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
熟悉ORACLE数据库的人,对RBO/CBO肯定很熟。 Rule Based Optimizer(RBO)基于规则 Cost Based Optimizer(CBO)基于成本,或者讲统计信息 ORACLE 提供了CBO、RBO两种SQL优化器。CBO在ORACLE7 引入,但在ORACLE8i 中才成熟。ORACLE 已经明确声明在ORACLE9i之后的版本中(ORACLE 10G ),RBO将不再支持。因此选择CBO 是必然的趋势。 RBO自ORACLE 6版以来被采用,有着一套严格的使用规则,只要你按照
本文主要是对数据库查询优化器的一个综述,包括查询优化器分类、查询优化器执行过程和CBO框架Calcite。
优化器是数据库最核心的功能,也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准,制定出最优的执行计划,并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱,直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说,Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化,从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL,如何制定出更优的执行计划。当然,优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分,本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍,不会深入细节。
我们在工作中经常会听到这样的声音:“SQL查询慢?你给数据库加个索引啊”。虽然加索引并不一定能解决问题,但是这初步的体现了SQL优化的思想。
开始学习崔老师的《基于Oracle的SQL优化》,七百多页,虽然可能会比较痛苦,但想必是一个痛并快乐的过程,尽情享受了。。。
Spark SQL 的优化器有两种优化方式:一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based Optimizer,简称为 RBO);另一种是基于代价的优化方式 (Cost-Based Optimizer,简称为 CBO)。
开发人员基本都知道,我们的数据存在数据库中(目前最多的是MySQL和Oracle,由于作者更擅长MySQL,所以这里默认数据库为MySQL),服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢?这里向大家介绍下我的个人的理解,欢迎大家评论区批评指正。
Oracle数据库中优化器(Optimizer)是SQL分析和执行的优化工具,是Oracle数据库中内置的一个核心模块。优化器的目的就是为了得到目标SQL的执行计划。Oracle数据库里的优化器又分为RBO(rule-Based Optimizer,基于规则的优化器)和CBO(Cost-Based Optimizer,基于成本的优化器)这两种类型。从Oracle 10g开始,Oracle数据库默认都是基于CBO的优化方式。
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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
我认为Oracle最重要、最核心、智能化程度最高的技术之一,就是优化器。他决定了一条SQL,在现有条件下,用什么执行计划,是最优的。有高人说过“Oracle中80%的性能问题都是来自SQL语句”,因此,优化器的好坏,一定程度上就决定了SQL语句的执行效率,进而影响整个数据库的性能。
上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行 末尾提到要单独开一篇文章,聊下 Hive 怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化,现在兑现承诺。
各位读者朋友,我想死你们了,今天我带着 calcite这个专题的第三篇文章来了,今天我们来说说sql重写,这可能也是大家都有需求的方面,我计划这个专题分为三篇来写:
在使用接口方面,Doris 采用 MySQL 协议,高度兼容 MySQL 语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问 Doris,并支持与 BI 工具的无缝对接。
嘉宾介绍: 在SQL优化中,除了可以通过修改参数的方式干预优化器工作外,还可以使用提示的方式进行干预,而且这种方式更加精准、不影响其他SQL,故使用场景更加广泛。 1. ALL_ROWS 说明: AL
在我们的技术讨论群『云和恩墨大讲堂』中,还有日常的微信互动中,经常有朋友会提出一些有趣的小问题,在空闲的时候,我希望能够记录下来,和大家做一点小分享,以点滴的知识,增进一点点对于Oracle的理解,就名之为『微信课堂』吧。
3.Oracle在执行IN子查询时,首先执行子查询,将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询,然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时,要根据主子表数据量大小来具体考虑。
从上图可见,无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame,都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作
1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划,再调用存储引擎的API来执行查询。 5.将结果返回给客户端。
用于决定在Oracle中解析目标SQL时所用优化器的类型,以及决定当使用CBO时计算成本值的侧重点。这里的“侧重点”是指当使用CBO来计算目标SQL各条执行路径的成本值时,计算成本值的方法会随着优化器模式的不同而不同。
在Oracle的11g版本中,统计信息为自动收集功能,在部署安装11g Oracle软件过程中,其中有一个步骤便是提示是否启动这个功能(默认是启用这个功能);且有时候在生产环境中,还会对一些对象做手动统计信息的搜集,如果新搜集的统计信息产生的执行计划在实际生产中不符和生产要求,则需继续使用原有的执行计划。
Oracle数据库中的优化器是SQL分析和执行的优化工具,它负责制定SQL的执行计划,也就是它负责保证SQL执行效率最高.
