


Pourquoi les lectures logiques élevées pour les fonctions d'agrégation fenêtrées ?
Lors de l'utilisation de spools de sous-expressions courants dans les plans d'exécution, les lectures logiques ont tendance à être considérablement gonflées pour les grandes tables. Après avoir expérimenté et observé le plan d'exécution, il a été découvert que la formule suivante semble être vraie :
Lectures logiques de la table de travail = 1 NumberOfRows 2 NumberOfGroups 4
Cependant, la raison sous-jacente de cette formule reste floue. Cet article vise à percer le mystère derrière ce calcul de lecture logique.
Comprendre l'exécution de la fonction d'agrégat fenêtré
L'itérateur de segment au début du plan ajoute un indicateur aux lignes indiquant le début de chaque nouvelle partition. Le spool de segments principal récupère ensuite les lignes une par une et les insère dans une table de travail tempdb. Lorsqu'il rencontre le nouvel indicateur de groupe, le spool renvoie une ligne à l'entrée supérieure de l'opérateur de boucles imbriquées.
Cela déclenche l'agrégation du flux sur les lignes de la table de travail, calculant la moyenne. La moyenne calculée est ensuite jointe aux lignes de la table de travail, et la table de travail est tronquée en vue du groupe suivant. La bobine de segments génère une ligne factice pour traiter le groupe final.
Calcul de lecture logique pour les tables de travail
Selon notre compréhension, la table de travail est un tas (ou une bobine d'index si spécifié autrement dans le plan). Dans l'exemple fourni, contrairement aux attentes, seules 11 lectures logiques sont nécessaires. Une explication de cette différence est la suivante :
- Les insertions de lignes dans la table de travail représentent chacune une lecture logique, ce qui donne 3 lectures logiques.
- Le calcul de la moyenne implique une lecture logique, soit un total de 4 lectures.
- Le retour des lignes avec la colonne moyenne implique quatre logiques lectures.
- La troncature de la table de travail n'entraîne aucune lecture logique.
Cela porte le nombre total de lectures logiques à 4 x 3 = 12, en omettant l'insertion de la quatrième ligne qui déclenche une lecture logique seulement dans l'original scénario.
Conclusion
La clé pour comprendre cette formule réside dans l'écart entre le comptage de lectures logiques pour les tables de travail et les tables de spool classiques. Pour les tables de travail, chaque ligne lue est comptée comme une lecture logique, tandis que pour les tables de spool, chaque page hachée est comptée.
La formule s'aligne sur l'exécution observée : deux spools secondaires sont lus deux fois (2 COUNT ()), tandis que le spool principal émet (COUNT(DISTINCT CustomerID) 1) lignes comme expliqué dans l'entrée de blog mentionnée dans les informations supplémentaires. Le supplément est dû à la ligne supplémentaire émise pour indiquer la fin du groupe final.
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!

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Les types de données MySQL sont divisés en types numériques, date et heure, chaîne, binaires et spatiaux. La sélection du type correct peut optimiser les performances de la base de données et le stockage de données.

Les meilleures pratiques incluent: 1) Comprendre la structure des données et les méthodes de traitement MySQL, 2) Indexation appropriée, 3) Évitez de sélectionner *, 4) en utilisant les types de jointure appropriés, 5) Utilisez des sous-requêtes avec prudence, 6) Analyser les requêtes avec Explication, 7) Considérez l'impact des requêtes sur les ressources du serveur, 8) Maintenir la base de données régulièrement. Ces pratiques peuvent faire des requêtes MySQL non seulement rapidement, mais aussi la maintenabilité, l'évolutivité et l'efficacité des ressources.

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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


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