


Warum zeigen meine fensterbasierten aggregierten Abfragen viele logische Lesevorgänge an?
Hohe Anzahl logischer Lesevorgänge in Ausführungsplänen für Aggregatfunktionen mit Fenster und gemeinsamen Unterausdruckspools
In Ausführungsplänen werden häufig hohe gemeldete logische Lesevorgänge für große Tabellen beobachtet Verwendung gängiger Unterausdrucksspulen. Die Formel für logische Lesevorgänge in Arbeitstabellen lautet:
Worktable Logical Reads = 1 + NumberOfRows * 2 + NumberOfGroups * 4
Erklärung
Im Gegensatz zu herkömmlichen Spooltabellen zählen Arbeitstabellen logische Lesevorgänge pro Zeilenlesevorgang, was zu einer erhöhten Anzahl logischer Lesevorgänge führt. Dies liegt daran, dass Arbeitstabellen serverintern sind und die gehashte Seitenzählung für die Analyse als weniger wertvoll erachtet wird.
Die Formel lässt sich wie folgt aufschlüsseln:
- 1x logischer Lesevorgang: Der Worktable wird erstellt und initialisiert.
- 2x Logical Reads pro Zeile: Die primäre Spule liest jede Zeile zweimal, einmal zum Einfügen in die Arbeitstabelle und noch einmal zum Lesen aus der Arbeitstabelle zur Aggregation. Auch die sekundären Spulen lesen jede Zeile zweimal.
- 4x logische Lesevorgänge pro Gruppe: Die primäre Spule gibt eine Zeile aus, um den Beginn jeder neuen Partition anzuzeigen, und gibt eine Dummy-Zeile zum Abschluss aus die Verarbeitung für die letzte Gruppe. Diese zusätzlichen Zeilen machen die 4-fache Zählung aus.
Zusätzliche Erkenntnisse
Paul White erklärt in seinem Blogbeitrag, dass die Formel mit dem Ausführungsplan übereinstimmt, wobei die beiden sekundären Spulen zweimal vollständig gelesen werden und die primäre Spule (Anzahl der Gruppen 1) Zeilen ausgibt. Die zusätzliche Zeile wird von der Primärspule ausgegeben, um das Ende der letzten Gruppe anzuzeigen.
Fazit
Die Formel für logische Lesevorgänge in Arbeitstabellen ist ein nützliches Werkzeug zum Verständnis der überhöhten Logik Lesezahlen, die in Ausführungsplänen mit gemeinsamen Unterausdruckspools beobachtet werden. Durch die Erkenntnis, dass Arbeitstabellen logische Lesevorgänge unterschiedlich zählen, wird es einfacher, die Lesestatistiken zu interpretieren und die Effizienz des Plans zu beurteilen.
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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.

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

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.

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Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
