MySQL et SQL: Compétences essentielles pour les développeursApr 10, 2025 am 09:30 AMMySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.
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