Oracle SQL 调优健康检查脚本
我们关注数据库系统的性能,进行数据库调优的主要工作就是进行SQL的优化。良好的数据架构设计、配合应用系统中间件和写一手漂亮的
我们关注数据库系统的性能,进行数据库调优的主要工作就是进行SQL的优化。良好的数据架构设计、配合应用系统中间件和写一手漂亮的SQL,是未来系统上线后不出现致命性能问题的有力保证。
在CBO时代,一个SQL的执行计划是多样的。影响执行计划的因素也从过去RBO时代的SQL书写规则变为综合性因素。这为我们生成更加优秀执行计划提供了基础,同时也给我们进行调优带来的很多麻烦。
目前我们通常的做法,是通过AWR报告或者调试手段,发现某某SQL有问题,之后从Library Cache(或者AWR)中抽取出执行计划。同时相对应的各种统计信息也需要手工收集。
在MOS[ID 1366133.1]中,发现一个Oracle非公开使用的脚本,可以帮助我们一次性的将执行SQL相关的健康信息全部收集,,并且输出为HTML格式文件。本篇就介绍这个脚本工具,也当作是一种推广。
1、环境准备
我们选择Oracle 10g作为实验环境。
SQL> select * from v$version;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 - Prod
PL/SQL Release 10.2.0.1.0 - Production
CORE 10.2.0.1.0 Production
TNS for 32-bit Windows: Version 10.2.0.1.0 - Production
构造一个实验SQL,用来进行演示。
SQL> select /*+ demo */ emp.empno, emp.ename, dept.dname
2 from emp, dept
3 where emp.deptno=dept.deptno;
EMPNO ENAME DNAME
----- ---------- --------------
7369 SMITH RESEARCH
7934 MILLER ACCOUNTING
--此时,该SQL已经存在于Library Cache中;
SQL> select sql_id from v$sqlarea where sql_text like 'select /*+ demo */%';
SQL_ID
-------------
auurp0v54vjgc

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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 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.

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.
