使用leading(,)优化sql执行计划

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sql执行计划

sql执行计划

sql执行计划SQL执行计划。

SQL执行计划是指数据库系统在执行SQL语句时所生成的一种执行策略,它描述了数据库系统是如何获取数据的,以及使用了哪些索引、表连接方式等信息。

通过分析SQL执行计划,可以帮助我们优化SQL语句,提高查询性能。

SQL执行计划的生成过程是由数据库系统的查询优化器完成的。

当我们执行一个SQL语句时,数据库系统会首先对该SQL语句进行语法分析和语义分析,然后将其转换成逻辑查询计划,再经过一系列的优化规则和成本估算,最终生成物理查询计划,也就是SQL执行计划。

在SQL执行计划中,最常见的信息包括表的访问方式(全表扫描、索引扫描等)、表之间的连接方式(嵌套循环连接、哈希连接、排序合并连接等)、使用的索引信息、过滤条件等。

通过分析这些信息,我们可以了解数据库系统是如何执行SQL语句的,从而发现潜在的性能瓶颈,进行优化。

SQL执行计划的生成和分析工具有很多种,比如Oracle的Explain Plan、SQL Server的Execution Plan、MySQL的Explain 等。

这些工具可以帮助我们查看SQL执行计划,分析SQL语句的性能,找出潜在的优化点。

在实际工作中,我们可以通过以下几种方式来分析SQL执行计划,以优化SQL语句的性能:1. 使用数据库系统自带的工具来查看执行计划。

不同的数据库系统有不同的执行计划查看工具,比如Oracle的SQL Developer、SQL Server的Management Studio等。

通过这些工具,我们可以直观地查看SQL执行计划,了解SQL语句的执行情况。

2. 使用Explain语句来查看执行计划。

大部分数据库系统都支持Explain语句,通过在SQL语句前加上Explain关键字,可以查看该SQL语句的执行计划。

这种方式适合于在命令行或者脚本中进行SQL执行计划的分析。

3. 使用第三方的SQL优化工具。

除了数据库系统自带的工具外,还有很多第三方的SQL优化工具可以帮助我们分析SQL执行计划,比如TOAD、SQL Tuning Advisor等。

SQLServer性能调优之执行计划(ExecutionPlan)调优

SQLServer性能调优之执行计划(ExecutionPlan)调优

SQLServer性能调优之执⾏计划(ExecutionPlan)调优SQL Server 存在三种 Join 策略:Hash Join,Merge Join,Nested Loop Join。

Hash Join:⽤来处理没有排过序/没有索引的数据,它在内存中把 Join 两边数据(的关联key)分别建⽴⼀个哈希表。

例如有以下的查询语句,关联的两张表没有建⽴索引,执⾏计划将显⽰为Hash Join。

[sql]1. SELECT2. sh.*3. FROM4. SalesOrdHeaderDemo AS sh5. JOIN6. SalesOrdDetailDemo AS sd7. ON8. sh.SalesOrderID=sd.SalesOrderID9. GOMerge Join:⽤来处理有索引的数据,它⽐Hash Join轻量化。

我们为前⾯两张表的关联列建⽴索引,然后再次上⾯的查询,执⾏计划将变更为Merge Join[sql]1. CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX idx_salesorderheaderdemo_SalesOrderID ON SalesOrdHeaderDemo (SalesOrderID)2. GO3. CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX idx_SalesDetail_SalesOrderlID ON SalesOrdDetailDemo (SalesOrderID,SalesOrderDetailID)4. GONested Loop Join:在满⾜Merge Join的基础上,如果某⼀边的数据较少,那么SQL Server 会把数据较少的那个作为外部循环,另⼀个作为内部循环来完成Join处理。

继续前⾯的例⼦为查询语句加上WHERE语句来减少 Join ⼀边的数据量,执⾏计划显⽰为Nested Loop Join。

oracle之使用OracleDeveloper对SQL进行简单调优(二)

oracle之使用OracleDeveloper对SQL进行简单调优(二)

oracle 之使⽤OracleDeveloper 对SQL 进⾏简单调优(⼆)使⽤Oracle Developer 对SQL 进⾏简单进⾏简单调优调优Oracle Developer 是Oracle 提供的免费数据库连接⼯具,⾏内数据中⼼⽣产操作间默认使⽤该⼯具执⾏SQL ,如遇到现场需要对⽣产SQL 进⾏优化查询的需要熟悉Oracle Developer 的基本使⽤,本⽂结合Oracle Developer ⼯具展⽰如何查看SQL ,如果进⾏基本优化。

⼀、 Oracle Developer 和 Oracle 命令1. Oracle DeveloperSQL 解释Oracle Developer ⼯具⾥⾯的“解释”功能只针对当前的sql 进⾏了⼀个预估的资源消耗以及执⾏路径,参考数据是系统⾥存在的表统计信息。

结果显⽰与实际执⾏可能存在差异,且表的详细信息,在其它功能下显⽰更为详细。

SQL 优化指导Oracle Developer ⼯具⾥⾯的sql 优化指导功能,对要优化分析的sql 进⾏了真实的执⾏,该功能展⽰的结果,包含了部分解释功能的结果,也就是根据表⾥⾯的统计信息预估的执⾏计划;它⼀般还包含优化建议;另外还展⽰了该sql 的实际执⾏计划和并⾏执⾏时的sql 性能结果。

SQL 跟踪Oracle Developer ⼯具⾥⾯的sql 跟踪功能,对要优化分析的sql 进⾏了实际的执⾏,详细的展⽰了执⾏过程中对 索引 CPU 缓存IO 和块的改变情况,也列出了执⾏过程中涉及的数据量和资源消耗;此功能包含了sql 解释中的表统计信息。

2. Oracle 命令autotraceOracle 命令 autotrace 是分析sql 的真实执⾏计划,查看sql 执⾏效率的⼀个⽐较简单⼜⽅便的⼯具。

它实际上是对sql 实际执⾏过程信息的⼀个收集和信息统计。

set autotrace on 开启autotrace ,后⾯执⾏sql 语句会⾃动显⽰sql 执⾏结果和跟踪信息。

sql lead的用法

sql lead的用法

SQL LEAD的用法1. 简介在SQL中,LEAD函数是一种窗口函数,用于从当前行开始返回指定偏移量后的行的值。

它可以用于获取当前行之后的某个特定行的值,而无需使用自连接或子查询。

2. 语法LEAD函数的基本语法如下:LEAD(expression, offset, default) OVER ([PARTITION BY partition_expression, ...]ORDER BY sort_expression [ASC | DESC])•expression: 必需,要返回的列或表达式。

•offset: 必需,指定要查找的相对位置。

例如,offset为1表示返回下一行的值。

•default: 可选,如果没有找到匹配的行,则返回默认值。

默认为NULL。

•PARTITION BY: 可选,用于分组数据并在每个分组内应用LEAD函数。

•ORDER BY: 必需,指定排序结果集的列或表达式。

3. 示例考虑以下示例数据表”employees”:employee_id first_name last_name hire_date1 John Doe 2010-01-012 Jane Smith 2012-05-153 David Johnson 2015-09-304 Sarah Williams 2018-03-10我们将使用LEAD函数来获取每个员工的下一个员工的hire_date。

