1. 测试创建表变量对IO的影响 测试创建表变量前后,tempdb的空间大小,目前使用 sp_spaceused 得到大小,也可以使用视图 sys.dm_db_file_space_usage use tempdb go Set nocount on Exec sp_spaceused /* 插入数据之前 */ declare @tmp_orders table ( list_
1. 测试创建表变量对IO的影响
测试创建表变量前后,tempdb的空间大小,目前使用sp_spaceused得到大小,也可以使用视图sys.dm_db_file_space_usage
<span><span>use</span><span> tempdb </span><span>go</span> <span>Set</span> nocount <span>on</span> <span>Exec</span> sp_spaceused <span>/*</span><span>插入数据之前</span><span>*/</span> <span>declare</span> <span>@tmp_orders</span> <span>table</span> ( list_no <span>int</span>,id <span>int</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> <span>@tmp_orders</span><span>(list_no,id) </span><span>select</span> ROW_NUMBER() <span>over</span>( <span>order</span> <span>by</span><span> Id ) list_no,id </span><span>from</span><span> Test.dbo.Orders </span><span>Select</span> <span>top</span>(<span>1</span>) name,<span>object_id</span><span>,type,create_date </span><span>from</span><span> sys.objects </span><span>Where</span> type<span>=</span><span>'</span><span>U</span><span>'</span> <span>Order</span> <span>by</span> create_date <span>Desc</span> <span>Exec</span> sp_spaceused <span>/*</span><span>插入数据之后</span><span>*/</span> <span>Go</span> <span>Exec</span> sp_spaceused <span>/*</span><span>Go之后</span><span>*/</span></span>
执行结果如下:
可以看到:
1) 在表变量创建完毕,同时批处理语句没有结束时,临时库的空间增大了接近9M空间。创建表变量的语句结束后,空间释放
2)在临时库的对象表sys.objects中能够查询到刚刚创建的表变量对象
继续验证是否发生IO操作,使用视图sys.dm_io_virtual_file_stats
在创建表变量前后执行如下语句:
<span><span>select</span> <span>db_name</span>(database_id) database_name,<span>*</span> <span>from</span> sys.dm_io_virtual_file_stats(<span>db_id</span>(<span>'</span><span>tempdb</span><span>'</span>), <span>NULL</span>)</span>
测试结果如下:
1* 创建表变量前
2*创建表变量后
可以看到数据文件写入次数以及写入字节发生了明显的变化,比较写入字节数:
select (2921709568-2913058816)*1.0/1024/1024
大约为8.3M,与表变量的数据基本一致,可见创建表变量,确实是发生了IO操作
2. 测试创建表变量对内存的影响
考虑表变量是否占用内存的数据缓冲区,测试SQL如下:
<span><span>declare</span> <span>@tmp_orders</span> <span>table</span> ( list_no <span>int</span>,id <span>int</span><span>) </span><span>insert</span> <span>into</span> <span>@tmp_orders</span><span>(list_no,id) </span><span>select</span> ROW_NUMBER() <span>over</span>( <span>order</span> <span>by</span><span> Id ) list_no,id </span><span>from</span><span> Test.dbo.Orders </span><span>--</span><span>查询tempdb库中最后创建的对象 </span> <span>Select</span> <span>top</span>(<span>1</span>) name,<span>object_id</span>,type,create_date <span>from</span> sys.objects <span>Where</span> type<span>=</span><span>'</span><span>U</span><span>'</span> <span>Order</span> <span>by</span> create_date <span>Desc</span> <span>--</span><span>查询内存中缓存页数 </span> <span>SELECT</span> <span>count</span>(<span>*</span>)<span>AS</span><span> cached_pages_count ,name ,index_id </span><span>FROM</span> sys.dm_os_buffer_descriptors <span>AS</span><span> bd </span><span>INNER</span> <span>JOIN</span><span> ( </span><span>SELECT</span> <span>object_name</span>(<span>object_id</span>) <span>AS</span><span> name ,index_id ,allocation_unit_id </span><span>FROM</span> sys.allocation_units <span>AS</span><span> au </span><span>INNER</span> <span>JOIN</span> sys.partitions <span>AS</span><span> p </span><span>ON</span> au.container_id <span>=</span><span> p.hobt_id </span><span>AND</span> (au.type <span>=</span> <span>1</span> <span>OR</span> au.type <span>=</span> <span>3</span><span>) </span><span>UNION</span> <span>ALL</span> <span>SELECT</span> <span>object_name</span>(<span>object_id</span>) <span>AS</span><span> name ,index_id, allocation_unit_id </span><span>FROM</span> sys.allocation_units <span>AS</span><span> au </span><span>INNER</span> <span>JOIN</span> sys.partitions <span>AS</span><span> p </span><span>ON</span> au.container_id <span>=</span><span> p.partition_id </span><span>AND</span> au.type <span>=</span> <span>2</span><span> ) </span><span>AS</span><span> obj </span><span>ON</span> bd.allocation_unit_id <span>=</span><span> obj.allocation_unit_id </span><span>WHERE</span> database_id <span>=</span> <span>db_id</span><span>() </span><span>GROUP</span> <span>BY</span><span> name, index_id </span><span>ORDER</span> <span>BY</span> cached_pages_count <span>DESC</span></span>
测试结果如下:
可以看到表变量创建后,数据页面也会缓存在Buffer Pool中。但所在的批处理语句结束后,占用空间会被释放。
3. 结论
SQL Server在批处理中创建的表变量会产生IO操作,占用tempdb的空间,以及内存bufferPool的空间。在所在批处理结束后,占用会被清除
参考文章:
http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/06/11/2544835.html
http://www.cnblogs.com/wghao/archive/2011/11/02/2227219.html
如有不对的地方,欢迎拍砖,谢谢!O(∩_∩)O

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。

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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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