解析一个通过添加本地分区索引提高SQL性能的案例
今天接到同事求助,说有一个select query,在Oracle上要跑一分多钟,他希望能在5s内出结果,以下就是解决这个问题的方法,需要的朋友可以参考下 该sql如下: 复制代码 代码如下: Select /*+ parallel(src, 8) */ distinct src.systemname as systemname ,
今天接到同事求助,说有一个select query,在Oracle上要跑一分多钟,他希望能在5s内出结果,以下就是解决这个问题的方法,需要的朋友可以参考下
该sql如下:
复制代码 代码如下:
Select /*+ parallel(src, 8) */ distinct
src.systemname as systemname
, src.databasename as databasename
, src.tablename as tablename
, src.username as username
from meta_dbql_table_usage_exp_hst src
inner join DR_QRY_LOG_EXP_HST rl on
src.acctstringdate = rl.acctstringdate
and src.queryid = rl.queryid
And Src.Systemname = Rl.Systemname
and src.acctstringdate > sysdate - 30
And Rl.Acctstringdate > Sysdate - 30
inner join meta_dr_qry_log_tgt_all_hst tgt on
upper(tgt.systemname) = upper('MOZART')
And Upper(tgt.Databasename) = Upper('GDW_TABLES')
And Upper(tgt.Tablename) = Upper('SSA_SLNG_LSTG_MTRC_SD')
AND src.acctstringdate = tgt.acctstringdate
and rl.statement_id = tgt.statement_id
and rl.systemname = tgt.systemname
And Tgt.Acctstringdate > Sysdate - 30
And Not(
Upper(Tgt.Systemname)=Upper(src.systemname)
And
Upper(Tgt.Databasename) = Upper(Src.Databasename)
And
Upper(Tgt.Tablename) = Upper(Src.Tablename)
)
And tgt.Systemname is not null
And tgt.Databasename Is Not Null
And tgt.tablename is not null
SQL的简单分析
总 得来看,这个SQL就是三个表 (meta_dbql_table_usage_exp_hst,DR_QRY_LOG_EXP_HST,meta_dr_qry_log_tgt_all_hst) 的INNER JOIN,这三个表数据量都在百万级别,且都是分区表(以acctstringdate为分区键),执行计划如下:
复制代码 代码如下:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost | Pstart| Pstop |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 159 | 8654 | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10002 | 1 | 159 | 8654 | | |
| 3 | SORT UNIQUE | | 1 | 159 | 8654 | | |
| 4 | PX RECEIVE | | 1 | 36 | 3 | | |
| 5 | PX SEND HASH | :TQ10001 | 1 | 36 | 3 | | |
|* 6 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| DR_QRY_LOG_EXP_HST | 1 | 36 | 3 | | |
| 7 | NESTED LOOPS | | 1 | 159 | 8633 | | |
| 8 | NESTED LOOPS | | 8959 | 1076K| 4900 | | |
| 9 | BUFFER SORT | | | | | | |
| 10 | PX RECEIVE | | | | | | |
| 11 | PX SEND BROADCAST | :TQ10000 | | | | | |
| 12 | PARTITION RANGE ITERATOR | | 1 | 56 | 4746 | KEY | 14 |
|* 13 | TABLE ACCESS FULL | META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_HST | 1 | 56 | 4746 | KEY | 14 |
| 14 | PX BLOCK ITERATOR | | 8959 | 586K| 154 | KEY | KEY |
|* 15 | TABLE ACCESS FULL | META_DBQL_TABLE_USAGE_EXP_HST | 8959 | 586K| 154 | KEY | KEY |
| 16 | PARTITION RANGE ITERATOR | | 1 | | 2 | KEY | KEY |
|* 17 | INDEX RANGE SCAN | DR_QRY_LOG_EXP_HST_IDX | 1 | | 2 | KEY | KEY |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
6 - filter("RL"."STATEMENT_ID"="TGT"."STATEMENT_ID" AND "RL"."SYSTEMNAME"="TGT"."SYSTEMNAME" AND "SRC"."SYSTEMNAME"="RL"."SYSTEMNAME")
13 - filter(UPPER("TGT"."SYSTEMNAME")='MOZART' AND UPPER("TGT"."DATABASENAME")='GDW_TABLES' AND
UPPER("TGT"."TABLENAME")='SSA_SLNG_LSTG_MTRC_SD' AND "TGT"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30 AND "TGT"."SYSTEMNAME" IS NOT NULL
"TGT"."DATABASENAME" IS NOT NULL AND "TGT"."TABLENAME" IS NOT NULL)
15 - filter("SRC"."ACCTSTRINGDATE"="TGT"."ACCTSTRINGDATE" AND (UPPER("TGT"."SYSTEMNAME")UPPER("SRC"."SYSTEMNAME") OR
UPPER("TGT"."DATABASENAME")UPPER("SRC"."DATABASENAME") OR UPPER("TGT"."TABLENAME")UPPER("SRC"."TABLENAME")) AND
"SRC"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30)
17 - access("SRC"."QUERYID"="RL"."QUERYID" AND "SRC"."ACCTSTRINGDATE"="RL"."ACCTSTRINGDATE")
filter("RL"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30)

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.

MySQL sesuai untuk pemula untuk mempelajari kemahiran pangkalan data. 1. Pasang alat pelayan dan klien MySQL. 2. Memahami pertanyaan SQL asas, seperti SELECT. 3. Operasi data induk: Buat jadual, masukkan, kemas kini, dan padam data. 4. Belajar Kemahiran Lanjutan: Fungsi Subquery dan Window. 5. Debugging dan Pengoptimuman: Semak sintaks, gunakan indeks, elakkan pilih*, dan gunakan had.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Ciri -ciri utamanya termasuk: 1. Menyokong pelbagai enjin penyimpanan, seperti InnoDB dan Myisam, sesuai untuk senario yang berbeza; 2. Menyediakan fungsi replikasi master-hamba untuk memudahkan pengimbangan beban dan sandaran data; 3. Meningkatkan kecekapan pertanyaan melalui pengoptimuman pertanyaan dan penggunaan indeks.

SQL digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL untuk merealisasikan penambahan data, penghapusan, pengubahsuaian, pemeriksaan dan reka bentuk pangkalan data. 1) SQL Melaksanakan operasi data melalui Pilih, Masukkan, Kemas kini, Padam Penyataan; 2) Gunakan pernyataan membuat, mengubah, drop untuk reka bentuk dan pengurusan pangkalan data; 3) Pertanyaan kompleks dan analisis data dilaksanakan melalui SQL untuk meningkatkan kecekapan membuat keputusan perniagaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa