[oracle@PD009 ~]$ grep -i approx_count oracle.strsettings for approx_count_distinct optimizationsqkaGBPushdown: estimated memory without GPD = groupSize (%.2f) * aclsum (%u) = %.2f; estimated memory with GPD = optHllEntry (%u) * # of appro
[oracle@PD009 ~]$ grep -i approx_count oracle.str settings for approx_count_distinct optimizations qkaGBPushdown: estimated memory without GPD = groupSize (%.2f) * aclsum (%u) = %.2f; estimated memory with GPD = optHllEntry (%u) * # of approx_count_distinct (%d) * parallelDegree (%.0f) = %.2f APPROX_COUNT_DISTINCT APPROX_COUNT_DISTINCT APPROX_COUNT_DISTINCT _approx_cnt_distinct_gby_pushdown = choose _approx_cnt_distinct_optimization = 0 alter system flush shared_pool; alter session set events '10053 trace name context forever ,level 1'; select count( distinct prod_id) from sales_history where amount_sold>1; select approx_count_distinct(prod_id) from sales_history where amount_sold>1; oradebug setmypid; oradebug tracefile_name; /s01/diag/rdbms/pdprod/PDPROD/trace/PDPROD_ora_4086.trc sql= select count( distinct prod_id) from sales_history where amount_sold>1 ----- Explain Plan Dump ----- ----- Plan Table ----- ============ Plan Table ============ ---------------------------------------------+-----------------------------------+ | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost | Time | ---------------------------------------------+-----------------------------------+ | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 4912 | | | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | | | 2 | VIEW | VW_DAG_0 | 72 | 936 | 4912 | 00:00:59 | | 3 | HASH GROUP BY | | 72 | 648 | 4912 | 00:00:59 | | 4 | TABLE ACCESS FULL | SALES_HISTORY| 3589K | 32M | 4820 | 00:00:58 | ---------------------------------------------+-----------------------------------+ sql= select approx_count_distinct(prod_id) from sales_history where amount_sold>1 ----- Explain Plan Dump ----- ----- Plan Table ----- ============ Plan Table ============ ----------------------------------------------+-----------------------------------+ | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost | Time | ----------------------------------------------+-----------------------------------+ | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 4820 | | | 1 | SORT AGGREGATE APPROX | | 1 | 9 | | | | 2 | TABLE ACCESS FULL | SALES_HISTORY| 3589K | 32M | 4820 | 00:00:58 | ----------------------------------------------+-----------------------------------+ Predicate Information:
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原文地址:Oracle 12.1.0.2新特性 Approximate Count Distinct, 感谢原作者分享。

InnoDBBufferPool通過緩存數據和索引頁來減少磁盤I/O,提升數據庫性能。其工作原理包括:1.數據讀取:從BufferPool中讀取數據;2.數據寫入:修改數據後寫入BufferPool並定期刷新到磁盤;3.緩存管理:使用LRU算法管理緩存頁;4.預讀機制:提前加載相鄰數據頁。通過調整BufferPool大小和使用多個實例,可以優化數據庫性能。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL值得學習,因為它是強大的開源數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理和分析。 1)MySQL是關係型數據庫,使用SQL操作數據,適合結構化數據管理。 2)SQL語言是與MySQL交互的關鍵,支持CRUD操作。 3)MySQL的工作原理包括客戶端/服務器架構、存儲引擎和查詢優化器。 4)基本用法包括創建數據庫和表,高級用法涉及使用JOIN連接表。 5)常見錯誤包括語法錯誤和權限問題,調試技巧包括檢查語法和使用EXPLAIN命令。 6)性能優化涉及使用索引、優化SQL語句和定期維護數據庫。

MySQL適合初學者學習數據庫技能。 1.安裝MySQL服務器和客戶端工具。 2.理解基本SQL查詢,如SELECT。 3.掌握數據操作:創建表、插入、更新、刪除數據。 4.學習高級技巧:子查詢和窗口函數。 5.調試和優化:檢查語法、使用索引、避免SELECT*,並使用LIMIT。

MySQL通過表結構和SQL查詢高效管理結構化數據,並通過外鍵實現表間關係。 1.創建表時定義數據格式和類型。 2.使用外鍵建立表間關係。 3.通過索引和查詢優化提高性能。 4.定期備份和監控數據庫確保數據安全和性能優化。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於Web開發。它的關鍵特性包括:1.支持多種存儲引擎,如InnoDB和MyISAM,適用於不同場景;2.提供主從復制功能,利於負載均衡和數據備份;3.通過查詢優化和索引使用提高查詢效率。

SQL用於與MySQL數據庫交互,實現數據的增、刪、改、查及數據庫設計。 1)SQL通過SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE語句進行數據操作;2)使用CREATE、ALTER、DROP語句進行數據庫設計和管理;3)複雜查詢和數據分析通過SQL實現,提升業務決策效率。

MySQL的基本操作包括創建數據庫、表格,及使用SQL進行數據的CRUD操作。 1.創建數據庫:CREATEDATABASEmy_first_db;2.創建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入數據:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA


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