借助内存表处理复杂的oracle查询要求
借助内存表处理复杂的 oracle 查询要求 . 在日常业务处理过程中 , 我们经常会碰到一些非常规的查询需求 , 这些需求我们或者可以借助动态语句 , 或者其他现有的 oracle 函数完成查询结果 , 但效率往往差强人意 . 假设我们有一个客户订单业务表 { 订单号 , 订
借助内存表处理复杂的oracle查询要求.
在日常业务处理过程中,我们经常会碰到一些非常规的查询需求, 这些需求我们或者可以借助动态语句,或者其他现有的oracle函数完成查询结果, 但效率往往差强人意.
假设我们有一个客户订单业务表{订单号, 订单客户, 订单日期, 数量, 金额}存储了订单的往来明细数据,订单表中保存最近3个月的往来明细共1000w条记录, 其中客户总量约500000. 并假定在订单表上有针对日期和客户的单独索引.
现在要求提供对任意集合的多个客户的某段时间的订单明细数据.
Select 订单号, 订单客户, 订单日期, 数量, 金额
From 订单业务表
Where 订单日期 between 开始日期 and 结束日期
And 订单客户 in (客户1, 客户2, 客户3…)
面对这种需求, 我们可以要求前台程序传回三个参数, 开始日期, 结束日期, 客户列表(类似于客户1, 客户2, 客户3, 客户4…)
一, 创建测试用表.
Create table t_order_cust(
O_id varchar2(20),
O_customer varchar2(20),
O_date date,
O_qty numeric(18,2),
O_amount numeric(18,2)
);
Create index ind_t_order_cust_01 on t_order_cust(o_customer);
Create index ind_t_order_cust_02 on t_order_cust(o_date);
二, 方法1 , 使用动态语句拼凑实现.
针对上述查询, 我们可以拼凑动态语句实现, 如下代码所示.
Declare
V_beg_date date := trunc(sysdate,’month’);
V_end_date date := trunk(sysdate);
V_cust_str varchar2(1000) := ‘’’客户1’’, ’’客户2’’, ’’客户3’’…’;
V_sql_str varchar2(2000) ;
Begin
V_sql_str := ‘select * from t_order_cust
Where o_date between ’ || v_beg_date || ‘ and ’ || v_end_date ||’
And o_customer in (’||v_cust_str||’)’;
Execute immediate v_sql_str;
End;
根据表明细数据的特点我们知道, 客户索引的选择性为 1000w/50w= 20, 而日期索引的选择性为 1000w/(3*30) = 10w, 明显使用日期索引效率极差, 我们只能选择使用客户上的索引,使用这种处理方法的优势是可以用到客户上的索引, 但in使用索引的效率相对较差, 并且这种处理方式下, oracle每次执行查询都需要重新建立查询执行树, 也是需要一定的额外开销.
三, 方法2 使用like查询
除了上面的拼凑动态执行语句的方法之外, 我们可以设想的到的第二种方法就是借助于oracle提供的like功能. 如下代码所示.这种处理方式下对客户列表字符串的要求跟方法一少有区别.
Declare
V_beg_date date := trunc(sysdate,’month’);
V_end_date date := trunk(sysdate);
V_cust_str varchar2(1000) := ‘客户1, 客户2, 客户3…’;
Begin
select * from t_order_cust
Where o_date between v_beg_date and v_end_date
And v_cust_str like ‘%’||o_customer||’%’;
End;
这种处理方式的优点在于代码书写简单, 但由于对客户索引所在字段o_customer做了拼接处理||, 所以将导致客户索引ind_t_order_cust_01无效, 而只能使用效率较差的日期索引. 在数据量较小, 对效率无法造成影响时这种方法可以接受, 但数据量较大时, 这种方法的缺点将是致命的.
四, 方法3 使用instr函数处理
Declare
V_beg_date date := trunc(sysdate,’month’);
V_end_date date := trunk(sysdate);
V_cust_str varchar2(1000) := ‘客户1, 客户2, 客户3…’;
Begin
select * from t_order_cust
Where o_date between v_beg_date and v_end_date
And instr(v_cust_str like ,o_custome) >0
End;
这种处理方式的优缺点跟使用like相似, 同样由于对o_customer使用了函数, 导致该索引不可用, 函数索引同样也不适用于这种情况.
五, 方法4 使用内存表处理
我们知道, oracle, sqlserver等关系数据库最善于处理的数据类型是集合, 而不是单独的记录. 同样的100条记录, 如果逐条循环处理和批量处理其效率的差别将是几何单位的.
所以, 为了提高查询效率, 我们这里考虑将给定的客户字符串转变为一个集合或者临时表来处理. Oracle使用全局临时表和复杂数据类型集合来支持这一点.
这里我们介绍一下使用复杂数据类型集合来处理的方式.
首先我们定义一个复杂类型.
create or replace type ctl.type_jax_varc2tab is table of varchar2(2000);
然后定义一个函数实现将给定的字符串转换为嵌套内存表.
CREATEORREPLACEFUNCTION f_jax_str2tab(p_str INVARCHAR2,
p_sep varchar2default','
) RETURN ctl.type_jax_varc2tab IS
/******************************************************************
Ver1.0 Created by jaxzhang on 2009-06-08
把字符串(1*2*3*4*5)转换为内存表形式
create or replace type type_jax_varc2tab is table of varchar2(2000);
测试用例:SELECT * FROM TABLE(f_jax_str2tab('1*2*3*4*5','*'));
******************************************************************/
v_str varchar2(2000);
v_cnt NUMBER ;
v_numtab type_jax_varc2tab := type_jax_varc2tab(); --返回内存表
BEGIN
select decode(substr(p_str,-1),p_sep,p_str,p_str || p_sep) into v_str from dual;
select length(v_str) - length(REPLACE(v_str, p_sep)) into v_cnt from dual;
FOR i IN1 .. v_cnt LOOP
v_numtab.EXTEND;
v_numtab(i) := substr(v_str, 1, instr(v_str, p_sep) - 1);
v_str := substr(v_str, instr(v_str,p_sep) + 1);
ENDLOOP;
RETURN v_numtab;
EXCEPTION
WHENOTHERSTHEN
v_numtab.DELETE;
END;
上述函数的功能就是要将类似于’客户1,客户2,客户3’的字符串转换为如下形式.
SELECT * FROMTABLE(f_jax_str2tab('客户1,客户2,客户3',','));
COLUMN_VALUE |
客户1 |
客户2 |
客户3 |
得到上述的内存表之后, 我们就可以使用类似于一个表或者视图的方式来与正式表t_order_cust关联得到我们需要的查询结果.
Select /*+ ordered use_nl(a b)*/
From TABLE(f_jax_str2tab('客户1,客户2,客户3',',')) a,
T_order_cust b
Where b.o_customer = a.column_value