SELECTemployee_id,first_name,last_name,hire_date,LEAD(hire_date, 1) OVER (ORDER BY hire_date) AS next_hire_dateFROMemployees;输出结果如下:employee_id first_name last_name hire_date next_hire_date1 John Doe 2010-01-01 2012-05-152 Jane Smith 2012-05-15 2015-09-303 David Johnson 2015-09-30 2018-03-104 Sarah Williams 2018-03-10 NULL在这个例子中,我们通过在每一行中使用LEAD函数来获取下一个雇佣日期。

SQL优化工具及使用技巧介绍

SQL优化工具及使用技巧介绍

SQL优化工具及使用技巧介绍SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。

它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。

然而,随着业务的发展和数据量的增长,SQL查询的性能可能会受到影响。

为了提高SQL查询的效率,出现了许多SQL优化工具。

本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。

一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具,它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。

通过使用Explain Plan命令,我们可以查看SQL查询的执行计划,了解SQL语句是如何被执行的,从而找到性能瓶颈并进行优化。

2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。

它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作,如查询语句和存储过程的执行情况等。

通过使用SQL Server Profiler,我们可以找到数据库的性能瓶颈,并进行相应的优化。

3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。

它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作,如查询语句的执行情况、锁的状态等。

通过使用MySQL Performance Schema,我们可以深入了解数据库的性能问题,并对其进行优化。

二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。

在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。

通常,我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。

同时,还应注意索引的维护和更新,避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。

2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描,如果表中数据量较大,查询性能会受到较大影响。

sql优化的原则

sql优化的原则

sql优化的原则摘要:1.SQL 优化的概念2.SQL 优化的原则a.尽量减少SELECT 查询返回的数据量b.避免在WHERE 子句中使用函数c.使用INNER JOIN 代替子查询d.使用连接(JOIN)时注意顺序e.避免使用SELECT *f.使用LIKE 时避免使用通配符g.使用EXPLAIN 分析查询执行计划3.总结正文:SQL 优化是数据库管理员和开发人员的一项重要任务,目的是提高查询性能,减少查询时间。

本文将介绍SQL 优化的原则,帮助读者更好地理解和优化SQL 查询。

首先,我们需要了解SQL 优化的概念。

SQL 优化是指对SQL 查询进行调整,以提高查询性能和效率。

优化的目标是减少查询执行时间,提高数据库的响应速度。

接下来,我们来介绍SQL 优化的原则。

1.尽量减少SELECT 查询返回的数据量在编写SQL 查询时,应尽量只选择需要的字段,避免使用SELECT *。

这样可以减少数据传输量,提高查询速度。

2.避免在WHERE 子句中使用函数在WHERE 子句中使用函数会导致索引失效,从而降低查询性能。

如果必须使用函数,可以考虑将函数应用到常量上,而不是表列上。

3.使用INNER JOIN 代替子查询在可能的情况下,使用INNER JOIN 代替子查询可以提高查询性能。

子查询可能导致查询执行多次,而INNER JOIN 可以在一次查询中完成。

4.使用连接(JOIN)时注意顺序当使用连接(JOIN)时,应尽量让驱动表(记录数较少的表)放在左侧。

这样可以让数据库优化器更有效地过滤掉不需要的记录。

5.避免使用SELECT *只选择需要的字段,避免使用SELECT *。

这样可以减少数据传输量,提高查询速度。

6.使用LIKE 时避免使用通配符在编写LIKE 查询时,应避免使用通配符(如%)。

通配符会导致全表扫描,从而降低查询性能。

如果必须使用通配符,可以考虑使用前缀匹配,或者使用全文索引。

7.使用EXPLAIN 分析查询执行计划使用EXPLAIN 命令可以查看查询的执行计划,从而了解查询是如何执行的。

HINT提高SQL语句的执行效率

HINT提高SQL语句的执行效率
提示明确表明对指定表选择簇扫描的访问方法,它只对簇对象有效.
例如
SELECT +CLUSTER BSEMPMS.EMP_NO,DPT_NO FROM BSEMPMS,BSDPTMS
WHERE DPT_NO='TEC304' AND BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
+ INDEX_FFS ( table [index [index]...] )
select + index_ffs(emp pk_emp) count() from emp;
NO_INDEX 指定不使用哪些索引
+ NO_INDEX ( table [index [index]...] )
8、指定表的连接操作
USE_NL 按nested loops方式连接
--默认hash join,获取所有数据的最快返回时间
select emp.ename,dept.dname from dept,emp where emp.deptno=dept.deptno;
--指定emp作为inner table ,以获取最快的响应时间
7、指定表的连接顺序
ORDERED 按表出现的顺序进行连接
+ ORDERED
select +ordered emp.ename,dept.dname from dept,emp where emp.deptno=dept.deptno;
select +ordered emp.ename,dept.dname from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;
4) 表之间的连接类型

一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?

一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?

一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?当一条SQL查询执行时间过长时,优化可以从多个方面入手。

以下是一些可能的优化方向:1. 执行计划分析:使用数据库提供的工具分析查询执行计划。

在MySQL中,可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划,了解数据库是如何执行查询的。

通过分析执行计划,可以找到潜在的性能问题,例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。

2. 索引优化:确保查询中涉及的列上有适当的索引。

缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。

可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。

注意,索引并不是越多越好,需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。

3. 适当使用缓存:利用数据库缓存,如MySQL的查询缓存或其他缓存机制,可以避免重复执行相同的查询。

但要注意,在某些情况下,查询缓存可能并不总是有益的,因此需要谨慎使用。

4. 分析慢查询日志:启用慢查询日志并分析其中记录的查询,找出执行时间较长的语句。

慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息,有助于定位潜在的性能问题。

5. 表结构优化:检查表的设计,确保表结构符合业务需求。

有时,调整表的结构,如拆分或合并表,可以改善查询性能。

6. 分批处理:如果查询涉及大量数据,考虑使用分页或分批处理的方式,以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。

7. 数据库参数调整:调整数据库系统的参数,如连接池大小、内存配置等,以适应查询的需求。

不同的数据库系统有不同的配置参数,需要根据具体情况来调整。

8. 使用合适的数据类型:选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。

尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作,因为这可能导致索引失效。

9. 数据库版本升级:考虑将数据库升级到最新版本,因为新版本通常包含了性能改进和优化。

在进行优化时,通常需要综合考虑以上多个方面,并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。

同时,对于复杂的查询和大规模数据,可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。

SQLSERVERLEAD和LAG使用

SQLSERVERLEAD和LAG使用

SQLSERVERLEAD和LAG使⽤⽰例:获取在48⼩时之内重复的记录SELECT*FROM ( SELECT b.* ,LAG(b.OperatorTime, 1, b.OperatorTime) OVER ( PARTITION BY b.No ORDER BY b.OperatorTime ) AS BeforTime ,LEAD(b.OperatorTime, 1, b.OperatorTime) OVER ( PARTITION BY b.No ORDER BY b.OperatorTime ) AS NextTimeFROM Test b) aWHERE DATEDIFF(HH, a.BeforTime, a.OperatorTime) <24AND DATEDIFF(HH, a.OperatorTime, a.NextTime) <24AND a.No IN ( SELECT c.NoFROM dbo.Test cGROUP BY c.NoHAVING COUNT(c.No) >1 )LAG函数:作⽤:访问相同结果集中先前⾏的数据,⽽⽤不使⽤ SQL Server 2016 中的⾃联接。

LAG 以当前⾏之前的给定物理偏移量来提供对⾏的访问。

在 SELECT 语句中使⽤此分析函数可将当前⾏中的值与先前⾏中的值进⾏⽐较。

语法:LAG (scalar_expression [,offset] [,default])OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )参数:scalar_expression要根据指定偏移量返回的值。

