SQLSERVER中的假脱机 我发现网上对于假脱机的解释都非常零散,究竟假脱机是什么? 这几天在家里研究了一下,收集了很多网上的资料 假脱机是中文的翻译,而英文的名字叫做 spool 在徐老师写的《SQLSERVER企业级平台管理实践》里提到了一下假脱机 在SQLSERVER
SQLSERVER中的假脱机
我发现网上对于假脱机的解释都非常零散,究竟假脱机是什么?
这几天在家里研究了一下,收集了很多网上的资料
假脱机是中文的翻译,而英文的名字叫做 spool
在徐老师写的《SQLSERVER企业级平台管理实践》里提到了一下假脱机
在SQLSERVER I/O问题的那一节
在性能监视器里,有一个计数器“worktables/sec” :
每秒创建的工作表数。例如,工作表可用于存储查询假脱机(query spool),LOB变量,XML变量,表变量,游标的临时结果
在《剖析SQLServer执行计划》里也提到了假脱机
(13) 有时查询优化器需要在tempdb数据库中建立临时工作表。如果是这样的话
就意味着图形执行计划中有标识成Index Spool, Row Count Spool或者Table Spool的图标。
任何时候,使用到工作表一般都会防碍到性能,因为需要额外的I/O开销来维护这个工作表。
之前本人也写过一篇文章:对于索引假脱机的一点理解
写这篇文章的时候当时还是对假脱机一知半解
假脱机在MSDN中的执行计划中的逻辑运算符和物理运算符中提到了几个假脱机相关的运算符(详见本文最后面)
Eager Spool
Lazy Spool
Index Spool (有时候也叫 Nonclustered Index Spool)
Row Count Spool
Spool
Table Spool
Window Spool
Spool, Table Spool, Index Spool, Window Spool 和 Row Count Spool是物理运算符
Eager Spool 和 Lazy Spool是逻辑运算符
这些运算符描述了假脱机是如何工作的,在这里你需要非常清楚逻辑运算符和物理运算符的区别
MSDN中的解释:
逻辑运算符:逻辑运算符描述了用于处理语句的关系代数操作。 换言之,逻辑运算符从概念上描述了需要执行哪些操作。
物理运算符:物理运算符实施由逻辑运算符描述的操作。 每个物理运算符都是一个执行某项操作的对象或例程。
例如,某些物理运算符可访问表、索引或视图中的列或行。 其他物理运算符执行其他操作,如计算、聚合、数据完整性检查或联接。
物理运算符具有与其关联的开销。
注意:窗口假脱机是没有Eager Spool和Lazy Spool之分的,因为他既是逻辑运算符也是物理运算符!!
简单来讲SQLSERVER做某项操作由物理运算符来做,而具体怎样做就由逻辑运算符来决定
打个比方:小明在佛山,想去广州,小明可以选择开汽车去广州,踩自行车去广州,骑摩托车去广州(相当于做某项操作)
小明可以根据当时的路况:
(1)踩自行车:如果道路比较拥堵,踩自行车不用怕,,最多的车也能过,他可以选择使劲的踩(Eager Spool)或者慢慢踩(Lazy Spool)
(2)开汽车:如果道路比较畅通,他可以选择开快一点(Eager Spool)或者开慢一点(Lazy Spool)
(3)骑摩托车:如果道路比较拥堵,他可以选择抄小路,然后开快一点(Eager Spool)或者开慢一点(Lazy Spool)
不知道这个比喻大家明白没有,不过本人也找不到更好的比喻~
在图形执行计划中,你会发现Table Spool 有时候会带有 Eager Spool ,有时候有会带有 Lazy Spool
因为Table Spool是物理运算符,Eager Spool和Eager Spool 是逻辑运算符
Table Spool(表假脱机)
SQL脚本如下:
表假脱机 Eager Spool
Sales (EmpId INT, Yr INT, Sales MONEY) 5 INSERT Sales VALUES(1, 2005, 12000) 6 INSERT Sales VALUES(1, 2006, 18000) 7 INSERT Sales VALUES(1, 2007, 25000) 8 INSERT Sales VALUES(2, 2005, 15000) 9 INSERT Sales VALUES(2, 2006, 6000) 10 INSERT Sales VALUES(3, 2006, 20000) 11 INSERT Sales VALUES(3, 2007, 24000) .EmpId, Yr, SUM(Sales) AS Sales 17 FROM Sales EmpId, Yr WITH CUBE

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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