Oracle执行计划中的连接方式nested loops join、sort merge joinn、hash join
关键字:nested loops join、sort merge joinn、hash join
嵌套循环(Nested Loops (NL))
假如有A、B两张表进行嵌套循环连接,那么Oracle会首先从A表中提取一条记录,然后去B表中查找相应的匹配记录,如果有的话,就把该条记录的信息推到等待返回的结果集中,然后再去从A表中提取第二条记录,去在B表中找第二条匹配的记录,如果符合就推到返回的结果集中,依次类推,直到A表中的数据全部被处理完成,将结果集返回,就完成了嵌套循环连接的操作。
(散列)哈希连接(Hash Join (HJ))
假如有A、B两张表进行哈希连接,那么ORACLE会首先将B表在内存中建立一棵以散列表形式存在的查询二叉树C,然后开始读取A表的第一条记录,,从C中去找匹配的记录,如果有,则推到结果集中。再提取A中的第二条记录,如果有,则推到结果集中,以此类推,直到A中没有记录,返回结果集。
(归并)排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
假如有A、B两张表进行排序合并连接,ORACLE会首先将A表进行排序,形成一张临时的“表”C,然后将B进行排序,形成一张临时的“表”D,然后将C与D进行合并操作,返回结果集。
如果从预获取的数据量的角度而言,如果B表参与计算的数据量比较小的话,则嵌套循环连接的效率就是比较高的,因为可以很少的IO就可以获取到最终的结果集。但是如果数据量比较大的话,hash join和sort merge join是比较有优势的。
如果从索引的角度而言,索引可以提高nested loops的效率,因为从B表获取数据进行操作,就类似于从单表中查询数据一样,table access full和by index的效率肯定是不一样的,但是这个也取决于B的参与计算的数据量,如果B表的数据都在可以被一次抓取的数据块的大小之内的话,那么索引未必会被使用到。
如果从内存的角度上,同样的数据量nested loops的内存占用应该是最小的,sort merge 应该是最大的,而hash join内存消耗在中间。只是一种感官的直觉,具体没有测试过,因为sort merge 需要创建两个排序表,而hash join则需要对B表创建一棵查询树。
怎么从hash的角度上来看呢?估计三种表都有hash的使用,使用hash更多的是为了提高查询的效率,比如8=power(2,3),如果使用hash,可能需要创建一棵hash树,就增大了空间的消耗,如果table access full的话,需要最少扫描1次,最多扫描8次。如果使用hash,则最少1次,最多3次,就可以了,使用空间获取时间上的优势。在这个里面,至少感觉到使用到hash的有nested loops中的索引和hash join。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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