在本次中#2014年Orcl-Con甲骨文控活动#引入了一个利用12c in-memory特性优化查询语句的workshop ,在不考虑索引等特性的前提下,仅仅使用12c IMCC特性,崔胄同学利用inmemory和并行特性将原本需要1分钟运行的SQL,优化到1.37秒,提升数十倍,成功赢得ipad!
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该次SQL优化比拼的?原帖地址http://t.cn/RzURLTJ
OKAY 我们来优化一下, 既然索引,物化视图等传统技术无法使用,我们只能使用使用一些oracle的大数据处理技术来提高性能 首先创建表 scripts 可以查看 xxxxxxxx 这里提一下, 在创建表的时候使用pctfree 0 来适当的降低了逻辑读。 创建完毕 COUNT(*)||'TIME_ROWS' 58432 time_rows 29402976 sales_rows 1776000 customers_rows 160 channles_rows 创建完后 跑了一下 no tuning 172706 consistent gets Elapsed: 00:00:22.11 oooooopss~ 22秒 看来需要优化 开始使用 in-memory 组件 来优化 SQL> select * from v$version; BANNER Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.1.0.2.0 - 64bit Production SQL> show parameter inmemory NAME TYPE VALUE ------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------ inmemory_clause_default string inmemory_force string DEFAULT inmemory_max_populate_servers integer 7 inmemory_query string ENABLE inmemory_size big integer 16G inmemory_trickle_repopulate_servers_ integer 1 percent optimizer_inmemory_aware boolean TRUE 如果内存有限 可以适当的只存放 需要的 列来降低使用memory alter table SHOUG.times inmemory; alter table SHOUG.sales inmemory; alter table shoug.sales no inmemory(PROD_ID,PROMO_ID,QUANTITY_SOLD); alter table shoug.customers inmemory; alter table SHOUG.channels inmemory; Statistics 41 recursive calls 17 db block gets 54 consistent gets 2 physical reads 1188 redo size 1584 bytes sent via SQLNet to client 562 bytes received via SQLNet from client 3 SQL*Net roundtrips to/from client 5 sorts (memory) 0 sorts (disk) 24 rows processed Elapsed: 00:00:19.70 可以看到 物理读几乎已经很弱了, 但是速度还是不快 优化CPU使用, 可以看到 inmemory 使用后 cpu 使用率达到了100% 但是, 可以看到等待全落在了 单颗 cpu上 所以根据数据量的大小, 来设置并行度 conn shoug/oracle alter table shoug.sales parallel 8; alter table shoug.times parallel 1; alter table shoug.customers parallel 8; alter table shoug.channel parallel 4; select table_name,degree from user_tables; set timing on SELECT /* use inmemory / /+parallel (shoug.customers 8)*/ c.cust_city, t.calendar_quarter_desc, SUM(s.amount_sold) sales_amount FROM SHOUG.sales s, SHOUG.times t, SHOUG.customers c WHERE s.time_id = t.time_id AND s.cust_id = c.cust_id AND c.cust_state_province = 'FL' AND t.calendar_quarter_desc IN ('2000-01', '2000-02', '1999-12') AND s.time_id IN (SELECT time_id FROM SHOUG.times WHERE calendar_quarter_desc IN ('2000-01', '2000-02', '1999-12')) AND s.cust_id IN (SELECT cust_id FROM SHOUG.customers WHERE cust_state_province = 'FL') AND s.channel_id IN (SELECT channel_id FROM SHOUG.channels WHERE channel_desc = 'Direct Sales') GROUP BY c.cust_city, t.calendar_quarter_desc; 24 rows selected. Elapsed: 00:00:01.37 Statistics 203 recursive calls 0 db block gets 254 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 1574 bytes sent via SQLNet to client 562 bytes received via SQLNet from client 3 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) [root@db ~]# top top - 23:51:34 up 6 days, 18:18, 6 users, load average: 0.65, 0.17, 0.15 Tasks: 391 total, 3 running, 387 sleeping, 0 stopped, 1 zombie Cpu0 : 23.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 76.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu1 : 22.6%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 77.1%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu2 : 23.7%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 76.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu3 : 22.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 77.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu4 : 54.8%us, 0.7%sy, 0.0%ni, 44.5%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu5 : 22.1%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 77.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu6 : 24.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 75.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Cpu7 : 22.6%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 77.1%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st Mem: 32882416k total, 32061328k used, 821088k free, 13416k buffers Swap: 8388600k total, 52k used, 8388548k free, 30221056k cached 可以看到cpu使用率达到了30% 以上, 并且, 已经没有内存排序 PS: 恭喜 oracle 在12.1.0.2 版本内 以inmemory 列存储的方式 推出了 vector计算方式, 打破了actian vector db 在大数据市场独领风骚的格局。
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原文地址:基于12c in-memory新特性的SQL优化比拼, 感谢原作者分享。

mysqloffersvariousstorageEngines、それぞれのfordifferentusecases:1)Innodbisidealforapplicationsingingidcomplianceanceandhighconcurrency、support transactions andforeignkeys.2)myisamisbestforread-havyworkloads、transactionsupptort.3)

MySQLの一般的なセキュリティの脆弱性には、SQLインジェクション、弱いパスワード、不適切な許可構成、および非合事ソフトウェアが含まれます。 1。SQL注射は、前処理ステートメントを使用することで防ぐことができます。 2。強力なパスワード戦略を強制的に使用することにより、弱いパスワードを回避できます。 3.不適切な許可構成は、ユーザー許可の定期的なレビューと調整を通じて解決できます。 4.未使用のソフトウェアは、MySQLバージョンを定期的にチェックして更新することでパッチを適用できます。

MySQLの遅いクエリを識別することは、遅いクエリログを有効にし、しきい値を設定することで実現できます。 1.スロークエリログを有効にし、しきい値を設定します。 2.スロークエリログファイルを表示および分析し、詳細な分析のためにMySQLDumpSlowやPT-Query-Digestなどのツールを使用します。 3.インデックスの最適化、クエリの書き換え、およびselect*の使用を回避することで、遅いクエリの最適化を実現できます。

MySQLサーバーの健康とパフォーマンスを監視するには、システムの健康、パフォーマンスメトリック、クエリの実行に注意する必要があります。 1)システムの健康を監視する:Top、HTOP、またはShowGlobalStatusコマンドを使用して、CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワークアクティビティを表示します。 2)パフォーマンスインジケーターの追跡:クエリ番号あたりのクエリ番号、平均クエリ時間、キャッシュヒット率などのキーインジケーターを監視します。 3)クエリ実行の最適化を確保します:スロークエリログを有効にし、実行時間が設定されたしきい値を超えるクエリを記録し、最適化します。

MySQLとMariaDBの主な違いは、パフォーマンス、機能、ライセンスです。1。MySQLはOracleによって開発され、Mariadbはフォークです。 2. Mariadbは、高負荷環境でパフォーマンスを向上させる可能性があります。 3.MariaDBは、より多くのストレージエンジンと機能を提供します。 4.MySQLは二重ライセンスを採用し、MariaDBは完全にオープンソースです。既存のインフラストラクチャ、パフォーマンス要件、機能要件、およびライセンスコストを選択する際に考慮する必要があります。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

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。


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