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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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.
