cari
Rumahpangkalan datatutorial mysqlOracle 10g的隐含参数_complex_view_merging引发的性能问题

今天在Oracle 10g上碰到一个奇怪的问题,有一条sql在数据库1上很快,在数据库2上很慢,数据库2的数据是从数据库1上导的,数据量差

今天在Oracle 10g上碰到一个奇怪的问题,有一条sql在数据库1上很快,,在数据库2上很慢,数据库2的数据是从数据库1上导的,数据量差不多。

在数据库1上执行0.01s。

SQL> SELECT A.*,
  2        B.INCREASE_ID,
  3        B.TRANSACTION_ID,
  4        B.LINK_CARD_ID,
  5        B.VALIDATE_FLAG,
  6        B.ASSET_VALUE_SHARING,
  7        B.RELATED_DEVICE_ID,
  8        B.PARENT_CARD_CODE,
  9        B.PROJECT_VALUE,
 10        B.DELETE_FLAG,
 11        B.DEPRECIATION_ADJUST_VALUE,
 12        T.TRANSACTION_MODE_CODE,
 13        T.TRANSACTION_NO,
 14        T.TRANSACTION_FROM,
 15        T.FROM_MODEL,
 16        (SELECT T.FULL_PATH
 17            FROM AM_TECH_OBJECT_NODE_0900 T
 18          WHERE T.TECH_OBJECT_ID = A.DEVICE_ID
 19            AND T.NODE_TYPE = 2
 20            AND ROWNUM = 1) AS FULL_PATH,
 21        AAC.FULL_NAME CLASSIFY_FULL_PATH
 22    FROM V_ASSET_CARD_0900      A,
 23        GG_ASSET_INCREASE_ITEM B,
 24        GG_ASSET_TRANSACTION  T,
 25        AM_ASSET_CLASSIFY      AAC
 26  WHERE A.CARD_ID = B.CARD_ID
 27    AND B.TRANSACTION_ID = T.TRANSACTION_ID
 28    AND A.CLASSIFY_ID = AAC.DEVICE_CLASSIFY_ID(+)
 29    AND B.TRANSACTION_ID = '0101109514';
已用时间:  00: 00: 00.01
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3643758043
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name                          | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time    |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|  0 | SELECT STATEMENT                |                                |    21 | 24129 |  167  (0)| 00:00:03 |
|*  1 |  COUNT STOPKEY                  |                                |      |      |            |          |
|  2 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID    | AM_TECH_OBJECT_NODE_0900      |    1 |    73 |    4  (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN              | IDX_TECH_NODE_ID_0900          |    1 |      |    3  (0)| 00:00:01 |
|  4 |  NESTED LOOPS OUTER              |                                |    21 | 24129 |  167  (0)| 00:00:03 |
|  5 |  NESTED LOOPS                  |                                |    21 | 22533 |  146  (0)| 00:00:02 |
|  6 |    NESTED LOOPS                  |                                |    20 | 12700 |  106  (0)| 00:00:02 |
|  7 |    NESTED LOOPS                |                                |    20 | 10900 |    46  (0)| 00:00:01 |
|  8 |      NESTED LOOPS                |                                |    20 |  2000 |    6  (0)| 00:00:01 |
|  9 |      TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| GG_ASSET_TRANSACTION          |    1 |    42 |    2  (0)| 00:00:01 |
|* 10 |        INDEX UNIQUE SCAN        | PK_GG_ASSET_TRANSACTION        |    1 |      |    1  (0)| 00:00:01 |
|  11 |      TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| GG_ASSET_INCREASE_ITEM        |    20 |  1160 |    4  (0)| 00:00:01 |
|* 12 |        INDEX RANGE SCAN          | TRANSACTION_DETAIL_REF_TRANSAC |    20 |      |    1  (0)| 00:00:01 |
|  13 |      TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | GG_ASSET_CARD_0900            |    1 |  445 |    2  (0)| 00:00:01 |
|* 14 |      INDEX UNIQUE SCAN          | PK_GG_ASSET_CARD_0303          |    1 |      |    1  (0)| 00:00:01 |
|  15 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | GG_ASSET_VALUE_0900            |    1 |    90 |    3  (0)| 00:00:01 |
|* 16 |      INDEX RANGE SCAN            | ID_FAV_CARD_VALIDITY_0303      |    1 |      |    2  (0)| 00:00:01 |
|  17 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | AM_ASSET_0900                  |    1 |  438 |    2  (0)| 00:00:01 |
|* 18 |    INDEX UNIQUE SCAN            | PK_AM_ASSET_0900              |    1 |      |    1  (0)| 00:00:01 |
|  19 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID    | AM_ASSET_CLASSIFY              |    1 |    76 |    1  (0)| 00:00:01 |
|* 20 |    INDEX UNIQUE SCAN            | PK_AM_ASSET_CLASSIFY          |    1 |      |    0  (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
  1 - filter(ROWNUM=1)
  3 - access("T"."TECH_OBJECT_ID"=:B1 AND "T"."NODE_TYPE"=2)
  10 - access("T"."TRANSACTION_ID"='0101109514')
  12 - access("B"."TRANSACTION_ID"='0101109514')
  14 - access("GG_ASSET_CARD"."CARD_ID"="B"."CARD_ID")
  16 - access("GG_ASSET_VALUE"."CARD_ID"="GG_ASSET_CARD"."CARD_ID" AND
              "GG_ASSET_VALUE"."VALIDITY_DATE_END"="GG_ASSET_CARD"."DECREASE_DATE")
  18 - access("AM_ASSET"."DEVICE_ID"="GG_ASSET_CARD"."DEVICE_ID")
  20 - access("AM_ASSET"."CLASSIFY_ID"="AAC"."DEVICE_CLASSIFY_ID"(+))
统计信息
----------------------------------------------------------
          8  recursive calls
          0  db block gets
        28  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
      12384  bytes sent via SQL*Net to client
        338  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