这是⼀个返回单个(标量)值的任何类型的表达式。

scalar_expression不能为分析的函数。

偏移量当前⾏(从中获得取值)后的⾏数。

如果未指定,则默认值为 1。

偏移量可以是列、⼦查询或计算结果为正整数其他表达式或可以隐式转换为bigint。

sql 调整执行计划

sql 调整执行计划

2024年安徽省宣城市小升初数学必刷经典应用题测试四卷含答案及解析姓名:________ 考号:________ 得分:________一、应用题(精选150道题;要求一、审题:在开始解答前,应仔细阅读题目,理解题目的意思、数量关系、问题是什么,以及需要几步解答;二、注意格式:正确使用算式、单位和答语;三、卷面要求:书写时应使用楷书,尽量避免连笔,字迹稍大,并注意排版;四、π一律取值3.14。

)1.小华量得一个树桩顶部的周长约是125.6厘米.这棵树树干的横截面的面积是多少?2.小区共有25栋楼房,每栋18层,每层4户,这个小区共有多少户?3.植树节前夕,李老师把42棵杨树苗和30棵柳树苗平均分给了五(1)班的几个小组,正好分完.五(1)班最多有几个小组?每个小组分到的杨树苗和柳树苗的棵数分别是多少棵?4.小华看一本书,每天看这本书的20%还多40页,这样4天刚好看完,这本书共有多少页?5.在直径是10m的圆形花坛四周铺一条宽1m的小路,小路的面积是多少平方米?6.一辆汽车以每小时65千米的速度从甲地开往乙地,行了2.4小时后,距乙地还有31千米.甲、乙两地之间公路长多少千米?7.某村共有5块水稻试验田,每块试验田今年的收成与去年相比情况如下(增产为正,减产为负):50千克,-35千克,20千克,-15千克,-5千克.今年水稻试验田的总产量与去年相比情况如何?8.甲乙两个仓库共存粮324吨.如果从甲仓调2/7放入乙仓,这时乙仓比甲仓多4吨.甲仓原有多少吨?9.一个长方体形状的儿童游泳池,长40米、宽14米,深1.2米.现在要在四壁和池底贴上面积为16平方分米的正方形瓷砖,需要多少块?10.某村共有6块水稻试验田,每块试验田今年的收成与去年相比的情况如下:30千克,23千克,-14千克,-5千克,45千克,-10千克.今年水稻试验田的总产量与去年相比情况如何?11.一条裤子69元,一件上衣的价钱是一条裤子价钱的2倍.买这样一套衣服,需要多少钱?12.甲、乙两车从A、B两地同时相向而行,甲车每小时行40千米,乙车每小时行35千米,两车在距中点15千米处相遇,求AB两地相距是多少?13.甲、乙两数的和是143,如果将甲数扩大10倍就和乙数相等,甲数是多少?14.某化肥厂一月份计划生产化肥160吨,结果上半月完成一月份计划的60%,下半月比上半月多完成1/8,这样一月份实际产量超过原计划的百分之几.15.甲乙两车同时从两地相对开出,沿同一条公路行进,速度分别为每小时80千米和每小时60千米,在距两地中点30千米的某处相遇,两地相距多少千米.16.师徒两人计划做156个零件,师傅每小时做18个,徒弟每小时做12个.师傅做了36个后,师徒两人合做还要多少小时才能完成任务?17.小华每次回家上楼要走108个台阶,她每上一层楼要走18个台阶.小华的家住在几层楼?18.建筑工地有水泥40吨,第一天用了2/5,第二天用的是第一天的5/6,第二天用的占这些水泥的几分之几?两天各用了水泥多少吨?19.要生产600个零件,由师傅做,6小时可以完成;由徒弟做,8小时可以完成,现由师徒二人合做,多少小时可以完成?20.甲、乙两列动车组同时从M、N两城相对开出,甲每小时行53.4千米,乙每小时比甲多行1.6千米,5小时后两车相遇.求M、N两城间的距离是多少千米?21.甲数是130,乙数是70,甲数给乙数多少后,乙数恰好是甲数的3倍?22.甲乙两车间共同生产一批零件,甲车间每天生产125个,乙车间每天生产175个.两个车间工作6天后,还差36个没完成,这批零件共有多少个?23.甲乙两仓库共存放化肥94吨,从甲仓运走2/5,从乙仓运走14吨后,两仓剩下的化肥相等.甲、乙两仓原来各存放化肥多少吨?(列方程解答)24.李强走一步的距离是53厘米,他从家到学校一共走了698步,他家到学校大约有多少米?25.甲、乙、丙三人在长2790米的环形路上的同一地点同时出发,甲、乙同向,丙与甲、乙背向而走,甲每分钟走80米,乙每分钟走70米,丙在距离乙180米处遇见甲.丙每分钟走多少米.26.同学们折纸鹤,每个人每小时折18个,照这样计算,6个人5小时能折鹤多少个?27.学校夏令营活动,有16人要从小岛到河对岸,河边只有一条小船,每次只能坐4人,至少要多少次才能全部过河.28.师徒两人加工一批零件,徒弟加工了320个,比师傅的2/3少20个,这批零件有多少个?29.机床厂计划五月份生产机床60台,实际超产了20%,实际生产机床多少台?30.师徒两人共同加工一批零件,师傅每小时加工60个,徒弟每小时加工50个,两人共同加工275个零件要多少小时?31.四年级两个班为希望工程捐款,一班共捐285元,二班共捐363元,两个班共72人,平均每人捐多少元?32.商店有黄气球38人,红气球25个,花气球的个数比红气球和黄气球总数的2倍少9个.花气球有多少个?33.李强骑自行车去学校,每分钟行1/5千米,25分钟行多少千米?1小时行多少千米?34.学校活动室长9m,宽5.6m,用边长0.8m的正方形瓷砖铺地,80块够吗?(不考虑损耗.)35.某玩具厂有女工人300人,男工人数是女工人数的一半,男、女工一共有多少人?36.某工厂计划加工一批零件,如果每天加工20个,18天可以完成,实际4天加工了96个,照这样计算,几天可以完成任务?37.甲乙两车从A、B两地相向而行,甲走完全程要8小时,乙走完全程要6小时,相遇时,距中点25千米,则甲乙两地相距多少千米?38.“世奥”小学组织四、五、六年级各80名学生去夏令营,这些学生分成两列纵队行进,四、五、六年级前后两名学生之间的距离分别是0.5米、1米、1.5米,年级之间的距离是3米,整个队伍通过一座木桥用了5分钟,已知他们每分钟行走100米.那么,这座木桥的长度是多少米?39.一块平行四边形的麦地,底是280米,高是150米.按每公顷产小麦50吨,这块地能收获多少吨小麦?40.工厂生产某种童车,因市场竞争激烈,出厂价必须控制在120元以内,工厂要想获得20%的利润,成本必须控制在多少元以内?41.有甲、乙两粮仓,甲粮仓比乙粮仓多存粮36吨,现在从甲、乙两个粮仓各运走50吨粮食,这时乙粮仓剩下的是甲粮仓的1/5.甲乙两个粮仓原来各存粮多少吨?42.一块三角形麦地,底是38 m,底对应的高是30 m,今年共收小麦307.8 kg,平均每公顷收小麦多少千克?43.铺一条从乜江到桂芽的通村公路,原计划每天铺800米,6天铺完.实际4天铺完,实际每天比原计划多铺多少米?44.