序言 数据库的优化方法有很多种,在应用层来说,主要是基于索引的优化。本次秘笈根据实际的工作经验,在研发原来已有的方法的基础上,进行了一些扩充,总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌,希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’ 总纲 建立必要的索引 这次传授的降龙十八掌,总纲只有一句话:建立必要的索引,这就是后面降龙十八掌的内功基础。这一点看似容易实际却很难。难就难在如何判断哪些索引是必要的,哪些又是不必要的。判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助。具体到方法上,就必须熟悉数
下面这篇文章来自某微信公众号,作者收集了oracle 较早版本的一些SQL优化"技巧",文章标题起的很是诱人.
在确定调优会话的目标后,例如,将用户响应时间从三分钟缩短到不到一秒,问题就变成了如何实现此目标。
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
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语法分析> 语义分析> 视图转换 >表达式转换> 选择优化器 >选择连接方式 >选择连接顺序 >选择数据的搜索路径 >运行“执行计划”
1. Oracle跟SQL Server 2005的区别? 宏观上: 1). 最大的区别在于平台,oracle可以运行在不同的平台上,sql server只能运行在windows平台上,由于windows平台的稳定性和安全性影响了sql server的稳定性和安全性 2). oracle使用的脚本语言为PL-SQL,而sql server使用的脚本为T-SQL 微观上: 从数据类型,数据库的结构等等回答
索引的选择性(Index Selectivity,索引的选择度或索引的选择率)是指索引列中不同值的记录数与表中总记录数的比值。索引的选择性的取值范围是[0,1]。例如,某个表的记录数是1000条,而该表的索引列的值只有900个不同的值(有100个是相同或是空),所以,该列索引的选择性为900/1000=0.9。对于索引的选择性,值越高那么表示该列索引的效率也就越高。可以使用如下的SQL来计算索引的选择性:
在看《基于Oracle的SQL优化一书》知道了很多专业名称,做了记录,CBO、优化器、查询转换、执行计划、Hint、并行、游标、绑定变量、统计信息、直方图、索引等等。这篇博客可以说是读书笔记
随着业务不断迭代,系统中出现了较多的SQL慢查。慢查虽不致命,但会让商家感知到系统较慢,影响使用体验。在进行慢查优化过程中,我们积累了一些经验。本文将基于我们的实战经历,讲解工作中比较常见的慢查原因,以及如何去优化。
有人从网上搜集了52 条 SQL 语句性能优化策略,在各大技术网站和公众号广为流传, 我对其中的一些观点有不同看法(其中一些规则本身就没有描述清楚,或者是自相矛盾), 下面内容黑色部分是原文,以tiger开头并标红的内容是我的点评,大家可以参考一下:
我们都知道mysql的索引使用B树来实现的,那么为什么会考虑B树,不考虑其他数据结构呢?
