この記事の内容は、Oracle テーブル接続の最適化方法(例付き)に関するもので、一定の参考価値がありますので、困っている方は参考にしていただければ幸いです。
Oracleデータベースでは、2つのテーブル間のテーブル接続方法として、ソート・マージ接続、ネスト・ループ接続、ハッシュ接続、デカルト接続の4つがあります
1.ソート・マージ接続(ソート・マージ結合)
ソート・マージ・ジョインは、2 つのテーブルを接続する場合に、ソート (SORT) 操作とマージ (MERGE) 操作を使用して接続結果セットを取得するテーブル接続方法です。 t2 テーブルがテーブル接続を作成するときにソートマージ接続を使用すると、Oracle は次の手順を順番に実行します:
a. ターゲット SQL で指定された述語条件で t1 テーブルにアクセスし、結果は次のようになります。 t1テーブルの接続列を基準にソートし、ソート結果集合をs1
bとして記録 対象SQLに指定された述語条件に基づいてt2テーブルにアクセスし、アクセス結果をソートt2 テーブルの接続列に追加すると、ソートされた結果セットは s2
c として記録されます。s1 と s2 をマージし、一致するレコードを最終的な結果セットとして取り出します
利点、接続のソートとマージの短所と応用 シナリオ:
a. 通常の状況では、ハッシュ結合の効果はソート マージ結合より優れていますが、行ソースがソートされている場合は、ソートする必要はありません。ソート・マージ結合を実行する場合は、再度ソートしてください。この場合、ソート・マージの方がハッシュ結合よりもパフォーマンスが向上します。
b. 通常、ソート・マージ結合は、次の状況が発生した場合にのみ使用されます。
1) RBO モード 2) 不等値結合 (>,=,3) ハッシュ結合が無効な場合 (_HASH_JOIN_ENABLED=false) )例
SQL> select * from scott.emp t1,scott.emp t2 where t1.empno > t2.mgr; 89 rows selected. Execution Plan ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 3950110903 ---------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | ---------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 62 | 4712 | 6 (17)| 00:00:01 | | 1 | MERGE JOIN | | 62 | 4712 | 6 (17)| 00:00:01 | | 2 | SORT JOIN | | 14 | 532 | 2 (0)| 00:00:01 | | 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 14 | 532 | 2 (0)| 00:00:01 | | 4 | INDEX FULL SCAN | PK_EMP | 14 | | 1 (0)| 00:00:01 | |* 5 | SORT JOIN | | 14 | 532 | 4 (25)| 00:00:01 | | 6 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 14 | 532 | 3 (0)| 00:00:01 | ---------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 5 - access(INTERNAL_FUNCTION("T1"."EMPNO")>INTERNAL_FUNCTION("T2"."MGR")) filter(INTERNAL_FUNCTION("T1"."EMPNO")>INTERNAL_FUNCTION("T2"."MGR")) Statistics ---------------------------------------------------------- 1 recursive calls 0 db block gets 8 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 6612 bytes sent via SQL*Net to client 575 bytes received via SQL*Net from client 7 SQL*Net roundtrips to/from client 2 sorts (memory) 0 sorts (disk) 89 rows processed SQL>2. ネストされたループの結合ネストされたループの結合は、2 つのレベルのネストされたループ (外側のループ/内部) に依存する 2 つのテーブル接続の一種です。ループ) 接続結果セットのテーブル接続メソッドを取得するには
#t1 テーブルと t2 テーブルがテーブル接続を行うときにネストされたループ接続を使用する場合、Oracle は次の手順を順番に実行します。
a. まず、オプティマイザは、特定のルールに従って、t1 と t2 で誰が駆動テーブルで誰が被駆動テーブルであるかを決定します。駆動テーブルは外側のループに使用され、被駆動テーブルはメモリ ループに使用されます。 。 t1 が駆動テーブル
b であるとします。ターゲット SQL で指定された述語条件を使用して駆動テーブル t1 にアクセスし、結果セット s1
c を取得します。s1 を走査し、同時に駆動テーブル t2 を走査、つまり取り出します。 s1 内のレコードは、接続条件に従って駆動テーブル t2 と照合されます。最終的に結果セットが返されます。
ネストされたループ接続の長所、短所、適用可能なシナリオ:
a. 高速な応答を実現できます。接続結果を返す前に、すべての接続操作が完了するのを待つ必要がなく、条件付きレコードができるだけ早く返されること
b. 駆動テーブルに対応する駆動結果セットのサイズが小さいことが適しています。レコードの数と同時に、駆動テーブルの接続に列に一意のインデックスがあります (または、駆動テーブルの接続列に適切な選択性を持つ非一意のインデックス)
#Example
