测试了非工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算,现在测试一下在工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算首先讲表blocks
测试了非工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算,现在测试一下在工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算
首先讲表blocks增加到10003个
SQL> select owner,blocks from dba_tables where table_name='TEST' and owner='TEST';
OWNER BLOCKS
------------------------------ ----------
TEST 10003
然后人工设置工作量的CPUSPEED=2500,单块读等于5,,多块读等于30,MBRC等于12
SQL> begin
dbms_stats.set_system_stats('CPUSPEED',2500);
dbms_stats.set_system_stats('SREADTIM',5);
dbms_stats.set_system_stats('MREADTIM',30);
dbms_stats.set_system_stats('MBRC',12);
end;
/ 2 3 4 5 6 7
PL/SQL procedure successfully completed.
利用explain plan得到CPU_COST---这里等于 72735764
SQL> explain plan for select count(*) from test;
Explained.
SQL> select cpu_cost from plan_table;
CPU_COST
----------
72735764
成本计算公式如下:
Cost = (
#SRds * sreadtim +
#MRds * mreadtim +
CPUCycles / cpuspeed /1000
) / sreadtime
#SRds - number of single block reads
#MRds - number of multi block reads
#CPUCyles - number of CPU cycles
sreadtim - single block read time
mreadtim - multi block read time
cpuspeed - CPU cycles per second
Cost = (
#SRds * sreadtim + ---SRds=0
#MRds * mreadtim + ---MRds=BLOCKS/MBCR=10003/12, mreadtim=30
CPUCycles / cpuspeed / 1000 ---CPUCycles=PLAN_TABLE.CPU_COST,cpuspeed=2500
) / sreadtime
所以人工计算的成本等于:
SQL> select ceil(10003/12*30/5)+ceil(72735764/2500/5/1000)+1 from dual;
CEIL(10003/12*30/5)+CEIL(72735764/2500/5/1000)+1
------------------------------------------------
5009
SQL> set autot trace
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5009 (1)| 00:00:26 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 | 5009 (1)| 00:00:26 |
-------------------------------------------------------------------
人工计算的cost正好等于Oracle计算的Cost 这里也说明Oracle11gR2 在工作量模式下,全表扫描的成本计算方法依然同Oracle9i,Oracle10g
工作量模式下,从全表扫描的成本可以看出,参数db_file_multiblock_read_count 的更改对全表扫描成本计算没有影响,有影响的是MBRC,举个例子:
SQL> show parameter db_file_multiblock_read_count
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
db_file_multiblock_read_count integer 16
SQL> set autot trace
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5009 (1)| 00:00:26 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 | 5009 (1)| 00:00:26 |
-------------------------------------------------------------------
SQL> alter session set db_file_multiblock_read_count=32;
Session altered.
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5009 (1)| 00:00:26 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 | 5009 (1)| 00:00:26 |
-------------------------------------------------------------------
可以看到更改db_file_multiblock_read_count对于成本没有任何影响,因为工作量模式下的COST只跟MBRC有关。
相关链接

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.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


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

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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.

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),

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)