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Untuk pemacu keras mekanikal atau pemacu keadaan pepejal SATA, anda akan merasakan peningkatan kelajuan berjalan perisian Jika ia adalah pemacu keras NVME, anda mungkin tidak merasakannya. 1. Import pendaftaran ke dalam desktop dan buat dokumen teks baharu, salin dan tampal kandungan berikut, simpannya sebagai 1.reg, kemudian klik kanan untuk menggabungkan dan memulakan semula komputer. WindowsRegistryEditorVersion5.00[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement]"DisablePagingExecutive"=d

Menurut berita dari laman web ini pada 3 September, media Korea etnews melaporkan semalam (waktu tempatan) bahawa produk memori mudah alih berstruktur "seperti HBM" SK Hynix akan dikomersialkan selepas 2026. Sumber berkata bahawa kedua-dua gergasi memori Korea menganggap memori mudah alih bertindan sebagai sumber penting hasil masa hadapan dan merancang untuk mengembangkan "memori seperti HBM" kepada telefon pintar, tablet dan komputer riba untuk membekalkan kuasa untuk AI bahagian hujung. Menurut laporan sebelumnya di laman web ini, produk Samsung Electronics dipanggil memori LPWide I/O, dan SK Hynix memanggil teknologi ini VFO. Kedua-dua syarikat telah menggunakan laluan teknikal yang hampir sama, iaitu menggabungkan pembungkusan kipas dan saluran menegak. Memori LPWide I/O Samsung Electronics mempunyai sedikit lebar 512

Menurut berita dari tapak ini pada 7 Jun, GEIL melancarkan penyelesaian DDR5 terbaharunya di Pameran Komputer Antarabangsa Taipei 2024, dan menyediakan versi SO-DIMM, CUDIMM, CSODIMM, CAMM2 dan LPCAMM2 untuk dipilih. ▲Sumber gambar: Wccftech Seperti yang ditunjukkan dalam gambar, memori CAMM2/LPCAMM2 yang dipamerkan oleh Jinbang menggunakan reka bentuk yang sangat padat, boleh memberikan kapasiti maksimum 128GB, dan kelajuan sehingga 8533MT/s malah sesetengah produk ini boleh stabil pada platform AMDAM5 Overclocked kepada 9000MT/s tanpa sebarang penyejukan tambahan. Menurut laporan, memori siri Polaris RGBDDR5 Jinbang 2024 boleh menyediakan sehingga 8400

