在Oracle运维领域,两个围绕索引的概念一直在网络上被讨论,一个是Index定期重构的必要性,另一个对Rebuild和Rebuild Online的讨
在Oracle运维领域,两个围绕索引的概念一直在网络上被讨论,一个是Index定期重构的必要性,另一个对Rebuild和Rebuild Online的讨论。前者很多前辈在各种场合,包括Oracle MOS,都有了比较深刻的讨论。
对后者的讨论主要是集中两个方面,即:
本篇主要从执行计划和跟踪执行两个角度,分析两种rebuild索引的特点。
1、环境介绍
笔者选择Oracle 11gR2进行测试,具体版本为11.2.0.4。
SQL> select * from v$version;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - Production
PL/SQL Release 11.2.0.4.0 - Production
CORE 11.2.0.4.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.4.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.4.0 - Production
首先创建数据表T。
SQL> create table t as select * from dba_objects;
Table created
SQL> create index idx_t_id on t(object_id);
Index created
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'T',cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed
下面我们先从执行计划层面进行分析研究。
2、Explain Plan研究执行计划
Explain Plan是我们经常使用分析SQL语句执行计划的方法。笔者发现对于alert index这类DDL操作,Explain语句依然可以分析出对应的结果。
首先测试rebuild语句。
SQL> explain plan for alter index idx_t_id rebuild;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1483129259
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | ALTER INDEX STATEMENT | | 86129 | 420K| 336 (1)| 00:00:0
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IDX_T_ID | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | 86129 | 420K| |
| 3 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_T_ID | | | |
--------------------------------------------------------------------------------
10 rows selected
这其中,我们首先看到了Index Fast Full Scan动作。在笔者之前的文章中,曾经比较详细的分析过Index Fast Full Scan和Index Full Scan的区别。简单说两者差异如下:
ü Index Fast Full Scan是标准的多快读操作;Index Full Scan是单块读操作;
ü Index Fast Full Scan返回结果是无序结果;Index Full Scan返回有序结果集合;
ü Index Fast Full Scan能进行并行操作;Index Full Scan只能支持单进程读动作;
在上面的执行计划中,我们发现rebuild操作没有以数据表为基础,而是以索引IDX_T_ID的数据(当然是叶子节点)作为创建依据。由于Index Fast Full Scan返回的无序结果集合,之后就调用了Sort Create Index动作形成新的索引对象。
综合来看,对于rebuild动作而言,在读取索引的过程中,以索引的叶子节点数据作为数据依据。更进一步说,如果rebuild的索引和数据表已经存在不一致的情况,,那么新生成的索引也一定是不一致的。
下面我们看rebuild online的分析:
SQL> explain plan for alter index idx_t_id rebuild online;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1193657316
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
--------------------------------------------------------------------------------
| 0 | ALTER INDEX STATEMENT | | 86129 | 420K| 336 (1)| 00:00:0
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IDX_T_ID | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | 86129 | 420K| |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | T | 86129 | 420K| 336 (1)| 00:00:0
--------------------------------------------------------------------------------
10 rows selected
从执行计划看,两者的差异主要在第三步,就是Table Access Full操作,而且是基于数据表T的操作。所以说明:rebuild online是基于对原始数据表的数据收集,而且是针对数据表进行的全表扫描操作。
这也就部分解释了为什么rebuild online会比rebuild时间长一些,因为Table Access Full操作会访问所有的数据段结构,而Index Fast Full Scan会访问所有的索引段结构。一般而言,索引段是远远小于数据段的。
综合来看,rebuild online基于是数据表的内容,检索时间略长,但是引起的锁定动作也相对较小。
下面,笔者从实践跟踪角度,分析一下rebuild和rebuild online过程中数据读取的差异性。
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MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

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MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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