索引对大数据的查询速度的提升是非常大的,Explain可以帮你分析SQL语句是否用到相关索引. 索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因: 1. 硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2. 没有索引或者索

 以下的文章抓哟是对Oracle SQL执行缓慢的原因的分析,如果Oracle数据库中的某张表的相关数据已是2亿多时,同时此表也创建了相关的4个独立的相关索引.由于业务方面的需要,每天需分两次向此表中插入300万条记录.  www.2cto.com   由于数据量大,每次插入耗时3个小时以上,严重影响效率. 因此,修改了系统的算法,将此表中只存储当天新增记录.将此表truncate后,第二天执行对此表的update操作时,非常耗时.表中有2亿多条数据的时候,此Oracle sql语句耗时59秒:

索引对大数据的查询速度的提升是非常大的,Explain可以帮你分析SQL语句是否用到相关索引. 索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因: 1. 硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2. 没有索引或者索

但实际上 SQL 执行起来可能还是很慢,那么到底从哪里定位 SQL 查询慢的问题呢?是索引设计的问题?服务器参数配置的问题?还是需要增加缓存的问题呢?性能分析来入手分析,定位导致 SQL 执行慢的原因. 前面已经更新了总结核心的主要三点 如何使用慢查询日志查找执行慢的 SQL 语句? 如何使用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划? 如何使用 SHOW PROFILING 分析 SQL 执行步骤中的每一步的执行时间? 那讲了这这么多数据库服务器的优化分析的步骤是怎样的?中间有哪些需要注意的地方

一.SQL执行过程 1.用户连接数据库,执行SQL语句: 2.先在内存进行内存读,找到了所需数据就直接交给用户工作空间: 3.内存读失败,也就说在内存中没找到支持SQL所需数据,就进行物理读,也就是到磁盘中查找: 4.找到的数据放到内存中,在内存进行数据过滤再放到会话工作空间. 5.假设会话工作空间需要暂存结果集进行排序,但空间不足的话,就会借用磁盘tmpdir,最后再将结果返回给用户. 注: 用户会话空间是内存中分配出来的一个工作空间,而innodb_buffer_pool是innodb存储引

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta

需求:一个SQL执行特别慢,无法返回结果,需要进行优化,最终返回结果即可. 一.SQL分析 二.尝试执行,观测执行计划 三.修改SQL 四.问题总结 一.SQL分析 )SQL文本,执行时间,执行用户 用户brjljk sql执行时间,2935分钟 sql_text select c.hphm, c.ccdjrq, c.clpp1, c.clxh, c.zt, c.syr, c.wfsj, c.wfxw, c.dsr, c.xxly, c.syq, c.wfsj1, d.wfnr, e.dlmc,

原文:SQL Server中存储过程比直接运行SQL语句慢的原因 在很多的资料中都描述说SQLSERVER的存储过程较普通的SQL语句有以下优点: 1.       存储过程只在创造时进行编译即可,以后每次执行存储过程都不需再重新编译,而我们通常使用的SQL语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据库执行速度. 2.       经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作,这个时候就会用SP来封装数据库操作.当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行 Update,Insert,Query

Oracle sql执行计划解析 https://blog.csdn.net/xybelieve1990/article/details/50562963 Oracle优化器 Oracle的优化器共有3种模式:RULE (基于规则).COST(基于成本).CHOOSE(基于选择). 设置缺省的优化器的方法,是在启动参数文件中针对OPTIMIZER_ MODE参数的各种声明进行选择,如RULE.COST.CHOOSE.ALL_ ROWS.FIRST_ ROWS.当然也可以在SQL语句级别或是会话级

关于执行计划Cost的三个疑问: 1. 执行计划的Cost越低,SQL就一定跑得越快吗?或者说Cost 和 执行时间成比例关系吗? 2. Oracle 默认产生的执行计划是Cost最低的吗? 3. 如果对象的统计信息都是最新的,执行计划就一定是准确和最优的吗? 实践出真知: 发现一条SQL,跑很久也没结果出来. SQL不是很长,但是执行计划很长. SQL文本: SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd') AS STAT_DATE, SYSDATE AS STAT_

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

SQL执行效率总结 1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况 p4: 2.4 内存: 1 G os: windows 2003 数据库: ms sql server 2000 目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1. -- 建表 create table t_userinfo ( userid int identity(1,1) primary key nonclustered, nick varch

sql 被保存在 share pool 后, 开始解析, 解析包括语句的语法, 检验及对象, 以确认该用于是否有该对象的权限, 如果这些都通过了, 接下来就要看这个语句之前是否被执行过, 如果是, oracle 将取回之前解析的信息并重用, 这就是软解析, 如果没有被执行过, 那么oracle就将执行所有的工作来为当前语句生成执行计划, 并将它存在于缓存中以便将来使用, 这就是硬解析. 硬解析需要做很多工作, 如果想看硬解析都干了什么, 最简单的办法是打开扩展SQL追踪, 执行一个语句然后查询追

[MySQL优化] -- 如何查找SQL效率地下的原因   来源: ChinaUnix博客 日期: 2009.07.20 16:12 (共有条评论) 我要评论       查询到效率低的 SQL 语句 后,可以通过 EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序,比如我们想计算 2006 年所有公司的销售额,需要关联 sales 表和 company 表,并且对 profit 字段做求和( su

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 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. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips:最好不要在主库上数据库备份,大型活动前

作者:风过无痕-唐 http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 场景 我用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景 课程表: create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条 学生表: create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据70000条 学生成绩表SC 数据70w

逻辑架构: 1.连接层 2.服务层 3.引擎层(插拔式) 4.存储层 存储引擎: 常用的有:MyISAM.InnoDB 查看命令:show variables like '%storage_engine%'; 索引:[单值.复合] 创建索引:create index idx_user_name(索引名字) on user(表名) (name)(字段名) 定义:索引是一种数据结构(帮助MySQL高效的获取数据) 目的:提高查询效率,可以类比字典[可以理解为排好序的快速查找数据结构] 但同时也会影响

EXPLAIN 查看 SQL 执行计划.分析索引的效率: id:id 列数字越大越先执行: 如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询. select_type:查询的序列号 A:simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询.有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个 B:primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为prim