经常我们需要将大表根据分区键进行分区,当建立索引的时候,我们到底使用local 还是global 索引呢 先看看两种索引的特点: 本地索引特点: 1. 本地索引一定是分区索引,分区键等同于表的分区键,分区数等同于表的分区说,一句话,本地索引的分区机制和表的分
经常我们需要将大表根据分区键进行分区,当建立索引的时候,我们到底使用local 还是global 索引呢
先看看两种索引的特点:
本地索引特点: 1. 本地索引一定是分区索引,分区键等同于表的分区键,分区数等同于表的分区说,一句话,本地索引的分区机制和表的分区机制一样。 2. 如果本地索引的索引列以分区键开头,则称为前缀局部索引。 3. 如果本地索引的列不是以分区键开头,或者不包含分区键列,则称为非前缀索引。 4. 前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除,前提是查询的条件中包含索引分区键。 5. 本地索引只支持分区内的唯一性,无法支持表上的唯一性,因此如果要用本地索引去给表做唯一性约束,则约束中必须要包括分区键列。 6. 本地分区索引是对单个分区的,每个分区索引只指向一个表分区,全局索引则不然,一个分区索引能指向 n个表分区,同时,一个表分区,也可能指向 n个索引分区,对分区表中的某个分区做 truncate或者 move, shrink等,可能会影响到 n个全局索引分区,正因为这点,本地分区索引具有更高的可用性。 7. 位图索引只能为本地分区索引。 8. 本地索引多应用于数据仓库环境中。 全局索引特点: 1.全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同,表和全局索引的分区机制不一样。 2.全局索引可以分区,也可以是不分区索引,全局索引必须是前缀索引,即全局索引的索引列必须是以索引分区键作为其前几列。 3.全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区,因此,对于全局分区索引,即使只截断一个分区中的数据,都需要 rebulid若干个分区甚至是整个索引。 4.全局索引多应用于 oltp系统中。 5.全局分区索引只按范围或者散列 hash分区, hash分区是 10g以后才支持。 6.oracle9i以后对分区表做move 或者truncate 的时可以用update global indexes语句来同步更新全局分区索引,用消耗一定资源来换取高度的可用性。 7.表用 a列作分区,索引用 b做局部分区索引,若 where条件中用 b来查询,那么 oracle会扫描所有的表和索引的分区,成本会比分区更高,此时可以考虑用 b做全局分区索引。 通常开发人员喜欢建立local索引,因为在删除分区的时候不需要重建索引。但是有时候本地索引将会带来很大的性能影响:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation |Name | Starts | E-Rows | A-Rows |Buffers |Pstart| Pstop | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 |SELECT STATEMENT | | 1 | | 1493 | 2984 | | | | 1 | PARTITION RANGEALL | | 1 | 1493 | 1493 | 2984 | 1 | 1493 | | 2 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| PARTITIONED_TAB | 1493 | 1493 | 1493 | 2984 | 1 | 1493 | |* 3 | INDEX RANGE SCAN | LC_NON_PREFIXED_TYP_I | 1492 | 1493 | 1493 | 1492 | 1 | 1493 | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identifiedby operation id): --------------------------------------------------- 3 - access(MHO_TYP_ID=0) Statistics ---------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 2984 consistent gets 0 physical reads 0 redosize 28937 bytes sent via SQL*Netto client 372 bytes received via SQL*Netfrom client 4 SQL*Net roundtripsto/fromclient 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1493 rows processedLC_NON_PREFIXED_TYP_I执行了1942次,这种情况如果我们加上适当的条件,尽量减少分区的扫描:
SQL>select * from partitioned_tab wheremho_typ_id = 0 and mho_date = to_date('01122012','ddmmyyyy'); MHO_ID MHO_DATE M MHO_TYP_ID ---------- ----------------- - ---------- 1 20121201 00:00:00 Z 0 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation |Name | Starts | E-Rows | A-Rows | Buffers | Pstart| Pstop | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 |SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 | 2 | | | | 1 | PARTITION RANGE SINGLE | | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | |* 2 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| PARTITIONED_TAB | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | |* 3 | INDEX RANGE SCAN | LC_NON_PREFIXED_TYP_I | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identifiedby operation id): --------------------------------------------------- 2 - filter(MHO_DATE=TO_DATE(' 2012-12-01 00:00:00','syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) 3 - access(MHO_TYP_ID=0) 这次LC_NON_PREFIXED_TYP_I只执行了一次 那我们换成global index呢?
SQL>select * from partitioned_tab where mho_typ_id = 0; ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | Id | Operation |Name | Starts | E-Rows | A-Rows |Buffers | Pstart| Pstop | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 0 |SELECT STATEMENT | | 1 | | 1493 | 1496 | | | | 1 | TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID| PARTITIONED_TAB | 1 | 1493 | 1493 | 1496 | ROWID | ROWID | |* 2 | INDEX RANGE SCAN | GL_TYP_I | 1 | 1493 | 1493 | 4 | | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Predicate Information (identifiedby operation id): --------------------------------------------------- 2 - access(MHO_TYP_ID=0) Statistics ---------------------------------------------------------- 1 recursive calls 0 db block gets 1496 consistent gets 1493 physical reads 0 redosize 28937 bytes sent via SQL*Netto client 372 bytes received via SQL*Netfrom client 4 SQL*Net roundtripsto/fromclient 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1493 rows processed索引只执行了一次,consistent gets为1496 是用local的一半。索引建立global或local index 我们需要根据分区数量、分区稳定性、sql语句综合考虑。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

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。


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