为了获取缓存库中的执行计划,可以直接查询动态性能视图v$sql_plan和v$sql_plan_statistics_all等,但更方便的方法是以sql_id和子
1. 预估执行计划 - Explain Plan
Explain plan以SQL语句作为输入,得到这条SQL语句的执行计划,并将执行计划输出存储到计划表中。
首先,在你要执行的SQL语句前加explain plan for,此时将生成的执行计划存储到计划表中,语句如下:
explain plan for SQL语句
然后,在计划表中查询刚刚生成的执行计划,语句如下:
select * from table(dbms_xplan.display);
注意:Explain plan只生成执行计划,并不会真正执行SQL语句,因此产生的执行计划有可能不准,因为:
1)当前的环境可能和执行计划生成时的环境不同;
2)不会考虑绑定变量的数据类型;
3)不进行变量窥视。
2. 查询内存中缓存的执行计划 (dbms_xplan.display_cursor)
如果你想获取正在执行的或刚执行结束的SQL语句真实的执行计划(即获取library cache中的执行计划),可以到动态性能视图里查询。方法如下:
1)获取SQL语句的游标
游标分为父游标和子游标,父游标由sql_id(或联合address和hash_value)字段表示,子游标由child_number字段表示。
如果SQL语句正在运行,可以从v$session中获得它的游标信息,如:
select status, sql_id, sql_child_number from v$session where status='ACTIVE' and ....
如果知道SQL语句包含某些关键字,可以从v$sql视图中获得它的游标信息,如:
select sql_id, child_number, sql_text from v$sql where sql_text like '%关键字%‘
2)获取库缓存中的执行计划
为了获取缓存库中的执行计划,可以直接查询动态性能视图v$sql_plan和v$sql_plan_statistics_all等,但更方便的方法是以sql_id和子游标为参数,执行如下语句:
select * from table(dbms_xplan.display_cursor('sql_id',child_number));
3)获取前一次的执行计划:
set serveroutput off
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'ALLSTATS LAST'));
3. 查询历史执行计划(dbms_xplan.display_awr)
AWR会定时把动态性能视图中的执行计划保存到dba_hist_sql_plan视图中,如果你想要查看历史执行计划,可以采用如下方法查询:
select * from table(dbms_xplan.display_awr('sql_id');
4. 在用sqlplus做SQL开发是(Autotrace)
set autotrace是sqlplus工具的一个功能,只能在通过sqlplus连接的session中使用,它非常适合在开发时测试SQL语句的性能,有以下几种参数可供选择:
SET AUTOTRACE OFF ---------------- 不显示执行计划和统计信息,这是缺省模式
SET AUTOTRACE ON EXPLAIN ------ 只显示优化器执行计划
SET AUTOTRACE ON STATISTICS -- 只显示统计信息
SET AUTOTRACE ON ----------------- 执行计划和统计信息同时显示
SET AUTOTRACE TRACEONLY ------ 不真正执行,,只显示预期的执行计划,同explain plan
5. 生成Trace文件查询详细的执行计划 (SQL_Trace, 10046)
SQL_TRACE作为初始化参数可以在实例级别启用,也可以只在会话级别启用,在实例级别启用SQL_TRACE会导致所有进程的活动被跟踪,包括后台进程及所有用户进程,这通常会导致比较严重的性能问题,所以在一般情况下,我们使用sql_trace跟踪当前进程,方法如下:
SQL>alter session set sql_trace=true;
...被跟踪的SQL语句...
SQL>alter session set sql_trace=false;
如果要跟踪其它进程,可以通过Oracle提供的系统包DBMS_SYSTEM. SET_SQL_TRACE_IN_SESSION来实现,例如:
SQL> exec dbms_system.set_sql_trace_in_session(sid,serial#,true) --开始跟踪
SQL> exec dbms_system.set_sql_trace_in_session(sid,serial#,false) --结束跟踪
生成trace文件后,再用tkprof 工具将sql trace 生成的跟踪文件转换成易读的格式,语法如下:
tkprof inputfile outputfile
10046事件是SQL_TRACE的一个升级版,它也是追踪会话,生成Trace文件,只是它里面的内容更详细,

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

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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod