欢迎进入Oracle社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 本文只讲最最平常最最简单的索引,就是以create index ix on tx(a,b,c);形式创建的索引,而不讲位图索引、反向键索引、倒序索引、基于函数的索引等等。其实呢,只要是基于B树的索引,不管是在Oracle
欢迎进入Oracle社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入
本文只讲最最平常最最简单的索引,就是以create index ix on tx(a,b,c);形式创建的索引,而不讲位图索引、反向键索引、倒序索引、基于函数的索引等等。其实呢,只要是基于B树的索引,不管是在Oracle, Mysql,还是其它数据库中,原理应当都是一样的。
索引最重要的一个性质应该就是有序,索引中的每一项,是从左到右,从小到大,以严格的顺序排列好的。
下面的讨论都以上面的索引ix(a,b,c)为例。
把这棵索引的叶子节点画到纸上,大概是这样的:
a1 a2 a3 ...... an
b1 b2 b3 ...... bn
c1 c2 c3 ...... cn
上面这个3×n的矩阵,每一列代表了一条记录,同时这一列记录,也对应了表里的唯一一条记录。当然,在Oracle里,对于non-unique索引,需要补上rowid,才是真正唯一的。上面的索引相当于create unique index ix on tx(a,b,c,rowid); 我们把这个细节忽略掉。
把每一列看作一个向量,vi = (ai, bi, ci),
有序的含义就是:
vi
vi
(ai
从这个基本性质,我们可以得到一些其它性质(为了打字方便,ai+k表示a(i+k),而不是a(i)+k):
1) 如果ai, ai+1, ……, ai+k 都是相等的,那么,
bi
2) 如果ai, ai+1, ……, ai+k是相等的,而且bi,bi+1, ……, bi+k也是相等的,那么
ci
但是从 ai, ai+1, ……, ai+k相等,我们得不到
ci
索引相关的很多问题,都和上面提到的这几个性质有关系。
下面来看几个常见的查询:
q1) select * from tx where a = :va and b = :vb;
q2) select * from tx where b = :vb and c = :vc;
q3) select * from tx where a = :va and c = :vc;
q4) select * from tx where a = :va order by b;
q5) select * from tx where a = :va order by b, c;
q6) select * from tx where a = :va order by c;
q7) select * from tx where a = :va order by b, c desc;
q8) select * from tx where a = :va order by b desc, c desc;
q9) select * from tx where a = :va and b
qa) select * from tx where a = :va and b >= :vb
qb) select * from tx where a = :va and c >= :vc
qc) select * from tx where a = :va and b >= :vb order by c
大家可以考虑一下这些查询各自会以怎样的方式执行,不同查询之间有什么区别?
同样,为什么在索引字段上作了函数运算之后,索引不可用?
考虑下面这个语句:
select * from tx where f(a) = :vfa;
首先,在字段 a上作了函数运算之后,排序的规则是否仍旧一样? a
其次,就算f(a)和a的排序规则一样,但是索引块中存的a, 但是你传给它的是经过了函数运算的值:vfa, 只有oracle知道函数f的反函数inv_f,并在vfa上做inv_f(:vfa)计算之后,才能通过索引的B树结果进行查找。
当然,现实中f可能不是显示的,而是隐式的,如传入参数和字段类型不匹配的情况下,Oracle可能在字段上作函数运算。从语句上可能看不出索引字段上被做了函数运算,但Oracle内部已经在字段上运用了函数。这样也会导致索引不可用,这种情况下用hint强制使用索引也是没用的。
通过dbms_xplan.display_cursor可以或许可以查看到这种隐式类型转换。
通过v$sql_bind_metadata应当可以查看到每个绑定变量的类型,
通过v$sql_bind_capture这个视图甚至可以看到每个绑定变量具体的值,不要把bind_capture和bind peek搞混哦,而且这里bind_cature也不会每绑定一次变量就capture一次,不然对执行量非常高,绑定频繁的语句,capture以同样频率进行的话,开销可能还是有点大的。
上面讲到了索引的有序性,下面来讲讲索引另外一个有趣的性质,其实,我们完全可以把索引看作一张表,这张表包含和主表一样多的记录(如果不考虑null),只不过每条记录只有主表的部分字段,开个玩笑,我们是不是可以把索引叫做有序视图呢?或者精确一点,有序物化视图:)。
那么,我在执行一些查询的时候,如果所有字段都包含在索引中,是不是只要访问索引就可以了呢?
