


Warum zeigen meine fensterbasierten Aggregatabfragen unerwartet viele logische Lesevorgänge an, wenn ich gemeinsame Unterausdruckspools verwende?
Warum hohe logische Lesevorgänge für Fenster-Aggregatfunktionen mit gemeinsamen Unterausdruck-Spools?
Bei der Verwendung gemeinsamer Unterausdruck-Spools in Ausführungsplänen, insbesondere für Fenster-Aggregatfunktionen, überraschend hohe logische Lesevorgänge bei großen Tischen beobachtet. Dieses Verhalten wirft Bedenken hinsichtlich der Effizienz solcher Spools auf.
Ursache: Eindeutige Zählung logischer Lesevorgänge für Arbeitstabellen
Im Gegensatz zu herkömmlichen Spooltabellen sind logische Lesevorgänge für Arbeitstabellen interne Strukturen, die zur Aggregation verwendet werden , werden unterschiedlich gezählt. Anstatt gehashte Seiten zu messen, werden die logischen Lesevorgänge der Arbeitstabelle für jede gelesene Zeile erhöht. Diese einzigartige Zählmethode führt zu scheinbar hohen Zählungen, obwohl Arbeitstabellen sehr effizient sind.
Verstehen der Formel
In Ihrem speziellen Fall lautet die Formel, die Sie entdeckt haben: „Logische Arbeitstabelle lautet = 1 NumberOfRows 2 NumberOfGroups 4“ gilt aufgrund des spezifischen Verhaltens dieser Spulen:
- 1 : Anfängliche Overhead- und letzte Dummy-Zeile
- NumberOfRows * 2: Vollständiger Lesevorgang beider sekundärer Spulen
- NumberOfGroups * 4: Primär Spule gibt (NumberOfGroups 1) Zeilen aus
Zusätzliche Einblicke
- Die primäre Spule gibt eine zusätzliche Zeile aus, um das Ende der letzten Gruppe zu signalisieren.
- Die Die Formel berücksichtigt diese zusätzliche Zeile in der letzten Komponente und macht sie zu NumberOfGroups 1.
Tipps zur Fehlerbehebung
Während die Verfolgung von Seitenlesevorgängen für Arbeitstabellen keine Option ist, kann das Verständnis dieser einzigartigen Zählmechanismen helfen, die beobachteten hohen logischen Lesevorgänge zu erklären.
Referenz
Weitere Erläuterungen finden Sie unter zu:
- Query Tuning and Optimization Book, Kapitel 3
- Paul Whites Blogbeitrag über gängige Subexpression-Spools
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum zeigen meine fensterbasierten Aggregatabfragen unerwartet viele logische Lesevorgänge an, wenn ich gemeinsame Unterausdruckspools verwende?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

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.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.
