Oracle数据库索引的维护
正在看的ORACLE教程是:Oracle数据库索引的维护。 本文只讨论Oracle中最常见的索引,即是B-tree索引。本文中涉及的数据库版本是Oracle8i。
一. 查看系统表中的用户索引
在Oracle中,SYSTEM表是安装数据库时自动建立的,它包含数据库的全部数据字典,存储过程、包、函数和触发器的定义以及系统回滚段。
一般来说,应该尽量避免在SYSTEM表中存储非SYSTEM用户的对象。因为这样会带来数据库维护和管理的很多问题。一旦SYSTEM表损坏了,只能重新生成数据库。我们可以用下面的语句来检查在SYSTEM表内有没有其他用户的索引存在。
二. 索引的存储情况检查
Oracle为数据库中的所有数据分配逻辑结构空间。数据库空间的单位是数据块(block)、范围(extent)和段(segment)。
Oracle数据块(block)是Oracle使用和分配的最小存储单位。它是由数据库建立时设置的DB_BLOCK_SIZE决定的。一旦数据库生成了,数据块的大小不能改变。要想改变只能重新建立数据库。(在Oracle9i中有一些不同,不过这不在本文讨论的范围内。)
Extent是由一组连续的block组成的。一个或多个extent组成一个segment。当一个segment中的所有空间被用完时,Oracle为它分配一个新的extent。
Segment是由一个或多个extent组成的。它包含某表空间中特定逻辑存储结构的所有数据。一个段中的extent可以是不连续的,甚至可以在不同的数据文件中。
一个object只能对应于一个逻辑存储的segment,我们通过查看该segment中的extent,可以看出相应object的存储情况。
(1)查看索引段中extent的数量:
(2)查看表空间内的索引的扩展情况:
三. 索引的选择性
索引的选择性是指索引列中不同值的数目与表中记录数的比。如果一个表中有2000条记录,表索引列有1980个不同的值,那么这个索引的选择性就是1980/2000=0.99。
一个索引的选择性越接近于1,这个索引的效率就越高。
如果是使用基于cost的最优化,优化器不应该使用选择性不好的索引。如果是使用基于rule的最优化,优化器在确定执行路径时不会考虑索引的选择性(除非是唯一性索引),并且不得不手工优化查询以避免使用非选择性的索引。
确定索引的选择性,可以有两种方法:手工测量和自动测量。
(1)手工测量索引的选择性
如果要根据一个表的两列创建两列并置索引,可以用以下方法测量索引的选择性:
列的选择性=不同值的数目/行的总数 /* 越接近1越好 */
如果我们知道其中一列索引的选择性(例如其中一列是主键),那么我们就可以知道另一列索引的选择性。
手工方法的优点是在创建索引前就能评估索引的选择性。
(2)自动测量索引的选择性
如果分析一个表,也会自动分析所有表的索引。
第一,为了确定一个表的确定性,就要分析表。
第二,确定索引里不同关键字的数目:
第三,确定表中行的总数:
第四,索引的选择性=索引里不同关键字的数目/表中行的总数:
第五,可以查询USER_TAB_COLUMNS以了解每个列的选择性。
表中所有行在该列的不同值的数目:
列的选择性=NUM_DISTINCT/表中所有行的总数,查询USER_TAB_COLUMNS有助测量每个列的选择性,但它并不能精确地测量列的并置组合的选择性。要想测量一组列的选择性,需要采用手工方法或者根据这组列创建一个索引并重新分析表。
四. 确定索引的实际碎片
随着数据库的使用,不可避免地对基本表进行插入,更新和删除,这样导致叶子行在索引中被删除,使该索引产生碎片。插入删除越频繁的表,索引碎片的程度也越高。碎片的产生使访问和使用该索引的I/O成本增加。碎片较高的索引必须重建以保持最佳性能。
(1)利用验证索引命令对索引进行验证。
这将有价值的索引信息填入index_stats表。
(2)查询index_stats表以确定索引中删除的、未填满的叶子行的百分比。
(3)如果索引的叶子行的碎片超过10%,考虑对索引进行重建。
(4)如果出于空间或其他考虑,不能重建索引,可以整理索引。
(5)清除分析信息
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五. 重建索引
(1)检查需要重建的索引。
根据以下几方面进行检查,确定需要重建的索引。
第一,查看SYSTEM表空间中的用户索引。
为了避免数据字典的碎片出现,要尽量避免在SYSTEM表空间出现用户的表和索引。
第二,确保用户的表和索引不在同一表空间内。
表和索引对象的第一个规则是把表和索引分离。把表和相应的索引建立在不同的表空间中,最好在不同的磁盘上。这样可以避免在数据管理和查询时出现的许多I/O冲突。
第三,查看数据表空间里有哪些索引
用户的默认表空间应该不是SYSTEM表空间,而是数据表空间。在建立索引时,如果不指定相应的索引表空间名,那么,该索引就会建立在数据表空间中。这是程序员经常忽略的一个问题。应该在建索引时,明确的指明相应的索引表空间。
第四,查看哪个索引被扩展了超过10次
随着表记录的增加,相应的索引也要增加。如果一个索引的next extent值设置不合理(太小),索引段的扩展变得很频繁。索引的extent太多,检索时的速度和效率就会降低。
(2)找出需要重建的索引后,需要确定索引的大小,以设置合理的索引存储参数。
(3)确定索引表空间还有足够的剩余空间。
确定要把索引重建到哪个索引表空间中。要保证相应的索引表空间有足够的剩余空间。
(4)重建索引。
重建索引时要注意以下几点:
a.如果不指定tablespace名,索引将建在用户的默认表空间。
b.如果不指定nologging,将会写日志,导致速度变慢。由于索引的重建没有恢复的必要,所以,可以不写日志。
c.如果出现资源忙,表明有进程正在使用该索引,等待一会再提交。
(5)检查索引。
对重建好的索引进行检查。
(6)根据索引进行查询,检查索引是否有效
使用相应的where条件进行查询,确保使用该索引。看看使用索引后的效果如何。
然后,根据相应的索引项进行查询。
(6)找出有碎片的表空间,并收集其碎片。
重建索引后,原有的索引被删除,这样会造成表空间的碎片。
整理表空间的碎片。
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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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