LOCAL的索引只能是表的分区方式,不能自己写分区方式。他们是EQUI-Partition的。GLOBAL索引可以不分区,这个时候就是普通的一个索
分区索引总结:
一,,分区索引分为2类:
1、global,它必定是Prefix的。不存在non-prefix的
2、local,它又分成2类:
2.1、prefix:索引的第一个列等于表的分区列。
2.2、non-prefix:索引的第一个列不等于表的分区列。
LOCAL的索引只能是表的分区方式,不能自己写分区方式。他们是EQUI-Partition的。GLOBAL索引可以不分区,这个时候就是普通的一个索引。同一个列只能只有一个索引,这个列可以是GLOBAL或者是LOCAL的索引。如果唯一索引所在的列不是表的分区列,只能建立GLOBAL索引。
例如:分区表
create table test (id number,data varchar2(100))
partition by RANGE (id)
(
partition p1 values less than (10000) ,
partition p2 values less than (20000) ,
partition p3 values less than (maxvalue)
);
在ID列上创建一个LOCAL的索引
create index id_local on test(id) local;
SQL> select INDEX_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE,STATUS from dba_ind_partitions where index_name='ID_LOCAL';
INDEX_NAME PARTITION_NAME HIGH_VALUE STATUS
------------------------------ ------------------------------ -------------------- --------
ID_LOCAL P1 10000 USABLE
ID_LOCAL P2 20000 USABLE
ID_LOCAL P3 MAXVALUE USABLE
从上面可以看出索引的分区和表一样,即是EQUI-PARTITION
如果我在表上增加个分区,则Oracle会自动维护分区的索引,注意此时加分区必须是用split,直接加会出错的。例如:
SQL> alter table test add partition p4 values less than (30000);
alter table test add partition p4 values less than (30000)
*
ERROR at line 1:
ORA-14074: partition bound must collate higher than that of the last partition
SQL> alter table test split partition p3 at (30000) into (partition p3, partition p4);
Table altered.
SQL> select INDEX_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE,STATUS from dba_ind_partitions where index_name='ID_LOCAL';
INDEX_NAME PARTITION_NAME HIGH_VALUE STATUS
------------------------------ ------------------------------ -------------------- --------
ID_LOCAL P1 10000 USABLE
ID_LOCAL P2 20000 USABLE
ID_LOCAL P3 30000 USABLE
ID_LOCAL P4 MAXVALUE USABLE
SQL> select INDEX_NAME,INDEX_TYPE,TABLE_NAME from dba_indexes where index_name='ID_LOCAL';
INDEX_NAME INDEX_TYPE TABLE_NAME
------------------------------ --------------------------- ------------------------------
ID_LOCAL NORMAL TEST
删除id_local索引
drop index id_local;
重新在ID列上创建一个GLOBAL的索引
create index id_global on test(id) global;
SQL> select INDEX_NAME,PARTITION_NAME,HIGH_VALUE,STATUS from dba_ind_partitions where index_name='ID_GLOBAL';
no rows selected
SQL> select INDEX_NAME,INDEX_TYPE,TABLE_NAME from dba_indexes where index_name='ID_GLOBAL';
INDEX_NAME INDEX_TYPE TABLE_NAME
------------------------------ --------------------------- ------------------------------
ID_GLOBAL NORMAL TEST
从上面可以看出,它此时是个普通索引。dba_ind_partitions里根本就没有记录。

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。


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