问:为什么Oracle有时会用索引来查找数据?
答:在你运用SQL语言,向数据库发布一条查询语句时,Oracle将伴随产生一个“执行计划”,也就是该语句将通过何种数据搜索方案执行,是通过全表扫描、还是通过索引搜寻等其它方式。搜索方案的选用与Oracle的优化器息息相关。
SQL语句的执行步骤
一条SQL语句的处理过程要经过以下几个步骤。
1 语法分析 分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义。
2 语义分析 检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限。
3 视图转换 将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。
4 表达式转换 将复杂的SQL表达式转换为较简单的等效连接表达式。
5 选择优化器 不同的优化器一般产生不同的“执行计划”
6 选择连接方式 Oracle有三种连接方式,对多表连接Oracle可选择适当的连接方式。
7 选择连接顺序 对多表连接Oracle选择哪一对表先连接,选择这两表中哪个表做为源数据表。
8 选择数据的搜索路径 根据以上条件选择合适的数据搜索路径,如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。
9 运行“执行计划”
Oracle的优化器
Oracle有两种优化器:基于规则的优化器(RBO, Rule Based Optimizer),和基于代价的优化器(CBO, Cost Based Optimizer)。
RBO自Oracle 6版以来被采用,有着一套严格的使用规则,只要你按照它去写SQL语句,无论数据表中的内容怎样,也不会影响到你的“执行计划”,也就是说对数据不“敏感”,Oracle公司已经不再发展这种技术了。
CBO自Oracle 7版被引入,Oracle自7版以来采用的许多新技术都是基于CBO的,如星型连接排列查询,哈希连接查询,和并行查询等。CBO计算各种可能“执行计划”的“代价”,即cost,从中选用cost最低的方案,作为实际运行方案。各“执行计划”的cost的计算根据,依赖于数据表中数据的统计分布,Oracle数据库本身对该统计分布并不清楚,须要分析表和相关的索引,才能搜集到CBO所需的数据。
一般而言,CBO所选择的“执行计划”都不会比RBO的“执行计划”差,而且相对而言,CBO对程序员的要求没有RBO那么苛刻,节省了程序员为了从多个可能的“执行计划”中选择一个最优的方案而花费的调试时间,但在某些场合下也会存在问题。
较典型的问题有:有时,表明明建有索引,但查询过程显然没有用到相关的索引,导致查询过程耗时漫长,占用资源巨大,问题到底出在哪儿呢?按照以下顺序查找,基本上能发现原因所在。
查找原因的步骤
首先,我们要确定数据库运行在何种优化模式下,相应的参数是:optimizer_mode。可在svrmgrl中运行“show parameter optimizer_mode"来查看。Oracle V7以来缺省的设置应是"choose",即如果对已分析的表查询的话选择CBO,否则选择RBO。如果该参数设为“rule”,则不论表是否分析过,一概选用RBO,除非在语句中用hint强制。
其次,检查被索引的列或组合索引的首列是否出现在PL/SQL语句的WHERE子句中,这是“执行计划”能用到相关索引的必要条件。
第三,看采用了哪种类型的连接方式。Oracle的共有Sort Merge Join(SMJ)、Hash Join(HJ)和Nested Loop Join(NL)。在两张表连接,且内表的目标列上建有索引时,只有Nested Loop才能有效地利用到该索引。SMJ即使相关列上建有索引,最多只能因索引的存在,避免数据排序过程。HJ由于须做HASH运算,索引的存在对数据查询速度几乎没有影响。
第四,看连接顺序是否允许使用相关索引。假设表emp的deptno列上有索引,表dept的列deptno上无索引,Where语句有emp.deptno=dept.deptno条件。在做NL连接时,emp做为外表,先被访问,由于连接机制原因,外表的数据访问方式是全表扫描,emp.deptno上的索引显然是用不上,最多在其上做索引全扫描或索引快速全扫描。
第五,是否用到系统数据字典表或视图。由于系统数据字典表都未被分析过,可能导致极差的“执行计划”。但是不要擅自对数据字典表做分析,否则可能导致死锁,或系统性能下降。
第六,索引列是否函数的参数。如是,索引在查询时用不上。
第七,是否存在潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较,Oracle会自动将字符型用to_number()函数进行转换,从而导致第六种现象的发生。
