建了个测试的数据表,想测试建了索引和不建立索引的区别。建立表的数据量为108631962行。每次插入9999999行,每次大概半个小时。
建了个测试的数据表,想测试建了索引和不建立索引的区别。建立表的数据量为108631962行。每次插入9999999行,每次大概半个小时。在id上建立索引,,花时间为37秒,不建立索引花时间为:1分58秒。演示如下所示:
SQL> insert into studyindex1 select rownum id,'db'dbms_random.value(
2 1,100) name,dbms_random.string('X',20) remark from dual connect by level000000;
已创建9999999行。
SQL> commit;
提交完成。
SQL> select count(*) from studyindex1;
COUNT()
----------
108631962
12:13:22 SQL> create index id_idx on studyindex1(id);
索引已创建。
14:19:32 SQL> commit;
提交完成。
14:22:51 SQL> select id,name,remark from studyindex1 where id=203;
已选择38行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2350744396
--------------------------------------------------------------------------------
-----------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|
Time |
--------------------------------------------------------------------------------
-----------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 38 | 77444 | 43 (0)|
00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| STUDYINDEX1| 38 | 77444 | 43 (0)|
00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | ID_IDX | 38 | | 3 (0)|
00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------
-----------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("ID"=203)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
统计信息
----------------------------------------------------------
9 recursive calls
0 db block gets
154 consistent gets
312 physical reads
0 redo size
3663 bytes sent via SQL*Net to client
514 bytes received via SQL*Net from client
4 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
38 rows processed
14:23:28 SQL> drop index id_idx;
索引已删除。
14:24:15 SQL> commit;
提交完成。
14:24:21 SQL> select id,name,remark from studyindex1 where id=203;
已选择38行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 469406081
--------------------------------------------------------------------------------
-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
|
--------------------------------------------------------------------------------
-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12417 | 24M| 248K (1)| 00:49:47
|
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| STUDYINDEX1| 12417 | 24M| 248K (1)| 00:49:47
|
--------------------------------------------------------------------------------
-
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("ID"=203)
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
统计信息
----------------------------------------------------------
169 recursive calls
0 db block gets
1121670 consistent gets
1053183 physical reads
0 redo size
3663 bytes sent via SQL*Net to client
514 bytes received via SQL*Net from client
4 SQL*Net roundtrips to/from client
4 sorts (memory)
0 sorts (disk)
38 rows processed
14:26:19 SQL>

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

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。


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