Oracle数据库设计字段类型选择错误的隐患
虽然这两条SQL消耗的资源是一样的,但SQL1的评估结果不对,在多表关联的时候,这个绝对是个隐患,非常容易导致执行计划走错。除了
Oracle数据类型不准确的一个隐患,下面来构造一张表存日期字段,一个存varchar2,一个存date,,做一个测试。之前也写过:
字段类型设计与实际业务不符引发的问题
SQL> drop table test purge;
SQL> create table test as select
to_char(to_date('2014-01-01','yyyy-MM-dd')+rownum,'yyyymmdd') s_date,
to_date('2014-01-01','yyyy-MM-dd')+rownum d_date
from all_objects;
SQL> create index ind_t_sdate on test(s_date) nologging;
SQL> create index ind_t_ddate on test(d_date) nologging;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'test',cascade => true);
SQL> set timing on
SQL> set autotrace traceonly
SQL> select * from test where s_date between '20140201' and '20140222';
已选择22行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 953148778
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 51 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 3 | 51 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_SDATE | 3 | | 2 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------
--可以看到CBO评估出来的行数是3,明明返回的是22
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("S_DATE">='20140201' AND "S_DATE"统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
944 bytes sent via SQL*Net to client
349 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
22 rows processed
SQL> select * from test
where d_date between to_date('20140201', 'yyyymmdd') and
to_date('20140222', 'yyyymmdd');
已选择22行。
已用时间: 00: 00: 00.00
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 112387541
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 23 | 391 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 23 | 391 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_T_DDATE | 23 | | 2 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------
--可以看到CBO评估出来基本是准确的。
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("D_DATE">=TO_DATE(' 2014-02-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
AND "D_DATE"统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
944 bytes sent via SQL*Net to client
349 bytes received via SQL*Net from client
3 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
22 rows processed

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