商店里有水果50千克,卖出30.5千克后,又运进了20.5千克,这时商店里有水果多少千克?45.一辆汽车从甲地到乙地速度为每小时42千米,行了5小时,返回用了6小时,汽车返回的速度是多少?46.某小学四、五年级要栽220棵树.四年级有3个班,每班栽28棵,剩下的分给五年级4个班栽,平均每班栽多少棵?47.一种产品经检验有92件合格,8件不合格,该产品的合格率是多少?48.三年级的学生参加植树节,女生有56人,男生有64人.4名同学分成一组,一共可以分成多少组?49.一个圆柱形容器的底面半径是2分米,里面注入高为1分米的水,另一个长方体容器的底面长2分米,宽1.57分米,里面注入6分米高的水,现在将长方体容器里的水修倒入一些到圆柱形容器里,使两个容器水面高度相等,这时水面高度是多少分米?50.有一块长160米,宽50米的长方形玉米地,种植玉米的株距是0.25米,行距是0.4米,根据往年经验,大约有一半的玉米结了2个玉米棒,平均每个玉米棒大约可产0.25千克玉米粒.去年每吨玉米的价格是2080元,今年每吨玉米的价格是2240元,预计今年比去年多收入多少元?51.一辆汽车以每小时100千米的速度从甲地开往乙地,到达乙地后,又以每小时60千米的速度从乙地开回甲地.这辆汽车往返的平均速度是多少千米.52.今年植树节,陈老师带四(1)班同学去植树,一共植了111棵.已知陈老师植的棵树和平均每个同学植树的棵树一样多,你知道这个班可能有多少名同学吗?平均每个同学植树多少棵?53.两列火车从相距510千米的两地相对开出,甲车每小时行108.8千米,乙车每小时行61.2千米,经过多少小时两车在途中相遇?54.在奥运会的场馆建设中,一项工程原计划用52个工人在规定的日期内完成,后来因进行技术革新,采用了新技术可以提高工作效率50%,所以决定只安排40个工人去工作,结果还提前6天完成了任务.完成这项工程花了多长时间?55.筑路队修一段路,第一天修了全长的1/6多150米,第二天修了余下的1/4,还剩600米,这条公路全长多少米?56.小梁和小杨一起到商店买裤子,小梁带了164元,小杨带了128元,她们所带的钱合在一起正好可以买2条相同的裤子.小杨应该还给小梁多少钱?57.甲、乙两地相距495千米,一辆汽车从甲地开往乙地,已经行了3小时,剩下的路程比已经行的多45千米.这辆汽车的平均速度是多少千米/时?58.东方小学五年级学生人数是四年级的1.2倍,五年级有252人,四、五年级一共有多少名学生?59.甲乙同时从两地相向而行,甲每小时行95千米,乙每小时行83千米,两车在距中点48千米处相遇.两地间的距离是多少千米?60.一块梯形土地与一块平行四边形土地面积相等,梯形的上底是40米,下底是64米,高是60米,平行四边形土地的底是52米,高是多少米?61.东升镇某工厂一师傅做了80个零件,他做零件的合格率在85~98%之间,这名师傅至少做多少个合格的零件.62.一辆汽车从甲地开往乙地,第一小时行了全程的1/6,第二小时比第一小时多行了24千米,这时距离乙地还有116千米,甲乙两地间的公路长多少千米?63.小学六年级同学参加学校组织的赈灾捐款活动.一班48人,共捐款268元;二班50人,共捐款297元;三班46人,平均每人捐款6.5元.六年级同学平均每人捐款多少元?64.一件儿童上衣50元,一条长裤比上衣便宜13元,一条裙子又比长裤贵8元.这条裙子多少钱?65.乐乐养殖场饲养鸡、鸭、鹅数量的统计为鸭20%、鹅15%、鸡65%.(1)已知养鹅300只,养鸡、鸭各多少只?(2)养鹅的只数比鸡少百分之几?(3)养鸡的只数比鸭多百分之几?66.甲、乙、丙三人合租-套房子,有关费用平均分配.某月,甲预付水费12.5元;乙预付电费24.5元;丙预付煤气费54.5元.为了公平计算,甲应付给丙多少元?乙应付给丙多少元?67.机器厂原来制造50台机器要用钢材75吨,技术革新后,每台机器用的钢材节省了半吨.原来制造50台用的钢材,现在可造多少台?68.甲、乙、丙三人每分钟的速度分别为30米、40米、50米,甲、乙在A地同时同向出发,丙从B地同时出发去追赶甲乙,丙追上甲以后又经过10分钟才追上乙,则AB两地的距离是多少米.69.实验小学组织四年级425名学生乘车秋游,计划用限乘28人的汽车.至少需要租用多少辆这样的汽车?70.师徒二人共加工208个零件,师傅加工的零件数比徒弟的2倍还多4个.师傅加工了多少个零件?71.农民小区按小套55元/月,大套85元/月收取物业管理费,今年一月,小区内126户共收到7770元,那小区内大套、小套各有多少户?72.甲乙两车分别从两地同时相向开出,甲每小时行驶81千米,乙每小时行驶59千米,两车4.2小时一共行驶多少千米?73.一个长方形的水池,周长是36米,长是10米,它的宽是多少米?74.甲、乙两辆车都从A地开往B地,乙车的速度比甲车慢20%,甲车行完全程要8时,乙车行完全程需要多少时?75.李强期末考试五门功课平均分是60分,为了使自己的成绩好看,他灵机一动,将数学分数改成了80分,这样平均分就提高了10分,细心的妈妈发现后教育了李强,李强承认了错误,那么李强的数学到底多少分?76.甲乙两辆汽车分别从A、B两地相对开出,相遇后继续行驶.当两车又相距96千米时,甲车行驶了全程的80%,乙车行驶了全程的60%.A、B两地相距多少千米?77.有一个长方形操场,长216米,宽比长短48米,芳芳围绕操场跑了3圈,最少跑了多少米?78.某工厂有240名工人,其中女工占5/8,后来又调进若干名女工,这时女工占总人数的20/29.调进女工多少人?79.甲、乙、丙三人在一起吃饭,甲拿出5个面包,乙拿出4个面包,丙没有面包,却拿出9元钱,要求和甲乙平均吃.请你把这9元钱公平合理的分给甲和乙,甲乙各得几元钱?80.鸡和兔一共有5个头,有16条腿,鸡和兔各有多少只?81.王芳4分钟打字240个,照这样计算,她20分钟能够打字多少个?82.一种商品,如果降价5%卖出,可得525元的利润.如果按定价的七五折卖,就会亏175元,那么这种商品的成本价是多少元.83.一辆车5小时行了300千米.照这样计算,行驶480千米要几小时?84.阳光小学组织安全意识知识竞赛,共20题.评分规则是答对1题得10分,答错1题扣5分,弃权不扣也不加.芳芳弃权2题,得了120分,她答对了几题?85.饲养小组养了几只可爱的小兔子.白兔的只数是黑兔的2/5,灰兔的只数是白兔的1/3,灰兔有2只.你知道黑兔有多少只吗?86.学校高年级到小区植树420棵,五年级和六年级植树棵数的比是3∶4.五、六年级各植树多少棵?87.某机床厂要制造一批车床,上半月完成了全月计划的60%,下半月制造了110台,结果全月超额完成了10%.原计划制造车窗多少台?实际创造车床多少台?88.校庆前夕,少先大队部买来500个红气球、300个黄气球、300个蓝气球。

