在sql查询中为了提高查询效率,我们常常会采取一些措施对查询语句进行sql优化,下面总结的一些方法,有需要的可以参考参考。在某运营商的优化经历中曾经遇到了一条比较有意思的 SQL,具体如下:
1 该最开始的 sql 执行情况如下
SQL> SELECT 2 NVL(T.RELA_OFFER_SPEC_ID, SUBOS.SUB_OFFER_SPEC_ID) "offerSpecId" 3 FROM OFFER_SPEC_RELA T 4 LEFT JOIN OFFER_SPEC_GRP_RELA SUBOS 5 ON T.RELA_GRP_ID = SUBOS.OFFER_SPEC_GRP_ID 6 AND subos.start_dt <= SYSDATE 7 AND subos.end_dt >= SYSDATE 8 WHERE T.RELA_TYPE_CD = 2 9 AND t.start_dt <= SYSDATE 10 AND t.end_dt >= SYSDATE 11 AND (T.OFFER_SPEC_ID = 109910000618 12 OR EXISTS 13 (SELECT A.OFFER_SPEC_GRP_ID 14 FROM OFFER_SPEC_GRP_RELA A 15 WHERE A.SUB_OFFER_SPEC_ID = 109910000618 16 AND T.OFFER_SPEC_GRP_ID = A.OFFER_SPEC_GRP_ID 17 )) 18 AND rownum<500; no rows selected Execution Plan ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 1350156609
Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - filter(ROWNUM<500) 2 - filter("T"."OFFER_SPEC_ID"=109910000618 OR EXISTS (SELECT 0 FROM "SPEC"."OFFER_SPEC_GRP_RELA" "A" WHERE "A"."OFFER_SPEC_GRP_ID"=:B1 AND "A"."SUB_OFFER_SPEC_ID"=109910000618)) 3 - access("T"."RELA_GRP_ID"="SUBOS"."OFFER_SPEC_GRP_ID"(+)) 4 - filter("T"."RELA_TYPE_CD"=2 AND "T"."END_DT">=SYSDATE@! AND "T"."START_DT"<=SYSDATE@!) 5 - filter("SUBOS"."END_DT"(+)>=SYSDATE@! AND "SUBOS"."START_DT"(+)<=SYSDATE@!) 6 - access("A"."SUB_OFFER_SPEC_ID"=109910000618 AND "A"."OFFER_SPEC_GRP_ID"=:B1) Statistics ---------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 12444 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 339 bytes sent via SQL*Net to client 509 bytes received via SQL*Net from client 1 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 0 rows processed PLAN GET DISK WRITE ROWS ROWS USER_IO(MS) ELA(MS) CPU(MS) CLUSTER(MS) PLSQL END_TI I HASH VALUE EXEC PRE EXEC PRE EXEC PER EXEC ROW_P PRE EXEC PRE FETCH PER EXEC PRE EXEC PRE EXEC PER EXEC PER EXEC
2 第一次分析
此时应该有以下个地方值得注意
1) 该 sql 每天执行上千次,平均每次执行返回不到 10 行数据,但是平均逻辑读达到1.2W,可能存在性能问题。
2)ID 为 4,5 的执行计划路径中出现了两个全表扫描,看到这儿我们可以想到可能是没有合适的索引导致走了全表扫描从而执行效率低下。
3)ID 为 2 的执行计划路径出现了 FILTER,且 3,和 6 为其子路径,如果FILTER有两个及两个以上的子路径,那么他的执行原理将类似于嵌套循环,id 号最小的子路径如果返回行数较多,可能会导致多次执行id号更小的子路径,导致性能低下。一般存在 “OR EXISTS” 的时候会出现此情况,可以根据情况避免。
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mysql'sblobissuitableForStoringBinaryDataWithInareLationalDatabase,而alenosqloptionslikemongodb,redis和calablesolutionsoluntionsoluntionsoluntionsolundortionsolunsolunsstructureddata.blobobobsimplobissimplobisslowderperformandperformanceperformancewithlararengelitiate;

toaddauserinmysql,使用:createUser'username'@'host'Indessify'password'; there'showtodoitsecurely:1)choosethehostcarecarefullytocon trolaccess.2)setResourcelimitswithoptionslikemax_queries_per_hour.3)usestrong,iniquepasswords.4)Enforcessl/tlsconnectionswith

toAvoidCommonMistakeswithStringDatatatPesInMysQl,CloseStringTypenuances,chosethirtightType,andManageEngencodingAndCollationsEttingsefectery.1)usecharforfixed lengengters lengengtings,varchar forbariaible lengength,varchariable length,andtext/blobforlabforlargerdata.2 seterters seterters seterters seterters

mysqloffersechar,varchar,text,and denumforstringdata.usecharforfixed Lengttrings,varcharerforvariable长度,文本forlarger文本,andenumforenforcingDataAntegrityWithaEtofValues。

优化MySQLBLOB请求可以通过以下策略:1.减少BLOB查询频率,使用独立请求或延迟加载;2.选择合适的BLOB类型(如TINYBLOB);3.将BLOB数据分离到单独表中;4.在应用层压缩BLOB数据;5.对BLOB元数据建立索引。这些方法结合实际应用中的监控、缓存和数据分片,可以有效提升性能。

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