Jumlah memori yang diperlukan oleh Oracle bergantung pada saiz pangkalan data, tahap aktiviti dan tahap prestasi yang diperlukan: untuk menyimpan penimbal data, penimbal indeks, melaksanakan pernyataan SQL dan mengurus cache kamus data. Jumlah yang tepat dipengaruhi oleh saiz pangkalan data, tahap aktiviti dan tahap prestasi yang diperlukan. Amalan terbaik termasuk menetapkan saiz SGA yang sesuai, saiz komponen SGA, menggunakan AMM dan memantau penggunaan memori.

Keperluan konfigurasi perkakasan pelayan pangkalan data Oracle: Pemproses: berbilang teras, dengan frekuensi utama sekurang-kurangnya 2.5 GHz Untuk pangkalan data yang besar, 32 teras atau lebih disyorkan. Memori: Sekurang-kurangnya 8GB untuk pangkalan data kecil, 16-64GB untuk saiz sederhana, sehingga 512GB atau lebih untuk pangkalan data yang besar atau beban kerja yang berat. Storan: Cakera SSD atau NVMe, tatasusunan RAID untuk lebihan dan prestasi. Rangkaian: Rangkaian berkelajuan tinggi (10GbE atau lebih tinggi), kad rangkaian khusus, rangkaian kependaman rendah. Lain-lain: Bekalan kuasa yang stabil, komponen berlebihan, sistem pengendalian dan perisian yang serasi, pelesapan haba dan sistem penyejukan.

Apabila harga memori utama UHF seperti 7600MT/s dan 8000MT/s secara amnya tinggi, Lexar telah mengambil tindakan mereka telah melancarkan siri memori baharu yang dipanggil Ares Wings ARES RGB DDR5, dengan 7600 C36 dan 8000 C38 tersedia dalam dua spesifikasi. . Set 16GB*2 masing-masing berharga 1,299 yuan dan 1,499 yuan, yang sangat menjimatkan. Laman web ini telah memperoleh versi 8000 C38 Wings of War, dan akan membawakan kepada anda gambar-gambarnya yang membuka kotak. Pembungkusan memori Lexar Wings ARES RGB DDR5 direka dengan baik, menggunakan skema warna hitam dan merah yang menarik perhatian dengan cetakan berwarna-warni. Terdapat &quo eksklusif di sudut kiri atas pembungkusan.

Menurut berita dari laman web ini pada 23 Julai, Persatuan Teknologi Keadaan Pepejal JEDEC, penetap piawai mikroelektronik, mengumumkan pada waktu tempatan ke-22 bahawa spesifikasi teknikal memori DDR5MRDIMM dan LPDDR6CAMM akan dilancarkan secara rasmi tidak lama lagi, dan memperkenalkan butiran utama kedua-dua ini. kenangan. "MR" dalam DDR5MRDIMM bermaksud MultiplexedRank, yang bermaksud bahawa memori menyokong dua atau lebih Kedudukan dan boleh menggabungkan dan menghantar berbilang isyarat data pada satu saluran tanpa fizikal tambahan Sambungan boleh meningkatkan lebar jalur dengan berkesan. JEDEC telah merancang beberapa generasi memori DDR5MRDIMM, dengan matlamat akhirnya meningkatkan lebar jalurnya kepada 12.8Gbps, berbanding dengan 6.4Gbps memori DDR5RDIMM semasa.

Menurut berita dari laman web ini pada 16 Mei, Longsys, syarikat induk jenama Lexar, mengumumkan bahawa ia akan menunjukkan bentuk ingatan baharu - FORESEELPCAMM2 di CFMS2024. FORESEELPCAMM2 dilengkapi dengan zarah LPDDR5/5x, serasi dengan reka bentuk 315ball dan 496ball, menyokong frekuensi 7500MT/s dan ke atas, dan mempunyai pilihan kapasiti produk 16GB, 32GB dan 64GB. Dari segi teknologi produk, FORESEELPCAMM2 mengguna pakai seni bina reka bentuk baharu untuk membungkus terus 4 x32LPDDR5/5x zarah memori pada penyambung mampatan, merealisasikan bas memori 128-bit pada modul memori tunggal, menyediakan pembungkusan yang lebih cekap daripada modul memori standard.
