对于经常要查的结果集,返回少量记录,服务器端是可以缓存的,结果集保存在共享池中,如果是绑定变量,绑定变量的值也要一样。
对于经常要查的结果集,返回少量记录,服务器端是可以缓存的,结果集保存在共享池中,如果是绑定变量,绑定变量的值也要一样。
SQL> show parameter result_cache
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
client_result_cache_lag big integer 3000
client_result_cache_size big integer 0
result_cache_max_result integer 5
result_cache_max_size big integer 33440K
result_cache_mode string manual
result_cache_remote_expiration integer 0
--result_cache_max_result 指定任何单个结果集可以使用result_cache_max_size的大小(单位为百分比),默认为5,允许从1到100的值,超过这个限制的结果集会被双色至为无效。
--result_cache_max_size 指定用来作为结果缓存的共享池内存的大小,如果被设置为0,表示这个特性被禁用。
--result_cache_mode 如果设置为MANUAL(这也是默认情况),只有指定hint result_cache的时候才能使用结果缓存;当为force的时候,所有不包含hint no_result_cache的查询语句都会使用结果缓存,查询第二次即生效;当为auto时,在11g下运行同样的SQL第三次,缓存才起作用。
--result_cache_remote_expiration 缓存远程对象的有效期(单位为分钟),因为基于远程对象的结果集无法由于远程对象的变更而自动地变为无效,通常默认为0,这意味着基于远程对象的查询结果的缓存是被禁止的。
--result_cache_max_result和result_cache_max_size是系统级别的设置,,result_cache_mode和result_cache_remote_expiration可以在会话级别修改。
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Linux-6-64下安装Oracle 12C笔记
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
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SQL> alter system set result_cache_mode=force
SQL> SELECT COUNT(1)
2 FROM GG_DISTRIBUTION W
3 WHERE W.DATA_AREA LIKE '03' || '%'
4 AND W.CREATE_DATE > TO_DATE('2013-01-01', 'yyyy-GG-dd');
已用时间: 00: 00: 22.48
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3923546474
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 14 | 106K (1)| 00:24:46 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 14 | | | | |
| 2 | PARTITION RANGE ALL | | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 2 |
| 3 | PARTITION LIST ITERATOR| | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | KEY | KEY |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL | GG_DISTRIBUTION | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 48 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - filter("W"."CREATE_DATE">TO_DATE(' 2013-01-01 00:00:00', 'syyyy-GG-dd hh24:mi:ss') AND
"W"."DATA_AREA" LIKE '03%')
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
280123 consistent gets
263679 physical reads
0 redo size
339 bytes sent via SQL*Net to client
337 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> /
已用时间: 00: 00: 00.11
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3923546474
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 14 | 106K (1)| 00:24:46 | | |
| 1 | RESULT CACHE | 0mr1089p1wxv3919raqyvtwtsv | | | | | | |
| 2 | SORT AGGREGATE | | 1 | 14 | | | | |
| 3 | PARTITION RANGE ALL | | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 2 |
| 4 | PARTITION LIST ITERATOR| | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | KEY | KEY |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | GG_DISTRIBUTION | 2173K| 29M| 106K (1)| 00:24:46 | 1 | 48 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
5 - filter("W"."CREATE_DATE">TO_DATE(' 2013-01-01 00:00:00', 'syyyy-GG-dd hh24:mi:ss') AND "W"."DATA_AREA"
LIKE '03%')
Result Cache Information (identified by operation id):
-----------------------------------------------------
1 - column-count=1; dependencies=(LCAM_TEST.GG_DISTRIBUTION); attributes=(single-row); parameters=(nls);
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
0 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
339 bytes sent via SQL*Net to client
337 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed

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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