这三类表连接方式是Oracle最基本的连接方式:嵌套循环连接(nested loops join)原理 排序合并连接(sort merge join)的原理 哈希连
这三类表连接方式是Oracle最基本的连接方式:
嵌套循环连接(nested loops join)原理
排序合并连接(sort merge join)的原理
哈希连接(hashjoin)
访问次数:驱动表和被驱动表都只会访问0次或1次。
驱动表是否有顺序:有。
是否要排序:否。
应用场景: 1. 一个大表,一个小表的关联;
2. 表上没有索引;
3. 返回结果集比较大。
原理我们说的简单一点,先把驱动表的关联字段hash到PGA中(当然rowid也在PGA中),然后扫描被驱动表,,取第一条数据,将关联的字段hash 一下探测PGA中的小表,如果匹配则关联,再取第二条........。
下面我们来做个试验:
SQL> create table test1 as select * from dba_objects where rownum SQL> create table test2 as select * from dba_objects where rownum SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test1');
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test2');
SQL> alter session set statistics_level=all;
SQL> select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/count(*)
from test1 t1, test2 t2
where t1.object_id = t2.object_id;
COUNT(*)
----------
100
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 3f2mts0kt82u2, child number 0
-------------------------------------
select /*+leading(t1) use_hash(t2)*/count(*) from test1 t1, test2 t2 where t1.object_id = t2.object_id
Plan hash value: 2544416891
----解释一下:
Starts为该sql执行的次数。
E-Rows为执行计划预计的行数。
A-Rows为实际返回的行数。A-Rows跟E-Rows做比较,就可以确定哪一步执行计划出了问题。
A-Time为每一步实际执行的时间(HH:MM:SS.FF),根据这一行可以知道该sql耗时在了哪个地方。
Buffers为每一步实际执行的逻辑读或一致性读。
Reads为物理读。
OMem、1Mem为执行所需的内存评估值,0Mem为最优执行模式所需内存的评估值,1Mem为one-pass模式所需内存的评估值。
0/1/M 为最优/one-pass/multipass执行的次数。
Used-Mem耗的内存
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | Used-Mem |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 19 | | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 1 | 100 | 100 |00:00:00.01 | 19 | 1066K| 1066K| 1162K (0)|
| 3 | TABLE ACCESS FULL| TEST1 | 1| 100 | 100 |00:00:00.01 | 4 | | | |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| TEST2 | 1 | 1000 | 1000 |00:00:00.01 | 15 | | | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("T1"."OBJECT_ID"="T2"."OBJECT_ID")
SQL> select /*+leading(t1) use_hash (t2)*/count(*)
from test1 t1, test2 t2
where t1.object_id = t2.object_id
and t1.object_id = 99999;
COUNT(*)
----------
0
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MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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