Heim > Datenbank > MySQL-Tutorial > Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool)

Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool)

php是最好的语言
Freigeben: 2018-08-03 17:37:09
Original
9739 Leute haben es durchsucht

Normalerweise müssen SQL-Datenbanken optimiert und analysiert werden. Einige Methoden zur SQL-Optimierung werden hier nicht im Detail vorgestellt. In diesem Artikel wird auch das Optimierungstool SQL Tuning Expert zusammengefasst Beigefügt. Für Oracle und dessen Verwendung müssen wir zunächst mehrere Prinzipien der Datenbankoptimierung befolgen:

1. Versuchen Sie, Operationen an Spalten zu vermeiden, die zu Indexfehlern führen. Verwenden Sie Join. Kleine Ergebnismengen sollten verwendet werden, um große Ergebnismengen zu steuern, und komplexe Join-Abfragen sollten in mehrere Abfragen aufgeteilt werden. Andernfalls kommt es umso mehr Sperren und Überlastungen, je mehr Tabellen Sie verknüpfen.

3. Achten Sie auf die Verwendung von Like-Fuzzy-Abfragen und vermeiden Sie die Verwendung von %%. Wählen Sie beispielsweise * aus einem Where-Namen wie „%de%“ aus.

Ersatzanweisung: select *; from a where name > ;= 'de' and name

4 Listen Sie nur die Felder auf, die abgefragt werden müssen, verwenden Sie nicht select * from..., um Speicherplatz zu sparen 🎜>

5. Verwenden Sie Insert-Anweisungen in Stapeln, um die Interaktion zu sparen.

insert into a (id ,name)
values(2,'a'),
(3,'s');
Nach dem Login kopieren

6. Wenn die Grenzbasis relativ groß ist, verwenden Sie zwischen ... und .... Verwenden Sie die Rand-Funktion nicht, um Datensätze zufällig abzurufen. Vermeiden Sie die Verwendung von Null, wenn Sie eine Tabelle erstellen.

9 count(id), but count(*)

Führen Sie keine unnötige Sortierung durch, vervollständigen Sie die Sortierung im Index so weit wie möglich

Schauen wir uns zuerst eine SQL an:

 select
                    ii.product_id, 
                    p.product_name, 
                    count(distinct pim.pallet_id) count_pallet_id, 
                    if(round(sum(itg.quantity),2) > -1 && round(sum(itg.quantity),2) < 0.005, 0, round(sum(itg.quantity),2)) quantity,
                    round(ifnull(sum(itag.locked_quantity), 0.00000),2) locked_quantity,
                    pc.container_unit_code_name,
                    if(round(sum(itg.qoh),2) > -1 && round(sum(itg.qoh),2) < 0.005, 0, round(sum(itg.qoh),2)) qoh,
                    round(ifnull(sum(itag.locked_qoh), 0.00000),2) locked_qoh,
                    p.unit_code,
                    p.unit_code_name
                from (select 
                        it.inventory_item_id item_id, 
                        sum(it.quantity) quantity, 
                        sum(it.real_quantity) qoh 
                    from 
                        ws_inventory_transaction it
                    where 
                        it.enabled = 1 
                    group by 
                        it.inventory_item_id  
                    ) itg 
                    left join (select 
                                    ita.inventory_item_id item_id, 
                                    sum(ita.quantity) locked_quantity, 
                                    sum(ita.real_quantity) locked_qoh 
                               from 
                                    ws_inventory_transaction_action ita
                               where 
                                    1=1 and ita.type in (&#39;locked&#39;, &#39;release&#39;) 
                               group by 
                                    ita.inventory_item_id 
                               )itag on itg.item_id = itag.item_id
                    inner join ws_inventory_item ii on itg.item_id = ii.inventory_item_id 
                    inner join ws_pallet_item_mapping pim on ii.inventory_item_id = pim.inventory_item_id  
                    inner join ws_product p on ii.product_id = p.product_id and p.status = &#39;OK&#39;
                    left join ws_product_container pc on ii.container_id = pc.container_id
//总起来说关联太多表,设计表时可以多一些冗余字段,减少表之间的关联查询;
                where 
                    ii.inventory_type = &#39;raw_material&#39; and 
                    ii.inventory_status = &#39;in_stock&#39; and 
                    ii.facility_id = &#39;25&#39; and 
                    datediff(now(),ii.last_updated_time) < 3  //违反了第一个原则
                     and p.product_type = &#39;goods&#39;
                     and p.product_name like &#39;%果%&#39;   // 违反原则3

                group by 
                    ii.product_id
                having 
                    qoh < 0.005
                order by 
                    qoh desc
Nach dem Login kopieren

Wir haben das obige SQL in der Unterabfrage verwendet. Dies ist sehr schädlich für die Abfrage.

