Oracle 11g R2 全表扫描成本计算(非工作量模式-noworkload)
数据库版本Oracle11gR2SQLgt; select * from v$version where rownum=1;BANNEROracle Database 11g Enterprise Edition Release
数据库版本Oracle11gR2
SQL> select * from v$version where rownum=1;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - Production
创建手动管理的表空间,blockssize 8k
SQL> create tablespace test datafile
'/u01/app/oracle/oradata/ROBINSON/datafile/test.dbf' size 50m autoextend on maxsize 200m
uniform size 1m segment space management manual blocksize 8k; 2 3
Tablespace created.
创建测试用户test,默认表空间 test
SQL> create user test identified by oracle default tablespace test;
User created.
为了简便,授权DBA给test
SQL> grant dba to test;
Grant succeeded.
创建测试表test
SQL> create table test as select * from dba_objects where 1=0 ;
Table created.
设置pctfree 99
SQL> alter table test pctfree 99 pctused 1;
Table altered.
SQL> insert into test select * from dba_objects where rownum
1 row created.
确保一行一个block
SQL> alter table test minimize records_per_block;
Table altered.
SQL> insert into test select * from dba_objects where rownum
999 rows created.
SQL> commit;
Commit complete.
收集表统计信息
SQL> BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => 'TEST',
tabname => 'TEST',
estimate_percent => 100,
method_opt => 'for all columns size 1',
degree => DBMS_STATS.AUTO_DEGREE,
cascade=>TRUE
);
END;
/ 2 3 4 5 6 7 8 9 10
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select owner,blocks from dba_tables where owner='TEST' and table_name='TEST';
OWNER BLOCKS
------------------------------ ----------
TEST 1000
SQL> show parameter db_file_multiblock_read_count
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
db_file_multiblock_read_count integer 16
全表扫描的成本等于220
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 220 (0)| 00:00:03 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 1000 | 220 (0)| 00:00:03 |
-------------------------------------------------------------------
成本的计算方式如下:
Cost = (
#SRds * sreadtim +
#MRds * mreadtim +
CPUCycles / cpuspeed
) / sreadtime
#SRds - number of single block reads
#MRds - number of multi block reads
#CPUCyles - number of CPU cycles
sreadtim - single block read time
mreadtim - multi block read time
cpuspeed - CPU cycles per second
注意:如果没有收集过系统统计信息,那么Oracle采用非工作量统计, 如果收集了,,Oracle采用工作量统计的计算方法
SQL> select pname, pval1 from sys.aux_stats$ where sname='SYSSTATS_MAIN';
PNAME PVAL1
------------------------------ ----------
CPUSPEED
CPUSPEEDNW 2696.05568
IOSEEKTIM 10
IOTFRSPEED 4096
MAXTHR
MBRC
MREADTIM
SLAVETHR
SREADTIM
9 rows selected.
我这里因为MBRC 为0,所以CBO采用了非工作量(noworkload)来计算成本
#SRds=0,因为是全表扫描,单块读为0
#MRds=表的块数/多块读参数=1000/16
mreadtim=ioseektim+db_file_multiblock_count*db_block_size/iotftspeed
SQL> select (select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOSEEKTIM') +
2 (select value
from v$parameter
where name = 'db_file_multiblock_read_count') *
(select value from v$parameter where name = 'db_block_size') /
(select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOTFRSPEED') "mreadtim"
3 4 5 6 7 from dual;
mreadtim
----------
42
sreadtim=ioseektim+db_block_size/iotfrspeed
SQL> select (select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOSEEKTIM') +
(select value from v$parameter where name = 'db_block_size') /
(select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOTFRSPEED') "sreadtim"
from dual; 2 3 4
sreadtim
----------
12
CPUCycles 等于 PLAN_TABLE里面的CPU_COST
SQL> explain plan for select count(*) from test;
Explained.
SQL> select cpu_cost from plan_table;
CPU_COST
----------
7271440
cpuspeed 等于 CPUSPEEDNW= 2696.05568
那么COST=1000/16*42/12+7271440/2696.05568/12/1000
SQL> select ceil(1000/16*42/12+7271440/2696.05568/12/1000) from dual;
CEIL(1000/16*42/12+7271440/2696.05568/12/1000)
----------------------------------------------
219
手工计算出来的COST用四舍五入等于219,和我们看到的220有差别, 这是由于隐含参数_tablescan_cost_plus_one参数造成的
SQL> SELECT x.ksppinm NAME, y.ksppstvl VALUE, x.ksppdesc describ
FROM x$ksppi x, x$ksppcv y
WHERE x.inst_id = USERENV ('Instance')
AND y.inst_id = USERENV ('Instance')
AND x.indx = y.indx
AND x.ksppinm LIKE '%_table_scan_cost_plus_one%'
/ 2 3 4 5 6 7
NAME VALUE DESCRIB
------------------------------ ---------- ------------------------------
_table_scan_cost_plus_one TRUE bump estimated full table scan
and index ffs cost by one
根据该参数的描述,在table full scan和index fast full scan的时候会将cost+1
那么我把改参数禁止了试一试
SQL> alter session set "_table_scan_cost_plus_one"=false;
Session altered.
SQL> set autot trace
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 219 (0)| 00:00:03 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 1000 | 219 (0)| 00:00:03 |
-------------------------------------------------------------------
这次得到的Cost等于219,与计算值正好匹配,现在更改db_file_multiblock_read_count参数
SQL> alter session set db_file_multiblock_read_count=32;
Session altered.
这个时候 sreadtim=12
SQL> select (select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOSEEKTIM') +
(select value from v$parameter where name = 'db_block_size') /
(select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOTFRSPEED') "sreadtim"
from dual; 2 3 4
sreadtim
----------
12
mreadtim=74
SQL> select (select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOSEEKTIM') +
(select value
2 3 from v$parameter
4 where name = 'db_file_multiblock_read_count') *
5 (select value from v$parameter where name = 'db_block_size') /
6 (select pval1 from sys.aux_stats$ where pname = 'IOTFRSPEED') "mreadtim"
7 from dual;
mreadtim
----------
74
那么cost等于
SQL> select ceil(1000/32*74/12+7271440/2696.05568/12/1000) from dual;
CEIL(1000/32*74/12+7271440/2696.05568/12/1000)
----------------------------------------------
193
SQL> set autot trace
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 193 (0)| 00:00:03 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 1000 | 193 (0)| 00:00:03 |
-------------------------------------------------------------------
与计算的Cost相匹配,从实验种可以得出,在11gR2中,全表扫描计算Cost的方式依然和9i/10g一样,没有变化。
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MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

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Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.
