遇见一个sql语句,感觉驱动表的顺序选择有问题,就倒腾了一会儿,具体的sql语句如下,这里推荐使用gather_plan_statistics来查看具体的每个执行计划消耗的IO资源、执行时间、预估和实际返回的rows。 SQL_ID dq4pj5cnn0gb8, child number 0 -----------------
遇见一个sql语句,感觉驱动表的顺序选择有问题,就倒腾了一会儿,具体的sql语句如下,这里推荐使用gather_plan_statistics来查看具体的每个执行计划消耗的IO资源、执行时间、预估和实际返回的rows。
SQL_ID dq4pj5cnn0gb8, child number 0
-------------------------------------
select /*+ gather_plan_statistics*/a.SERVNUMBER, a.REGION from
tbcs.SUBS_USEDTEL a, tbcs.CS_SUBS_SERVNUMBER_TRANS b where a.SUBSID =
b.TRANSIN_SUBSID and a.REGION = b.TRANSIN_REGION and a.INTIME >
sysdate - 90 and a.RECDEFID in ('DropSubs', 'FraudDropSubs') and
a.REGION = 20
Plan hash value: 2146127278
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | Used-Mem |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 100 |00:00:01.08 | 19453 | | | |
|* 1 | HASH JOIN | | 1 | 4749 | 100 |00:00:01.08 | 19453 | 24M| 3319K| 25M (0)|
| 2 | PARTITION RANGE SINGLE| | 1 | 4749 | 374K|00:00:00.83 | 17257 | | | |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | SUBS_USEDTEL | 1 | 4749 | 374K|00:00:00.66 | 17257 | | | |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL | CS_SUBS_SERVNUMBER_TRANS | 1 | 13477 | 8795 |00:00:00.05 | 2196 | | | |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("A"."SUBSID"="B"."TRANSIN_SUBSID" AND "A"."REGION"="B"."TRANSIN_REGION")
3 - filter(("A"."REGION"=20 AND INTERNAL_FUNCTION("A"."RECDEFID") AND "A"."INTIME">SYSDATE@!-90))
4 - filter("B"."TRANSIN_REGION"=20)
这里cbo在执行计划3中预估SUBS_USEDTEL通过谓词条件返回的数据只有4749,而实际返回了374K数据,初步来看这个sql应该交换下驱动表的顺序,让CS_SUBS_SERVNUMBER_TRANS去做驱动表。
SQL_ID 8px917y6cub58, child number 0
-------------------------------------
select /*+ gather_plan_statistics leading(b a) */
a.SERVNUMBER, a.REGION
from tbcs.SUBS_USEDTEL a, tbcs.CS_SUBS_SERVNUMBER_TRANS b
where a.SUBSID = b.TRANSIN_SUBSID
and a.REGION = b.TRANSIN_REGION
and a.INTIME > sysdate - 90
and a.RECDEFID in ('DropSubs', 'FraudDropSubs')
and a.REGION = 20
Plan hash value: 2680037744
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | Used-Mem |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 346 |00:00:00.66 | 20281 | | | |
|* 1 | HASH JOIN | | 1 | 4749 | 346 |00:00:00.66 | 20281 | 1998K| 1998K| 2083K (0)|
|* 2 | TABLE ACCESS FULL | CS_SUBS_SERVNUMBER_TRANS | 1 | 13477 | 14135 |00:00:00.06 | 3024 | | | |
| 3 | PARTITION RANGE SINGLE| | 1 | 4749 | 374K|00:00:00.78 | 17257 | | | |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL | SUBS_USEDTEL | 1 | 4749 | 374K|00:00:00.61 | 17257 | | | |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("A"."SUBSID"="B"."TRANSIN_SUBSID" AND "A"."REGION"="B"."TRANSIN_REGION")
2 - filter("B"."TRANSIN_REGION"=20)
4 - filter(("A"."REGION"=20 AND INTERNAL_FUNCTION("A"."RECDEFID") AND "A"."INTIME">SYSDATE@!-90))
我们添加了hint lleading(b a)强制指定关联顺序,在整个sql消耗的逻辑读其实是没多大的变化,其实这里主要需要普及的一个知识点就是hash join的关联cbo是不会计算到逻辑读的。
那么这两个sql好像IO成本每多大的变化啊,但是我们观察OMem、1Mem、Used-Mem三项是有显著变化的,这里简单解释下这三个指标的信息
OMem为最优执行模式所需的内存评估值
1Mem为one-pass模式所需的内存评估值
Used-Mem则为实际执行时消耗的内存,而且我们还看见25M (0)和2083K (0)都有一个括号0,这个表示该sql是最优执行模式执行的
可以看出制定了正确的驱动表可以大幅度的减轻系统的内存消耗,这里也提供了我们一个思路就是优化sql时不能仅仅去关注IO资源,还要关注下内存的消耗,通过gather_plan_statistics可以很直观的观察到sql执行时join关联部分的内存消耗,
oracle官当对于memstats的解释(allstats=iostats+memstats的组合):
?MEMSTATS – Assuming that PGA memory management is enabled (that is,pga_aggregate_target parameter is set to a non 0 value), this format allows to display memory management statistics (for example, execution mode of the operator, how much memory was used, number of bytes spilled to disk, and so on). These statistics only apply to memory intensive operations like hash-joins, sort or some bitmap operators.
这个used-men和v$sql或者v$sqlarea的视图记录内存消耗的列是不相同的,used-mem是执行sql部分join消耗的pga内存部分,而v$sql或者v$sqlarea记录的是cursor的信息
sharable_mem:Amount of shared memory used by a cursor. If multiple child cursors exist, then the sum of all shared memory used by all child cursors.
persistent_mem:Fixed amount of memory used for the lifetime of an open cursor. If multiple child cursors exist, then the fixed sum of memory used for the
lifetime of all the child cursors.
runtime_mem:Fixed amount of memory required during execution of a cursor. If multiple child cursors exist, then the fixed sum of all memory required
during execution of all the child cursors.
这里我们需要注意的时优化sql时不能仅仅只是以逻辑读去衡量某个sql的性能,对于用户而言我们肯定是最关注sql的响应时间,我们优化IO、减少内存和cpu消耗等都是为了让执行sql时做尽可能少的事情,进而提高sql的响应时间。
本文出自:http://www.dbaxiaoyu.com, 原文地址:http://www.dbaxiaoyu.com/archives/2391, 感谢原作者分享。

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


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

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

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

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),