第八,是否为表和相关的索引搜集足够的统计数据。对数据经常有增、删、改的表最好定期对表和索引进行分析,可用SQL语句:
analyze table xxxx compute statistics for all indexes;
Oracle掌握了充分反映实际的统计数据,才有可能做出正确的选择。
第九,索引列的选择性不高。
我们假设典型情况,有表emp,共有一百万行数据,但其中的emp.deptno列,数据只有4种不同的值,如10、20、30、40。虽然emp数据行有很多,Oracle缺省认定表中列的值是在所有数据行均匀分布的,也就是说每种deptno值各有25万数据行与之对应。假设SQL搜索条件DEPTNO=10,利用deptno列上的索引进行数据搜索效率,往往不比全表扫描的高,ORACLE理所当然对索引“视而不见”,认为该索引的选择性不高。
但我们考虑另一种情况,如果一百万数据行实际不是在4种deptno值间平均分配,其中有99万行对应着值10,5000行对应值20,3000行对应值30,2000行对应值40。在这种数据分布图案中对除值为10外的其它deptno值搜索时,毫无疑问,如果索引能被应用,那么效率会高出很多。我们可以采用对该索引列进行单独分析,或用analyze语句对该列建立直方图,对该列搜集足够的统计数据,使Oracle在搜索选择性较高的值能用上索引。
第十,索引列值是否可为空(NULL)。如果索引列值可以是空值,在SQL语句中那些需要返回NULL值的操作,将不会用到索引,如COUNT(*),而是用全表扫描。这是因为索引中存储值不能为全空。
第十一,看是否有用到并行查询(PQO)。并行查询将不会用到索引。
第十二,看PL/SQL语句中是否有用到bind变量。由于数据库不知道bind变量具体是什么值,在做非相等连接时,如“”,“like”等。Oracle将引用缺省值,在某些情况下会对执行计划造成影响。
如果从以上几个方面都查不出原因的话,我们只好用采用在语句中加hint的方式强制Oracle使用最优的“执行计划”。
hint采用注释的方式,有行注释和段注释两种方式。
如我们想要用到A表的IND_COL1索引的话,可采用以下方式:
“SELECT /*+ INDEX(A IND_COL1)*/ * FROM A WHERE COL1 = XXX;"
注意,注释符必须跟在SELECT之后,且注释中的“+”要紧跟着注释起始符“/*”或“--”,否则hint就被认为是一般注释,对PL/SQL语句的执行不产生任何影响。
两种有效的跟踪调试方法
Oracle提供了两种有效的工具来跟踪调试PL/SQL语句的执行计划。
一种是EXPLAIN TABLE方式。用户必须首先在自己的模式(SCHEMA)下,建立PLAN_TABLE表,执行计划的每一步骤都将记录在该表中,建表SQL脚本为在${ORACLE_HOME}/rdbms/admin/下的utlxplan.sql。
打开SQL*PLUS,输入“SET AUTOTRACE ON”,然后运行待调试的SQL语句。在给出查询结果后,Oracle将显示相应的“执行计划”,包括优化器类型、执行代价、连接方式、连接顺序、数据搜索路径以及相应的连续读、物理读等资源代价。
如果我们不能确定需要跟踪的具体SQL语句,比如某个应用使用一段时间后,响应速度忽然变慢。我们这时可以利用Oracle提供的另一个有力工具TKPROF,对应用的执行过程全程跟踪。
我们要先在系统视图V$SESSION中,可根据USERID或MACHINE,查出相应的SID和SERIAL#。
以SYS或其他有执行DBMS_SYSTEM程序包的用户连接数据库,执行:
EXECUTE DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION(SID,SERIAL#,TRUE)
然后运行应用程序,这时在服务器端,数据库参数“USER_DUMP_DEST”指示的目录下,会生成ora__xxxx.trc文件,其中xxxx为被跟踪应用的操作系统进程号。
应用程序执行完成后,用命令tkprof对该文件进行分析。命令示例:“tkprof tracefile outputfile explain=userid/password"。在操作系统ORACLE用户下,键入“tkprof”,会有详细的命令帮助。分析后的输出文件outputfile中,有每一条PL/SQL语句的“执行计划”、CPU占用、物理读次数、逻辑读次数、执行时长等重要信息。你可以根据输出文件的信息,发现应用中究竟是哪条PL/SQL语句导致了问题的出现。

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

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