Oracle Update执行计划原理解析与优化
当使用update,大多数情况下只有一个子节点,只有当set子句中使用子查询时,它才能有两个以上的节点,如果它只有一个节点的情况下
当update下面有多个节点时,大家可以看到相当于是多个nestedloop(嵌套循环连接(nested loops join)原理),如果你操作的数据量大,则性能可能会有问题,这种场景下,使用merge into(用merge into进行性能优化)优化,,可以把执行计划变为hash join(哈希连接(hash join) 原理),表都只要扫描一次,性能会有提升。
SQL> create table test as select * from dba_objects where rownum 表已创建。
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test');
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> alter session set statistics_level=all;
会话已更改。
SQL> update test t1 set owner=(select owner from test t2
where t1.object_id=t2.object_id),
object_name =(select object_name from test t2
where t1.object_id=t2.object_id),
object_type =(select object_type from test t2
where t1.object_id=t2.object_id);
已更新999行。
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 6d1m5j0qsg875, child number 0
-------------------------------------
update test t1 set owner=(select owner from test t2 where
t1.object_id=t2.object_id), object_name =(select object_name from test
t2 where t1.object_id=t2.object_id), object_type =(select
object_type from test t2 where t1.object_id=t2.object_id)
Plan hash value: 1849821134
-------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers |
-------------------------------------------------------------------------------------
| 1 | UPDATE | TEST | 1 | | 0 |00:00:00.25 | 46019 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 1 | 999 | 999 |00:00:00.01 | 15 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 999 | 1 | 999 |00:00:00.08 | 14985 |
|* 4 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 999 | 1 | 999 |00:00:00.08 | 14985 |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 999 | 1 | 999 |00:00:00.08 | 14985 |
-------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("T2"."OBJECT_ID"=:B1)
4 - filter("T2"."OBJECT_ID"=:B1)
5 - filter("T2"."OBJECT_ID"=:B1)
Oracle执行计划 讲解(一)

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.

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.

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 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.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

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.
