Oracle约束Constraint对于CBO优化器的作用
进入CBO优化器时代之后,成本计算值决定执行计划的选取已经成为主流。一条性能良好的执行计划建立在尽可能ldquo;贴切rdquo;的统
进入CBO优化器时代之后,成本计算值决定执行计划的选取已经成为主流。一条性能良好的执行计划建立在尽可能“贴切”的统计量基础上。CBO内部又经历了两个时代——IO Cost和CPU Cost,两者的区别就在于系统统计量(System Statistical)的应用。
RBO时代,执行计划其实也是有评估的。RBO的执行计划评定级别不会像CBO成本粒度那么细,而是15个路径等级评定。等级编号低的执行计划比等级编号高的执行计划更会被选择到。
在这个过程中,我们其实还是忽略了影响执行计划的因素,就是约束(Constraint)。Constraint对于数据库对象很重要,所谓约束,就是建立在数据表、数据列上的规则限制。Constraint的存在目的就是将业务规则融入到数据表设计中。
Constraint确定描述了数据表的一些固有特性,比如非空、外键,就从一个程度上给出了数据表特性的描述。经常性的将Constraint作为一种数据完整性约束的实现,但是对于CBO而言,约束也是搜寻“捷径”执行计划的重要信息来源。从经验上看,约束能够给CBO带来的高效执行计划作用,是不可忽视的。
本篇介绍几个常见的业务场景,说明在合理规划约束的情况下,CBO能够生成更好地执行计划。
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
相关阅读:
Oracle完整性约束
Oracle的约束和索引
从Oracle的约束到索引
Oracle常用数据类型和完整性约束
ORA-02291: 违反完整约束条件 …… - 未找到父项关键字
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
1、执行环境介绍
我们同时要使用CBO和RBO进行测试过程,选择Oracle 11g进行测试。
SQL> select * from v$version;
BANNER
---------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - Production
PL/SQL Release 11.2.0.3.0 - Production
CORE 11.2.0.3.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.3.0 – Production
当前默认使用CBO优化器组件。
SQL> show parameter optimizer
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_mode string ALL_ROWS
optimizer_use_sql_plan_baselines boolean TRUE
(篇幅原因,有省略……)
2、“null还是not null”大不一样
我们在实际设计数据库中,经常会忽略字段非空设置。不少朋友和开发团队对于这个细节不以为然,认为这个设置就是会影响到插入过程。一些朋友认为:在应用层面验证一下就可以了。但是实际上,,null与not null,大不一样!有很多方面的差异和问题,纯应用层面验证是不能解决问题的。
笔者从性能优化器角度,介绍一下忽视not null效果的问题。我们首先创建实验数据表T。
--数据表T
SQL> create table t as select * from dba_objects;
Table created
--其他用途索引
SQL> create index idx_t_id on t(object_id);
Index created
--统计量收集
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'T',cascade => true);
PL/SQL procedure successfully completed
还是我们经常设置的场景,就是没有where条件的count动作。
SQL> explain plan for select count(*) from t;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 294 (1)| 00:00:04 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| T | 75609 | 294 (1)| 00:00:04 |
----------------------------------------------
9 rows selected
很正常的执行计划,因为需要检索所有的数据行记录,检索数据表所有的记录是比较直观的想法。这个FTS执行计划成本值294。我们修改一下索引列object_id的属性,将其从原先的null设置为not null。
SQL> alter table t modify object_id not null;
Table altered
SQL> explain plan for select count(*) from t;
Explained
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3570898368
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 48 (3)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_T_ID | 75609 | 48 (3)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
9 rows selected

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
