Oracle SQL 调优健康检查脚本
我们关注数据库系统的性能,进行数据库调优的主要工作就是进行SQL的优化。良好的数据架构设计、配合应用系统中间件和写一手漂亮的
我们关注数据库系统的性能,进行数据库调优的主要工作就是进行SQL的优化。良好的数据架构设计、配合应用系统中间件和写一手漂亮的SQL,是未来系统上线后不出现致命性能问题的有力保证。
在CBO时代,一个SQL的执行计划是多样的。影响执行计划的因素也从过去RBO时代的SQL书写规则变为综合性因素。这为我们生成更加优秀执行计划提供了基础,同时也给我们进行调优带来的很多麻烦。
目前我们通常的做法,是通过AWR报告或者调试手段,发现某某SQL有问题,之后从Library Cache(或者AWR)中抽取出执行计划。同时相对应的各种统计信息也需要手工收集。
在MOS[ID 1366133.1]中,发现一个Oracle非公开使用的脚本,可以帮助我们一次性的将执行SQL相关的健康信息全部收集,,并且输出为HTML格式文件。本篇就介绍这个脚本工具,也当作是一种推广。
1、环境准备
我们选择Oracle 10g作为实验环境。
SQL> select * from v$version;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 - Prod
PL/SQL Release 10.2.0.1.0 - Production
CORE 10.2.0.1.0 Production
TNS for 32-bit Windows: Version 10.2.0.1.0 - Production
构造一个实验SQL,用来进行演示。
SQL> select /*+ demo */ emp.empno, emp.ename, dept.dname
2 from emp, dept
3 where emp.deptno=dept.deptno;
EMPNO ENAME DNAME
----- ---------- --------------
7369 SMITH RESEARCH
7934 MILLER ACCOUNTING
--此时,该SQL已经存在于Library Cache中;
SQL> select sql_id from v$sqlarea where sql_text like 'select /*+ demo */%';
SQL_ID
-------------
auurp0v54vjgc

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InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显着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。

是的,可以在 Windows 7 上安装 MySQL,虽然微软已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不过,安装过程中需要注意以下几点:下载适用于 Windows 的 MySQL 安装程序。选择合适的 MySQL 版本(社区版或企业版)。安装过程中选择适当的安装目录和字符集。设置 root 用户密码,并妥善保管。连接数据库进行测试。注意 Windows 7 上的兼容性问题和安全性问题,建议升级到受支持的操作系统。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

聚集索引和非聚集索引的区别在于:1.聚集索引将数据行存储在索引结构中,适合按主键查询和范围查询。2.非聚集索引存储索引键值和数据行的指针,适用于非主键列查询。

MySQL 数据库中,用户和数据库的关系通过权限和表定义。用户拥有用户名和密码,用于访问数据库。权限通过 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令创建。要建立用户和数据库之间的关系,需创建数据库、创建用户,然后授予权限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要谨慎配置。关键在于为每个数据库分配不同的端口号和数据目录,并调整内存分配和缓存大小等参数。连接池、应用程序配置和版本差异也需要考虑,需要仔细测试和规划以避免陷阱。在资源有限的情况下,同时运行两个数据库可能会导致性能问题。

MySQL支持四种索引类型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。1.B-Tree索引适用于等值查找、范围查询和排序。2.Hash索引适用于等值查找,但不支持范围查询和排序。3.Full-text索引用于全文搜索,适合处理大量文本数据。4.Spatial索引用于地理空间数据查询,适用于GIS应用。
