Oracle数据库设计字段类型选择错误的隐患
虽然这两条SQL消耗的资源是一样的,但SQL1的评估结果不对,在多表关联的时候,这个绝对是个隐患,非常容易导致执行计划走错。除了
Oracle数据类型不准确的一个隐患,下面来构造一张表存日期字段,一个存varchar2,一个存date,,做一个测试。之前也写过:
字段类型设计与实际业务不符引发的问题
SQL> drop table test purge;
SQL> create table test as select
to_char(to_date('2014-01-01','yyyy-MM-dd')+rownum,'yyyymmdd') s_date,
to_date('2014-01-01','yyyy-MM-dd')+rownum d_date
from all_objects;
SQL> create index ind_t_sdate on test(s_date) nologging;
SQL> create index ind_t_ddate on test(d_date) nologging;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test',cascade => true);
SQL> set timing on
SQL> set autotrace traceonly
SQL> select * from test where s_date between '20140201' and '20140222';
已选择22行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 953148778
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 51 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 3 | 51 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_SDATE | 3 | | 2 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------
--可以看到CBO评估出来的行数是3,明明返回的是22
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("S_DATE">='20140201' AND "S_DATE"统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
944 bytes sent via SQL*Net to client
349 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
22 rows processed
SQL> select * from test
where d_date between to_date('20140201', 'yyyymmdd') and
to_date('20140222', 'yyyymmdd');
已选择22行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 112387541
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 23 | 391 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 23 | 391 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_DDATE | 23 | | 2 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------
--可以看到CBO评估出来基本是准确的。
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("D_DATE">=TO_DATE(' 2014-02-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
AND "D_DATE"统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
944 bytes sent via SQL*Net to client
349 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
22 rows processed

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
