


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
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

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

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

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.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

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.