SQL> select /*+ gather_plan_statistics use_nl(t1,t2)*/* from scott.emp t1,scott.dept t2 where t1.deptno = t2.deptno; SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,0,'allstats,last')); PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL_ID dcsf9m1rzzga5, child number 0 ------------------------------------- select /*+ gather_plan_statistics use_nl(t1,t2)*/* from scott.emp t1,scott.dept t2 where t1.deptno = t2.deptno Plan hash value: 4192419542 ------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | ------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 14 |00:00:00.01 | 32 | | 1 | NESTED LOOPS | | 1 | 14 | 14 |00:00:00.01 | 32 | | 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPT | 1 | 4 | 4 |00:00:00.01 | 7 | |* 3 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 4 | 4 | 14 |00:00:00.01 | 25 | ------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- - filter("T1"."DEPTNO"="T2"."DEPTNO") rows selected. SQL>3. ハッシュ結合
ハッシュ結合は、2 つのテーブルが接続されている場合に、ハッシュ操作に依存して接続結果セットを取得するテーブル接続方法です。 Oracle 7.3 以降に導入されました
ハッシュ結合は、テーブル (通常は小さなテーブル) をハッシュしてハッシュ リストに格納し、別のテーブルからレコードを抽出し、ハッシュ操作を実行して、ハッシュ内の対応する値を見つけることによって機能します。 list. 、一致するための ハッシュ結合は CBO にのみ適用でき、同等の結合条件にのみ使用できますハッシュ結合は、小さなテーブルと大きなテーブルの結合に非常に適しています。特に、小さなテーブル内の結合列の選択性が非常に優れている場合、ハッシュ結合の実行時間は、大きなテーブルの全テーブル スキャンに費やされる時間とほぼ同じになる可能性があります。ハッシュ接続を行う場合、対応するハッシュ テーブルはドライバーの結果セットはメモリ (PGA ワークスペース) に完全に収容できます。この時点で、ハッシュ接続の実行効率は非常に高くなります。
ハッシュ接続のパフォーマンスの問題は 10104 によって解決できます。診断するイベントの場合、関連する手順は次のとおりです。
最終的なハッシュ バケットの数: ハッシュ バケットの数
バケットの合計:空のバケット: 空ではないバケット: ハッシュ バケット内の空のレコードと空ではないレコードの状況合計行数: 駆動結果セット内のレコードの数
バケット内の最大行数:ハッシュ バケットに含まれるレコード数が最も多いレコード NumberDisabled bitmap filtering: ビットマップ フィルタリングを有効にするかどうか
Example
SQL> select /*+ gather_plan_statistics use_hash(t1,t2)*/* from scott.emp t1,scott.dept t2 where t1.deptno = t2.deptno; SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,0,'allstats,last')); PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SQL_ID 0j83q86ara5u2, child number 0 ------------------------------------- select /*+ gather_plan_statistics use_hash(t1,t2)*/* from scott.emp t1,scott.dept t2 where t1.deptno = t2.deptno Plan hash value: 615168685 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | Used-Mem | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 14 |00:00:00.01 | 13 | | | | |* 1 | HASH JOIN | | 1 | 14 | 14 |00:00:00.01 | 13 | 1321K| 1321K| 1070K (0)| | 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPT | 1 | 4 | 4 |00:00:00.01 | 6 | | | | | 3 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 1 | 14 | 14 |00:00:00.01 | 7 | | | | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - access("T1"."DEPTNO"="T2"."DEPTNO") 21 rows selected. SQL>
[関連する推奨事項:
SQL チュートリアル ]
以上がOracleテーブル接続方式の最適化方法(例あり)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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