一、实验说明: 操作系统:rhel 5.4 x86 数据库:Oracle 11g R2 二、操作步骤: 首先创建一张t_btree表,并建立B-Tr
一、实验说明:
操作系统:rhel 5.4 x86
数据库:Oracle 11g R2
二、操作步骤:
首先创建一张t_btree表,并建立B-Tree索引,索引键是status:
SQL> create table t_btree as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create index status_btree on t_btree(status);
Index created.
执行两次下面的查询语句,并显示执行计划:
SQL> set autotrace traceonly;
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
32 recursive calls
0 db block gets
261 consistent gets
458 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
180 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
接着创建跟t_btree一样的表t_bmap,并创建BitMap索引。
SQL> create table t_bmap as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create bitmap index status_bmap on t_bmap(status);
Index created.
同样执行之前的语句两次:
SQL> select count(*) from t_bmap where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 516980546
---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
| 2 | BITMAP CONVERSION COUNT | | 62928 | 307K| 3 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | BITMAP INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BMAP | | | | |
---------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

MySQL函数可用于数据处理和计算。1.基本用法包括字符串处理、日期计算和数学运算。2.高级用法涉及结合多个函数实现复杂操作。3.性能优化需避免在WHERE子句中使用函数,并使用GROUPBY和临时表。

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显着提升数据库操作效率。

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,删除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段时,需指定位置以优化查询性能和数据结构;删除字段前需确认操作不可逆;使用在线DDL、备份数据、测试环境和低负载时间段修改表结构是性能优化和最佳实践。


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