[转]对HashJoin的一次优化

[转]对HashJoin的一次优化

[转]对HashJoin的⼀次优化原⽂地址:前两天解决了⼀个优化SQL的case,SQL语句如下,big_table为150G⼤⼩,small_table很⼩,9000多条记录,不到1M⼤⼩,hash_area_size, sort_area_size均设置⾜够⼤,可以进⾏optimal hash join和memory sort。

select /*+ leading(b) use_hash(a b) */ distinct a.IDfrom BIG_TABLE a, SMALL_TABLE bwhere (a.category = b.from_cat ora.category2 =b.from_cat) anda.site_id =b.site_id anda.sale_end >= sysdate;执⾏计划如下:--------------------------------------------------------------------------| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)|--------------------------------------------------------------------------| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 174 | 18 (17)|| 1 | SORT UNIQUE | | 2 | 174 | 18 (17)||* 2 | HASH JOIN | | 2 | 174 | 17 (12)|| 3 | TABLE ACCESS FULL | SMALL_TABLE | 1879 | 48854 | 14 (8)||* 4 | TABLE ACCESS FULL | BIG_TABLE | 4 | 244 | 3 (34)|--------------------------------------------------------------------------Predicate Information (identified by operation id):---------------------------------------------------2 - access("A"."SITE_ID"="B"."SITE_ID")filter("A"."CATEGORY"="B"."FROM_CAT" OR"A"."CATEGORY2"="B"."FROM_CAT")4 - filter("A"."SALE_END">=SYSDATE@!)粗略来看,PLAN⾮常的完美,SQL HINT写的也很到位,⼩表在内build hash table,⼤表在外进⾏probe操作,根据经验来看,整个SQL执⾏的时间应该和FTS(Full Table Scan) BIG_TABLE的时间差不多。

sql语句的执行计划

sql语句的执行计划

sql语句的执行计划SQL语句执行计划是数据库管理系统在执行SQL语句时所采用的具体策略和步骤的描述。

执行计划的质量直接影响着SQL语句的性能和效率。

本篇文章将为您介绍SQL语句执行计划的基本概念、常见问题和优化方法。

一、执行计划的基本概念执行计划是数据库管理系统在处理SQL语句时所采用的一系列算法和优化策略的集合。

它包含了如何从输入数据中选择出满足查询条件的数据,如何对数据进行排序、分组、聚合等操作,以及如何将结果返回给应用程序等步骤。

执行计划是由数据库管理系统根据SQL语句的语法、数据量和系统资源等因素自动生成的。

二、常见问题1. 执行计划不准确:有时候,由于SQL语句的语法错误、数据量过大或系统资源不足等原因,数据库管理系统生成的执行计划可能不准确,导致查询性能低下。

2. 执行计划频繁变化:有些情况下,数据库管理系统会根据系统资源的动态变化自动调整执行计划,导致执行计划频繁变化,影响查询性能。

3. 缺乏有效的执行计划管理:一些数据库管理系统没有提供有效的工具来管理和分析执行计划,导致难以发现和解决性能问题。

三、优化方法1. 优化SQL语句:确保SQL语句的语法正确,避免使用复杂的数据操作和子查询,尽量减少临时表和外部表的使用。

2. 调整系统参数:根据实际需求调整数据库管理系统的参数,如索引策略、内存设置、并行处理等,以提高查询性能。

3. 分析执行计划:利用数据库管理系统的工具分析执行计划,找出性能瓶颈,针对性地进行优化。

4. 手动调整执行计划:对于一些难以通过自动优化解决的性能问题,可以手动调整执行计划,如修改索引策略、调整并行度等。

总之,优秀的SQL语句执行计划是提高数据库性能和效率的关键。

通过了解执行计划的基本概念、常见问题和优化方法,我们可以更好地管理和优化SQL语句的性能,提高系统的整体效率。

SQL优化的几种方法及总结

SQL优化的几种方法及总结

SQL优化的⼏种⽅法及总结优化⼤纲:通过explain 语句帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

SQL语句中的IN包含的值不应该过多。

当只需要⼀条数据的时候,使⽤limit 1。

如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少⽤or。

尽量⽤union all代替union。

不使⽤ORDER BY RAND()。

区分in和exists、not in和not exists。

使⽤合理的分页⽅式以提⾼分页的效率。

查询的数据过⼤,可以考虑使⽤分段来进⾏查询。

避免在where⼦句中对字段进⾏null值判断。

避免在where⼦句中对字段进⾏表达式操作。

必要时可以使⽤force index来强制查询⾛某个索引。

注意查询范围,between、>、<等条件会造成后⾯的索引字段失效。

关于JOIN优化。

优化使⽤1、mysql explane ⽤法 explane显⽰了mysql如何使⽤索引来处理select语句以及连接表。

可以帮助更好的索引和写出更优化的查询语句。

EXPLAIN SELECT*FROM l_line WHERE `status` =1and create_at >'2019-04-11';explain字段列说明table:显⽰这⼀⾏的数据是关于哪张表的type:这是重要的列,显⽰连接使⽤了何种类型。

从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和allpossible_keys:显⽰可能应⽤在这张表中的索引。

如果为空,没有可能的索引。

可以为相关的域从where语句中选择⼀个合适的语句key:实际使⽤的索引。

如果为null,则没有使⽤索引。

很少的情况下,mysql会选择优化不⾜的索引。

这种情况下,可以在select语句中使⽤use index(indexname)来强制使⽤⼀个索引或者⽤ignore index(indexname)来强制mysql忽略索引key_len:使⽤的索引的长度。

sql的执行计划

sql的执行计划

sql的执行计划SQL执行计划是一门涉及数据库性能优化的技术,指的是在使用SQL句时,各DBMS统根据所提供的SQL语句,系统通过分析、比较和搜索,找出最优的执行计划,来使SQL语句能够有效地执行。

此外,SQL执行计划也是SQL句优化的重要核心内容之一。

在SQL句执行前,DBMS先会将SQL语句编译,来产生可以为SQL 句执行提供基础的数据结构。

编译完成后,DBMS 会根据编译后的SQL 语句,生成一系列可供 SQL句执行的执行计划。

而执行计划作为计算机指令,有许多节点,每一节点都会描述一个特定的操作类型,比如索引搜索、表连接操作等,而不同的操作类型,其操作的顺序也可能不同。

因此,对于复杂的SQL语句,其执行计划中会有很多不同的节点,其中的每一个节点,都可能会影响到SQL句的执行效率。

要想提高SQL句的执行效率,SQL句的执行计划是不可或缺的一部分, SQL句的执行计划可以帮助开发人员清楚地了解每个SQL句的执行情况,从而做出合理的优化计划。

SQL句的执行计划也可以通过一些工具来监控,例如SQL句执行计划分析器,用于帮助开发人员更好地分析SQL行过程中出现的问题,以及在SQL语句执行过程中出现的数据库性能问题。

此外,SQL句的执行计划也可以通过一些优化建议,来帮助开发人员了解SQL句的执行状况,从而进行合理的优化。

此外,SQL句的执行计划也可以帮助开发人员查看SQL语句的执行顺序,以便更好地进行性能优化。

另外,SQL句的执行计划还可以帮助开发人员查看每条SQL句的运行时间,以便可以更好地检查SQL 句的执行效率,提高SQL句的性能。

总之,SQL执行计划是一门涉及数据库性能优化的核心技术,DBMS 统会根据提供的SQL语句,生成一系列可供 SQL句执行的执行计划,通过工具我们可以监控该执行计划,查看 SQL句执行中出现的问题,从而调整SQL句,使其有效地执行,提高数据库性能。

