索引的使用对于一些庞大的sql语句来说,大多数的调优场景中有种雪中送炭的感觉,如果几百万,几千万的数据筛查,全表扫描将会是一
索引的使用对于一些庞大的sql语句来说,大多数的调优场景中有种雪中送炭的感觉,如果几百万,几千万的数据筛查,全表扫描将会是一个极度消耗资源的过程,但是如果走了索引扫描,可能性能会提升成百上千倍。索引的访问模式有以下几种,其实有些时候对有些细节还是不太注意。对不同的使用场景可以有一定的针对性,,效率也许更高。
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可以创建如下的测试表来简单归纳一些。
SQL> create table a as select object_id,object_name,object_type from dba_objects;
Table created.
SQL> desc a
Name Null? Type
----------------------------------------------------- -------- ------------------------------------
OBJECT_ID NUMBER
OBJECT_NAME VARCHAR2(128)
OBJECT_TYPE VARCHAR2(19)
SQL> analyze table a compute statistics;
Table analyzed.
SQL> create unique index ind_a on a(object_id); --我们创建了唯一性索引
Index created.
SQL> set autot traceonly exp
查看执行计划,使用了index uniqe scan,这种方式是最快的索引访问模式。
我们只输出索引列的值,结果预想可以走索引扫描,但是结果走了全表扫描,来看看为什么。
我们只需要简单的修改一些列的属性,就可以排除null的干扰,走索引扫描,这个时候走的是快速索引全扫描。这种索引扫描因为不会涉及到排序,所以扫描要快一些。
如果要对索引列作排序,这个时候可以使用索引全扫描,通过下面的执行计划可以看到快速扫描和全扫描的差别。
如果涉及到索引列的区间值,可以使用区间扫描,比如我们常用的between条件就会走区间扫描。
对于跳跃索引扫描,可能会略微难懂一些。
可以举一个简单的例子来模拟一下。我们创建一个表a,然后让一些字段的数据分布倾斜。
SQL> drop index ind_a;
Index dropped.
SQL> create index ind_a on a(object_type,object_id,object_name);
Index created.
SQL> analyze table a compute statistics for all indexed columns;
Table analyzed.
SQL> select object_id from a where object_type='INDEX PARTITION' and rownum
OBJECT_ID
----------
5639
可以看到数据的分布情况如下。
这个时候使用object_id来做查询,就会走跳跃索引扫描。尽管索引列是(object_type,object_id,object_name),但是通过object_id能够筛查出很小比例的数据。
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酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。

MySQLは、データの保存と管理に適した効率的なリレーショナルデータベース管理システムです。その利点には、高性能クエリ、柔軟なトランザクション処理、豊富なデータ型が含まれます。実際のアプリケーションでは、MySQLはeコマースプラットフォーム、ソーシャルネットワーク、コンテンツ管理システムでよく使用されますが、パフォーマンスの最適化、データセキュリティ、スケーラビリティに注意を払う必要があります。

SQLとMySQLの関係は、標準言語と特定の実装との関係です。 1.SQLは、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用される標準言語であり、データの追加、削除、変更、クエリを可能にします。 2.MYSQLは、SQLを運用言語として使用し、効率的なデータストレージと管理を提供する特定のデータベース管理システムです。

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


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