动态采样(Dynamic Sampling)技术的最初提出是在Oracle 9i R2,在段(表,索引,分区)没有分析的情况下,为了使CBO 优化器得到
动态采样概述
动态采样(Dynamic Sampling)技术的最初提出是在Oracle 9i R2,在段(表,索引,分区)没有分析的情况下,为了使CBO 优化器得到足够的信息以保证做出正确的执行计划而发明的一种技术,可以把它看做分析手段的一种补充。
当段对象没有统计信息时(即没有做分析),动态采样技术可以通过直接从需要分析的对象上收集数据块(采样)来获得CBO需要的统计信息。
一个简单的例子:
创建表:
SQL> create table t as select owner,object_type from dba_objects;
Table created.
查看表的记录数:
SQL> select count(*) from t
COUNT(*)
----------
50419 -- 记录数
这里创建了一张普通表,没有做分析,我们在hint中用0级来限制动态采样,此时CBO唯一可以使用的信息就是表存储在数据字典中的一些信息,如有多少个extent,有多少个block,但是这些信息是不够的。
SQL> set autotrace trace exp
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
在没有做动态分析的情况下 ,CBO估计的记录数是 12007条,与真实的 50419相差甚远。
动态分析来后:
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 45596 | 1246K| 35 (3)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 45596 | 1246K| 35 (3)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
在Oracle 10g中默认对没有分析的段做动态采样,上面的查询结果显示使用了动态采样,CBO计的结果是 45596与 50419很接近了。 由于动态采样只是对有限的一些数据块做分析,来对整个表做出估算,所以无法和实际值完全吻合也是很正常的。
注意:在没有动态采样的情况下,对于没有分析过的段,CBO也可能错误地将结果判断的程度扩大话 。
见下列
SQL> delete from t;
50419 rows deleted.
SQL> set autotrace trace exp
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 12007 | 328K| 34 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 34 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1 | 28 | 34 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
可以看到,在没有采用动态分析的情况下,CBO对t表估计的还是12007行记录 ,但是用动态分析就显示1条记录。 而表中的数据在查询之前已经删除掉了,出现这种情况的原因是因为高水位。 由于没有采用动态采样时的表信息来自 前面提到的数据字典中的 extent和block信息, 虽然表的数据已经删除,但是表分配的extent 和block没有被回收,在这种情况下CBO 依然认为有那么多的数据存在。
通过这一点,我们可以看出,此时CBO能够使用的信息非常有限,也就是这个表有几个extent,有几个block。但动态采样之后,Oracle 立即发现,原来数据块中都是空的。
如果是通过设置sql_trace=true来查看执行计划,动态采样会体现出如下信息:
********************************************************************************
SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS IGNORE_WHERE_CLAUSE
NO_PARALLEL(SAMPLESUB) opt_param('parallel_execution_enabled', 'false')
NO_PARALLEL_INDEX(SAMPLESUB) NO_SQL_TUNE */ NVL(SUM(C1),:"SYS_B_0"),
NVL(SUM(C2),:"SYS_B_1")
FROM
(SELECT /*+ IGNORE_WHERE_CLAUSE NO_PARALLEL("T1") FULL("T1")
NO_PARALLEL_INDEX("T1") */ :"SYS_B_2" AS C1, CASE WHEN "T1"."ID"=:"SYS_B_3"
THEN :"SYS_B_4" ELSE :"SYS_B_5" END AS C2 FROM "T1" SAMPLE BLOCK
(:"SYS_B_6" , :"SYS_B_7") SEED (:"SYS_B_8") "T1") SAMPLESUB
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 1 0.03 0.09 171 70 0 1
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 3 0.03 0.10 171 70 0 1
Misses in library cache during parse: 1
Misses in library cache during execute: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 55 (recursive depth: 1)
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
1 SORT AGGREGATE (cr=70 pr=171 pw=0 time=97308 us)
14049 TABLE ACCESS SAMPLE T1 (cr=70 pr=171 pw=0 time=720915 us)
********************************************************************************
SELECT /* OPT_DYN_SAMP */ /*+ ALL_ROWS opt_param('parallel_execution_enabled',
'false') NO_PARALLEL(SAMPLESUB) NO_PARALLEL_INDEX(SAMPLESUB) NO_SQL_TUNE
*/ NVL(SUM(C1),:"SYS_B_0"), NVL(SUM(C2),:"SYS_B_1"), NVL(SUM(C3),:"SYS_B_2")
FROM
(SELECT /*+ NO_PARALLEL("T1") INDEX("T1" T1_INX) NO_PARALLEL_INDEX("T1") */
:"SYS_B_3" AS C1, :"SYS_B_4" AS C2, :"SYS_B_5" AS C3 FROM "T1" "T1" WHERE
"T1"."ID"=:"SYS_B_6" AND ROWNUM call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Fetch 1 0.00 0.00 0 2 0 1
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 3 0.00 0.00 0 2 0 1
Misses in library cache during parse: 1
Misses in library cache during execute: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 55 (recursive depth: 1)
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
1 SORT AGGREGATE (cr=2 pr=0 pw=0 time=660 us)
1 VIEW (cr=2 pr=0 pw=0 time=521 us)
1 COUNT STOPKEY (cr=2 pr=0 pw=0 time=368 us)
1 INDEX RANGE SCAN T1_INX (cr=2 pr=0 pw=0 time=156 us)(object id 52550)

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

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MySQLは、使いやすく強力であるため、初心者に適しています。 1.MYSQLはリレーショナルデータベースであり、CRUD操作にSQLを使用します。 2。インストールは簡単で、ルートユーザーのパスワードを構成する必要があります。 3.挿入、更新、削除、および選択してデータ操作を実行します。 4. Orderby、Where and Joinは複雑なクエリに使用できます。 5.デバッグでは、構文をチェックし、説明を使用してクエリを分析する必要があります。 6.最適化の提案には、インデックスの使用、適切なデータ型の選択、優れたプログラミング習慣が含まれます。

MySQLは初心者に適しています。1)インストールと構成、2)リッチラーニングリソース、3)直感的なSQL構文、4)強力なツールサポート。それにもかかわらず、初心者はデータベースの設計、クエリの最適化、セキュリティ管理、データのバックアップなどの課題を克服する必要があります。

はい、sqlisaprogramginglanguagespecializedfordatamanamanagement.1)それはdeclarative、focusingonwhattoachieveratherthanhow.2)

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。


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