Oracle 中定位重要(消耗资源多)的SQL
在分析SQL性能的时候,经常需要确定资源消耗多的SQL,总结如下: 1 查看值得怀疑的SQLselect substr(to_char(s.pct,
在分析SQL性能的时候,经常需要确定资源消耗多的SQL,,总结如下:
1 查看值得怀疑的SQL
select substr(to_char(s.pct,'99.00'),2)||'%'load,
s.executions executes,
p.sql_text
from(select address,
disk_reads,
executions,
pct,
rank() over(order by disk_reads desc) ranking
from(select address,
disk_reads,
executions,
100*ratio_to_report(disk_reads) over() pct
from sys.v_$sql
where command_type!=47)
where disk_reads>50*executions) s,
sys.v_$sqltext p
where s.ranking
and p.address=s.address
order by 1, s.address, p.piece;
2 查看消耗内存多的sql
select b.username ,a.buffer_gets ,a.executions,
a.disk_reads/decode(a.executions,0,1,a.executions),a.sql_text SQL
from v$sqlarea a,dba_users b
where a.parsing_user_id = b.user_id
and a.disk_reads >10000
order by disk_reads desc;
3 查看逻辑读多的SQL
select*
from(select buffer_gets, sql_text
from v$sqlarea
where buffer_gets>500000
order by buffer_gets desc)
where rownum
4 查看执行次数多的SQL
select sql_text, executions
from(select sql_text, executions from v$sqlarea order by executions desc)
where rownum
5 查看读硬盘多的SQL
select sql_text, disk_reads
from(select sql_text, disk_reads from v$sqlarea order by disk_reads desc)
where rownum
6 查看排序多的SQL
select sql_text, sorts
from(select sql_text, sorts from v$sqlarea order by sorts desc)
where rownum
7 分析的次数太多,执行的次数太少,要用绑变量的方法来写sql
set pagesize 600;
set linesize 120;
select substr(sql_text,1,80) "sql",count(*),sum(executions) "totexecs"
from v$sqlarea
where executions
group by substr(sql_text,1,80)
having count(*)>30
order by 2;
8 游标的观察
set pages 300;
select sum(a.value), b.name
from v$sesstat a, v$statname b
where a.statistic#=b.statistic#
and b.name='opened cursors current'
group by b.name;
select count(0) from v$open_cursor;
select user_name, sql_text,count(0)
from v$open_cursor
group by user_name, sql_text
having count(0)>30;
9 查看当前用户&username执行的SQL
select sql_text
from v$sqltext_with_newlines
where(hash_value, address) in
(select sql_hash_value, sql_address
from v$session
where username='&username')
order by address, piece;

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



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