SQL语句的优化与性能调优技巧

SQL语句的优化与性能调优技巧

SQL语句的优化与性能调优技巧在数据库开发和管理中,优化SQL语句的性能是极为重要的一项工作。

通过调整和优化SQL语句,可以大大提高数据库的响应速度和吞吐量,从而提升系统的整体性能。

本文将介绍一些常见的SQL语句优化与性能调优技巧,帮助读者理解并应用于实际项目中。

1. 使用合适的索引索引是加速数据库查询速度的重要手段。

通过在表的列上创建索引,可以快速定位符合条件的记录,减少磁盘IO和CPU消耗。

在选择索引列时,考虑到经常被查询的列、过滤条件频繁出现的列和联合查询列等因素。

但要注意索引不是越多越好,因为索引也需要空间存储和维护成本。

2. 优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提升性能的关键。

首先,尽量避免使用SELECT *,而是选择需要的列。

次之,合理使用WHERE子句,通过条件过滤掉不必要的记录。

同时,使用JOIN关键字连接表时,考虑到被连接表上的索引列,以及避免笛卡尔积的产生。

3. 使用预处理语句预处理语句(Prepared Statement)在SQL语句和执行之间进行了解耦,提高了执行效率和安全性。

这是因为预处理语句使用参数绑定,可以先将SQL语句发送给数据库进行编译和优化,然后再绑定参数执行。

这样可以减少SQL语句的解析开销,提高重复执行的效果。

4. 适当分页在查询返回大量数据时,如果一次性返回所有记录会对数据库和网络造成很大的压力。

而适当地进行分页可以提高用户体验和系统性能。

可以通过使用LIMIT 和OFFSET语句进行分页查询,限制返回结果的数量,并指定偏移量。

5. 避免使用子查询子查询虽然灵活,但通常会造成性能问题。

在使用子查询之前,可以考虑使用连接查询或者临时表来替代。

这样可以将查询过程分解为多个步骤,降低复杂度,提高查询效率。

6. 避免重复查询和计算重复查询和计算是常见的性能问题之一。

为了避免反复查询相同的数据或重复计算相同的结果,可以使用临时表、视图或变量来存储中间结果。

在需要使用这些结果时,直接从中间存储中获取,避免不必要的开销。

ORACLE常用SQL优化hint语句

ORACLE常用SQL优化hint语句

ORACLE常⽤SQL优化hint语句在SQL语句优化过程中,我们经常会⽤到hint,现总结⼀下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的⽤法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化⽅法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最⼩化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化⽅法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最⼩化. 例如: SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 3. /*+CHOOSE*/ 表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化⽅法,并获得最佳的吞吐量; 表明如果数据字典中没有访问表的统计信息,将基于规则开销的优化⽅法; 例如: SELECT /*+CHOOSE*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 4. /*+RULE*/ 表明对语句块选择基于规则的优化⽅法. 例如: SELECT /*+ RULE */ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 5. /*+FULL(TABLE)*/ 表明对表选择全局扫描的⽅法. 例如: SELECT /*+FULL(A)*/ EMP_NO,EMP_NAM FROM BSEMPMS A WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 6. /*+ROWID(TABLE)*/ 提⽰明确表明对指定表根据ROWID进⾏访问. 例如: SELECT /*+ROWID(BSEMPMS)*/ * FROM BSEMPMS WHERE ROWID>=’AAAAAAAAAAAAAA’ AND EMP_NO=’SCOTT’; 7. /*+CLUSTER(TABLE)*/ 提⽰明确表明对指定表选择簇扫描的访问⽅法,它只对簇对象有效. 例如: SELECT /*+CLUSTER */ BSEMPMS.EMP_NO,DPT_NO FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE DPT_NO=’TEC304′ AND BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 8. /*+INDEX(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX(BSEMPMS SEX_INDEX) USE SEX_INDEX BECAUSE THERE ARE FEWMALE BSEMPMS */ FROM BSEMPMS WHERE SEX=’M'; 9. /*+INDEX_ASC(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引升序的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX_ASC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO=’SCOTT’; 10. /*+INDEX_COMBINE*/ 为指定表选择位图访问路经,如果INDEX_COMBINE中没有提供作为参数的索引,将选择出位图索引的布尔组合⽅式. 例如: SELECT /*+INDEX_COMBINE(BSEMPMS SAL_BMI HIREDATE_BMI)*/ * FROM BSEMPMS WHERE SAL<5000000 AND HIREDATE 11. /*+INDEX_JOIN(TABLE INDEX_NAME)*/ 提⽰明确命令优化器使⽤索引作为访问路径. 例如: SELECT /*+INDEX_JOIN(BSEMPMS SAL_HMI HIREDATE_BMI)*/ SAL,HIREDATE FROM BSEMPMS WHERE SAL<60000; 12. /*+INDEX_DESC(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引降序的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX_DESC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='SCOTT'; 13. /*+INDEX_FFS(TABLE INDEX_NAME)*/ 对指定的表执⾏快速全索引扫描,⽽不是全表扫描的办法. 例如: SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_EMPNAM)*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TEC305'; 14. /*+ADD_EQUAL TABLE INDEX_NAM1,INDEX_NAM2,...*/ 提⽰明确进⾏执⾏规划的选择,将⼏个单列索引的扫描合起来. 例如: SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_DPTNO,IN_EMPNO,IN_SEX)*/ * FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT' AND DPT_NO='TDC306'; 15. /*+USE_CONCAT*/ 对查询中的WHERE后⾯的OR条件进⾏转换为UNION ALL的组合查询. 例如: SELECT /*+USE_CONCAT*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M'; 16. /*+NO_EXPAND*/ 对于WHERE后⾯的OR 或者IN-LIST的查询语句,NO_EXPAND将阻⽌其基于优化器对其进⾏扩展. 例如: SELECT /*+NO_EXPAND*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M'; 17. /*+NOWRITE*/ 禁⽌对查询块的查询重写操作. 18. /*+REWRITE*/ 可以将视图作为参数. 能够对视图的各个查询进⾏相应的合并. 例如: SELECT /*+MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELET DPT_NO ,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL; 20. /*+NO_MERGE(TABLE)*/ 对于有可合并的视图不再合并. 例如: SELECT /*+NO_MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELECT DPT_NO,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL; 21. /*+ORDERED*/ 根据表出现在FROM中的顺序,ORDERED使ORACLE依此顺序对其连接. 例如: SELECT /*+ORDERED*/ A.COL1,B.COL2,C.COL3 FROM TABLE1 A,TABLE2 B,TABLE3 C WHERE A.COL1=B.COL1 ANDB.COL1=C.COL1; 22. /*+USE_NL(TABLE)*/ 将指定表与嵌套的连接的⾏源进⾏连接,并把指定表作为内部表. 例如: SELECT /*+ORDERED USE_NL(BSEMPMS)*/ BSDPTMS.DPT_NO,BSEMPMS.EMP_NO,BSEMPMS.EMP_NAM FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 23. /*+USE_MERGE(TABLE)*/ 将指定的表与其他⾏源通过合并排序连接⽅式连接起来. 例如: SELECT /*+USE_MERGE(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHEREBSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 24. /*+USE_HASH(TABLE)*/ 将指定的表与其他⾏源通过哈希连接⽅式连接起来. 例如: SELECT /*+USE_HASH(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHEREBSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 25. /*+DRIVING_SITE(TABLE)*/ 强制与ORACLE所选择的位置不同的表进⾏查询执⾏. 例如: SELECT /*+DRIVING_SITE(DEPT)*/ * FROM BSEMPMS,DEPT@BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=DEPT.DPT_NO; 26. /*+LEADING(TABLE)*/ 将指定的表作为连接次序中的⾸表. 27. /*+CACHE(TABLE)*/ 当进⾏全表扫描时,CACHE提⽰能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使⽤端 例如: SELECT /*+FULL(BSEMPMS) CAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS; 当进⾏全表扫描时,CACHE提⽰能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使⽤端 例如: SELECT /*+FULL(BSEMPMS) NOCAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS; 29. /*+APPEND*/ 直接插⼊到表的最后,可以提⾼速度. insert /*+append*/ into test1 select * from test4 ; 30. /*+NOAPPEND*/ 通过在插⼊语句⽣存期内停⽌并⾏模式来启动常规插⼊. insert /*+noappend*/ into test1 select * from test4 ;----------------------------------------------------------------------------Optimization Approaches Access MethodsALL_ROWS AND_EQUALCHOOSE CLUSTERFIRST RULES FULLRULE HASHParallel Execution HASH_AJAPPEND*ORDERED HASH_SJ ***STAR**INDEXSTAR_TRANSFORMATION*INDEX_ASCJoin Operations INDEX_COMBINE*DRIVING_SITE*INDEX_DESCUSE_HASH**INDEX_FFS*USE_MERGE MERGE_AJ**USE_NL MERGE_SJ***Additional Hints ROW_IDCACHE USE_CONCATNOCACHE NO_EXPAND***PUSH_SUBQ REWRITE***MERGE***NOREWRITE***NO_MERGE*Join OrdersPUSH_JOIN_PRED***NO_PUSH_JOIN_PRED***NOAPPEND*ORDERED PREDICATES***NOPARALLELPARALLELPARALLEL_INDEX*NO_PARALLEL_INDEX*** 提⽰(hint)从Oracle7中引⼊,⽬的是弥补基于成本优化器的缺陷。

SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式

SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式

SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项,详细介绍了SQL 语句优化的基本原则,包括索引、查询和游标的使用等。

下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式,希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开,不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。

这样,当对这个表进行查询时,只需要在表分区中进行扫描,而不必进行全表扫描,明显缩短了查询时间,另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O,一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。

对数据量大的时时表可采取此方法。

可按月自动建表分区。

2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧,就是表名、列名在查询中以一个字母为别名,查询速度要比建连接表快1.5倍。

3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。

但是并不是所有的表都需要建立索引,只针对大数据量的表建立索引就好。

缺点:1.创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。

2.索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。

3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。

索引需要维护:为了维护系统性能,索引在创建之后,由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块,因此,必须对索引进行维护。

4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的,而物化视图是实实在在的数据区域,是要占据存储空间的,另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源,但是它却换来了效率和灵活性。

索引视图更适合在OLAP(读取较多,更新较少)的数据库中使用,不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。

物化视图的注意事项:1.对于复杂而高消耗的查询,如果使用频繁,应建成物化视图。

mysql leading 用法

mysql leading 用法

mysql leading 用法MySQL中的leading用法是指在查询结果集中按照特定的条件进行排序,以使特定的值出现在排序结果的前面。

Leading是一个常用的关键字,用于控制查询结果集的排序顺序。

在本文中,我们将逐步回答关于MySQL leading用法的问题,并提供详细的解释和示例。

首先,让我们回顾一下MySQL中的排序概念。

排序是指对结果集根据一个或多个列的值进行重新排列的过程。

排序可以以升序(从小到大)或降序(从大到小)的方式进行。

在MySQL中,我们可以使用ORDER BY子句来指定排序条件。

然而,有时我们需要根据特定的条件在排序结果中放置一些特殊的值。

这就是leading的作用。

leading关键字的基本语法如下:SELECT column_nameFROM table_nameORDER BY column_name [ASC DESC] [LEADING leading_condition]在这个语法中,leading_condition是一种用于在排序结果中放置特殊值的条件表达式。

我们可以使用比较运算符(例如=、<、>等)和逻辑运算符(例如AND、OR等)来定义leading_condition。

下面是一个示例,演示如何使用leading关键字在MySQL中进行排序:我们有一个名为"employees"的表,其中包含员工的姓名(name)和他们的工资(salary)。

CREATE TABLE employees (name VARCHAR(50),salary INT);现在,假设我们想按照工资降序排列表中的所有员工,并在排序结果中放置工资为10000的员工的记录在第一位。

我们可以使用leading关键字来实现这一目标。

下面是使用leading关键字进行排序的示例查询:SELECT name, salaryFROM employeesORDER BY salary DESCLEADING salary = 10000;在这个查询中,我们首先使用ORDER BY子句对工资列进行降序排列。