 

 

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana anda mengendalikan peningkatan pangkalan data di MySQL?Bagaimana anda mengendalikan peningkatan pangkalan data di MySQL?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Apakah strategi sandaran yang berbeza yang boleh anda gunakan untuk MySQL?Apakah strategi sandaran yang berbeza yang boleh anda gunakan untuk MySQL?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Apakah clustering mysql?Apakah clustering mysql?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Bagaimana anda mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data untuk prestasi di MySQL?Bagaimana anda mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data untuk prestasi di MySQL?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

Bagaimana anda boleh mengoptimumkan prestasi MySQL?Bagaimana anda boleh mengoptimumkan prestasi MySQL?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi

Cara menggunakan fungsi MySQL untuk pemprosesan dan pengiraan dataCara menggunakan fungsi MySQL untuk pemprosesan dan pengiraan dataApr 29, 2025 pm 04:21 PM

Fungsi MySQL boleh digunakan untuk pemprosesan dan pengiraan data. 1. Penggunaan asas termasuk pemprosesan rentetan, pengiraan tarikh dan operasi matematik. 2. Penggunaan lanjutan melibatkan menggabungkan pelbagai fungsi untuk melaksanakan operasi kompleks. 3. Pengoptimuman prestasi memerlukan mengelakkan penggunaan fungsi dalam klausa WHERE dan menggunakan GroupBy dan jadual sementara.

Cara yang cekap untuk memasukkan data memasukkan data dalam mysqlCara yang cekap untuk memasukkan data memasukkan data dalam mysqlApr 29, 2025 pm 04:18 PM

Kaedah yang cekap untuk memasukkan data dalam MySQL termasuk: 1. Menggunakan sintaks Insertinto ... Sintaks, 2. Menggunakan perintah LoadDatainFile, 3. Menggunakan pemprosesan transaksi, 4. Laraskan saiz batch, 5. Lumpuhkan pengindeks

Langkah -langkah untuk menambah dan memadam medan ke jadual mysqlLangkah -langkah untuk menambah dan memadam medan ke jadual mysqlApr 29, 2025 pm 04:15 PM

Di MySQL, tambah medan menggunakan alterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) afterexisting_column, memadam medan menggunakan altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop. Apabila menambah medan, anda perlu menentukan lokasi untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan struktur data; Sebelum memadam medan, anda perlu mengesahkan bahawa operasi itu tidak dapat dipulihkan; Mengubah struktur jadual menggunakan DDL dalam talian, data sandaran, persekitaran ujian, dan tempoh masa beban rendah adalah pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Pelayar Peperiksaan Selamat

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.