如果row source已经在连接关联列上被排序,则该连接操作就不需要再进行sort操作,这样可以大大提高这种连接操作的连接速度,因为
Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词,一次只能连接2个表,表连接也可以被称为表关联。在后面的叙述中,我们将会使用”row source”来代替”表”,因为使用row source更严谨一些,并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2。Join过程的各个步骤经常是串行操作,即使相关的row source可以被并行访问,即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据,但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后,join的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将2个表连接起来,当然每种方法都有自己的优缺点,每种连接类型只有在特定的条件下才会发挥出其最大优势。
row source(表)之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表,即将该表作为驱动表,这样可以先应用某些限制条件,从而得到一个较小的row source,使连接的效率较高,这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因。一般是在将表读入内存时,应用where子句中对该表的限制条件。
根据2个row source的连接条件的中操作符的不同,可以将连接分为等值连接(如WHERE A.COL3 = B.COL4)、非等值连接(WHERE A.COL3 > B.COL4)、外连接(WHERE A.COL3 = B.COL4(+))。上面的各个连接的连接原理都基本一样,所以为了简单起见,下面以等值连接为例进行介绍。
在后面的介绍中,都以:
SELECT A.COL1, B.COL2
FROM A, B
WHERE A.COL3 = B.COL4;
为例进行说明,假设A表为Row Soruce1,则其对应的连接操作关联列为COL 3;B表为Row Soruce2,,则其对应的连接操作关联列为COL 4;
连接类型:目前为止,无论连接操作符如何,典型的连接类型共有3种:
排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
嵌套循环(Nested Loops (NL) )
哈希连接(Hash Join)
排序合并连接(Sort Merge Join, SMJ)
内部连接过程:
1) 首先生成row source1需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列(如A.col3)进行排序。
2) 随后生成row source2需要的数据,然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作关联列(如B.col4)进行排序。
3) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作,即将2个row source按照连接条件连接起来
下面是连接步骤的图形表示:
MERGE
/\
SORTSORT
||
Row Source 1Row Source 2
如果row source已经在连接关联列上被排序,则该连接操作就不需要再进行sort操作,这样可以大大提高这种连接操作的连接速度,因为排序是个极其费资源的操作,特别是对于较大的表。预先排序的row source包括已经被索引的列(如a.col3或b.col4上有索引)或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的,但是可以并行访问这两个row source(如并行读入数据,并行排序).
SMJ连接的例子:
SQL> explain plan for
select /*+ ordered */ e.deptno, d.deptno
from emp e, dept d
where e.deptno = d.deptno
order by e.deptno, d.deptno;
Query Plan
-------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
MERGE JOIN
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
排序是一个费时、费资源的操作,特别对于大表。基于这个原因,SMJ经常不是一个特别有效的连接方法,但是如果2个row source都已经预先排序,则这种连接方法的效率也是蛮高的。
嵌套循环(Nested Loops, NL)
这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实,该连接过程就是一个2层嵌套循环,所以外层循环的次数越少越好,这也就是我们为什么将小表或返回较小row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则,因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时不遵守这个理论依据,反而会获得更好的效率。如果使用这种方法,决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确,将会导致语句的性能很差、很差。
内部连接过程:
Row source1的Row 1 ---------------- Probe ->Row source 2
Row source1的Row 2 ---------------- Probe ->Row source 2
Row source1的Row 3 ---------------- Probe ->Row source 2
…….
Row source1的Row n ---------------- Probe ->Row source 2
从内部连接过程来看,需要用row source1中的每一行,去匹配row source2中的所有行,所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则,目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数,而且如果遵守这个原则,一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则,反而能用更少的物理I/O实现连接操作,那尽管违反指导原则吧!因为最少的物理I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则,在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。
在上面的连接过程中,我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。
在NESTED LOOPS连接中,Oracle读取row source1中的每一行,然后在row sourc2中检查是否有匹配的行,所有被匹配的行都被放到结果集中,然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续,直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一,这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中,以响应速度为主要目标。
如果driving row source(外部表)比较小,并且在inner row source(内部表)上有唯一索引,或有高选择性非唯一索引时,使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是:可以先返回已经连接的行,而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据,这可以实现快速的响应时间。
如果不使用并行操作,最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后,可以返回较少行数据的的表,所以大表也可能称为驱动表,关键看限制条件。对于并行查询,我们经常选择大表作为驱动表,因为大表可以充分利用并行功能。当然,有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高,因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件,而且还要看你的硬件配置是否可以支持并行(如是否有多个CPU,多个硬盘控制器),所以要具体问题具体对待。
NL连接的例子:
SQL> explain plan for
select a.dname,b.sql
from dept a,emp b
where a.deptno = b.deptno;
Query Plan
-------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
哈希连接(Hash Join, HJ)
这种连接是在oracle 7.3以后引入的,从理论上来说比NL与SMJ更高效,而且只用在CBO优化器中。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。

toaddauserremotelytomysql、フォローステープ:1)connecttomysqlasroot、2)createanewuserwithremoteaccess、3)grantniverayprivileges、and4)flushprivileges.

tostorestringseffiedlyinmysql、choosetherightdatatypebasedonyourneadss:1)usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2)usevarforvariable-lengthstringslikenames.3)usetextfor forlong-formtextcontent.4)useblobforborikedalikeimages

MySQLのBLOBおよびテキストデータ型を選択する場合、BLOBはバイナリデータの保存に適しており、テキストはテキストデータの保存に適しています。 1)BLOBは、写真やオーディオなどのバイナリデータに適しています。2)テキストは、記事やコメントなどのテキストデータに適しています。選択するときは、データプロパティとパフォーマンスの最適化を考慮する必要があります。

いいえ、Youは、usotherootuserinmysqlforyourproduct.instead、createpificusers withlimitedprivilegestoenhancesecurityandperformance:1)createanewuserwithastrongpassword、2)grantonlynlyneversearpermissionStothisuser、3)正規環境筋肉筋周辺の環境

mysqlstringdatatypesshouldbechosenbadedatacharacteristicsandusecases:1)usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2)usevarforvariable-lengthstringslikenames.3)usebinaryorvarniaryforbinarydatalikecryptograpograpogrationckeys.4)使用


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