首頁 資料庫 mysql教程 在OracleE数据库的字段上建立索引的方法

在OracleE数据库的字段上建立索引的方法

Jun 07, 2016 pm 06:04 PM

在OracleE数据库的字段上建立索引的方法

当where子句对某一列使用函数时,除非利用这个简单的技术强制索引,否则Oracle优化器不能在查询中使用索引。 通常情况下,如果在WHERE子句中不使用诸如UPPER、REPLACE 或SUBSTRD等函数,就不能对指定列建立特定的条件。但如果使用了这些函数,则会出现一个问题:这些函数会阻碍Oracle优化器对列使用索引,因而与采用索引的情况相比较,查询会花费更多的时间。 庆幸的是,如果在使用函数的这些列中包含了字符型数据,可以用这样一种方法修改查询语句,以达到强制性使用索引,更有效地运行查询。这篇文章介绍了涉及的技术,并说明了在两种典型情况下怎样实现。 大小写混合情况 在讨论由于函数修改了列的内容,如何强制使用索引前,让我们首先看看为什么Oracle优化器在这种情况下不能使用索引。假定我们要搜寻包含了大小写混合的数据,如在表1中ADDRESS表的NAME列。因为数据是用户输入的,我们无法使用已经统一改为大写的数据。为了找到每一个名为john的地址,我们使用包含了UPPER子句的查询语句。如下所示: 在运行这个查询语句前,如果我们运行了命令"set autotrace on", 将会得到下列结果,其中包含了执行过程: 可以看到,在这种情况下,Oracle优化器对ADDRESS 表作了一次完整的扫描,而没有使用NAME 列的索引。这是因为索引是根据列中数据的实际值建立的,而UPPER 函数已经将字符转换成大写,即修改了这些值,因此该查询不能使用这列的索引。优化器不能与索引项比较"JOHN",没有索引项对应于"JOHN"-只有"john" 。 值得庆幸的是,如果在这种情况下想要强制使用索引,有一种简便的方法:只要在WHERE 子句中增加一个或多个特定的条件,用于测试索引值,并减少需要扫描的行,但这并没有修改原来SQL 编码中的条件。以下列查询语句为例: 使用这种查询语句(已设置AUTOTRACE),可得到下列结果: 现在,优化器为WHERE 子句中AND 联结的两个语句中每一个语句确定的范围进行扫描----第二个语句没有引用函数,因而使用了索引。在两个范围扫描后,将运行结果合并。 在这个例子中,如果数据库有成百上千行,可以用下列方法扩充WHERE 子句,进一步缩小扫描范围: 得到的结果与以前相同,但是,其执行过程如下所示,表明有4个扫描范围。 如果试图进一步提高查询速度,我们可以在特定的"name like"条件中指明3个或更多的字符。然而,这样做会使得WHERE子句十分笨重。因为需要大小写字符所有可能的组合-joh ,Joh,jOh,joH等等。除此之外,指定一个或两个字符已足以加快查询的运行速度了。 现在让我们看看,当我们引用不同的函数时,怎样运用这个基本技术。 使用REPLACE的情况 正如名字不总是以大写输入一样,电话号码也会以许多格式出现: 如 123-456-7890, 123 456 7890,(123)456-7890 等等。 如果在列名为 PHONE_NUMBER中搜寻上述号码时,可能需要使用函数REPLACE以保证统一的格式。如果在PHONE_NUMBER列中只包含空格、连字符和数字,where 子句可以如下所示: WHERE子句两次使用REPLACE 函数去掉了连字符和空格,保证了电话号码是简单的数字串。然而,该函数阻止了优化器在该列使用索引。因此,我们按如下方法修改WHERE子句,以强制执行索引。 AND phone_number like '123% '如果我们知道数据中可能包含圆括号,WHERE 子句会稍微复杂一点。我们可以再增加REPLACE 函数(去掉圆括号、连字符和空格),按如下所示扩充增加的条件: 该例强调了巧妙地选用WHERE 子句条件的重要性,而且,这些条件不会改变查询结果。你的选择应基于完全了解该列中存在的信息类型。在该例中,我们需要知道 PHONE_NUMBER 数据中存在几种不同的格式,这样,我们能够修改WHERE 子句而不会影响查询结果。 正确的条件 以后当你遇到包含CHARACTER 数据修改函数列的WHERE 子句时,应考虑怎样利用增加一个或两个特定的条件,迫使优化器使用索引。适当地选择一组特定的条件能减少扫描行,并且强制使用索引不会影响查询结果----但却提高了查询的执行速度。
本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

與MySQL中使用索引相比,全表掃描何時可以更快? 與MySQL中使用索引相比,全表掃描何時可以更快? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

可以在 Windows 7 上安裝 mysql 嗎 可以在 Windows 7 上安裝 mysql 嗎 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

說明InnoDB全文搜索功能。 說明InnoDB全文搜索功能。 Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

InnoDB中的聚類索引和非簇索引(次級索引)之間的差異。 InnoDB中的聚類索引和非簇索引(次級索引)之間的差異。 Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

mysql:簡單的概念,用於輕鬆學習 mysql:簡單的概念,用於輕鬆學習 Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

mysql 和 mariadb 可以共存嗎 mysql 和 mariadb 可以共存嗎 Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

mysql用戶和數據庫的關係 mysql用戶和數據庫的關係 Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

說明不同類型的MySQL索引(B樹,哈希,全文,空間)。 說明不同類型的MySQL索引(B樹,哈希,全文,空間)。 Apr 02, 2025 pm 07:05 PM

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。

See all articles