概念: oracle的统计信息:存储在数据字典里,且从多个维度描述了Oracle数据库里对象的详细信息。CBO会利用这些统计信息来计算各条路径的成本。 分类: 表、索引、列、系统、数据字典、内部对象的统计信息 收集统计信息: ANALYZE 命令和DBMS_STATS包。表、
概念: oracle的统计信息:存储在数据字典里,且从多个维度描述了Oracle数据库里对象的详细信息。CBO会利用这些统计信息来计算各条路径的成本。分类: 表、索引、列、系统、数据字典、内部对象的统计信息
收集统计信息: ANALYZE 命令和DBMS_STATS包。表、索引、列、数据字典都可以用两个。系统、内部对象只能用DBMS_STATS。
1、ANALYZE analyze table PROC_PROGRESS_LOG delete statistics; --删除统计信息 analyze table PROC_PROGRESS_LOG estimate statistics sample 15 percent for table ; --估算模式,采样比例15%(估算结果和实际结果不一定会完全匹配) analyze table PROC_PROGRESS_LOG compute statistics;--计算模式
select * from dba_tables where table_name = 'PROC_PROGRESS_LOG'; --查看表相关信息 select * from USER_TAB_COLUMNS where TABLE_NAME='PROC_PROGRESS_LOG'--查看列相关信息
analyze table PROC_SMCS compute statistics for columns service_id , channel_id ; --对列进行计算模式的统计信息收集 执行完成之后,service_id , channel_id 确实已经有统计信息了,但是PROC_SMCS 表中的统计信息将会被抹掉。 也就是说,对同一个对象而言,新执行的analyze 命令会抹掉之前的analyze 的结果。
如果想一次性以计算模式收集表、表上的列、和表上的索引的统计信息,执行: analyze table PROC_PROGRESS_LOG compute statistics;
用DBMS_STATS包收集统计信息 官方推荐,oracle 8.1.5之后才有,看成是analyze的增强版 1、GATHER_TABLE_STATS:用于收集目标表、目标表的列和索引的统计信息。 2、GATHER_INDEX_STATS:收集索引的。 3、GATHER_SCHEMA_STATS:收集指定schema下的所有对象的。 4、GATHER_DATABASE_STATS:收集全库所有对象的。
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'TEST',tabname=>'PROC_LETTER',estimate_percent => 15,method_opt => 'FOR TABLE',cascade => false); 只有PROC_LETTER表有统计信息,列和索引没有。 method_opt => 'FOR TABLE' 只适合11g以上版本,10以下的,还会收集列和索引的信息。 如果采用计算模式,将estimate_percent => 15 设置成100或者NULL
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'TEST',tabname=>'PROC_LETTER',estimate_percent => 100,method_opt => 'FOR columns size 1 service_id channel_id',cascade => false); 以计算模式收集 service_id channel_id的统计信息,同时PROC_LETTER表上也会有统计信息。 DBMS_STATS做不到只收集列的统计信息而不收集表的统计信息。
exec dbms_stats.delete_table_stats(ownname => 'TEST' , tabname => 'PROC_LETTER'); 删除统计信息。
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'TEST',tabname=>'PROC_LETTER',estimate_percent => 100,cascade => false); 一次性统计表、列、索引信息。
analyze 和 dbms_stats的区别: 1、analyze 不能正确收集分区表的统计信息,而dbms_stats可以。 2、analyze 不能并行收集统计信息,而dbms_stats可以。 exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'TEST',tabname=>'PROC_LETTER',estimate_percent => 100,cascade => false,degree=4); --并行度为4 3、dbms_stats不能收集与CBO无关的额外信息,如行迁移/行链接的数量、校验表和索引的结构信息。 analyze table XXX list chained rows into YYY --分析收集行迁移/行链接的数量 analyze index XXX validate structure 分析索引的结构

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.

설명 명령을 사용하여 MySQL 쿼리의 실행 계획을 분석하십시오. 1. 설명 명령은 성능 병목 현상을 찾는 데 도움이되는 쿼리의 실행 계획을 표시합니다. 2. 실행 계획에는 id, select_type, 테이블, type, cly_keys, key, key_len, ref, 행 및 추가 필드와 같은 필드가 포함됩니다. 3. 실행 계획에 따르면 인덱스를 추가하고 전체 테이블 스캔을 피하고 조인 작업 최적화 및 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화 할 수 있습니다.

하위 쿼리는 MySQL 쿼리의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 1) 서브 쿼리는 데이터 필터링 및 집계 된 값을 계산하는 것과 같은 복잡한 쿼리 로직을 단순화합니다. 2) MySQL Optimizer는 하위 쿼리를 전환하여 작업에 참여하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 3) IN 대신에 사용하면 여러 행이 반환 오류를 피할 수 있습니다. 4) 최적화 전략에는 관련 하위 쿼리를 피하고, 사용 사용, 색인 최적화 및 하위 퀘스트 중첩을 피하는 것이 포함됩니다.

MySQL에서 문자 세트 및 콜라주를 구성하는 방법은 다음과 같습니다. 1. 서버 수준에서 문자 세트 및 콜라주 설정 : setNames'Utf8 '; setcharactersetutf8; setCollation_connection = 'utf8_general_ci'; 2. 특정 문자 세트 및 콜라주를 사용하는 데이터베이스를 만듭니다. createAbaseexample_DBCHARACTERSETUTF8COLLATEUTF8_GENERAL_CI; 3. 테이블을 만들 때 문자 세트 및 콜라주를 지정하십시오 : CreateTableAmplipt_table (idint

MySQL을 안전하고 철저하게 제거하고 모든 잔차 파일을 정리하려면 다음 단계를 따르십시오. 1. MySQL 서비스 중지; 2. MySQL 패키지 제거; 3. 구성 파일 및 데이터 디렉토리를 정리하십시오. 4. 제거가 철저한 지 확인하십시오.

MySQL에서 데이터베이스를 바꾸려면 간접적 인 방법이 필요합니다. 단계는 다음과 같습니다. 1. 새 데이터베이스를 만듭니다. 2. mysqldump를 사용하여 이전 데이터베이스를 내보내십시오. 3. 데이터를 새 데이터베이스로 가져옵니다. 4. 이전 데이터베이스를 삭제합니다.


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