全表扫描的成本计算公式 如下: Cost = ( #SRds * sreadtim + #MRds * mreadtim + CPUCycles / cpuspeed ) / sreadtim 全表扫描的时候,单块读次数=0,#SRds表示单块读次数。全表扫描的成本里面,CPU消耗其实非常少,可以忽略不计,所以全表扫描的公式可以改
全表扫描的成本计算公式 如下:
Cost = ( #SRds * sreadtim + #MRds * mreadtim + CPUCycles / cpuspeed ) / sreadtim
全表扫描的时候,单块读次数=0,#SRds表示单块读次数。全表扫描的成本里面,CPU消耗其实非常少,可以忽略不计,所以全表扫描的公式可以改写为:
Cost = #MRds * mreadtim / sreadtim
#MRds 表示多块读io次数
mreadtim 表示一次多块读耗费时间
sreadtim 表示一次单块读耗费时间
全表扫描的COST意思其实就是 多块读io次数 * 多块读时间 / 单块读时间
那么为什么 全表扫描成本公式里面要除以 sreadtim呢? 我们来看一下 索引扫描的成本计算公式:
cost = blevel + celiling(leaf_blocks *effective index selectivity) + celiling(clustering_factor * effective table selectivity)
blevel 是 扫描索引 的 root到branch ---单块读
celiling(leaf_blocks *effective index selectivity) 是扫描的 也在块的个数 ---单块读
ceiling(clustering_factor*effective table selectivity) 是 通过索引的rowid回表的次数 ---单块读
那么 索引扫描的成本公式的本质含义 其实就是 单块读的 io次数
对于单表访问(什么是单表访问? 就是只select一个表),要么走全表扫描,要么走索引扫描,当然了还可以走物化视图(这个不考虑)
ORACLE 究竟是走全表扫描还是走索引扫描呢? 它是计算全表扫描的COST,计算索引扫描的COST 哪个COST消耗少就走哪个。
问题来了,为啥ORACLE计算COST能准确的判断走哪个是最优的呢? 现在我们来比较一下 全表扫描的 COST 与 索引扫描的COST
全表扫描COST 多块读io次数 * 多块读时间 / 单块读时间
索引扫描COST 单块读io次数
那么现在 我们都对 全表扫描 COST , 都对 索引扫描 COST 乘以一个 单块读时间
全表扫描COST* 单块读时间 = 多块读io次数*多块读时间 = 总的耗费时间
索引扫描COST* 单块读时间 = 单块读io次数*单块读时间 = 总的耗费时间
说白了,就是比较全表扫描与索引扫描谁 总的耗费的时间最少,就选谁。
到这里你应该看懂了吧。 不得不佩服ORACLE 设计 人员的头脑,真是牛逼。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、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、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されている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)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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