


Pourquoi des lectures logiques élevées pour les fonctions d'agrégation fenêtrées avec des bobines de sous-expression communes ?
Lors de l'utilisation de bobines de sous-expression communes dans les plans d'exécution, notamment pour les fonctions d'agrégation fenêtrées, des lectures logiques étonnamment élevées pour les grandes tables ont été observées. Ce comportement soulève des inquiétudes quant à l'efficacité de ces spools.
Cause fondamentale : comptage unique des lectures logiques pour les tables de travail
Contrairement aux tables de spool traditionnelles, les lectures logiques pour les tables de travail, qui sont des structures internes utilisées pour l'agrégation , sont comptés différemment. Au lieu de mesurer les pages hachées, les lectures logiques de la table de travail sont incrémentées pour chaque ligne lue. Cette méthode de comptage unique donne des décomptes apparemment élevés, bien que les tables de travail soient très efficaces.
Comprendre la formule
Dans votre cas spécifique, la formule que vous avez découverte, "Lectures logiques de la table de travail = 1 NumberOfRows 2 NumberOfGroups 4", est vrai en raison du comportement spécifique de ces bobines :
- 1 : Rangée factice initiale et finale
- NumberOfRows * 2 : Lecture complète des deux bobines secondaires
- Nombre de groupes * 4 : Primaire La bobine émet (NumberOfGroups 1) lignes
Informations supplémentaires
- La bobine principale émet une ligne supplémentaire pour signaler la fin du groupe final.
- Le la formule prend en compte cette ligne supplémentaire dans le composant final, ce qui en fait NumberOfGroups 1.
Conseils de dépannage
Bien que le suivi des lectures de pages ne soit pas une option pour les tables de travail, comprendre ces mécanismes de comptage uniques peut aider à expliquer les lectures logiques élevées observées.
Référence
Pour plus de précisions, reportez-vous à :
- Requête Livre de réglage et d'optimisation, chapitre 3
- Article de blog de Paul White sur les bobines de sous-expression courantes
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

MySQL traite la réplication des données à travers trois modes: réplication asynchrone, semi-synchrone et de groupe. 1) Les performances de réplication asynchrones sont élevées mais les données peuvent être perdues. 2) La réplication semi-synchrone améliore la sécurité des données mais augmente la latence. 3) La réplication du groupe prend en charge la réplication et le basculement multi-maître, adaptés aux exigences de haute disponibilité.

L'instruction Explication peut être utilisée pour analyser et améliorer les performances de la requête SQL. 1. Exécutez la déclaration Expliquez pour afficher le plan de requête. 2. Analyser les résultats de sortie, prêter attention au type d'accès, à l'utilisation d'index et à la commande de jointure. 3. Créer ou ajuster les index en fonction des résultats de l'analyse, optimiser les opérations de jointure et éviter la numérisation complète de la table pour améliorer l'efficacité de la requête.

L'utilisation de MySQLDump pour la sauvegarde logique et MySQLenterPriseBackup pour la sauvegarde à chaud sont des moyens efficaces de sauvegarder les bases de données MySQL. 1. Utilisez MySQLDump pour sauvegarder la base de données: mysqldump-uot-pmydatabase> mydatabase_backup.sql. 2. Utilisez MySQLenterPriseBackup pour Hot Backup: MySqlBackup - User = root-patkword = mot de passe - Backup-Dir = / path / to / backupbackup. Lorsque vous récupérez, utilisez la vie correspondante

Les principales raisons de la requête MySQL lente comprennent une utilisation manquante ou inappropriée des index, une complexité de requête, un volume de données excessif et des ressources matérielles insuffisantes. Les suggestions d'optimisation incluent: 1. Créer des index appropriés; 2. Optimiser les déclarations de requête; 3. Utiliser la technologie de partitionnement de la table; 4. Améliorer le matériel de manière appropriée.

MySQL View est une table virtuelle basée sur les résultats de la requête SQL et ne stocke pas de données. 1) Les vues simplifient les requêtes complexes, 2) améliorent la sécurité des données et 3) la cohérence des données. Les vues sont des requêtes stockées dans des bases de données qui peuvent être utilisées comme des tables, mais les données sont générées dynamiquement.

MySQLDIFFERSFromothersqlDialictsinsyntaxforlimit, auto-imprémentation, stringcomparison, sous-questionnaires et performanceanalysis.1) MySqluseSlimit, WhilesQlServerUseStopandorAnUseSrownum.2)

Le partitionnement MySQL améliore les performances et simplifie la maintenance. 1) Diviser les grandes tables en petits morceaux par des critères spécifiques (tels que les gammes de dattes), 2) Divisez physiquement les données en fichiers indépendants, 3) MySQL peut se concentrer sur des partitions connexes lors de l'interrogation, 4) L'optimiseur de requête peut ignorer les partitions non liées, 5) le choix de la bonne stratégie de partition et le maintenir régulièrement est la clé.

Comment accorder et révoquer les autorisations dans MySQL? 1. Utilisez la déclaration de subvention pour accorder des autorisations, telles que GrantallPrivilegesondatabase_Name.to'Username'@'host '; 2. Utilisez la déclaration de révocation pour révoquer les autorisations, telles que Revokeallprivilegesondatabase_name.from'username'@'host 'pour garantir la communication opportune des modifications d'autorisation.


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