数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则、算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法。
本博客介绍一下属于oracle优化器范畴的一些基础知识,访问数据的方法,分为直接访问数据的方法和访问索引的方法两种,然后有了这些基础知识后,可以参考学习我的另外一篇博客:Oracle优化器简介,对Oracle 的一些原理的简单介绍,对于学习oracle方面的SQL优化是有帮助的,https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/87656904
今天在读一篇关于数据库索引介绍的文章时,该文章提到了前缀索引,对于我这个搞数据库应用开发那么多年的人来说,这个词还真是一个新词,没用过。于是打算研究一番。
中安威士数据库透明加密系统(简称VS-EC),基于加密算法和合理的密钥管理,有选择性地加密敏感字段内容,保护数据库内敏感数据的安全。敏感数据以密文的形式存储,能保证即使在存储介质被窃取或数据文件被非法复制的情况下,敏感数据仍是安全的。并通过密码技术实现三权分立,避免DBA密码泄漏带来的批量数据泄漏风险。本加密系统具有卓越的安全性和处理能力,并能在不修改原有应用程序的情况下透明的接入系统中。
Oracle中有80%的性能问题,是由20%的优化技术所决定。索引策略,执行路径,就是绝大多数性能问题的那20%的关键因素。所以对Oracle数据表和索引的了解是至关重要的。
本文是MySQL(三)|《千万级大数据查询优化》第一篇:创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点:
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时,如果参与联接的表包含大量的数据记录,可能会导致以下性能问题:
查询优化不仅关系到数据库系统的性能和效率,还直接影响到整个应用系统的稳定性、可维护性和用户满意度。在大规模、高并发的数据库应用中,查询优化更是不可忽视的重要环节。
隐式转换,可以说是关系型数据库SQL优化中很隐秘的问题,之前碰到过很多和他相关的案例,
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索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
以上只是列举了一部分索引(B-Tree索引)不能被使用的一些情况,应该还有一些不常见的情形,比如在字符串字段上创建了desc 降序索引,like 'xxxx%'这种sql就无法使用这个降序索引,加hint也不行;reverse key反向键索引在范围查询无法使用等,欢迎大家留言补充。同时也欢迎有识之士批评指正。
你答:有这样一个故事,讲的是一个小男孩和一个小女孩,这个小男孩呢,用很多好玩石头,而这个小女孩呢,有好多好吃的糖果,有一天,他们相互约定:小男孩用所有的石头交互小女孩所有的糖果。到了交换的那一天,小女孩带上了所有的糖果,而小男孩自己偷偷留下了一些石头,就这样他们交换了。这天晚上啊,小女孩睡的特别踏实,而小男孩呢,总是睡不着,他总在想,小女孩是不是也留下了一些糖果呢?
第10章 多索引访问 练习 10.1 假设多索引访问一节中所描述的拥有位图索引的CIA表包含200000000行数据。请评估(a)位图索引和(b)半宽B树索引所需的磁盘空间。 假设一个字节占8位。请将磁盘空间的差异转化为每月需要支付的美元金额。 书中关于拥有位图索引的CIA表的描述如下: 位图索引的比较优势在于能够很容易地使用多个位图索引来满足单个查询。考虑一个有多个谓词条件的查询,每个谓词上都有一个索引。虽然有些系统可能尝试对多个索引的记录标识进行交集操作,但是传统的数据库可能会只使用其中一个索引。位图索引在此种情况下工作得更好,因为它们更紧凑,而且计算几个位图的交集比计算几个记录集合的交集更快。在最好的情况下,性能的提升与机器的字长成比例,因为同一时间两个位图能够进行一个字长的位的交集计算。最佳的使用场景是,每一个单独谓词的选择性不好,但是所有谓词一起进行索引与后的选择性很好。位图索引考虑如下查询,“找出有棕色头发,戴眼镜,年龄在30岁至40岁之间,蓝眼睛,从事计算机行业并居住在加利福利亚的人”。这意味着对棕色头发位图、佩戴眼镜的位图、年龄在30岁至40岁间的位图等进行交集计算。 在当前的磁盘条件下,只要查询中没有太多的范围谓词,使用一个半宽B树索引是性能最佳的方案,即便对于像CIA那样的应用来说也是如此。对于上文中的例子,一个用HAIRCOLOUR、 GLASSES、EYECOLOUR、INDUSTRY和STATE的任意排序序列作为开头,并以DATE OF BIRTH作为第6列的索引将提供非常出色的性能,因为这使得访问路径将会有6个匹配列:包含目标结果集的索引片将会非常窄。 分析: 位图索引的空间主要跟表的记录数和索引列的键值数有关,题目中只给了表的记录数,所以需要根据实际情况可以确定6个位图索引的键值数如下: 头发颜色 键值数为5 是否戴眼镜 键值数为2 年龄段 键值数为10 眼睛颜色 键值数为10 行业 键值数为100 州 键值数为50 (a)6个位图索引需要的磁盘空间为 (5+2+10+10+100+50) * 200000000 /8/1024/1024/1024 = 4.12G B树索引的空间跟索引字段的长度有关,假设半宽索引的6个字段的总长为50字节 (b)半宽B树索引所需的磁盘空间为 1.5 * 50 * 200000000 /1024/1024/1024 = 13.97G
