大多数查询优化器将查询计划用“计划节点”树表示.计划节点封装执行查询所需的单个操作.节点被布置为树,中间结果从树的底部流向顶部.每个节点具有零个或多个子节点 - 这些子节点是输出作为父节点输入的节点.例如,连接节点将具有两个子节点,它们表示两个连接操作数,而排序节点将具有单个子节点(要排序的输入).树的叶是通过扫描磁盘产生结果的节点,例如通过执行索引扫描或顺序扫描. 连接排序 查询计划的执行主要取决于表的连接顺序.例如,当分别连接大小为10行,10,000行和1,000,000行的3个表A,B,

1        介绍 1.1     处理流程 当MYSQL 收到一条查询请求时,会首先通过关键字对SQL语句进行解析,生成一颗“解析树”,然后预处理器会校验“解析树”是否合法(主要校验数据列和表明是否存在,别名是否有歧义等),当“解析树”被认为合法后,查询优化器会对这颗“解析树”进行优化,并确定它认为最完美的执行计划. 1.2     衡量标准 MYSQL查询优化器衡量某个执行计划是否完美的标准是“使用该执行计划时的成本”,该成本的最小单位是读取一个4K数据页的成本. 下面图中的数据说明,当

SQL Server的查询优化器是一个基于成本的优化器.它为一个给定的查询分析出很多的候选的查询计划,并且估算每个候选计划的成本,从而选择一个成本最低的计划进行执行.实际上,因为查询优化器不可能对每一个产生的候选计划进行优化,所以查询优化器会在优化时间和查询计划的质量之间进行一个平衡,尽可能的选择一个“最优”的计划. 所以,查询优化器成为SQL Server中最重要的一个组件,并且影响着SQL Server的性能.选择正确或错误的执行计划意味着查询执行时间可能存在着毫秒的,几分钟,甚至几个小时之

数据库查询优化器的艺术 作者:李海翔 Oracle公司MySQL全球开发团队.资深专家 简单的浏览了一遍,由于以前没有接触过SQL优化这些知识,读起来还是非常吃力的,不过收获还是很大的. 作者通过对Mysql.PostgreSQL这两个开源数据库查询优化器的对比,深入介绍了数据库查询优化这方面的知识. 本书开篇首先介绍了数据库查询优化的技术原理,数据库查询优化分为逻辑查询优化.物理查询优化,然后分别介绍了Mysql查询优化器的架构.原理以及具体实现,最后又对比的介绍了PostgreSQL查询优化

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

本文转自 http://www.imysql.cn 最近碰到一个慢SQL问题,解决过程有点小曲折,和大家分享下. SQL本身不复杂,表结构.索引也比较简单,不过个别字段存在于多个索引中. CREATE TABLE `pre_forum_post` (`pid` int(10) unsigned NOT NULL,`fid` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0’,`tid` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正

一.结合实际,谈索引使用的误区 理论的目的是应用.虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析.下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法. 1.主键就是聚集索引 这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费.虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的. 通常,我们会在每个表中都建立一个ID列,以区分每条数据,并且这个ID列是自动增大的,步长一般为1.我们的这个办公

ClustrixDB查询优化器有何不同 ClustrixDB查询优化器的核心是能够执行一个具有最大并行性的查询和多个具有最大并发性的并发查询.这是通过分布式查询规划器和编译器以及分布式无共享执行引擎实现的. 什么是查询优化器? SQL是一种声明性语言,即一种描述要计算什么但不描述如何计算的语言.查询优化器的工作是确定如何进行此计算,这对整个系统的性能至关重要.例如,您可能会在SQL中说希望联接3个表并计算一个聚合操作.这给查询优化器留下了以下问题: 以什么顺序表应该加入吗?这可以查询执行的区别在

转自博客http://www.cnblogs.com/hellohell/p/5718238.html 感谢楼主的贡献 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个

Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析     Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析1 存取类型1 5         范围存取类型2 6         索引存取类型2 7         转换3 AND3 9         OR3 10    UNION3 11    NOT,<>4 12    ORDER BY4 13    GROUP BY4 存取类型 当我们评估一个条件表达

Atitit sql计划任务与查询优化器--统计信息模块 每一个统计信息的内容都包含以上三部分的内容. 我们依次来分析下,通过这三部分内容SQL Server如何了解该列数据的内容分布的. a.统计信息的总体属性项 该部分包含以下几列: · Name:统计信息的名称. · Updated:统计信息的最近一次更新时间,这个时间信息很重要,根据它我们能知道该统计信息什么时候更新的,是不是最新的,是不是存在统计信息更新不及时造成统计的当前数据分布不准确等问题. · Rows:描述当前表中的总行数. ·

Atitit 查询优化器的流程attilax总结 1.1. 来理解该过程:1 1.2. 关于这些优化器的最重要原则的就是:尽可能的减少扫描范围,2 1.3. .筛选条件分析2 1.4. 二.索引优化2 1.1. 来理解该过程: 这个图看上去有点复杂,我们来详细分析下,其实就是将这个优化阶段分为3个子阶段 <1>这个阶段仅考虑串行计划,也就说单处理器运行,如果这个阶段找到了一个好的串行计划,优化器就不会进入下一阶段.所以对于数据量少的情况,或者执行语句简单的情况下,基本采用的都是串行计划. 当然

原创文章,同步发自作者个人博客 http://www.jasongj.com/big_data/two_phase_commit/ 分布式事务 分布式事务简介 分布式事务是指会涉及到操作多个数据库(或者提供事务语义的系统,如JMS)的事务.其实就是将对同一数据库事务的概念扩大到了对多个数据库的事务.目的是为了保证分布式系统中事务操作的原子性.分布式事务处理的关键是必须有一种方法可以知道事务在任何地方所做的所有动作,提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果(全部提交或全部回滚). 分布式事务实现机制

Atitit ACID解决方案2PC(两阶段提交)  跨越多个数据库实例的ACID保证 1.1. ACID解决方案1 1.2. 数据库厂商在很久以前就认识到数据库分区的必要性,并引入了一种称为2PC(两阶段提交)的技术来提供跨越多个数据库实例的ACID保证.这个协议分为以下两个阶段:1 1.3. 基本上,数据库实现 ACID 最关键的技术是日志和锁.2 1.4. I- 实现事务隔离的主要手段是锁.另外一个关键技术是  MVCC (Multi-version Concurrency Control

1. XA-2PC (two phase commit, 两阶段提交 ) XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范(X代表transaction; A代表accordant?).XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布

转自http://blog.csdn.net/zhanyan_x/article/details/25294539 -- WHERE执行顺序-- 过滤比较多的放在前面,然后更加容易匹配,从左到右进行执行:一般都是优化器很智能的优化了,无需用户处理-- 如何查看优化后的语句EXPLAIN EXTENDEDSELECT SQL_NO_CACHE * FROM db.tableWHERE is_day=1 AND DATE(ex_date)='2015-07-01' ; SHOW WARNINGS;

概念: XA(分布式事务)规范主要定义了(全局)事务管理器(TM: Transaction Manager)和(局部)资源管理器(RM: Resource Manager)之间的接口.XA为了实现分布式事务,将事务的提交分成了两个阶段:也就是2PC (tow phase commit),XA协议就是通过将事务的提交分为两个阶段来实现分布式事务. 两阶段: 1)prepare 阶段 事务管理器向所有涉及到的数据库服务器发出prepare"准备提交"请求,数据库收到请求后执行数据修改和日志