1.分析表与索引(analyze 不会重建索引) analyze table tablename compute statistics 等同于 analyze table tablename compute
1.分析表与索引(analyze 不会重建索引)
analyze table tablename compute statistics
等同于 analyze table tablename compute statistics for table for all indexes for all columns
for table 的统计信息存在于视图:user_tables 、all_tables、dba_tables
for all indexes 的统计信息存在于视图: user_indexes 、all_indexes、dba_indexes
for all columns 的统计信息存在于视图:user_tab_columns、all_tab_columns、dba_tab_columns
注:分析表与索引见 AnalyzeAllTable存储过程
2、一般来讲可以采用以下三种方式来手工分析索引。
analyze index idx_t validate structure:
analyze index idx_t compute statistics:
analyze index idx_t estimate statistics sample 10 percent
1)analyze index idx_t validate structure:
这段分析语句是用来分析索引的block中是否有坏块儿,那么根据分析我们可以得到索引的结构数据,这些数据会保留到
index_stats中,来判断这个索引是否需要rebuild. 需要注意的是这样的分析是不会收集索引的统计信息的。
2)validate structure有二种模式: online, offline, 一般来讲默认的方式是offline。
当以offline的模式analyze索引时,会对table加一个表级共享锁,对目前table的一些实时DMl操作会产生一定的影响。
而以online模式分析时候,则不会加任何lock,,但在index_stats中是看不到任何信息的。
3)analyze index idx_t compute statistics:
用来统计索引的统计信息(全分析),主要为CBO服务。
4)analyze index idx_t estimate statistics sample 10 percent
主要是用来指定比例进行抽样分析,也是为CBO服务. 例中是抽样10%
3.重建索引
alter index index_name rebuild tablespace tablespace_name
alter index index_name rebuild tablespace tablespace_name 加入表空间名,会将指定的索引移动到指定的表空间当中。
注:
analyze 操作只是统计信息,并将统计信息存放起来供日后分析SQL使用,不进行重建之类的具体实施性操作,因此要重建索引的话
还是要用 alter index index_name rebuild
4、其他的统计方法
1)DBMS_STATS:这个当然是最强大的分析包了
--创建统计信息历史保留表
exec dbms_stats.create_stat_table(ownname => 'scott',stattab => 'stat_table');
--导出整个scheme的统计信息
exec dbms_stats.export_schema_stats(ownname => 'scott',stattab => 'stat_table');
--分析scheme
Exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname => 'test',options => 'GATHER AUTO',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all indexed columns',
degree => 6 );
--分析表
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'sm_user',estimate_percent => 10,method_opt=> 'for all indexed columns') ;
--分析索引
exec dbms_stats.gather_index_stats(ownname => 'TEST',indname => 'pk_user_index',estimate_percent => '10',degree => '4') ;
--如果发现执行计划走错,删除表的统计信息
exec dbms_stats.delete_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'SM_USER') ;
--导入表的历史统计信息
exec dbms_stats.import_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'SM_USER',stattab => 'stat_table') ;
--如果进行分析后,大部分表的执行计划都走错,需要导回整个scheme的统计信息
exec dbms_stats.import_schema_stats(ownname => 'TEST',stattab => 'SM_USER');
--导入索引的统计信息
exec dbms_stats.import_index_stats(ownname => 'TEST',indname => 'PK_USER_INDEX',stattab => 'stat_table')
analyze和dbms_stats不同的地方:
analyze是同时更新表和索引的统计信息,而dbms_stats会先更新表的统计信息,然后再更新索引的统计信息,
这里就有一个问题,就是当表的统计信息更新后,而索引的统计信息没有被更新,这时候cbo就有可能选择错误的plan
2)DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA:可直接分析SCHEMA中所有对象
如:EXEC DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA ('LTTFM','COMPUTE');
3)DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT:收集对象的的统计信息

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、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適した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.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

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。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

MantisBT
Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。
