


Sind gespeicherte Prozeduren in modernen Datenbanken immer noch schneller als Inline-SQL?
Sind gespeicherte Prozeduren immer noch effizienter als Inline-Anweisungen in modernen RDBMS?
In der Vergangenheit galten gespeicherte Prozeduren aus bestimmten Gründen als schneller als Inline-Anweisungen wie vorab analysiertes SQL und reduzierte Netzwerklatenz. Diese Vorteile sind jedoch in modernen Datenbanken zurückgegangen:
Vorab analysiertes SQL: Der Leistungsgewinn ist zwar immer noch vorteilhaft, auf modernen CPUs jedoch weniger spürbar. Bei sich stark wiederholenden SQL-Anweisungen kann sich jedoch der Analyseaufwand ansammeln.
Vorgenerierter Abfrageausführungsplan: Moderne Optimierer speichern Abfragepläne für einzelne SQL-Anweisungen im Cache, wodurch der Leistungsunterschied zwischen gespeicherten Prozeduren erheblich verringert wird und Ad-hoc-SQL. Optimierer-Pfadpläne können auch die Planerstellung erheblich beschleunigen.
Reduzierte Netzwerklatenz: Mit schnellen Ethernet-Geschwindigkeiten sind die Latenzvorteile gespeicherter Prozeduren weniger wichtig geworden, insbesondere bei kleinen SQL-Anweisungen.
Cache-Vorteile: Gespeicherte Prozeduren können die Leistung verbessern, wenn die Daten bereits im DBMS und serverseitigen Transformationen zwischengespeichert sind durchgeführt werden. Für Anwendungen ohne Shared-Memory-Zugriff auf DBMS-Daten haben gespeicherte Prozeduren jedoch immer noch einen Vorteil.
Parametrisiertes/vorbereitetes SQL: Parametrisiertes SQL ist eine Mischung aus gespeicherten Prozeduren und Ad-hoc-SQL. Es verwendet Parameter für Abfragewerte und ermöglicht Optimierern das Zwischenspeichern von Abfrageausführungsplänen, was ähnliche Leistungsvorteile wie gespeicherte Prozeduren bietet.
Ad-hoc-SQL: Moderne DBMS können Ad-hoc-SQL in parametrisierte „abstrahieren“. Versionen und überbrückt die Leistungslücke mit gespeicherten Prozeduren. Mit ausgefeilten Optimierern ist die Ad-hoc-SQL-Leistung häufig mit der Leistung gespeicherter Prozeduren für durchschnittliche Anwendungsfälle vergleichbar.
Schlussfolgerung:
In den meisten Fällen dient die Verwendung gespeicherter Prozeduren ausschließlich der Leistung Gründe dafür dürfte eine vorzeitige Optimierung sein. Für einfache oder mittlere SQL-Workloads kann parametrisiertes oder Ad-hoc-SQL eine vergleichbare Leistung bieten. Gespeicherte Prozeduren können in bestimmten Szenarien immer noch von Vorteil sein, wie zum Beispiel:
- Wiederholte, rechenintensive SQL-Anweisungen
- Verschieben von Prozedurcode in das DBMS, um den Netzwerkverkehr zu reduzieren
- Komplexes SQL, das Optimierungshinweise erfordert
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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.

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.

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.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
