Oracle基于CBO的优化器在生成执行计划时,很大程度上依赖于统计信息,你可以把CBO理解为一个复杂的数学模型,而统计信息是它最主
1、统计信息的作用
Oracle基于CBO的优化器在生成执行计划时,很大程度上依赖于统计信息,你可以把CBO理解为一个复杂的数学模型,而统计信息是它最主要的输入,执行计划是输出,如果输入都不准确,输出还可能准确吗?所有,统计信息是否及时有效对执行计划的好坏有着关键的影响。
2、dbms_stats包
Oracle里采用dbms_stats包分析统计信息(Analyze命令已过时,不建议使用),该包的使用方法,官方文档有详细说明(),这里挑几个最常用的说说。
1)gather_table_stats
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (
ownname VARCHAR2,
tabname VARCHAR2,
partname VARCHAR2 DEFAULT NULL,
estimate_percent NUMBER DEFAULT NULL,
block_sample BOOLEAN DEFAULT FALSE,
method_opt VARCHAR2 DEFAULT 'FOR ALL COLUMNS SIZE
1',
degree NUMBER DEFAULT NULL,
granularity VARCHAR2 DEFAULT 'DEFAULT',
cascade BOOLEAN DEFAULT FALSE,
stattab VARCHAR2 DEFAULT NULL,
statid VARCHAR2 DEFAULT NULL,
statown VARCHAR2 DEFAULT NULL,
no_invalidate BOOLEAN DEFAULT FALSE);
这个包最常用,它是对表收集统计信息,语法如上所示,,它的关键参数如下:
先说说什么是直方图,直方图是对列上的数据分布进行统计,让优化器知道数据在各个列上的分布情况,如果数据在某列上的分布很倾斜,则最好对该列收集直方图信息。
method_opt有如下选项:
- SIZE
示例1:在表t上收集统计信息,但不收集直方图:
exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t',method_opt=>'for all columns size 1');
示例2:以最大桶数收集直方图:
exec dbms_stats.gather_table_stats(user, 't', method_opt=>'for all columns size 254');
该参数主要针对分区表,分区表有以下三种类型的统计信息
该值为true等同于在该表上所有的索引上执行gather_index_stats。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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