Oracle 11g R2 全表扫描成本计算(工作量模式-workload)
测试了非工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算,现在测试一下在工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算首先讲表blocks
测试了非工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算,现在测试一下在工作量模式下Oracle11gR2全表扫描的成本计算
首先讲表blocks增加到10003个
SQL> select owner,blocks from dba_tables where table_name='TEST' and owner='TEST';
OWNER BLOCKS
------------------------------ ----------
TEST 10003
然后人工设置工作量的CPUSPEED=2500,单块读等于5,,多块读等于30,MBRC等于12
SQL> begin
dbms_stats.set_system_stats('CPUSPEED',2500);
dbms_stats.set_system_stats('SREADTIM',5);
dbms_stats.set_system_stats('MREADTIM',30);
dbms_stats.set_system_stats('MBRC',12);
end;
/ 2 3 4 5 6 7
PL/SQL procedure successfully completed.
利用explain plan得到CPU_COST---这里等于 72735764
SQL> explain plan for select count(*) from test;
Explained.
SQL> select cpu_cost from plan_table;
CPU_COST
----------
72735764
成本计算公式如下:
Cost = (
#SRds * sreadtim +
#MRds * mreadtim +
CPUCycles / cpuspeed /1000
) / sreadtime
#SRds - number of single block reads
#MRds - number of multi block reads
#CPUCyles - number of CPU cycles
sreadtim - single block read time
mreadtim - multi block read time
cpuspeed - CPU cycles per second
Cost = (
#SRds * sreadtim + ---SRds=0
#MRds * mreadtim + ---MRds=BLOCKS/MBCR=10003/12, mreadtim=30
CPUCycles / cpuspeed / 1000 ---CPUCycles=PLAN_TABLE.CPU_COST,cpuspeed=2500
) / sreadtime
所以人工计算的成本等于:
SQL> select ceil(10003/12*30/5)+ceil(72735764/2500/5/1000)+1 from dual;
CEIL(10003/12*30/5)+CEIL(72735764/2500/5/1000)+1
------------------------------------------------
5009
SQL> set autot trace
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5009 (1)| 00:00:26 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 | 5009 (1)| 00:00:26 |
-------------------------------------------------------------------
人工计算的cost正好等于Oracle计算的Cost 这里也说明Oracle11gR2 在工作量模式下,全表扫描的成本计算方法依然同Oracle9i,Oracle10g
工作量模式下,从全表扫描的成本可以看出,参数db_file_multiblock_read_count 的更改对全表扫描成本计算没有影响,有影响的是MBRC,举个例子:
SQL> show parameter db_file_multiblock_read_count
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
db_file_multiblock_read_count integer 16
SQL> set autot trace
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5009 (1)| 00:00:26 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 | 5009 (1)| 00:00:26 |
-------------------------------------------------------------------
SQL> alter session set db_file_multiblock_read_count=32;
Session altered.
SQL> select count(*) from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1950795681
-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5009 (1)| 00:00:26 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 | 5009 (1)| 00:00:26 |
-------------------------------------------------------------------
可以看到更改db_file_multiblock_read_count对于成本没有任何影响,因为工作量模式下的COST只跟MBRC有关。
相关链接

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.

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.

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->

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.
