不过在一些论坛上也有看到dbms_stats 分析之后出现统计数据不准确的情况,而且确实有bug 在dbms_stats 上(可能和版本有关,有待查
使用dbms_stats 还是analyze
自从Oracle8.1.5引入dbms_stats包, Oracle及专家们就推荐使用dbms_stats取代analyze。 理由如下:
1. dbms_stats可以并行分析
2. dbms_stats有自动分析的功能(alter table monitor )
3. analyze 分析统计信息的有些时候不准确
第1,2比较好理解,且第2点实际上在VLDB(Very Large Database)中是最吸引人的;3以前比较模糊,看了metalink236935.1 解释,analyze在分析Partition表的时候,有时候会计算出不准确的Global statistics 。 原因是dbms_stats会实在的去分析表全局统计信息(当指定参数);而analyze是将表分区(局部)的statistics 汇总计算成表全局statistics ,可能导致误差。 没有分区表的情况下两个都可以使用(看个人习惯,当然也可以分区表使用dbms_stats, 其他使用analyze )。
不过在一些论坛上也有看到dbms_stats 分析之后出现统计数据不准确的情况,而且确实有bug 在dbms_stats 上(可能和版本有关,有待查明),应该是少数情况,需要我们注意。 还有,一般不建议analyze 和dbms_stats 混用。 实验: 如果在分区表上用dbms_stats统计后,再使用 analyze table 来统计,就会出现表信息不被更新的问题。 删除统计信息后再分析就更新了,或者直接用dbms_stats分析。 dbms_stats 目前有遇到的bug例子如下:
dbms_stats包可以分析table、Index或者整个用户(schema),数据库,可以并行分析。
不同版本包有些不一样, dbms_utility (8i以前的工具包),dbms_stats (8i或以后提供的工具包) ,具体的dbms_stats 包的众多功能介绍见后面。
对命令与工具包的一些总结:
1、对于分区表,,建议使用DBMS_STATS,而不是使用Analyze语句。
a) 可以并行进行,对多个用户,多个Table
b) 可以得到整个分区表的数据和单个分区的数据。
c) 可以在不同级别上Compute Statistics:单个分区,子分区,全表,所有分区
d) 可以导出统计信息
e) 可以用户自动收集统计信息(alter table monitor )
2、DBMS_STATS的缺点:
a) 不能Validate Structure (注意:validate structure 主要在于校验对象的有效性. compute statistics在于统计相关的信息) 。
b) 不能收集CHAINED ROWS(行链接), 不能收集CLUSTER TABLE(簇表)的信息,这两个仍旧需要使用Analyze语句。
c) DBMS_STATS 默认不对索引进行Analyze,因为默认Cascade是False,需要手工指定为True 。即GATHER_TABLE_STATS:分析表信息,当cascade为true时,分析表、列(索引)信息。
Analyze是同时更新表和索引的统计信息,而dbms_stats会先更新表的统计信息,然后再更新索引的统计信息(默认Cascade是False),这里就有一个问题,就是当表的统计信息更新后,而索引的统计信息没有被更新,这时候cbo就有可能选择错误的plan 。
3、对于oracle 9里面的External Table,Analyze不能使用,只能使用DBMS_STATS来收集信息。
Analyze 命令语法如下 :
ANALYZE
{ TABLE [ schema.]table
[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]
| INDEX [ schema. ]index
[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]
| CLUSTER [ schema. ]cluster
}
{ COMPUTE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause]
| ESTIMATE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause][SAMPLE integer { ROWS | PERCENT }]
| validation_clauses
| LIST CHAINED ROWS [ into_clause ]
| DELETE [ SYSTEM ] STATISTICS
} ;
dbms_stats所有的功能包如下:
GATHER_INDEX_STATS:分析索引信息
GATHER_TABLE_STATS:分析表信息,当cascade为true时,分析表、列(索引)信息
GATHER_SCHEMA_STATS:分析方案信息
GATHER_DATABASE_STATS:分析数据库信息
GATHER_SYSTEM_STATS:分析系统信息
EXPORT_COLUMN_STATS:导出列的分析信息
EXPORT_INDEX_STATS:导出索引分析信息
EXPORT_SYSTEM_STATS:导出系统分析信息
EXPORT_TABLE_STATS:导出表分析信息
EXPORT_SCHEMA_STATS:导出方案分析信息
EXPORT_DATABASE_STATS:导出数据库分析信息
IMPORT_COLUMN_STATS:导入列分析信息
IMPORT_INDEX_STATS:导入索引分析信息
IMPORT_SYSTEM_STATS:导入系统分析信息
IMPORT_TABLE_STATS:导入表分析信息
IMPORT_SCHEMA_STATS:导入方案分析信息
IMPORT_DATABASE_STATS:导入数据库分析信息
讨论二: analyze 的使用方法 (分区表建议使用dbms_stats)

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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