BitMap索引的效率要优于B-Tree索引实例
一、实验说明: 操作系统:rhel 5.4 x86 数据库:Oracle 11g R2 二、操作步骤: 首先创建一张t_btree表,并建立B-Tr
一、实验说明:
操作系统:rhel 5.4 x86
数据库:Oracle 11g R2
二、操作步骤:
首先创建一张t_btree表,并建立B-Tree索引,索引键是status:
SQL> create table t_btree as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create index status_btree on t_btree(status);
Index created.
执行两次下面的查询语句,并显示执行计划:
SQL> set autotrace traceonly;
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
32 recursive calls
0 db block gets
261 consistent gets
458 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> select count(*) from t_btree where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2400455617
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 49 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BTREE | 74307 | 362K| 49 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
180 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
424 bytes sent via SQL*Net to client
419 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
接着创建跟t_btree一样的表t_bmap,并创建BitMap索引。
SQL> create table t_bmap as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> create bitmap index status_bmap on t_bmap(status);
Index created.
同样执行之前的语句两次:
SQL> select count(*) from t_bmap where status='VALID';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 516980546
---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |
| 2 | BITMAP CONVERSION COUNT | | 62928 | 307K| 3 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | BITMAP INDEX FAST FULL SCAN| STATUS_BMAP | | | | |
---------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("STATUS"='VALID')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