一条SQL语句的处理流程包含**解析(Parser)、解析(Analyzer)、优化(Optimizer)、执行(Execution)**过程。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以 支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此,Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
一般的,数据库管理系统(DBMS)有通用的架构模型,可分为四个模块:传输通信、查询处理器、执行引擎、存储引擎。其中查询处理器包括查询解析器和查询优化器,而查询优化器是实现SQL计划树优化的核心。查询处理器的处理流程如下图所示,查询优化的执行过程包括两个关键阶段:
Oracle 优化器RBO, CBO RBO 基于规则的优化器 oracle 10g开始,已经丢弃RBO CBO 基于成本的优化器 oracle 8中开始引入的
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上,业务方可以消费完整的数据生命周期(采集-存储-计算-分析-洞察),还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前,SuperSQL已经迈入智能计算时代,SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO),利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎,极大地优化S
上篇我们讲述了一个执行计划是如何生成的,这次我们来看下这个生成的执行计划是被 Optimizer 优化的。
优化器优化是SQL处理的第四步,也是最核心的一步,优化器优化本质是基于优化规则实现关系代数等价转换。
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名1, 列名2, 列名3, ...);
storm-2.0.0/storm-server/src/main/java/org/apache/storm/daemon/nimbus/Nimbus.java
近期我们在DBASK小程序新关联了运维之美、高端存储知识、一森咖记、运维咖啡吧等数据领域的公众号,欢迎大家阅读分享。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/757/1.html
1.3. check帧缓冲状态(没有深入理解,具体需要检测哪些数据),后面的操作渲染到当前帧缓冲中,即离屏渲染(Off-screen Rendering),窗口上看不到任何变化
如上图,最下面一层是 Process Function ,可以去做一些有状态的计算,注册 Timer 定时器,可以做更复杂的操作,灵活性更高,可以做非常复杂的定制开发;
优化器的作用是优化查询语句的执行效率,它通过评估不同的执行计划并选择最优的执行计划来实现这一目标。
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构,实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环,给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来,专注于业务逻辑的实现,像使用“数据库”一样使用“大数据”,实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里,不同计算引擎适合不同的计算场景,Spark适合
在日常开发的过程中,对于 SQL 的优化,一直是一个比较有挑战的事情,所谓工欲善其事必先利其器,那么今天我们就来看看 如何查看GBase8s 的执行计划,并有哪些调优手段。
SQL执行流程有一套通用的步骤,尽管具体的实现可能会因数据库系统的不同而有所差异,但流程相对固定。以下是通用的SQL处理流程:
今天读了一篇MOS文章,《ORA-01722, ORA-01839, ORA-01841, ORA-01847 or ORA-01858 from Queries with Dependent Predicates (文档 ID 232243.1)》,整篇文章的目的就是为了阐述对于包含相互依赖关系谓词的SQL语句产生错误的可能原因(To explain the possible causes of these errors in SQL statements that include predicates that are dependent on each other)。
1)索引是数据库对象之一,用于加快数据的检索,类似于书籍的索引。在数据库中索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量,类似于在书籍中我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。
包括动态分区剪裁(Dynamic Partition Pruning)、自适应查询执行(Adaptive Query Execution)、加速器感知调度(Accelerator-aware Scheduling)、支持 Catalog 的数据源API(Data Source API with Catalog Supports)、SparkR 中的向量化(Vectorization in SparkR)、支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等等。
这里写的是一个系列,这是系列的第三篇,这个系列主要是针对SQL优化,前两篇的地址下文字的最下方。
对于数据库来说安装,部署几乎是一次性的。后期的管理和优化是持续性的工作。 对于MySQL来说,可以说90%问题都在SQL语句上面。从问题SQL的筛选和优化,在MySQL环境下常用哪些方式。(以下版本是MySQL8.0.23) MySQL优化前置知识基础
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解,目录如下:
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪:从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL,他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
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