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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