PG_插件-pg_hint_plan

PG_插件-pg_hint_plan

PG_插件-pg_hint_plan ⽬录概念 pg_hint_plan是⼀款插件,类似于oracle的hint;⽤于选择特定的执⾏计划,进⾏SQL调优。

编译安装本⽂以pg_hint_plan-REL10_1_3_3.tar.gz+pg10.6为例;#解压tar xf pg_hint_plan-REL10_1_3_3.tar.gzchown -R postgres:postgres pg_hint_plan-REL10_1_3_3#编译安装su – postgresexport PATH=/opt/pgsql/bin:$PATHcd pg_hint_plan-REL10_1_3_3gmake cleangmakegmake install#编译后⽇志/usr/bin/mkdir -p '/opt/pgsql/share/extension'/usr/bin/mkdir -p '/opt/pgsql/share/extension'/usr/bin/mkdir -p '/opt/pgsql/lib'/usr/bin/install -c -m 644 .//pg_hint_plan.control '/opt/pgsql/share/extension/'/usr/bin/install -c -m 644 .//pg_hint_plan--*.sql '/opt/pgsql/share/extension/'/usr/bin/install -c -m 755 pg_hint_plan.so '/opt/pgsql/lib/'#修改配置,创建插件在postgresql.conf的shared_preload_libraries配置项加⼊pg_hint_planshared_preload_libraries = 'pg_stat_statements,pg_jieba,rum,pg_pathman,pg_bigm,pg_hint_plan' #重启PG/opt/pgsql/bin/pg_ctl -D /pgsql/data_10 restart#登陆PG,创建插件postgres=# create extension pg_hint_plan ;CREATE EXTENSION验证#建表造数据create table test11(id int);insert into test11 select * from generate_series(1,10);create index idx_test11 on test11 (id);#验证postgres=# explain select * from test11 where id=1;QUERY PLAN------------------------------------------------------Seq Scan on test11 (cost=0.00..1.12 rows=1 width=4)Filter: (id = 1)使⽤hint:postgres=# /*+ IndexScan(test11) */ explain select * from test11 where id=1;QUERY PLAN-------------------------------------------------------------------------Index Scan using idx_test11 on test11 (cost=0.14..8.15 rows=1 width=4)Index Cond: (id = 1)⽀持的hint参数Format:(/*+ SeqScan(table) */)DescriptionSeqScan(table)Forces sequential scan on the tableTidScan(table)Forces TID scan on the table.IndexScan(table[ index...])Forces index scan on the table. Restricts to specified indexes ifany.IndexOnlyScan(table[ index...])Forces index only scan on the table. Rstricts to specfied indexes ifany. Index scan may be used if index only scan is not available.Available for PostgreSQL 9.2 and later.BitmapScan(table[ index...])Forces bitmap scan on the table. Restoricts to specfied indexes ifany.NoSeqScan(table)Forces not to do sequential scan on the table.NoTidScan(table)Forces not to do TID scan on the table.NoIndexScan(table)Forces not to do index scan and index only scan (For PostgreSQL9.2 and later) on the table.NoIndexOnlyScan(table)Forces not to do index only scan on the table. Available forPostgreSQL 9.2 and later.NoBitmapScan(table)Forces not to do bitmap scan on the table.NestLoop(table table[ table...])Forces nested loop for the joins consist of the specifiled tables. HashJoin(table table[ table...])Forces hash join for the joins consist of the specifiled tables. MergeJoin(table table[ table...])Forces merge join for the joins consist of the specifiled tables. NoNestLoop(table table[ table...])Forces not to do nested loop for the joins consist of the specifiledtables.NoHashJoin(table table[ table...])Forces not to do hash join for the joins consist of the specifiledtables.NoMergeJoin(table table[ table...])Forces not to do merge join for the joins consist of the specifiledtables.Leading(table table[ table...])Forces join order as specified.Leading()Forces join order and directions as specified. A join pair is a pair oftables and/or other join pairs enclosed by parentheses, which canmake a nested structure.Rows(table table[ table...] correction)Corrects row number of a result of the joins consist of the specfiedtables. The available correction methods are absolute (#), addition(+), subtract (-) and multiplication (*). should be a string that strtod()can read.Set(GUC-param value)Set the GUC parameter to the value while planner is running.实战效果原始SQL:explain (ANALYZE true,buffers true)WITH A AS (SELECTRESULT.x1FROMT1 TASKLEFT JOINT2 RELATEON RELATE.x2 = TASK.IDLEFT JOIN t3 RESULT ON RELATE.x3 = RESULT.x4WHERE1 = 1AND TASK.ID = 'xxxxxxxxxx'AND RESULT.DATA_SOURCE IN ( 'P12', 'P14', 'P02', 'P17', 'P26' )AND RESULT.CROWD_NAME IS NOT NULL)SELECTCOUNT( A.entity_id ) AS cntFROMA;对应执⾏计划:Aggregate (cost=113379.07..113379.08 rows=1 width=8) (actual time=2772.901..2772.901 rows=1 loops=1)Buffers: shared hit=719635, temp written=2607CTE a-> Nested Loop (cost=0.57..113105.31 rows=12167 width=4) (actual time=0.050..2077.828 rows=1525996 loops=1)Buffers: shared hit=719635-> Index Only Scan using idx_zdr_arrive_local_task_relate_code_task_id on zdr_arrive_local_task_relate relate (cost=0.14..3.33 rows=1 width=18) (actual time=0.010..0.012 rows=1 loops=1)Index Cond: (task_id = 'xxxxxx'::text)Heap Fetches: 1Buffers: shared hit=3-> Index Scan using zdr_arrive_local_cache_datasource_crowd_id on zdr_arrive_local_cache result (cost=0.43..112493.64 rows=60834 width=12) (actual time=0.037..1876.879 rows=1525996 loops=1)Index Cond: (((crowd_id)::text = (relate.relate_code)::text) AND ((data_source)::text = ANY ('{P12,P14,P02,P17,P26}'::text[])))Filter: (crowd_name IS NOT NULL)Buffers: shared hit=719632-> CTE Scan on a (cost=0.00..243.34 rows=12167 width=4) (actual time=0.051..2566.068 rows=1525996 loops=1)Buffers: shared hit=719635, temp written=2607Planning time: 0.423 msExecution time: 2778.586 ms问题:标红处可以看到调⽤索引的情况下,返回了1525996 条数据(该表总数据量两千万),明显返回这么⼤数据集的情况下,⾛索引造成的随机IO相当惊⼈,优化可以从耗时长的那⼀步⼊⼿,可以尝试调⽤顺序扫描。

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-----------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | IDX_JUSTIN_R_refer_id | 5 | 30 | 2 (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL> select count(*), count(distinct refer_id) from JUSTIN_REFER;
COUNT(*) COUNT(DISTINCTrefer_id)
---------- --------------------------
418756 89276
0 physical reads
0 redo size
18780090 bytes sent via SQL*Net to client
712693 bytes received via SQL*Net from client
64748 SQL*Net roundtrips to/from client
where u.ip =:a;
一般来说对于cost极小但是buffer gets又很高的语句,大多是由统计信息不准确造成的,
但是这两个表都是7月份收集的,且两个表的数据改动都是很平稳的,不应该是统计信息出错。
SQL> select table_name,last_analyzed from user_tables where table_name in('JUSTIN_REFER','JUSTIN');
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
971191 rows processed
我们可以看到,上面这个单表查询语句返回971191行,逻辑读就有35万多,无怪乎整个sql的逻辑读如此之大;
再来看一下表JUSTIN_REFER的数据分布
0 db block gets
2183130 consistent gets
35 physical reads
12572 redo size
517 bytes sent via SQL*Net to client
该表总共也就40万条记录,且refer_id的选择性极佳。
现在我们可以尝试通过加hint来优化该语句,把JUSTIN_REFER作为驱动表,将其过滤后的数据再与JUSTIN表关联;
SQL> select /*+ leading(u_f,u) */ count(*)
2 from JUSTIN_REFER u_f
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select count(*)
2 from JUSTIN_REFER u_f
3 join JUSTIN u
4 on u_f.refer_id = u.id
5 where u.ip = :a;
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JUSTIN | 2 | 26 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_JUSTIN_IP | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 |
60.a.b.c 1
218.a.b.c 1
可以看到大部分时候都是选择222.a.b.c作为绑定值,采用autotrace查看一下其执行计划
SQL> set autotrace traceonly
SQL> set linesize 300 pagesize 300
SQL> variable a varchar2(200);
SQL> exec :a := '222.a.b.c';
2 - access("IP"=:A)
Statistics
----------------------------------------------------------
7 recursive calls
0 db block gets
350669 consistent gets
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
查看一下绑定变量的历史记录
SQL> select value_string,count(*) from dba_hist_sqlbind where sql_id ='dsc850x8y7can' group by value_string;
VALUE_STRING COUNT(*)
487 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 - access("U"."IP"=:A)
5 - access("U_F"."refer_id"="U"."ID")
Statistics
----------------------------------------------------------
7 recursive calls
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 26 | 5 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------- ----------
180.a.b.c 1
使用leading(,)优化sql执行计划
个人ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ类:优化案例
今天在数据库中捕获到一条sql,其cost很小但是逻辑读又极高,sql大致如下
select count(*)
from JUSTIN_REFER u_f
left join JUSTIN u
on u_f.refer_id = u.id
| 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JUSTIN | 2 | 26 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | IDX_JUSTIN_IP | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 19 | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 11 | 209 | 9 (0)| 00:00:01 |
222.a.b.c 401
58.a.b.c 1
1 rows processed
目前JUSTIN表已经很大了,有1000万条记录,而当ip值为222.a.b.c时,访问JUSTIN的代价很大
SQL> select id from JUSTIN where ip = :a;
971191 rows selected.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 19 | 9 (0)| 00:00:01 |
TABLE_NAME LAST_ANALYZED
------------------------------ -------------
JUSTIN 2011-7-27 上午
JUSTIN_REFER 2011-7-2 上午
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