一、索引简介 1、索引相当于目录 2、索引是通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式,从而提高检索效率。 3、索引的创建要适度,多了会影响增删改的效率,少了会影响查询的效率,索引最好创建在取值分散的列上,避免对同一张表创建过多的索引 4
一、索引简介
1、索引相当于目录
2、索引是通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式,从而提高检索效率。
3、索引的创建要适度,多了会影响增删改的效率,少了会影响查询的效率,索引最好创建在取值分散的列上,避免对同一张表创建过多的索引
4、索引的使用对用户来说是透明的,由系统来决定什么时候使用索引。
5、Oracle支持多种类型的索引,可以按列的多少、索引值是否唯一和索引数据的组织形式对索引进行分类,以满足各种表和查询条件的要求。(请见附件)
a. 单列索引和复合索引
b.B树索引(create index时默认的类型)
B树索引中所有叶子节点都具有相同的深度,所以不管查询条件如何,查询速度基本相同。另B树索引能够适应各种查询条件,包括精确查询、模糊查询和比较查询
–Unique 唯一索引 值唯一,但允许存在null,主键默认存在唯一索引,但列不能为null
–Non-Unique:非唯一索引,其索引值可以重复,允许为NULL。默认情况下,Oracle创建的索引是非唯一索引
–Reverse Key:反向关键字索引。通过在创建索引时指定“REVERSE”关键字,可以创建反向关键字索引,被索引的每个数据列中的数据都是反向存储
的,但仍然保持原来数据列的次序
c.位图索引(对列值范围少,如性别 政治面貌适用,而不是默认的B树索引)
c.函数索引
当需要经常访问一些函数或表达式时,可以将其存储在索引中,当下次访问时,由于该值已经计算出来了,因此,可以大大提高那些在WHERE子句中包含该函数或
表达式的查询操作的速度;
函数索引既可以使用B树索引,也可以使用位图索引。
二、管理索引的原则
使用索引应该遵循以下一些基本的原则。
1.小表不需要建立索引。
2.对于大表而言,如果经常查询的记录数目少于表中总记录数目的15%时,可以创建索引。这个比例并不绝对,它与全表扫描速度成反比。
3.对于大部分列值不重复的列可建立索引。
4.对于基数大的列,适合建立B树索引,而对于基数小的列适合建立位图索引。
5.对于列中有许多空值,但经常查询所有的非空值记录的列,应该建立索引。
6.LONG和LONG RAW列不能创建索引。
7.经常进行连接查询的列上应该创建索引。
8.在使用CREATE INDEX语句创建查询时,将最常查询的列放在其他列前面。
9.维护索引需要开销,特别时对表进行插入和删除操作时,因此要限制表中索引的数量。对于主要用于读的表,则索引多就有好处,但是,一个表如果经常被更改,则索引应少点。
10.在表中插入数据后创建索引。如果在装载数据之前创建了索引,那么当插入每行时,Oracle都必须更改每个索引。
三、LONG类型(可存储2G)主要用于不需要作字符串搜索的长串数据,如果要进行字符搜索就要用varchar2类型,存储这么长的请使用 pstat1.setCharacterStream()方法,资料见附件P26
四、创建索引语法如下
CREATE INDEX语句的语法如下:
CREATE [UNIQUE] | [BITMAP] INDEX index_name
ON table_name([column1 [ASC|DESC],column2
[ASC|DESC],…] | [express])
[TABLESPACE tablespace_name]
[PCTFREE n1]
[STORAGE (INITIAL n2)]
[NOLOGGING]
[NOLINE]
[NOSORT];
五、
1、查看索引信息可以在 all_indexs 表中
2、查看索引信息及引用的列 all_ind_columns
3、查看函数索引信息 all_ind_expressions
4、oracle比较智能,有时候即使创建了索引也不会使用,比如说在数据量比较少的情况下,可能就不会用索引
5、当进行全表扫描的时候,不用索引效率会更好
6、查询可能会使用缓存,所以说如果发现执行速度变快了,不一定说明你的sql更优了,有可能是使用到了缓存而已
7、使用plsql中的“解释计划”功能可以比较执行计划的消耗,进而写出更优的sql

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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