Oracle 索引index那些事
Oracle 索引index那些事,基于函数的索引会有timestamp,当进行基于时间点的恢复的时候,如果timestamp比系统的恢复时间点新,可能
表修改很少,可以多创建索引,特别是read only的表
表修改很多,需要着重考虑
15%的数据以下筛选适合创建索引
索引不包含null,所以对条件为is Not null是合适创建索引的,优不优良另说
最大尺寸的index应该在表的一半以下
可以使用并行创建index,加快建索引的速度
创建索引可以使用nologging --提速的好主意,再结合parallel,但是生成归档量没有测试,大家可以测试一下啊
unusable indexes
--优化器不会考虑,dml也不会维护这些索引,适合大批量数据加载的时候,加载完成后在将索引开启
当将索引置为unusable时,index segment会被删除
skip_unusable_indexes参数决定了dml是否维护被置为unusable的index
invisible indexes
这个索引也会被optimizer忽略,但是dml语句会维护这个索引,单个的分区索引是不能置为invisible模式的。
使用场景:
1 测试删除一个索引产生的影响
2 创建临时索引为一定的操作而不影响现有的程序
3 在已经拥有索引的列上创建其他索引 --可能是新特性,一个索引上可以创建多个索引
understand when to create multiple indexes on the same set of columns -p745
可以在多个列上创建不同类型的索引,但同一时刻只能一条索引是visible的,其他索引必须是invisible的。
--分区索引可以在普通表上创建,这个是优化的一个好思路,不能光看准分区表 ****
重建和coalesce索引
很明显coalesce功能少,影响小
coalesce会将相同height的leaf block进行合并,所以不单纯是回收不使用的叶块,但不会缩减index 的height
创建特别大索引的时候应该单独创建一个temporary tablespace,创建索引肯定会涉及到排序操作的,当然把session的sort_area_size调大一些也有好处。
create index idx_aa on aa(id) online; --指定online不能使用parallel,不能存在ddl操作,但允许基表上进行dml操作。
基于函数的索引会有timestamp,当进行基于时间点的恢复的时候,如果timestamp比系统的恢复时间点新,可能这个索引就失效了,可以使用analyze
index ... validate sructure语句进行确认,没有实验进行支撑,观点略显苍白。
creating a key-compressed index
--会使用前缀后缀值进行压缩,,适合非唯一值比较多的引导列情况
--节省空间,提高性能
压缩索引适合非唯一的列的情况,也是前缀和后缀进行压缩
create index hr.emp_ename on emp(ename) tablespace users compress 1;
alter index hr.emp_ename rebuild nocompress;
unuseable index -- -所谓创建即不可用,不分配segment
create index id_a on a (id unusable);
invisible index --同上,但分配段,dml操作也会被数据库维护(不用这些索引的时候还是少创建为宜),可以在session级别使用optimizer_use_invisible_indexes为true使用索引
--上面两个索引都会被优化器忽略
create index emp_id on emp(id) invisible;
unusable 索引被优化器忽略,并且在基表进行dml操作时不会得到维护
alter index id1 rename to id2;
alter index id1 monitoring usage;
alter index id1 nomonitoring usage;
dba_ind_expressions --可以查看基于函数的索引的表达式
alter index ... validate structure; --之后可以查询index_stats获得关于index的状态。
user_object_usage; --获得index是否在使用。
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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.

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.

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.
