在Oracle中的分析函数都是基于某几个字段划分计算窗口,然后在窗口内进行聚合,排名,等等计算。我想如果我们数据表的hash分区字
在Oracle中的分析函数都是基于某几个字段划分计算窗口,然后在窗口内进行聚合,排名,等等计算。我想如果我们数据表的hash分区字段与分析函数中的partition by 字段一致的时候,应该可以大大加快分析函数的运行效率。因为每个分区上的数据可以单独进行运算。互不干涉,下面试验来验证我的想法.
第一步:创建一个分区表和普通表,表结构与DBA_OBJECTS一致:
create table t_partition_hash(
object_name varchar2(128),
subobject_name varchar2(30),
object_id number,
data_object_id number,
object_type varchar2(19),
created date,
last_ddl_time date,
timestamp varchar2(19),
status varchar2(7),
temporary varchar2(1),
generated varchar2(1),
secondary varchar2(1)
)
partition by hash(object_type)(
partition t_hash_p1 tablespace USERS,
partition t_hash_p2 tablespace USERS,
partition t_hash_p3 tablespace USERS,
partition t_hash_p4 tablespace USERS,
partition t_hash_p5 tablespace USERS,
partition t_hash_p6 tablespace USERS,
partition t_hash_p7 tablespace USERS,
partition t_hash_p8 tablespace USERS
);
create table t_big_hash(
object_name varchar2(128),
subobject_name varchar2(30),
object_id number,
data_object_id number,
object_type varchar2(19),
created date,
last_ddl_time date,
timestamp varchar2(19),
status varchar2(7),
temporary varchar2(1),
generated varchar2(1),
secondary varchar2(1)
);
第二步:准备数据,从dba_object中把数据插入到两个表。总共插入数据1610880。
insert into t_partition_hash select * from dba_objects;
insert into t_partition_hash select * from dba_objects;
第三步:本采用RANK函数对两个表进行查询。
begin
insert into t_rank
select object_id,
rank() over (partition by object_type order by object_id) r_object_id,
rank() over (partition by object_type order by subobject_name) r_subobject_name ,
rank() over (partition by object_type order by created) r_created,
rank() over (partition by object_type order by last_ddl_time) r_last_ddl_time ,
rank() over (partition by object_type order by status) r_object_type
from t_partition_hash;
end;
使用hash分区表总共执行5次的运行时间分别为:46.156s,33.39s,40.516s 34.875s 38.938s.
begin
insert into t_rank
select object_id,
rank() over (partition by object_type order by object_id) r_object_id,
rank() over (partition by object_type order by subobject_name) r_subobject_name ,
rank() over (partition by object_type order by created) r_created,
rank() over (partition by object_type order by last_ddl_time) r_last_ddl_time ,
rank() over (partition by object_type order by status) r_object_type
from t_big_table;
end;
使用非分区表执行5次的执行时间分别为:141.954s,89.656s,77.906s,,98.5s,75.906s.
由此可见采用有效的HASH分区表可以有效提升分析函数在oracle中的执行效率。我相信随着数据量的增加,将会有更明显的效果,回头再测试一个项目中遇到的类似问题。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。


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