ORACLE绑定变量BINDPEEKING
欢迎进入Oracle社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 SQL exec :v := 2; PL/SQL 过程已成功完成。 SQL select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v; COUNT(*) ---------- 50000 SQL select * from table(dbms_xplan.display_cursor
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SQL> exec :v := 2;
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v;
COUNT(*)
----------
50000
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'advanced'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID3rg5r8sghcvb3, child number 0
-------------------------------------
select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v
Plan hash value: 2957754476
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 136 (100)| |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 4 || |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| ACS_TEST_TAB_RECORD_TYPE_I | 48031 | 187K| 136 (1)| 00:00:02 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Peeked Binds (identified by position):
--------------------------------------
1 - :V (NUMBER): 2 --绑定变量窥探,绑定变量会影响最初硬解析的执行计划
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("RECORD_TYPE"=:V)
已选择49行。
使用绑定变量窥测的好处是:可以帮助优化器在第一次硬解析时选择最优的执行计划。但是同时这也是其弊端:在第一次硬解析后,后面发生的所有解析都会使用第一次硬解析生成的执行计划,如果数据的分布是均匀的,问题不大,如果数据分布式倾斜的,那么第一次硬解析生成的执行计划未必是最优的,甚至可能是非常糟糕的。例如:
SQL> show parameter optimizer_feat
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_features_enable string 11.2.0.3.1
SQL> alter system flush shared_pool;
系统已更改。
SQL> var v number;
SQL> exec :v := 2;
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v;
COUNT(*)
----------
50000
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor);
PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID3rg5r8sghcvb3, child number 0
-------------------------------------
select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v
Plan hash value: 2957754476
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 136 (100)| |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 4 || |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| ACS_TEST_TAB_RECORD_TYPE_I | 48031 | 187K| 136 (1)| 00:00:02 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("RECORD_TYPE"=:V)
已选择19行。
SQL> exec :v := 1
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v;
COUNT(*)
----------
1
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor);
PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID3rg5r8sghcvb3, child number 0
-------------------------------------
select count(*) from acs_test_tab where record_type = :v
Plan hash value: 2957754476
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 136 (100)| |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 4 || |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| ACS_TEST_TAB_RECORD_TYPE_I | 48031 | 187K| 136 (1)| 00:00:02 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("RECORD_TYPE"=:V)
已选择19行。
SQL> select count(*) from acs_test_tab where record_type = 1;
COUNT(*)
----------
1
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor);
PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID1pxm87f6yd0bp, child number 0
-------------------------------------
select count(*) from acs_test_tab where record_type = 1
Plan hash value: 2956728990
------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 3 (100)| |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 4 | | |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN| ACS_TEST_TAB_RECORD_TYPE_I | 1 | 4 | 3 (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("RECORD_TYPE"=1)
已选择19行。
对于变量v的取值为1的执行计划和采用常量1的执行计划性能差距还是比较大的。
总结:oracle在9i后引入变量窥测技术,该技术对于数据分布均匀的数据是非常合适的,但是对于分布倾斜的数据或者在OLAP系统中是不建议使用的。
[1] [2]

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Oracle データベース ログの保存期間は、次のようなログのタイプと構成によって異なります。 REDO ログ: 「LOG_ARCHIVE_DEST」パラメータで構成された最大サイズによって決定されます。アーカイブ REDO ログ: 「DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE」パラメータで構成された最大サイズによって決まります。オンライン REDO ログ: アーカイブされず、データベースの再起動時に失われます。保持期間はインスタンスの実行時間と一致します。監査ログ: 「AUDIT_TRAIL」パラメータによって構成され、デフォルトで 30 日間保持されます。

2 つの日付の間の日数を計算する Oracle の関数は DATEDIFF() です。具体的な使用法は次のとおりです。 時間間隔の単位を指定します: 間隔 (日、月、年など) 2 つの日付値を指定します: date1 と date2DATEDIFF(interval, date1, date2) 日数の差を返します。

Oracle データベースの起動シーケンスは次のとおりです。 1. 前提条件を確認します。 3. データベース インスタンスを起動します。 5. データベースに接続します。サービスを有効にします (必要な場合)。 8. 接続をテストします。

Oracle の INTERVAL データ型は、時間間隔を表すために使用されます。構文は INTERVAL <precision> <unit> です。INTERVAL の演算には、加算、減算、乗算、除算を使用できます。これは、時間データの保存などのシナリオに適しています。日付の差を計算します。

Oracle では、ネストされた INSTR 関数を使用して、文字列に 2 つの部分文字列が同時に含まれているかどうかを判断できます。INSTR(string1, string2a) が 0 より大きく、INSTR(string1, string2b) が 0 より大きい場合、それは含まれます。それ以外の場合は含まれません。

Oracle で文字の出現数を確認するには、次の手順を実行します。 文字列の全長を取得します。 文字が出現する部分文字列の長さを取得します。 部分文字列の長さを減算して、文字の出現数をカウントします。全長から。

Oracle データベース サーバーのハードウェア構成要件: プロセッサ: マルチコア、少なくとも 2.5 GHz のメイン周波数 大規模なデータベースの場合は、32 コア以上が推奨されます。メモリ: 小規模データベースの場合は少なくとも 8 GB、中規模のデータベースの場合は 16 ~ 64 GB、大規模なデータベースまたは重いワークロードの場合は最大 512 GB 以上。ストレージ: SSD または NVMe ディスク、冗長性とパフォーマンスのための RAID アレイ。ネットワーク: 高速ネットワーク (10GbE 以上)、専用ネットワーク カード、低遅延ネットワーク。その他: 安定した電源、冗長コンポーネント、互換性のあるオペレーティング システムとソフトウェア、放熱と冷却システム。

Oracle が必要とするメモリーの量は、データベースのサイズ、アクティビティー・レベル、および必要なパフォーマンス・レベル (データ・バッファー、索引バッファーの保管、SQL ステートメントの実行、およびデータ・ディクショナリー・キャッシュの管理) によって異なります。正確な量は、データベースのサイズ、アクティビティ レベル、および必要なパフォーマンス レベルによって影響されます。ベスト プラクティスには、適切な SGA サイズの設定、SGA コンポーネントのサイズ設定、AMM の使用、メモリ使用量の監視などが含まれます。
