今天开始总结一下oracle不使用索引的原因有哪些。一边学习一边做笔记。聚簇因子是衡量索引列数据顺序与表字段数据顺序相似性的一
今天开始总结一下Oracle不使用索引的原因有哪些。一边学习一边做笔记。
第一种:行数存在差异。
在视图user_tables存在一个num_rows字段,该字段是记录在统计信息收集后所对应对象的行数,在user_tab_columns视图中存在一个num_distinct字段,该字段记录每个字段内不同数值的个数。oracle认为当num_distinct越接近num_rows的时候索引的选择性越好,那么在执行查询的时候越容易使用索引。
第二种:聚簇因子:
什么是聚簇因子?
聚簇因子是衡量索引列数据顺序与表字段数据顺序相似性的一个值。我们都知道在创建的表中一般都是堆表,也就是数据在表中存储是无续的,那么为了更加快速的访问数据,我们通常使用索引进行数据访问,这时候没个索引都有一个聚簇因子,聚簇因子越接近对象的块数,那么选择性越好,越接近表的行数那么选择性越差。
之前听到有个朋友曾经提到这么一个问题“为什么我在测试环境查询一个数据很快和在生产环境查询数据怎么这么慢呢?表结构都一样的,数据也是一样的。”。那么不妨看看聚簇因子是多少。
聚簇因子的查看是从user_ind_statistics视图中: CLUSTERING_FACTOR 表示的。看一下官方介绍:
Indicates the amount of order of the rows in the table based on the values of the index.
If the value is near the number of blocks, then the table is very well ordered. In this case, the index entries in a single leaf block tend to point to rows in the same data blocks.
If the value is near the number of rows, then the table is very randomly ordered. In this case, it is unlikely that index entries in the same leaf block point to rows in the same data blocks.
往往聚簇因子的大小和数据获取的I/o存在一定的相似性。如果聚簇因子大,那么相对的物理或是逻辑(一般是)i/o开销很大,也就是块被频繁反复读取,一致数据获取很慢。
长查询的视图有dba_ind_statistics和dba_tab_statistics
第三种:使用不等条件:
当使用在进行查询数据的时候使用不等条件,,那么oracle任务这个符号会需要读取大部分的数据块,那么就会跳过使用索引。eg:
SQL> select index_name,table_name,column_name from user_ind_columns where table_name='EMP';
INDEX_NAME TABLE_NAME COLUMN_NAME
------------------------------ ------------------------------ ----------------------------------------
EMP_IDX1 EMP DEPTNO
EMP_IDX1 EMP EMPNO
SQL> select * from emp;
EMPNO ENAME 工作 MGR 聘用日期 SAL COMM DEPTNO
------------ ---------- --------- ------- --- --------- ---------- ---------- ----------
7782 克拉克 经理 7839 09 -JUN-81 2450 10
7839 国王 总统 17-NOV-81 5000 10
7934 米勒 7782 23-JAN-82 1300 10
7369 SMITH 7902 17-DEC-80 800 20
7566 琼斯 经理 7839 02-APR-81 2975 2975 20
7788 斯科特 分析师 7566 19-APR-87 3000 20
7876 ADAMS 职员 7788 87 年 5 月 23 日 1100 20
79 02 福特 分析师 7566 03-12- 81 3000 20
7499 艾伦 销售员 7698 20-FEB-81 1600 300 30
7521 沃德 销售员 7698 22-FEB-81 1250 500 30
7654 马丁 销售员 7698 28-SEP-81 125 0 1400 30
7698 布莱克 经理 7839 2081年5月1日 2850 30
7844 特纳 销售员 7698年9月8日 1500 0 30
7900 JAMES 职员 7698 03-DEC-81 950 30
已选择 14 行。
SQL>设置 autotrace 跟踪 exp
SQL> select * from emp where empno7900;
执行计划
-------------------------------------------------------- ----------------
计划哈希值:822536733

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。


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