在开发过程中经常会使用到oracle 索引,偶尔会发现无法使用,本文将以此问题进行深入分析,需要了解的朋友可以参考下
较典型的问题有:有时,表明明建有索引,但查询过程显然没有用到相关的索引,导致查询过程耗时漫长,占用资源巨大,问题到底出在哪儿呢?按照以下顺序查找,基本上能发现原因所在。查找原因的步骤
首先,我们要确定数据库运行在何种优化模式下,相应的参数是:optimizer_mode。可在svrmgrl中运行“showparameteroptimizer_mode"来查看。ORACLEV7以来缺省的设置应是"choose",即如果对已分析的表查询的话选择CBO,否则选择RBO。如果该参数设为“rule”,则不论表是否分析过,一
概选用RBO,除非在语句中用hint强制。
其次,检查被索引的列或组合索引的首列是否出现在PL/SQL语句的WHERE子句中,这是“执行计划”能
用到相关索引的必要条件。
第三,看采用了哪种类型的连接方式。ORACLE的共有SortMergeJoin(SMJ)、HashJoin(HJ)和NestedLoopJoin(NL)。在两张表连接,且内表的目标列上建有索引时,只有NestedLoop才能有效地利用到该索引。SMJ即使相关列上建有索引,最多只能因索引的存在,避免数据排序过程。HJ由于须做HASH运算,索引的存在对数据查询速度几乎没有影响。
第四,看连接顺序是否允许使用相关索引。假设表emp的deptno列上有索引,表dept的列deptno上无索引,WHERE语句有emp.deptno=dept.deptno条件。在做NL连接时,emp做为外表,先被访问,由于连接机制原因,外表的数据访问方式是全表扫描,emp.deptno上的索引显然是用不上,最多在其上
做索引全扫描或索引快速全扫描。
第五,是否用到系统数据字典表或视图。由于系统数据字典表都未被分析过,可能导致极差的“执行计划”。但是不要擅自对数据字典表做分析,否则可能导致死锁,或系统性能下降。
第六,是否存在潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较,ORACLE会自动将字符型用to_number()函数进行转换,从而导致第六种现象的发生。
第七,是否为表和相关的索引搜集足够的统计数据。对数据经常有增、删、改的表最好定期对表和索引进行分析,可用SQL语句“analyzetablexxxxcomputestatisticsforallindexes;"。ORACLE掌握了充分反映实际的统计数据,才有可能做出正确的选择。
第八,索引列的选择性不高。我们假设典型情况,有表emp,共有一百万行数据,但其中的emp.deptno列,数据只有4种不同的值,如10、20、30、40。虽然emp数据行有很多,ORACLE缺省认定表中列的值是在所有数据行均匀分布的,也就是说每种deptno值各有25万数据行与之对应。假设SQL搜索条件DEPTNO=10,利用deptno列上的索引进行数据搜索效率,往往不比全表扫描的高,ORACLE理所当然对索引“视而不见”,认为该索引的选择性不高。但我们考虑另一种情况,如果一百万数据行实际不是在4种deptno值间平均分配,其中有99万行对应着值10,5000行对应值20,3000行对应值30,2000行对应值40。在这种数据分布图案中对除值为10外的其它deptno值搜索时,毫无疑问,如果索引能被应用,那么效率会高出很多。我们可以采用对该索引列进行单独分析,或用analyze语句对该列建立直方图,对该列搜集足够的统计数据,使ORACLE在搜索选择性较高的值能用上索引。
第九,索引列值是否可为空(NULL)。如果索引列值可以是空值,在SQL语句中那些需要返回NULL值的操作,将不会用到索引,如COUNT(*),而是用全表扫描。这是因为索引中存储值不能为全空。
第十一,看是否有用到并行查询(PQO)。并行查询将不会用到索引。如我们想要用到A表的IND_COL1索引的话,可采用以下方式:“SELECT/*+INDEX(AIND_COL1)*/*FROMAWHERECOL1=XXX;"注意,注释符必须跟在SELECT之后,且注释中的“+”要紧跟着注释起始符“/*”或“--”,否则hint就被认为是一般注释,对PL/SQL语句的执行不产生任何影响。一种是EXPLAINTABLE方式。用户必须首先在自己的模式(SCHEMA)下,建立PLAN_TABLE表,执行计划的每一步骤都将记录在该表中,建表SQL脚本为在${ORACLE_HOME}/rdbms/admin/下的utlxplan.sql
。
打开SQL*PLUS,输入“SETAUTOTRACEON”,然后运行待调试的SQL语句。在给出查询结果后,ORACLE将显示相应的“执行计划”,包括优化器类型、执行代价、连接方式、连接顺序、数据搜索路径以
及相应的连续读、物理读等资源代价。如果我们不能确定需要跟踪的具体SQL语句,比如某个应用使用一段时间后,响应速度忽然变慢。我们这
时可以利用ORACLE提供的另一个有力工具TKPROF,对应用的执行过程全程跟踪。
我们要先在系统视图V$SESSION中,可根据USERID或MACHINE,查出相应的SID和SERIAL#。以SYS或其他有执行DBMS_SYSTEM程序包的用户连接数据库,执行“EXECUTE
DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION(SID,SERIAL#,TRUE);”。然后运行应用程序,这时在服务器端,数据库参数“USER_DUMP_DEST”指示的目录下,会生成ora__xxxx.trc文件,其中xxxx为被跟踪应用的操作系统进程号。
应用程序执行完成后,用命令tkprof对该文件进行分析。命令示例:“tkproftracefileoutputfileexplain=userid/password"。在操作系统ORACLE用户下,键入“tkprof”,会有详细的命令帮助。分析后的输出文件outputfile中,有每一条PL/SQL语句的“执行计划”、CPU占用、物理读次数、逻辑读次数、执行时长等重要信息。根据输出文件的信息,我们可以很快发现应用中哪条PL/SQL语句是问题的症结所在.

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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