经常我们需要将大表根据分区键进行分区,当建立索引的时候,我们到底使用local 还是global 索引呢 先看看两种索引的特点: 本地索引特点: 1. 本地索引一定是分区索引,分区键等同于表的分区键,分区数等同于表的分区说,一句话,本地索引的分区机制和表的分
经常我们需要将大表根据分区键进行分区,当建立索引的时候,我们到底使用local 还是global 索引呢
先看看两种索引的特点:
本地索引特点: 1. 本地索引一定是分区索引,分区键等同于表的分区键,分区数等同于表的分区说,一句话,本地索引的分区机制和表的分区机制一样。 2. 如果本地索引的索引列以分区键开头,则称为前缀局部索引。 3. 如果本地索引的列不是以分区键开头,或者不包含分区键列,则称为非前缀索引。 4. 前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除,前提是查询的条件中包含索引分区键。 5. 本地索引只支持分区内的唯一性,无法支持表上的唯一性,因此如果要用本地索引去给表做唯一性约束,则约束中必须要包括分区键列。 6. 本地分区索引是对单个分区的,每个分区索引只指向一个表分区,全局索引则不然,一个分区索引能指向 n个表分区,同时,一个表分区,也可能指向 n个索引分区,对分区表中的某个分区做 truncate或者 move, shrink等,可能会影响到 n个全局索引分区,正因为这点,本地分区索引具有更高的可用性。 7. 位图索引只能为本地分区索引。 8. 本地索引多应用于数据仓库环境中。 全局索引特点: 1.全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同,表和全局索引的分区机制不一样。 2.全局索引可以分区,也可以是不分区索引,全局索引必须是前缀索引,即全局索引的索引列必须是以索引分区键作为其前几列。 3.全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区,因此,对于全局分区索引,即使只截断一个分区中的数据,都需要 rebulid若干个分区甚至是整个索引。 4.全局索引多应用于 oltp系统中。 5.全局分区索引只按范围或者散列 hash分区, hash分区是 10g以后才支持。 6.oracle9i以后对分区表做move 或者truncate 的时可以用update global indexes语句来同步更新全局分区索引,用消耗一定资源来换取高度的可用性。 7.表用 a列作分区,索引用 b做局部分区索引,若 where条件中用 b来查询,那么 oracle会扫描所有的表和索引的分区,成本会比分区更高,此时可以考虑用 b做全局分区索引。 通常开发人员喜欢建立local索引,因为在删除分区的时候不需要重建索引。但是有时候本地索引将会带来很大的性能影响:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation |Name | Starts | E-Rows | A-Rows |Buffers |Pstart| Pstop | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 |SELECT STATEMENT | | 1 | | 1493 | 2984 | | | | 1 | PARTITION RANGEALL | | 1 | 1493 | 1493 | 2984 | 1 | 1493 | | 2 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| PARTITIONED_TAB | 1493 | 1493 | 1493 | 2984 | 1 | 1493 | |* 3 | INDEX RANGE SCAN | LC_NON_PREFIXED_TYP_I | 1492 | 1493 | 1493 | 1492 | 1 | 1493 | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identifiedby operation id): --------------------------------------------------- 3 - access(MHO_TYP_ID=0) Statistics ---------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 2984 consistent gets 0 physical reads 0 redosize 28937 bytes sent via SQL*Netto client 372 bytes received via SQL*Netfrom client 4 SQL*Net roundtripsto/fromclient 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1493 rows processedLC_NON_PREFIXED_TYP_I执行了1942次,这种情况如果我们加上适当的条件,尽量减少分区的扫描:
SQL>select * from partitioned_tab wheremho_typ_id = 0 and mho_date = to_date('01122012','ddmmyyyy'); MHO_ID MHO_DATE M MHO_TYP_ID ---------- ----------------- - ---------- 1 20121201 00:00:00 Z 0 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation |Name | Starts | E-Rows | A-Rows | Buffers | Pstart| Pstop | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 |SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 | 2 | | | | 1 | PARTITION RANGE SINGLE | | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | |* 2 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| PARTITIONED_TAB | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | |* 3 | INDEX RANGE SCAN | LC_NON_PREFIXED_TYP_I | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identifiedby operation id): --------------------------------------------------- 2 - filter(MHO_DATE=TO_DATE(' 2012-12-01 00:00:00','syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) 3 - access(MHO_TYP_ID=0) 这次LC_NON_PREFIXED_TYP_I只执行了一次 那我们换成global index呢?
SQL>select * from partitioned_tab where mho_typ_id = 0; ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | Id | Operation |Name | Starts | E-Rows | A-Rows |Buffers | Pstart| Pstop | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 0 |SELECT STATEMENT | | 1 | | 1493 | 1496 | | | | 1 | TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID| PARTITIONED_TAB | 1 | 1493 | 1493 | 1496 | ROWID | ROWID | |* 2 | INDEX RANGE SCAN | GL_TYP_I | 1 | 1493 | 1493 | 4 | | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Predicate Information (identifiedby operation id): --------------------------------------------------- 2 - access(MHO_TYP_ID=0) Statistics ---------------------------------------------------------- 1 recursive calls 0 db block gets 1496 consistent gets 1493 physical reads 0 redosize 28937 bytes sent via SQL*Netto client 372 bytes received via SQL*Netfrom client 4 SQL*Net roundtripsto/fromclient 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1493 rows processed索引只执行了一次,consistent gets为1496 是用local的一半。索引建立global或local index 我们需要根据分区数量、分区稳定性、sql语句综合考虑。

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

MySQL 데이터베이스를 구축하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 및 테이블 작성, 2. 데이터 삽입 및 3. 쿼리를 수행하십시오. 먼저 CreateAbase 및 CreateTable 문을 사용하여 데이터베이스 및 테이블을 작성한 다음 InsertInto 문을 사용하여 데이터를 삽입 한 다음 최종적으로 SELECT 문을 사용하여 데이터를 쿼리하십시오.

MySQL은 사용하기 쉽고 강력하기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1.MySQL은 관계형 데이터베이스이며 CRUD 작업에 SQL을 사용합니다. 2. 설치가 간단하고 루트 사용자 비밀번호를 구성해야합니다. 3. 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택하여 데이터 작업을 수행하십시오. 4. Orderby, Where and Join은 복잡한 쿼리에 사용될 수 있습니다. 5. 디버깅은 구문을 확인하고 쿼리를 분석하기 위해 설명을 사용해야합니다. 6. 최적화 제안에는 인덱스 사용, 올바른 데이터 유형 선택 및 우수한 프로그래밍 습관이 포함됩니다.

MySQL은 다음과 같은 초보자에게 적합합니다. 1) 설치 및 구성이 쉽고, 2) 풍부한 학습 리소스, 3) 직관적 인 SQL 구문, 4) 강력한 도구 지원. 그럼에도 불구하고 초보자는 데이터베이스 디자인, 쿼리 최적화, 보안 관리 및 데이터 백업과 같은 과제를 극복해야합니다.

예, sqlisaprogramminglanguages-pecializedfordatamanagement.1) 그것은 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, 초점을 맞추고, sqlisessentialforquerying, 삽입, 업데이트 및 adletingdataindataindationaldatabase.3) weburer infriendly, itrequires-quirestoamtoavase

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.


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