今天看到一条SQL大量使用了with,开发人员为了逻辑清晰,把一些结果集先用with缓存起来,后面还有很多地方用到这个结果集,原始的
今天看到一条SQL大量使用了with,开发人员为了逻辑清晰,把一些结果集先用with缓存起来,后面还有很多地方用到这个结果集,原始的SQL需要执行2个多小时。优化方法是将把最先缓存的SQL放到用的地方,优化后12s。
下面来模拟这个场景,不用纠结SQL的意义,把当时的SQL抽象就是这样的。可以看到SQL1中先把语句a中的结果缓存起来,,当语句b要用的时候,object_id上的索引是用不到的,它只有在结果集中过滤。简单点说,SQL1相对于SQL2来说,谓词没有推进。所以在SQL的写法上,追求书面上的清晰和性能要做一个平衡。
--制造数据
SQL> drop table test purge;
SQL> create table test as select * from dba_objects;
SQL> create index ind_t_object_id on test(object_id) nologging;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test',cascade => true);
SQL> set autotrace traceonly
--SQL1,优化前没有谓词推进
SQL> with a as(select * from test where object_type='TABLE'),
b as (select count(1) from a where object_id c as (select count(1) from a where object_id>=10 and object_id select (select * from b) bc,
(select * from c) cc
from dual;
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2659770981
----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 198 (1)| 00:00:03 |
| 1 | VIEW | | 1 | 13 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 2 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | |
|* 3 | VIEW | | 1600 | 20800 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D66| 1600 | 154K| 6 (0)| 00:00:01 |
| 5 | VIEW | | 1 | 13 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 6 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | |
|* 7 | VIEW | | 1600 | 20800 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 8 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D66| 1600 | 154K| 6 (0)| 00:00:01 |
| 9 | TEMP TABLE TRANSFORMATION | | | | | |
| 10 | LOAD AS SELECT | SYS_TEMP_0FD9D66| | | | |
|* 11 | TABLE ACCESS FULL | TEST | 1600 | 154K| 196 (1)| 00:00:03 |
| 12 | FAST DUAL | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("OBJECT_ID" 7 - filter("OBJECT_ID">=10 AND "OBJECT_ID" 11 - filter("OBJECT_TYPE"='TABLE')
统计信息
----------------------------------------------------------
394 recursive calls
22 db block gets
589 consistent gets
15 physical reads
600 redo size
381 bytes sent via SQL*Net to client
337 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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