以上是一些普遍的建立索引时的判定依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,在存储引擎中实现的,所以每种存储引擎中的索引都不一样。那么,数据库中的索引有什么作用?引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载
1、表的主键、外键必须有索引; 2、数据量超过300的表应该有索引; 3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引; 4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引; 5、索引应该建在选择性高的字段上; 6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引; 7、复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替:
SQL审核工具 SQLE 企业版近期推出了Oracle审核插件的第一个测试预览版。我们采集了过往我们在客户那碰到的问题和行业专家的建议,整理了一大批Oracle审核规则。这个版本我们从中挑选出现频次最高的以及影响范围最大一批规则加入到了Oracle审核插件中,这些规则能覆盖大多数客户的大多数场景,却又不会对客户使用产生额外的负担。在后续的时间内,我们将推出的Oracle审核插件逐步完善规则的拼图。接下来的内容将对高频规则给出我们的理解。插件的本身开发之前已经做过介绍,开发文档参考:https://actiontech.github.io/sqle-docs-cn/3.modules/3.7_auditplugin/overview.html。
单个列唯一键(distict_keys)的数量叫做基数。比如性别列,该列只有男女之分,抛开中性,所以这一列基数就是主键列的基数等于表的总行数。基数的高低影响列的数据分布。
唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值,则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时,数据库也拒绝接受此数据。例如,用户表中的身份证(idcard) 列上创建了唯一索引,则所有身份证不能重复 主键索引 主键索引是唯一索引的特殊类型。 数据库表通常有一列或列组合,其值用来唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
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1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
作者介绍: 曾令军,云和恩墨技术专家,2009年开始接触ORACLE数据库,8年数据库运维经验。思维敏捷,擅长于数据库开发、解决棘手的数据库故障和性能问题。服务于公司华南区多个客户,曾参与过国内多家股份制银行、城市商业银行的核心业务系统、数据仓库的部署建设和生产运维工作,在数据库故障诊断、运维监控、性能优化方面积累了丰富的经验。 什么是在线重定义 要了解什么是在线重定义技术,我想从表分区开始说起。在生产系统运维过程中,经常遇到的一个需求是如何把一个数据量非常大的普通表改造成分区表。分区最早在oracle8.
QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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面对这种问题,不要害怕,田哥为你准备下面52条SQL语句性能优化策略。实在不行就多背几条,这样应对你的燃眉之急还是没问题。
MySQL覆盖索引(Covering Index)是一种索引类型,它的特点是索引包含了查询所需要的数据,从而避免了对数据的直接查找。通过使用覆盖索引,MySQL可以仅通过索引信息来满足查询条件,而不需要进一步访问数据表,这可以大大提高查询性能。
简化 SQL 语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果。但是临时表的好处远远不止这些,将临时结果暂存在临时表,后面的查询就在 tempdb 中了,这可以避免程序中多次扫描主表,也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”,减少了阻塞,提高了并发性能。
理解深度神经网络的运作机制对于帮助我们解释它们的决定,以及构建更强大的系统起到了至关重要的作用。例如,试想在不了解个体齿轮如何啮合的情况下去构建时钟会有多么的困难。在神经科学和深度学习中,理解神经网络的一种方法是调查个体神经元所扮演的“角色”,尤其是那些易于解释的神经元。 我们对单一方向泛化的重要性的研究(On the importance of single directions for generalization)即将在第六届国际学习表征会议 (ICLR)上问世,该研究采用的方法受到数十年实验神经科学
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇:查询优化器概念之关于优化器组件。
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