Oracle构建索引index后table的10046数据块读取测试
Oracle构建索引index后table的10046数据块读取测试
Oracle构建索引index后table的10046数据块读取测试
[日期:2013-03-17] 来源:Linux社区 作者:wisdomone1 [字体:]
测试目的
1,未创建索引前的表的扫描情况
1,扫描哪些数据块
2,数据块之间的关系
3,物理读
4,逻辑读
5,以上测试区分:全表扫描与部分表记录扫描
6,扫描数据块是采用单块读取还是多块读取还是先单块读后多块读取?
2,小结:
1,表扫描速度与数据块大小的关系
2,表扫描与并行度设置的关系
3,表扫描与db cache的关系
前文测试了全表扫描的数据块读取情况;如果对表建立了索引,,先读取索引,然后根据ROWID再读取对应表记录的数据块
SQL> create table t_detail(a int);
Table created.
--插入10000条记录
SQL> insert into t_detail select level from dual connect by level
10000 rows created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> create index idx_t_detail on t_detail(a);
Index created.
--跟踪已建索引的查询
SQL> alter system set events '10046 trace name context level 8';
System altered.
--因表数据量10000条,10046 trace对查询速度有一定影响
SQL> select count(a) from t_detail where a=2000;
COUNT(A)
----------
1
--关闭10046 trace
SQL> alter system set events '10046 trace name context off';
System altered.
--仅摘录10046 trace重要内容
WAIT #2: nam='Disk file operations I/O' ela= 886 FileOperation=2 fileno=10 filetype=2 obj#=69559 tim=31824399508 --先是一个等待事件
WAIT #2: nam='db file sequential read' ela= 20687 file#=10 block#=276483 blocks=1 obj#=69559 tim=31824420353 -单块读 file#=10 block#=276483 blocks=1 obj#=69559
WAIT #2: nam='db file sequential read' ela= 823 file#=10 block#=276488 blocks=1 obj#=69559 tim=31824421542 --继续单块读 file#=10 block#=276488 blocks=1 obj#=69559
FETCH #2:c=0,e=23170,p=2,cr=2,cu=0,mis=0,r=1,dep=0,og=1,plh=1976055679,tim=31824421699 --然后提取数据了
STAT #2 id=1 cnt=1 pid=0 pos=1 bj=0 p='SORT AGGREGATE (cr=2 pr=2 pw=0 time=0 us)'
STAT #2 id=2 cnt=1 pid=1 pos=1 bj=69559 p='INDEX RANGE SCAN IDX_T_DETAIL (cr=2 pr=2 pw=0 time=0 us cost=1 size=13 card=1)'
--上述2个单块读的数据块是什么呢?表还是表所属索引的数据块
--可知上述TRACE中的对象不是表
SQL> select owner,object_name,object_id from dba_objects where object_name='T_DETAIL' and wner='SCOTT';
OWNER OBJECT_NAME OBJECT_ID
------------------------------ -------------------------------------------------------------------------------- ----------
SCOTT T_DETAIL 69558
--是不是索引呢,就是索引,所以单块读先是读取索引的数据块
SQL> select owner,object_name,object_id from dba_objects where object_name='IDX_T_DETAIL' and wner='SCOTT';
OWNER OBJECT_NAME OBJECT_ID
------------------------------ -------------------------------------------------------------------------------- ----------
SCOTT IDX_T_DETAIL 69559
--既然读取索引的数据块,哪这是索引的哪个位置的数据块呢
--index的段头块为276482
SQL> select segment_name,HEADER_FILE,header_block from dba_segments ds where ds.segment_name='IDX_T_DETAIL';
SEGMENT_NAME HEADER_FILE HEADER_BLOCK
-------------------------------------------------------------------------------- ----------- ------------
IDX_T_DETAIL 10 276482

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











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。

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。

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。

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。

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。
