


Mengapa Fungsi Agregat Bertingkap Menyebabkan Bacaan Logik Sebegitu Tinggi dalam Pelayan SQL?
Mengapa Bacaan Logik Tinggi untuk Fungsi Agregat Bertingkap?
Apabila menggunakan kili subungkapan biasa dalam pelan pelaksanaan, bacaan logik cenderung meningkat dengan ketara untuk meja yang lebih besar. Selepas mencuba dan memerhati pelan pelaksanaan, didapati bahawa formula berikut nampaknya benar:
Bacaan logik jadual kerja = 1 NumberOfRows 2 NumberOfGroups 4
Walau bagaimanapun, sebab asas formula ini masih tidak jelas. Artikel ini bertujuan untuk membongkar misteri di sebalik pengiraan bacaan logik ini.
Memahami Perlaksanaan Fungsi Agregat Bertingkap
Penyalur segmen pada permulaan rancangan menambahkan bendera pada baris menunjukkan permulaan setiap partition baru. Kili segmen utama kemudiannya mengambil baris satu demi satu dan memasukkannya ke dalam jadual kerja tempdb. Apabila menemui bendera kumpulan baharu, kili mengembalikan satu baris ke input atas pengendali gelung bersarang.
Ini mencetuskan agregat strim ke atas baris jadual kerja, mengira purata. Purata yang dikira kemudiannya digabungkan dengan baris jadual kerja, dan jadual kerja dipotong sebagai persediaan untuk kumpulan seterusnya. Kili segmen menjana baris tiruan untuk memproses kumpulan akhir.
Pengiraan Bacaan Logik untuk Meja Kerja
Menurut pemahaman kami, meja kerja ialah timbunan (atau kili indeks jika dinyatakan sebaliknya dalam pelan). Dalam contoh yang diberikan, bertentangan dengan jangkaan hanya 11 bacaan logik diperlukan. Penjelasan untuk perbezaan ini adalah seperti berikut:
- Sisipan baris ke dalam akaun jadual kerja untuk satu bacaan logik setiap satu, menghasilkan 3 bacaan logik.
- Mengira purata melibatkan satu bacaan logik, menjadikan jumlah 4 bacaan.
- Membalikan baris dengan lajur purata melibatkan empat logik berbunyi.
- Memangkas jadual kerja tidak menimbulkan bacaan logik.
Ini menjadikan jumlah bacaan logik kepada 4 x 3 = 12, mengetepikan sisipan baris keempat yang mencetuskan bacaan logik hanya dalam asal senario.
Kesimpulan
Kunci untuk memahami formula ini terletak pada percanggahan antara pengiraan bacaan logik untuk meja kerja dan jadual kili biasa. Untuk jadual kerja, setiap bacaan baris dikira sebagai satu bacaan logik, manakala untuk jadual kili, setiap halaman cincang dikira.
Formula sejajar dengan pelaksanaan yang diperhatikan: dua kili sekunder dibaca dua kali (2 COUNT ()), manakala kili utama memancarkan (COUNT(DISTINCT CustomerID) 1) baris seperti yang dijelaskan dalam entri blog disebut dalam maklumat tambahan. Yang tambahan adalah disebabkan oleh baris tambahan yang dikeluarkan untuk menunjukkan berakhirnya kumpulan terakhir.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Fungsi Agregat Bertingkap Menyebabkan Bacaan Logik Sebegitu Tinggi dalam Pelayan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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



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 menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

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.

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]

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.

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.
