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');
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 ('locked', 'release') 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 = 'OK' 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 = 'raw_material' and ii.inventory_status = 'in_stock' and ii.facility_id = '25' and datediff(now(),ii.last_updated_time) < 3 //违反了第一个原则 and p.product_type = 'goods' and p.product_name like '%果%' // 违反原则3 group by ii.product_id having qoh < 0.005 order by qoh desc
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 = '{$facility_id}' and ii.inventory_status = '{$inventory_status}' and ii.product_type = '{$product_type}' and ii.inventory_type = '{$inventory_type}' and ii.locked_real_quantity > 0 and ita.type in ('locked', 'release') 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
Hinweis:
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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 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.
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. 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.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.Die Tuning-Aufgabe wurde erfolgreich abgeschlossen!
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