Ein besserer Ansatz ist die folgende Anweisung:

select  
                t.facility_id,
                f.facility_name,
                t.inventory_status,
                wis.inventory_status_name,
                t.inventory_type,
                t.product_type,
                t.product_id, 
                p.product_name,
                t.container_id, 
                t.unit_quantity, 
                p.unit_code,
                p.unit_code_name,
                pc.container_unit_code_name,
                t.secret_key,
                sum(t.quantity) quantity,
                sum(t.real_quantity) real_quantity,
                sum(t.locked_quantity) locked_quantity,
                sum(t.locked_real_quantity) locked_real_quantity
            from ( select 
                        ii.facility_id,
                        ii.inventory_status,
                        ii.inventory_type,
                        ii.product_type,
                        ii.product_id, 
                        ii.container_id, 
                        ii.unit_quantity, 
                        ita.secret_key,
                        ii.quantity quantity,
                        ii.real_quantity real_quantity,
                        sum(ita.quantity) locked_quantity,
                        sum(ita.real_quantity) locked_real_quantity
                    from 
                        ws_inventory_item ii 
                        inner join ws_inventory_transaction_action ita on ii.inventory_item_id = ita.inventory_item_id
                    where 
                        ii.facility_id = &#39;{$facility_id}&#39; and 
                        ii.inventory_status = &#39;{$inventory_status}&#39; and 
                        ii.product_type = &#39;{$product_type}&#39; and 
                        ii.inventory_type = &#39;{$inventory_type}&#39; and
                        ii.locked_real_quantity > 0 and 
                        ita.type in (&#39;locked&#39;, &#39;release&#39;) 
                    group by 
                        ii.product_id, ita.secret_key, ii.container_id, ita.inventory_item_id
                    having 
                        locked_real_quantity > 0 
            ) as t
                inner join ws_product p on t.product_id = p.product_id 
                left join ws_facility f on t.facility_id = f.facility_id
                left join ws_inventory_status wis on wis.inventory_status = t.inventory_status
                left join ws_product_container pc on pc.container_id = t.container_id            
            group by 
                t.product_id, t.secret_key, t.container_id
Nach dem Login kopieren

Hinweis:

2

3. Nutzen Sie Indizes sinnvoll

4 🎜>Verwenden Sie das Tool SQL Tuning Expert Optimieren von SQL-Anweisungen für Oracle

Für SQL-Entwickler und DBAs ist es einfach Schreiben Sie eine korrekte SQL basierend auf den Geschäftsanforderungen. Aber wie sieht es mit der Ausführungsleistung von SQL aus? Kann es optimiert werden, um schneller zu laufen? Wenn Sie kein erfahrener DBA sind, haben viele Menschen möglicherweise kein Selbstvertrauen.

Glücklicherweise können uns automatisierte Optimierungstools bei der Lösung dieses Problems helfen. Dies ist das Tosska SQL Tuning Expert für Oracle-Tool, das ich heute vorstellen werde. Herunterladen https://tosska.com/tosska-sql-tuning-expert-tse-oracle-free-download/Der Erfinder dieses Tools, Richard An, ehemaliger Chefingenieur bei Dell, mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der SQL-Optimierung


1. Erstellen Sie eine Datenbankverbindung, die auch später erstellt werden kann. Geben Sie die Verbindungsinformationen ein und klicken Sie auf die Schaltfläche „Verbinden“.

Wenn Sie den Oracle-Client installiert und TNS auf dem Oracle-Client konfiguriert haben, können Sie in diesem Fenster „TNS“ als „Verbindungsmodus“ und dann den konfigurierten TNS als „Datenbank-Alias“-Datenbank auswählen alias.

Wenn Sie den Oracle-Client nicht installiert haben oder den Oracle-Client nicht installieren möchten, können Sie als „Verbindungsmodus“ „Basic Type“ auswählen und benötigen nur die Datenbank Server-IP, Port und Dienst Einfach benennen.

Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool)2. Geben Sie SQL mit Leistungsproblemen ein

3. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Tune“, um automatisch eine große Anzahl zu generieren Entspricht SQL und startet die Ausführung. Obwohl die Tests noch nicht abgeschlossen sind, können wir bereits erkennen, dass sich die Leistung von SQL 20 um 100 % verbessert hat.

Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool)

Werfen wir einen genaueren Blick auf SQL 20, das zwei Hints verwendet und sich durch die schnellste Ausführungsgeschwindigkeit auszeichnet. Das ursprüngliche SQL dauert 0,99 Sekunden und die optimierte SQL-Ausführungszeit liegt nahe bei 0 Sekunden.

Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool) Da dieses SQL jeden Tag Zehntausende Male in der Datenbank ausgeführt wird, kann es nach der Optimierung etwa 165 Sekunden Datenbankausführungszeit einsparen.

Ersetzen Sie abschließend das fehlerhafte SQL im Anwendungsquellcode durch das entsprechende SQL 20. Die Anwendung wurde neu kompiliert und die Leistung verbessert.

Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool)Die Tuning-Aufgabe wurde erfolgreich abgeschlossen!

Verwandte Artikel:

Zusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool)Zusammenfassung der SQL-Leistungsoptimierung und SQL-Anweisungsoptimierung

Grundsätze zur Optimierung von SQL-Anweisungen, Optimierung von SQL-Anweisungen

Verwandte Videos:

Video-Tutorial zur MySQL-Optimierung – Boolesche Bildung

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZusammenfassung der Analyse- und Optimierungstechniken zur Optimierung von SQL-Datenbankanweisungen (SQL-Optimierungstool). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage