


Pourquoi mes requêtes agrégées fenêtrées affichent-elles des lectures logiques élevées ?
Lectures logiques élevées dans les plans d'exécution de fonctions d'agrégation fenêtrées avec des bobines de sous-expression communes
Des lectures logiques rapportées élevées pour les grandes tables sont souvent observées dans les plans d'exécution en utilisant des bobines de sous-expression communes. La formule pour les lectures logiques des tables de travail est :
Worktable Logical Reads = 1 + NumberOfRows * 2 + NumberOfGroups * 4
Explication
Contrairement aux tables de spoule conventionnelles, les tables de travail comptent les lectures logiques par lecture de ligne, ce qui entraîne un nombre de lectures logiques gonflé. En effet, les tables de travail sont internes au serveur et le comptage de pages hachées est jugé moins utile pour l'analyse.
La formule se décompose comme suit :
- 1x lecture logique : La table de travail est créée et initialisée.
- 2x lectures logiques par Ligne : La bobine principale lit chaque ligne deux fois, une fois pour l'insérer dans la table de travail et une autre fois pour la lire à partir de la table de travail pour l'agrégation. Les bobines secondaires lisent également chaque ligne deux fois.
- 4x lectures logiques par groupe : La bobine principale émet une ligne pour indiquer le début de chaque nouvelle partition, et elle génère une ligne factice pour finaliser le traitement pour le groupe final. Ces lignes supplémentaires représentent le nombre 4x.
Informations supplémentaires
Paul White, dans son article de blog, explique que la formule s'aligne sur le plan d'exécution, où les deux bobines secondaires sont entièrement lues deux fois et la bobine principale émet (nombre de groupes 1) des lignes. La ligne supplémentaire est émise par la bobine principale pour signifier la fin du groupe final.
Conclusion
La formule des lectures logiques de la table de travail est un outil utile pour comprendre la logique gonflée nombre de lectures observés dans les plans d’exécution avec des spools de sous-expressions communs. En reconnaissant que les tables de travail comptent différemment les lectures logiques, il devient plus facile d'interpréter les statistiques de lecture et d'évaluer l'efficacité du plan.
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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