Oracle调整顾问(SQL Tuning Advisor 与 SQL Access Advisor )
在Oracle数据库出现性能问题时,使用Oracle本身的工具包,给出合理的调优建议是比较省力的做法。将一条或多条SQL语句做为输入内容
在Oracle数据库出现性能问题时,使用Oracle本身的工具包,给出合理的调优建议是比较省力的做法。
下面两种包的介绍及具体做法。
SQL Tuning Advisor 粒度最小的调整工具.
将一条或多条SQL语句做为输入内容,,分析所有访问路径,然后生成改进SQL语句的建议,并提出索引,物化视图和分区方案来提高应用程序的总体性能。
另外,在维护窗口中,Oracle也会针对Automatic Workload Repository(AWR) 来确定和记录的高负载语句自动化运行SQL Tuning Advisor
SQL Access Advisor
它涉及工作量中所有SQL语句,并提出索引,特化视图和分区方案来提高应用程序的总体性能。
小区别:
SQL Tuning Advisor 分别调整每条SQL语句
SQL Access Advisor 同时调整所有SQL语句
SQL Tuning Advisor :
1. 在匿名PL/SQL块中,为SQL 语句定义调整任务。
declare
tune_task_name varchar2(30) ;
bad_sql_stmt clob;
begin
bad_sql_stmt := 'select distinct id from demo.txcl';
tune_task_name := dbms_sqltune.create_tuning_task
( sql_text => bad_sql_stmt,
user_name => 'DEMO',
scope => 'COMPREHENSIVE',
time_limit => 60,
task_name => 'xcl_sql_tuing_task',
description => 'See what is wrong with the SELECT'
) ;
end;
/
2. 设置任务时指定的时限值是60分钟.
begin
dbms_sqltune.set_tuning_task_parameter
(task_name => 'xcl_sql_tuing_task',
parameter => 'TIME_LIMIT',
value => 30
);
end;
/
3. 使用EXECUTE_TUNING_TASK过程启动调整任务
begin
dbms_sqltune.execute_tuning_task
(task_name => 'xcl_sql_tuing_task');
end;
/
4. 通过连接DBA_ADVISOR_TASKS和V$ADVISOR_PROGRESS来查任务状态
select task_name,status,sofar,totalwork
from dba_advisor_tasks
join v$advisor_progress using(task_id)
where task_name = 'xcl_sql_tuing_task';
5. 查看调整任务给出的建议
select dbms_sqltune.report_tuning_task('xcl_sql_tuing_task') from dual;
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:
推荐阅读:
Linux上Oracle 11g安装步骤图文详解
Linux操作系统中Oracle 11g数据库安装过程图文详解
CentOS 5.6 上安装 Oracle 11g R2 单实例数据库详解
Oracle VM虚拟机中安装Oracle Clusterware 11g步骤
VM虚拟机下在Linux上安装Oracle 11G单实例数据库

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]

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 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.

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.
