执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具,用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息,包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
查看执行计划 GaussDB T默认开启RBO,开启和关闭CBO需要执行SQL语句。
关于In与Exists的比较,先说结论,归纳出IN 和Exists的适用场景: 1)IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2)Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3)当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。 4)当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
《MySQL性能调优,这个工具最有用(上)》 详细叙述了explain结果中最重要的type字段(连接类型)的含义。 其实,explain结果中还有一个Extra字段,对分析与优化SQL有很大的帮助,今天花1分钟简单和大家聊一聊。 数据准备: create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb; insert into user values(1, 'sh
最近在写SQL语句时,对选择IN 还是Exists 犹豫不决,于是把两种方法的SQL都写出来对比一下执行效率,发现IN的查询效率比Exists高了很多,于是想当然的认为IN的效率比Exists好,但本着寻根究底的原则,我想知道这个结论是否适用所有场景,以及为什么会出现这个结果。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
目前,课程已更新到21课,通读下来,其中更详细的展开 Python 常用数据结构、分支循环、面向对象编程及函数相关的基础及应用,值得一看。配套视频链接后台回复 Python语言基础视频 可获得原作者分享链接。
最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来。由于数据比较杂乱,我这里简化模型。
编辑手记:有这样一条奇怪的SQL,返回结果不足10行,逻辑读达到1.2w,存在索引却走多次全表扫描,如何揭开它神秘的面纱拯救系统性能,答案在这里,你不可错过! 在某运营商的优化经历中曾经遇到了一条比较
最近线上遇到一个问题,后台一个查询把服务给整挂了,然后找了dba看了下sql慢查询,我们explain一下结果。
在选择Join算法时,会有优先级,理论上会优先判断能否使用INLJ、BNLJ: Index Nested-LoopJoin > Block Nested-Loop Join > Simple Nested-Loop Join
分析: A为父表,B为子表,两个表做主外键关联查询,只有主键和外键上有索引,并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105(100 + 1005)秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505(500 + 5)秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下,为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析: 因为B1 > :B1的FF很小,仅为0.001%,所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过索引B1访问B表,因为B1是宽索引,所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2),以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5((15+5005+0.5)/1000)秒。
为了查询一个字段,使用了五层嵌套循环,但是花费了约1分钟 但是5个表的数据每个最多只有10条,怎么会这么慢呢?
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了使用MySQL的一条金科玉律,就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表,更是让这条规则拥有了权威的加持。
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了MySQL使用的一条金科玉律,就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表,更是让这条规则拥有了权威的加持。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
我们知道对于Oracle的表连接,根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法(算法):
简介: 本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念,访问数据的存取方法,表之间的连接等内容。 并有总结和概述,便于理解与记忆! +++ 目录 --- 一.相关的概念 Rowid的概念 Recursive Sql概念 Predicate(谓词) DRiving Table(驱动表) Probed Table(被探查表) 组合索引(concatenated index) 可选择性(selectivity) 二.oracle访问数据的存取方法
在面试中,SQL调优是一个常见的问题,通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说,SQL调优需要按照以下步骤展开。
前面说了join的用法,外连接有左连接,右连接,内连接,当用外连接的时候,on代表驱动表数据一定会查询来,被驱动表则查出来是null,内连接则on和where使用是一样的,where则是全部过滤掉,不管驱动还是被驱动表不符合的都不返回。
① 排序合并连接(Sort Merge Join,简称SMJ),Oracle 6提供
IN和EXISTS被频繁使用在SQL中,虽然作用是一样的,但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看,在不同场景下,使用哪个效率更高。
在排查所有查询语句效率的过程中 , 发现了join关联表的时候 , 被驱动表没有走索引而是进行的全表扫描
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
最近在PG14中发现新增一个配置参数enable_memoize,通过此参数可以提升嵌套循环连接的性能,有人测试性能竟然能提升1000倍!
优化嵌套循环的方法通常取决于具体的情况,但有几种常见的技巧可以尝试。尽可能减少内部循环的迭代次数,这可以通过更有效的算法或数据结构来实现。如果内部循环中使用的值在外部循环中已经计算过,可以尝试在外部循环中计算并将结果存储起来,避免重复计算。下面是一个简单的示例,演示了如何通过优化来减少嵌套循环的计算量:
mysql中可以使用explain这个关键字来获取(查询)sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字,可以模拟mysql优化器执行的sql语句,从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
用户写的sql,Oracle会进行等价改写,即使是RBO优化模式,Oracle也会给你做一些转换,这些转化都是基于一种固定的算法,oracle称这种转换是“启发式”的。比如我们写inner join时,并且只访问单表数据,Oracle会自动降为半连接,然后用semi join的方式给你做join。transformation是Oracle必做的一个步骤,至少在8.05版本之后transformation都一直存在。
2.在当前磁盘条件下,只有在更新频率多于10次/秒的情况下,不稳定列才可能成为问题
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
乘着AI这波东风,大部分媒体和机构,包括教育界都开始推Python了。不过值得欣慰的是,相比之前让非计算机专业科班的同学学C还是一个巨大的进步。我编程十多年,依然觉得C/C++好难,你让一个非计算机的同学学C/C++这不是扯淡么,严重阻碍了编程的普及。
select id,name from product limit 866613, 20
一·、前言:这篇博文内容非原创,是我们公司的架构师给我们做技术培训的时候讲的内容,我稍微整理了下,借花献佛。这篇博文只是做一个大概的科普介绍,毕竟SQL优化的知识太大了,几乎可以用一本书来介绍。另外,博主对SQL优化也是刚刚接触,也有很多不了解的地方,说的不对的地方,还请大家指正,共勉! 二、oracle服务器,所谓oracle服务器指的是一个数据库管理系统,它包括一个oracle实例(动态)和一个oracle数据库(静态)。 oracle实例是一个运行的概念,提供了一种访问数据库的方式,由SGA和一些后
Step2: select * from table(dbms_xplan.display)
导读:笔者早年间从事了多年开发工作,后因个人兴趣转做数据库。在长期的工作实践中,看到了数据库工作(特别是SQL优化)面临的种种问题。本文通过几个案例探讨一下SQL优化的相关问题。
作者简介 韩锋 精通包括Oracle、MySQL、informix等多种关系型数据库,有丰富的数据库架构设计开发经验。就职于宜信。 子查询,是SQL中常见的一种写法。对于优化器来说,子查询是较难优
在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
Mysql性能优化,从一名高级码农的角度,我们不能像java语言一样,通过debug来调试我们的业务SQL,那么我们怎么去验证优化之后的SQL语义呢,那么就是执行计划。
写过或者学过 Sql 的人应该都知道 left join,知道 left join 的实现的效果,就是保留左表的全部信息,然后把右表往左表上拼接,如果拼不上就是 null。除了 left join以外,还有inner join、outer join、right join,这些不同的 join 能达到的什么样的效果,大家应该都了解了,如果不了解的可以看看网上的帖子或者随便一本 Sql 书都有讲的。今天我们不讲这些 join 能达到什么效果,我们主要讲这些 join 的底层原理是怎么实现的,也就是具体的效果是怎么呈现出来的。
今天我们将讨论另一种循环——while循环。昨天我们看到了循环的工作原理,以及为什么要使用for循环。当你需要根据条件而不是计数循环时,通常使用while循环。今天我们将讨论基于条件的循环。
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
编写一个 SQL查询来对分数排名。如果两个分数相同,那么两个分数应该有同样的排名。但也请注意,如果平分,那么下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说,名次之间没有“间隔”。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇:查询优化器概念:关于自动调整优化器及自适应查询优化
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云