


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

In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

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.

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.

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