前言: 在第一次执行查询或者存储过程时,会创建执行计划并存储在SQLServer的过程缓存内存中。在很多时候,我们会执行一些简单的程序,仅仅执行一次,而为这些查询创建存储过程是非常浪费内存资源的。由于内存不足,可能会导致你的缓存溢出,从而影响性能。
前言:
在第一次执行查询或者存储过程时,会创建执行计划并存储在SQLServer的过程缓存内存中。在很多时候,我们会执行一些简单的程序,仅仅执行一次,而为这些查询创建存储过程是非常浪费内存资源的。由于内存不足,可能会导致你的缓存溢出,从而影响性能。在2005之前,这是一个大问题,为了纠正这个问题。微软在SQLServer 2008中引入了对即时查询负载的优化功能。这个功能在2012也依旧可用。是基于实例级别的。
很多开发人员直接在生产环境运行和测试查询,如果没有得到期望的结果,会更改查询然后再次执行,这会对过程缓存造成很大压力。所以尽量不要这样做。
准备工作:
在开始之前,在测试服务器清空缓存,但是切记不要在生产环境这样做:
1、 先看看有多少数据保存在缓存中:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 GO
结果如下:
2、 清空缓存和缓冲池:
DBCC FREEPROCCACHE GO
3、 如果想检查是否清空成功,可以再次执行步骤1中的语句:
步骤:
1、 执行下面语句:
USE AdventureWorks GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 GO
2、 检查在运行了上面语句后是否有计划缓存,再次执行之前查询计划缓存的语句:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 GO
3、 下面是结果,当然,也可以在where条件中用like来减少查找的数据量:也可以使用ctrl+alt+a来开启活动监视器来查找运行时间长的查询。
4、 现在来把Optimize for Ad hoc Workloads设为1:
EXEC sp_configure 'optimize for ad hoc workloads', 1 RECONFIGURE GO
5、 然后再次清空缓存:
DBCC FREEPROCCACHE GO
6、 再次执行语句:
USE AdventureWorks GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 GO
7、 可以执行下面的语句检查是否有新的缓存进入:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 AND ST.text LIKE '%SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 %' AND CP.cacheobjtype = 'Compiled Plan' GO
8、 你会发现里面没有数据,现在再次执行下面语句:
USE AdventureWorks GO SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 GO
9、 使用以下查询检查:
SELECT CP.usecounts AS CountOfQueryExecution , CP.cacheobjtype AS CacheObjectType , CP.objtype AS ObjectType , ST.text AS QueryText FROM sys.dm_exec_cached_plans AS CP CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS ST WHERE CP.usecounts > 0 AND ST.text LIKE '%SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE SalesOrderDetailID = 43659 %' AND CP.cacheobjtype = 'Compiled Plan' GO
10、这次就出现了下面的截图:
分析:
当新查询执行时,query_hash值会在内存中生成,而不是整个执行计划,当相同的查询第二次执行的时候,SQLServer会查找是否已经存在这个query_hash,如果不存在,执行计划将保存在缓存中。这样就使得仅执行一次的查询将不会保存执行计划到缓存中。所以强烈建议打开这个配置。这个配置不造成任何负面影响,但是可以节省计划缓存的空间。
一般情况下,当你执行查询,将会产生执行计划并保存在过程缓存中,所以当你执行步骤1的查询是,会看到服务器有很多计划缓存,但是当执行第六步后的查询是,就发现没有。对于即席查询,如果只执行一次,何必需要缓存呢?
有些系统的计划缓存达到GB以上,开启后可能减少一半空间。另外,如果你好奇即席查询占用了多少空间,可以使用下面的语句:
SELECT SUM(size_in_bytes) AS TotalByteConsumedByAdHoc FROM sys.dm_exec_cached_plans WHERE objtype = 'Adhoc' AND usecounts = 1

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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