这些字段可以出现在select列表中,where条件中,order by字段中,也可以出现在两个表连接时的连接条件中。
那么,根据业务的需求,我们是不是可以设计或调整索引以减少对主表的访问呢?或者,是不是可以适当的调整应用的设计或实现来满足索引呢?
同时,考虑到索引的有序性,是不是可以利用索引来避免排序呢?
当然,我们不能忽略null的存在。如果一条记录在索引中的所有字段上都是null的,那么oracle是不会索引这条记录的。比如如果记录ri的ai, bi, ci字段都是null的,索引中是找不到这条记录的。这会有什么问题呢?首先表中的记录和索引中的记录从数量上来说就不一样了。
考虑一下Oracle会怎样执行下面这个查询:
select count(*) from tx;
这个呢,hint起作用了吗?
select /*+ parallel(tx, 4) */ count(*) from tx;
大家可以测试一下,怎样把count(*)这个操作并行化,从这里或许可以得到一些Oracle怎么处理hint的提示。
最后,讲一下Oracle CBO计算索引访问成本的公式:
cost =
blevel +
ceiling(leaf_blocks * effective index selectivity) +
ceiling(clustering_factor * effective table selectivity)
这个公式相信很多地方可以找到(我是从cost base oracle fundamentals这本书里copy出来的),简单说一下我自己对这个公式的理解:
blevel是索引树的高度,
leaf_blocks是索引的页子节点的个数,
effective index selectivity (eis)怎么算呢?
还是举几个例子,
1. where a = :va and b = :vb c = :vc
这里eis是 (selectivity a) * (selectivity b) * (selectivity c)
2. where a = :va and c = :vc
这里eis是 selectivity a
3. where b = :vb and c = :vc
这里eis是 1
4. where a = :va and b >= :vb and c = :vc
这里eis是 (selectivity a) * (selectivity range b)
就是说按索引字段的顺序,第一个不在where条件中出现的字段,或者第一个做了范围运算的字段,之后出现的字段的selectivity是不能乘到effective index selectivity里去的。
简单的说,ceiling(leaf_blocks * effective index selectivity)表示的是Oracle需要访问的索引叶子节点的个数。
clustering_factor表示的是按索引的顺序,从头走到尾,需要访问多少次数据块。这里需要考虑到Oracle的一个优化:如果连续n条记录在同一个表块中,那么oracle认为只需要访问一次数据块。
那么clustering_factor的值的范围就很容易确定了:cf >= table blocks and cf
effective table selectivity,这个计算就容易了,把索引中所有字段的selectivity乘起来就可以了。
如果查询中还有其它条件, 比如 d = :vd and e = :ve ....,但是d,e这些字段又不在索引中,那么在这些列上的过滤条件,需要回表后把这些值取出来才能判断,所以d,e这些列的selectivity是不能乘到effective table selectivity里去的。
ceiling(clustering_factor * effective table selectivity)表示需要回表的次数。
所以上面索引访问的cost就是走某个索引,需要访问的数据块的个数。
当然,前面的讨论忽略了index skip scan这种情况,因为本人对index skip scan也不是很明白。
什么情况下会走skip scan?
select * from tx where a = :va and c = :vc 是不是会在c这个字段上也作一个skip scan呢?
同时也没有考虑in list iterate,这些情况需要进一步研究。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版