Oracle数据库设计字段类型选择错误的隐患
虽然这两条SQL消耗的资源是一样的,但SQL1的评估结果不对,在多表关联的时候,这个绝对是个隐患,非常容易导致执行计划走错。除了
Oracle数据类型不准确的一个隐患,下面来构造一张表存日期字段,一个存varchar2,一个存date,,做一个测试。之前也写过:
字段类型设计与实际业务不符引发的问题
SQL> drop table test purge;
SQL> create table test as select
to_char(to_date('2014-01-01','yyyy-MM-dd')+rownum,'yyyymmdd') s_date,
to_date('2014-01-01','yyyy-MM-dd')+rownum d_date
from all_objects;
SQL> create index ind_t_sdate on test(s_date) nologging;
SQL> create index ind_t_ddate on test(d_date) nologging;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test',cascade => true);
SQL> set timing on
SQL> set autotrace traceonly
SQL> select * from test where s_date between '20140201' and '20140222';
已选择22行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 953148778
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 51 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 3 | 51 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_SDATE | 3 | | 2 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------
--可以看到CBO评估出来的行数是3,明明返回的是22
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("S_DATE">='20140201' AND "S_DATE"统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
944 bytes sent via SQL*Net to client
349 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
22 rows processed
SQL> select * from test
where d_date between to_date('20140201', 'yyyymmdd') and
to_date('20140222', 'yyyymmdd');
已选择22行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 112387541
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 23 | 391 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 23 | 391 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_DDATE | 23 | | 2 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------
--可以看到CBO评估出来基本是准确的。
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("D_DATE">=TO_DATE(' 2014-02-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
AND "D_DATE"统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
944 bytes sent via SQL*Net to client
349 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
22 rows processed

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
