Oracle 变量绑定与变量窥视合集系列一
《Oracle变量绑定与变量窥视合集》数据库环境LEO1@LEO1select*fromv$version;BANNER------------------------------------------------------------------------
《Oracle 变量绑定与变量窥视合集》
数据库环境
LEO1@LEO1> select * from v$version;
BANNER
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Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production
PL/SQL Release 11.2.0.1.0 - Production
CORE 11.2.0.1.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.1.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.1.0 - Production
一 用示例说明绑定变量的应用领域是OLTP而不是OLAP
变量绑定:这是一个老生常谈的话题,我所理解的绑定就是执行计划的绑定,我所理解的变量就是谓词替换的变量。
变量绑定机制:要说机制不得不说一下SQL执行的过程,三部曲:解析 –> 执行 -> 取操作,美国空间,而绑定变量就发生在解析这一步,而解析又分成硬解析和软解析。
硬解析:当一条SQL语句第一次执行时,首先生成执行计划,并把这个执行计划存放到shared_pool的library cache中,这个过程叫做硬解析。
软解析:如果SQL语句已经被硬解析过了,那么可以直接从library cache中抽取现成的执行计划来重用,这个过程叫做软解析,目的减少生成执行计划这方面的资源消耗。为什么这么说呢,硬解析会消耗一些系统资源,尤其是CPU的资源,从而影响系统的效率,如果能把这方面的影响消除,那么对系统当然是多多益善了,香港虚拟主机,哈 多侃了几句。
SQL详细执行过程:当oracle接收到一条sql语句时,首先会把这条sql语句字符做成哈希值,然后到library cache中寻找是否有和这个哈希值相匹配的sql存在,如果有就直接使用这个sql的执行计划去执行当前的sql语句,最后将结果返回给用户。如果没有找到相同的哈希值,oracle会认为这是一条新的sql,将会重新生成执行计划来执行(在这个过程中先要检查语法分析和语义分析),最后将结果返回给用户。
实验
下面我们演示一下绑定变量和非绑定变量在资源消耗上的差异
LEO1@LEO1> drop table leo1 purge; 清理环境
Table dropped.
LEO1@LEO1> drop table leo2 purge;
Table dropped.
LEO1@LEO1> create table leo1 as select * from dba_objects; 创建leo1
Table created.
LEO1@LEO1> create table leo2 as select * from dba_objects; 创建leo2
Table created.
LEO1@LEO1> alter session set tracefile_identifier='bind_variable'; 设置trace文件标识
Session altered.
LEO1@LEO1> alter session set sql_trace=true; 启动trace功能,追踪sql资源消耗情况
Session altered.
LEO1@LEO1> begin
for i in 1..100 loop
execute immediate 'select * from leo1 where object_id=:i' using i;
end loop;
end;
/
PL/SQL procedure successfully completed.
我们对一条sql执行了100次并采用了绑定变量技术,oracle对这条sql只有一次硬解析,没有软解析,反复执行100次。
LEO1@LEO1> alter session set sql_trace=false; 关闭trace功能
Session altered.
LEO1@LEO1> select sql_text,parse_calls,loads,executions from v$sql where sql_text like 'select * from leo1 where %';
SQL_TEXT PARSE_CALLS LOADS EXECUTIONS
-------------------------------------------------- ----------- -------------------------- ----------- ---------- ------------------
select * from leo1 where object_id=:i 1 1 100
SQL_TEXT:我们跟踪的sql语句
PARSE_CALLS:硬解析+软解析次数 1次 只有硬解析没有软解析
LOADS:硬解析次数 1次
EXECUTIONS:执行次数 100次
虽说值隐藏在变量中,但在解析环节oracle认为是一样的
[oracle@leonarding1 trace]$ tkprof LEO1_ora_16433_bind_variable.trc bind_variable.txt sys=no
TKPROF: Release 11.2.0.1.0 - Development on Fri Feb 1 13:18:08 2013
Copyright (c) 1982, 2009, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
使用tkprof工具过滤和汇总trace文件的,sys=no 不输出sys用户递归语句,默认yes,实际上设置成no更具有可读性
--------- 下面是bind_variable.txt文件信息
********************************************************************************
SQL ID: 0b74y9utb0b6r #这就是SQL语句字符的哈希值
Plan Hash: 2716644435
select *
from
leo1 where object_id=:i
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0

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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.
