? 在Oracle performance tuning guide中,对执行计划顺序的描述是最右最上最先执行,然后父步骤执行,也就是最右边的步骤最先执行,如果同等级,那么最上边的最先执行,然后执行其父步骤(文档原文:The execution order in EXPLAIN PLAN output begins with
? 在Oracle performance tuning guide中,对执行计划顺序的描述是最右最上最先执行,然后父步骤执行,也就是最右边的步骤最先执行,如果同等级,那么最上边的最先执行,然后执行其父步骤(文档原文:The execution order in EXPLAIN PLAN output begins with the line that is the?furthest indented to the right. The next step is the parent of that line. If two lines?are indented equally, then the top line is normally executed first)。
? ? ? 在实际应用中,这个规则不是完全正确的。ORACLE的SQL内部步骤的执行顺序与其计划中的展现,会有一定的差别,如果不仔细分析,而且一味相信文档,那么可能会感觉很迷惑。比如在标量子查询中(scalary subquery),执行计划的显示会非常让人困惑,如:
SQL> select * from a; ? ? ? ? ID NAME ———- ———————————- ? ? ? ? ?1 a ? ? ? ? ?2 b ? ? ? ? ?3 c 3 rows selected. SQL> select * from b; SQL> SELECT a.ID,a.NAME,(SELECT b.ID FROM b WHERE a.ID=b.ID)?bid FROM a; 执行计划 |
? ? ??如果按照文档的的分析,显然ID=2的与ID=1的是同等级的,ID=1的在ID=2的上面,那么最后执行计划的顺序应该是1—->2—–>0,但是分析下,显然不是这样的顺序,肯定是必须获得a.id之后,才能用a.id去查找B。通过谓词中的”B”.”ID”=:B1可以看出来,:B1,类似于绑定变量,这里就2张表,而且根据SQL查询,肯定来源于A.ID。所以对于标量子查询的计划,应该是2—->1—–>0,而且2与1的操作是类似于NESTED LOOPS(与其不同的是,标量子查询的驱动表是inner table)的操作,每1个A的行,都会执行一次B,当然,ORACLE内部肯定是有优化的,这种优化就是会缓存已经匹配的A.ID值,遇到相同的,不会重复扫描B。可以通过DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR详细看看如何执行的:
SQL> @display_cursor SQL_ID ?caq6tcx266xnq, child number 1 ————————————- SELECT a.ID,a.NAME,(SELECT b.ID FROM b WHERE a.ID=b.ID) bid FROM a Plan hash value: 2657529235 Predicate Information (identified by operation id): |
? ? ??其中A共3行,访问B 3次,返回B 2行,因为有一行不匹配,由A的行驱动访问B。因为这里A.ID无重复值,下面插入一行id=1的,因为id=1已经在A表中存在,因此,标量子查询有缓存,所以对B的扫描还是3次,而不是4次,如下:
SQL> INSERT INTO a VALUES(1,’d'); 1 row created. SQL> COMMIT; SQL>??@display_cursor Plan hash value: 2657529235 ———————————————————————————— Predicate Information (identified by operation id): ? ?1 – filter(“B”.”ID”=:B1) |
? ? ?从计划中可以看到,虽然A是4行,但是因为DISTINCT A.ID是3行,所以还是扫描B 3次,其中ID=1的访问一次即缓存结果,通过A-ROWS可以看到B还是返回2行,而不是3行。所以不要看到标量子查询就认为效率不行,标量子查询和FILTER类似,如果能够对标量子查询走索引扫描,甚至UNIQUE INDEX SCAN,如果主表查询的行重复值特别多,效率还是很高的,标量子查询在一定程度上,消除了JOIN,经常在查询这种对应某表的行,需要匹配另一表的某个列值,比JOIN效率高(当然,既然类似于NESTED LOOPS了,结果集肯定不会很大,不然效率会差,这个tom的高效设计上有详细的讲解)。
? ?
? ? 本文主要就是讲解下,执行计划反应了SQL的执行顺序,但是如果通过执行计划准确知道SQL中的执行顺序,并不是只要了解文档中说的规则就可以了,在实际应用中,可能会碰到这样那样的问题,文档当然很少有错误,但是文档大多说的都是普遍的规则,SO,在学习过程中,对不理解的问题,要随时质疑,并论证之。
原文地址:执行计划顺序不符合一般规则, 感谢原作者分享。

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。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

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す。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。


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