关于Oracle full outer join 的bug问题分析及处理
full (outer) join是用来全连接两个表的语法。即希望将A表和B表关联,能够得到A表中有而B表中没有的记录,或者B表中有而A表中没有
full (outer) join是用来全连接两个表的语法。即希望将A表和B表关联,能够得到A表中有而B表中没有的记录,或者B表中有而A表中没有的记录。
如何判断是否有该记录,则通过on子句来关联。
下面是一个例子:
SQL> with
2 A as(select 1 a, 2 b from dual),
3 B as(select 2 a, 3 b from dual)
4 select * from A full join B
5 on A.a=B.a
6 /
A B A B
---------- ---------- ---------- ----------
1 2
2 3
了解了以上基本原理后,我们应该知道,理论上讲,A表和B表的在from子句中的顺序是没有关系的,也就是不影响结果。但是,实际上,却出现了这样的问题,下面是对这种情况的描述:
--------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12791 | 349K| 82 (3)| 00:00:01 |
| 1 | VIEW | | 12791 | 349K| 82 (3)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
|* 3 | FILTER | | | | | |
|* 4 | HASH JOIN RIGHT OUTER| | 12790 | 1124K| 41 (3)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS FULL | JXC_RISHARESUM | 1735 | 78075 | 7 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS FULL | JXC_ALLTRADEDAY | 12790 | 562K| 33 (0)| 00:00:01 |
|* 7 | HASH JOIN ANTI | | 1 | 76 | 41 (3)| 00:00:01 |
|* 8 | TABLE ACCESS FULL | JXC_RISHARESUM | 1 | 45 | 7 (0)| 00:00:01 |
| 9 | TABLE ACCESS FULL | JXC_ALLTRADEDAY | 12790 | 387K| 33 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------
从以上执行计划来看,在第四步骤,,使用的是hash join rigth outer连接方式。而通过改变两表的摆放顺序,得到如下的执行计划:
-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1876 | 52528 | 82 (3)| 00:00:01 |
| 1 | VIEW | | 1876 | 52528 | 82 (3)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
|* 3 | FILTER | | | | | |
|* 4 | HASH JOIN OUTER | | 1874 | 164K| 41 (3)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS FULL| JXC_RISHARESUM | 1735 | 78075 | 7 (0)| 00:00:01 |
| 6 | TABLE ACCESS FULL| JXC_ALLTRADEDAY | 12790 | 562K| 33 (0)| 00:00:01 |
|* 7 | HASH JOIN ANTI | | 2 | 152 | 41 (3)| 00:00:01 |
|* 8 | TABLE ACCESS FULL | JXC_ALLTRADEDAY | 2 | 90 | 33 (0)| 00:00:01 |
| 9 | TABLE ACCESS FULL | JXC_RISHARESUM | 1735 | 53785 | 7 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------
注意,此时,执行计划中的第四个步骤,变成了:hash join outer方式。这个才是我们所期望的方式。那究竟是什么导致了这个变化呢?查看他们的谓词连接逻辑:
hash join right outer的:

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.

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.

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.

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.

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.

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 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.

MySQL menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
