通过分析SQL语句的执行计划优化SQL
基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误,选择了很差的执行计划,使某个语句的执行变得奇慢无比
如何干预执行计划 - - 使用hints提示基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误,选择了很差的执行计划,使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预,告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划,从而使语句高效的运行。例如,如果我们认为对于一个特定的语句,执行全表扫描要比执行索引扫描更有效,则我们就可以指示优化器使用全表扫描。在Oracle中,是通过为语句添加hints(提示)来实现干预优化器优化的目的。
hints是oracle提供的一种机制,用来告诉优化器按照我们的告诉它的方式生成执行计划。我们可以用hints来实现:
1. 使用的优化器的类型
2.基于代价的优化器的优化目标,是all_rows还是first_rows。
3. 表的访问路径,是全表扫描,还是索引扫描,还是直接利用rowid。
4. 表之间的连接类型
5. 表之间的连接顺序
6. 语句的并行程度
除了”RULE”提示外,一旦使用的别的提示,语句就会自动的改为使用CBO优化器,此时如果你的数据字典中没有统计数据,就会使用缺省的统计数据。所以建议大家如果使用CBO或HINTS提示,则最好对表和索引进行定期的分析。
如何使用hints:
Hints只应用在它们所在sql语句块(statement block,由select、update、delete关键字标识)上,对其它SQL语句或语句的其它部分没有影响。如:对于使用union操作的2个sql语句,如果只在一个sql语句上有hints,则该hints不会影响另一个sql语句。
我们可以使用注释(comment)来为一个语句添加hints,一个语句块只能有一个注释,而且注释只能放在SELECT, UPDATE, or DELETE关键字的后面
使用hints的语法:
<ccid_code>{DELETE|INSERT|SELECT|UPDATE} /*+ hint [text] [hint[text]]... */ or {DELETE|INSERT|SELECT|UPDATE} --+ hint [text] [hint[text]]...</ccid_code>
注解:
1.DELETE、INSERT、SELECT和UPDATE是标识一个语句块开始的关键字,包含提示的注释只能出现在这些关键字的后面,否则提示无效。
2.“+”号表示该注释是一个hints,该加号必须立即跟在”/*”的后面,中间不能有空格。
3.hint是下面介绍的具体提示之一,如果包含多个提示,则每个提示之间需要用一个或多个空格隔开。
4.text 是其它说明hint的注释性文本
如果你没有正确的指定hints,Oracle将忽略该hints,并且不会给出任何错误。

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.

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.

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.

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.
