前言: 在第一次执行查询或者存储过程时,会创建执行计划并存储在SQLServer的过程缓存内存中。在很多时候,我们会执行一些简单的程序,仅仅执行一次,而为这些查询创建存储过程是非常浪费内存资源的。由于内存不足,可能会导致你的缓存溢出,从而影响性能。
前言:
在第一次执行查询或者存储过程时,会创建执行计划并存储在SQLServer的过程缓存内存中。在很多时候,我们会执行一些简单的程序,仅仅执行一次,而为这些查询创建存储过程是非常浪费内存资源的。由于内存不足,可能会导致你的缓存溢出,从而影响性能。在2005之前,这是一个大问题,为了纠正这个问题。微软在SQLServer 2008中引入了对即时查询负载的优化功能。这个功能在2012也依旧可用。是基于实例级别的。
很多开发人员直接在生产环境运行和测试查询,如果没有得到期望的结果,会更改查询然后再次执行,这会对过程缓存造成很大压力。所以尽量不要这样做。
准备工作:
在开始之前,在测试服务器清空缓存,但是切记不要在生产环境这样做:
1、 先看看有多少数据保存在缓存中:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 GO
结果如下:
2、 清空缓存和缓冲池:
DBCC FREEPROCCACHE GO
3、 如果想检查是否清空成功,可以再次执行步骤1中的语句:
步骤:
1、 执行下面语句:
USE AdventureWorks GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 GO
2、 检查在运行了上面语句后是否有计划缓存,再次执行之前查询计划缓存的语句:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 GO
3、 下面是结果,当然,也可以在where条件中用like来减少查找的数据量:也可以使用ctrl+alt+a来开启活动监视器来查找运行时间长的查询。
4、 现在来把Optimize for Ad hoc Workloads设为1:
EXEC sp_configure 'optimize for ad hoc workloads', 1 RECONFIGURE GO
5、 然后再次清空缓存:
DBCC FREEPROCCACHE GO
6、 再次执行语句:
USE AdventureWorks GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 GO
7、 可以执行下面的语句检查是否有新的缓存进入:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 AND ST.text LIKE '%SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 %' AND CP.cacheobjtype = 'Compiled Plan' GO
8、 你会发现里面没有数据,现在再次执行下面语句:
USE AdventureWorks GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 GO
9、 使用以下查询检查:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 AND ST.text LIKE '%SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 %' AND CP.cacheobjtype = 'Compiled Plan' GO
10、这次就出现了下面的截图:
分析:
当新查询执行时,query_hash值会在内存中生成,而不是整个执行计划,当相同的查询第二次执行的时候,SQLServer会查找是否已经存在这个query_hash,如果不存在,执行计划将保存在缓存中。这样就使得仅执行一次的查询将不会保存执行计划到缓存中。所以强烈建议打开这个配置。这个配置不造成任何负面影响,但是可以节省计划缓存的空间。
一般情况下,当你执行查询,将会产生执行计划并保存在过程缓存中,所以当你执行步骤1的查询是,会看到服务器有很多计划缓存,但是当执行第六步后的查询是,就发现没有。对于即席查询,如果只执行一次,何必需要缓存呢?
有些系统的计划缓存达到GB以上,开启后可能减少一半空间。另外,如果你好奇即席查询占用了多少空间,可以使用下面的语句:
SELECT SUM(size_in_bytes) AS TotalByteConsumedByAdHoc FROM sys.dm_exec_cached_plans WHERE objtype = 'Adhoc' AND usecounts = 1

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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