'自动化优化’只是个噱头,要能自动化世界就安静了.只是行里非得要这么个名字.       最基本的抓取系统topsql,是通过awr,但是这样有诸多弊端和不灵活,比如数量较少.不能直接看执行计划.排序是按总时间却会把单次较慢的漏掉.        为此我自己写了一个抓取的脚本,执行后会生成网页形式的html报告 可以自定义抓取时间段和topsql数量,直接超链接到执行计划,各项指标比awr更全面 这样妈妈再也不怕我抓不到sql了~~     后来用plsql做了个增强版: 界面模仿awr

优化最耗资源的N条SQL语句 如何从SGA或者AWR中找出最消耗资源的SQL, 例如最慢的20条SQL, 然后逐条优化? SQL自动优化工具SQL Tuning Expert Pro for Oracle 下载: https://www.tosska.cn/tosska-sql-tuning-expert-pro-tse-pro-for-oracle-download-free-trial-zh/ 产品介绍: https://www.tosska.cn/tosska-sql-tuning-exp

一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如

数据库SQL优化大总结 小编最近几天一直未出新技术点,是因为小编在忙着总结整理数据库的一些优化方案,特此奉上,优化总结较多,建议分段去消化,一口吃不成pang(胖)纸 一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 最好不要给数

前面讲了如何设计数据库表结构.存储引擎.索引优化等内存,这篇文章会讲述如何进行SQL优化,也是面试中关于数据库肯定会被问到的, 这些内容不仅仅是为了面试,更重要的是付诸实践,最终用到工作当中 之前的MySQL内存地址:MySQL系列内容 如何获取存在性能的SQL: 1.通过生产环境用户.测试人员反馈的应用响应速度较慢,可能就是SQL性能较差导致的 2.通过慢查询日志获取 3.实时获取存在性能问题的SQL MySQL慢查日志: 参数: 1.slow_query_log 是否启动慢查询日志,默认不开

我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习.摘录.并汇总部分资料与大家分享! () 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id f

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id f

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

系统优化中很重要的方面是SQL语句的优化,对于海量数据,优质的SQL能够有效的提高系统的可用性. 总结的有点罗嗦,列个简单的目录啦~ 目录 第一部分知识准备                            第二部分 常用sql用法和注意事项                                第三部分  sql优化总结 1.  sql执行过程  1. exists 和 in                                                     

Problem Description: 1.每个表的结构及主键索引情况 2.每个表的count(*)记录是多少 3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少? 4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作 5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数,表空间的类型,存储参数等 7.执行该SQL语句时,系统等候的资源是什么?

SQL Optimizer for SQL Server 帮助提升数据库应用程序性能,最大程度地自动优化你的SQL语句 SQL Optimizer for SQL Server 让 SQL Server DBA或者T-SQL开发人员能够主动地识别潜在的SQL性能问题,通过扫描和分析SQL语句进行人工智能自动SQL优化.Dell SQL Optimizer通过尝试每一种可能来激发数据库内部SQL优化器的潜能,从而达到性能优化的目的,这是数据库内部SQL优化器不能做到的.下面介绍一下这个工具的一些主

查询速度慢的原因很多,常见如下几种:    1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.    3.没有创建计算列导致查询不优化.    4.内存不足    5.网络速度慢    6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)    7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)    8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.    9.返回了不必要的行和列   

问题的发现:      菜鸟D在工作的时候发现项目的sql语句很怪,例如 : select a.L_ZTBH, a.D_RQ, a.VC_BKDM, (select t.vc_name from tbkxx t where t.vc_code = a.vc_bkdm) vc_name, a.VC_BZ, a.L_SCLB, a.EN_ZS, a."ROWID", s."ROWID",--冗余列 decode(nvl(a.l_cjsl, 0), 0, 0, round

1.等值连接:显性连接和隐性连接 在<MySQL必知必会>中对于等值连接有提到两种方式,第一种是直接在WHERE子句中规定如何关联即可,那么第二种则是使用INNER JOIN关键字.如下例两种方式是"等同"的. //WHERE方式 SELECT vend_name, prod_name, prod_price, quantity FROM vendors, products, orderitems WHERE vendors.vend_id = products.vend_

https://my.oschina.net/u/1859679?tab=newest&catalogId=597012 上一篇,我们介绍了<DB——数据的读取和存储方式>,这篇聊聊sql优化器的工作. 关系型数据库的一大优势之一,用户无需关心数据的访问方式,因为这些优化器都帮我们处理好了,但sql查询优化的时候,我不得不要对此进行关注,因为这牵扯到查询性能问题. 有经验的程序员都会对一些sql优化了如指掌,比如我们常说的最左匹配原则,非BT谓词规避等等,那么优化器是如何确定这些的?以

Oracle数据库里SQL优化的终极目标就是要缩短目标SQL语句的执行时间.要达到上述目的,我们通常只有如下三种方法可以选择:1.降低目标SQL语句的资源消耗.2.并行执行目标SQL语句.3.平衡系统的资源消耗.方法1:a.在不更改业务逻辑的情况下改写SQL来降低目标SQL语句的资源消耗. b.不改写SQL但通过调整执行计划或相关表的数据来降低目标SQL语句的资源消耗.注意:走索引不一定比全表扫描好,例如在很多情况下走索引的嵌套循环连接的执行效率往往比不上走全表扫描的哈希连接的执行效率.方法2:

网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱.近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充. 这篇文章我花费了大量的时间查找资料.修改.排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到.纠正以及补充. 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id f

Explain 介绍 在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用.EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作.以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数.explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 执行计划用来显示对应语句在MySQL中是如何执行的. Explain语句对select,delete,upda

始sql: SELECT TOP 100 PERCENT ZZ.CREW_NAME AS 机组, ZZ.CREW_ID, AA.年度时间, CC.当月时间, DD.连续七天时间 AS 最近七天 FROM (SELECT * FROM CABIN_CREW_INFO WHERE QUIT_DATE > CONVERT(VARCHAR, YEAR(43381)) + '-01-01') ZZ LEFT OUTER JOIN (SELECT CREW_ID, DBO.HOURFORMAT(SUM(FL