Oracle 索引和执行计划

Jun 07, 2016 pm 05:23 PM
オラクルインデックス

建了个测试的数据表,想测试建了索引和不建立索引的区别。建立表的数据量为108631962行。每次插入9999999行,每次大概半个小时。

建了个测试的数据表,想测试建了索引和不建立索引的区别。建立表的数据量为108631962行。每次插入9999999行,每次大概半个小时。在id上建立索引,,花时间为37秒,不建立索引花时间为:1分58秒。演示如下所示:

SQL> insert into studyindex1 select  rownum id,'db'dbms_random.value(
  2  1,100) name,dbms_random.string('X',20) remark from dual connect by level000000;

已创建9999999行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> select count(*) from studyindex1;

  COUNT()
----------
 108631962

12:13:22 SQL> create index id_idx on studyindex1(id);

索引已创建。

14:19:32 SQL> commit;

提交完成。

14:22:51 SQL> select id,name,remark from studyindex1 where id=203;

已选择38行。


执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2350744396

--------------------------------------------------------------------------------

-----------

| Id  | Operation                  | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)|

 Time    |

--------------------------------------------------------------------------------

-----------

|  0 | SELECT STATEMENT            |            |    38 | 77444 |    43  (0)|

 00:00:01 |

|  1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| STUDYINDEX1|    38 | 77444 |    43  (0)|

 00:00:01 |

|*  2 |  INDEX RANGE SCAN          | ID_IDX      |    38 |      |    3  (0)|

 00:00:01 |

--------------------------------------------------------------------------------

-----------


Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

  2 - access("ID"=203)

Note
-----
  - dynamic sampling used for this statement


统计信息
----------------------------------------------------------
        9  recursive calls
          0  db block gets
      154  consistent gets
        312  physical reads
          0  redo size
      3663  bytes sent via SQL*Net to client
        514  bytes received via SQL*Net from client
          4  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
        38  rows processed

14:23:28 SQL> drop index id_idx;

索引已删除。

14:24:15 SQL> commit;

提交完成。

14:24:21 SQL> select id,name,remark from studyindex1 where id=203;

已选择38行。


执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 469406081

--------------------------------------------------------------------------------

-

| Id  | Operation        | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time
|

--------------------------------------------------------------------------------

-

|  0 | SELECT STATEMENT  |            | 12417 |    24M|  248K  (1)| 00:49:47
|

|*  1 | TABLE ACCESS FULL| STUDYINDEX1| 12417 |    24M|  248K  (1)| 00:49:47
|

--------------------------------------------------------------------------------

-


Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

  1 - filter("ID"=203)

Note
-----
  - dynamic sampling used for this statement


统计信息
----------------------------------------------------------
      169  recursive calls
          0  db block gets
  1121670  consistent gets
    1053183  physical reads
          0  redo size
      3663  bytes sent via SQL*Net to client
        514  bytes received via SQL*Net from client
          4  SQL*Net roundtrips to/from client
          4  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
        38  rows processed

14:26:19 SQL>

linux

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

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

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

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

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Alter Tableステートメントを使用してMySQLのテーブルをどのように変更しますか? Alter Tableステートメントを使用してMySQLのテーブルをどのように変更しますか? Mar 19, 2025 pm 03:51 PM

この記事では、MySQLのAlter Tableステートメントを使用して、列の追加/ドロップ、テーブル/列の名前の変更、列データ型の変更など、テーブルを変更することについて説明します。

INNODBフルテキスト検索機能を説明します。 INNODBフルテキスト検索機能を説明します。 Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

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。

MySQL接続用のSSL/TLS暗号化を構成するにはどうすればよいですか? MySQL接続用のSSL/TLS暗号化を構成するにはどうすればよいですか? Mar 18, 2025 pm 12:01 PM

記事では、証明書の生成と検証を含むMySQL用のSSL/TLS暗号化の構成について説明します。主な問題は、セルフ署名証明書のセキュリティへの影響を使用することです。[文字カウント:159]

人気のあるMySQL GUIツール(MySQL Workbench、PhpMyAdminなど)は何ですか? 人気のあるMySQL GUIツール(MySQL Workbench、PhpMyAdminなど)は何ですか? Mar 21, 2025 pm 06:28 PM

記事では、MySQLワークベンチやPHPMyAdminなどの人気のあるMySQL GUIツールについて説明し、初心者と上級ユーザーの機能と適合性を比較します。[159文字]

MySQLの大きなデータセットをどのように処理しますか? MySQLの大きなデータセットをどのように処理しますか? Mar 21, 2025 pm 12:15 PM

記事では、MySQLで大規模なデータセットを処理するための戦略について説明します。これには、パーティション化、シャード、インデックス作成、クエリ最適化などがあります。

ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLにテーブルをドロップするにはどうすればよいですか? ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLにテーブルをドロップするにはどうすればよいですか? Mar 19, 2025 pm 03:52 PM

この記事では、ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLのドロップテーブルについて説明し、予防策とリスクを強調しています。これは、バックアップなしでアクションが不可逆的であることを強調し、回復方法と潜在的な生産環境の危険を詳述しています。

さまざまなタイプのMySQLインデックス(Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、空間)を説明します。 さまざまなタイプのMySQLインデックス(Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、空間)を説明します。 Apr 02, 2025 pm 07:05 PM

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。

JSON列にインデックスを作成するにはどうすればよいですか? JSON列にインデックスを作成するにはどうすればよいですか? Mar 21, 2025 pm 12:13 PM

この記事では、クエリパフォーマンスを強化するために、PostgreSQL、MySQL、MongoDBなどのさまざまなデータベースでJSON列にインデックスの作成について説明します。特定のJSONパスのインデックス作成の構文と利点を説明し、サポートされているデータベースシステムをリストします。

See all articles