将set hive.limit.optimize.enable=true 时,limit限制数据时就不会全盘扫,而是根据限制的数量进行抽样. 同时还有两个配置项需要注意: 1.hive.limit.row.max.size    我理解这个是控制最大的抽样数量 2. hive.limit.optimize.limit.file 我理解这个是抽样的最大文件数量

在某些情况下,如果明知道查询结果只有一个,SQL语句中使用LIMIT 1会提高查询效率. 例如下面的用户表(主键id,邮箱,密码): create table t_user(id int primary key auto_increment,email varchar(255),password varchar(255)); 每个用户的email是唯一的,如果用户使用email作为用户名登陆的话,就需要查询出email对应的一条记录. SELECT * FROM t_user WHERE ema

情景分析: 1)某查询必须要走全表扫描 2)该查询执行的频率相当高 3)对执行时间的要求也相当苛刻的话 4)数据库的IO比较吃紧 5)数据库的内存比较宽松 6)该表的大小没有大到离谱 以上情况下,可以使用“把整张表放到内存里”的方式进行优化 操作方法: --缓存abs_assetreturnschedule 表 alter table abs_assetreturnschedule storage(buffer_pool keep); --缓存索引 PK_ASSETIDRETURN alter

在Oracle Database 11g中有一个新特性,全表扫描可以通过直接路径读的方式来执行(Direct Path Read),这是一个合理的变化,如果全表扫描的大量数据读取是偶发性的,则直接路径读可以避免大量数据对于Buffer Cache的冲击. 当然对于小表来说,Oracle允许通过Buffer Cache来进行全表扫描,因为这可能更快,也对性能影响不大.小表受到隐含参数:_small_table_threshold 影响.如果表大于 5 倍的小表限制,则自动会使用DPR替代FTS.可

转自:http://quentinxxz.iteye.com/blog/2149440 一.正常情况下,不应该有这种需求 首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来.要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit. 说一下,我的应用场景:用于全量建立搜索引擎的索引.这就是一种需要用到全表扫描的非一般情况.对于全表扫描的结果,我们没有排序要求. 二.情况说明 既然

direct path read深入解析 前言 最近碰到一件很奇葩的事情,因为某条SQL执行缓慢,原因是走了笛卡尔(两组大数据结果集),而且笛卡尔还是NL的一个部分,要循环31M次. 很容易发现是统计信息没有导致的,收集完就好了. 结果过了个51假期回来有人反馈其他的SQL慢了,看了下慢的SQL涉及到的表就刚好是上次收集统计信息的表. 统计问题SQL的历史执行情况,发现时间刚好在那天收集完后开始变慢.咋回事. 后边发现慢的原因是对收集的那两张表做全表扫描时候用了直接路径读(DPR).暂定为表A和

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

之前在一个比较繁忙的系统抓到的耗时长.消耗CPU多的一条SQL,如下:SELECT * FROM Z_VISU_DATA_ALARM_LOG TWHERE TO_DATE(T.T_TIMESTR, 'MM/DD/YY HH24:MI:SS'))<=(TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss') - 1800 * 1000 / 1440/60/1000 1.先看看奇葩的表设计:设计表的同学看来很

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

如果我们查询了一条SQL语句,这条SQL语句进行了全表扫描,那到底是扫描了多少个数据块呢?是表有多少数据,就扫描多少块吗?不是的.而是扫描高水位线一下的所有块.有的时候有人经常说,我的表也不大呀,怎么查询了这么久,其实奥秘就是高水位线了. 在数据库表刚建立的时候,由于没有任何数据,所以这个时候水位线是空的,也就是说HWM为最低值.当插入了数据以后,高水位线就会上涨,但是这里也有一个特性,就是如果你采用delete语句删除数据的话,数据虽然被删除了,但是高水位线却没有降低,还是你刚才删除数据以前那

一个SQL,通过SPM固定它的执行计划,可以通过DBMS_SPM.LOAD_PLANS_FROM_CURSOR_CACHE实现.也可以通地此功能在不修改原SQL的情况下对其加HINT来固定执行计划.DB VERSION:Oracle 11.2.0.4OS:CentOS 6.6例如:原SQL走索引:SELECT * FROM SCOTT.TB_SPM WHERE OBJECT_ID=10;想通过加HINT让其走全表扫描:SELECT /*+FULL(TB_SPM)*/* FROM SCOTT.TB

首先是一种比较明显的情况: select * from table where column + 1 = 2 这里对column进行了列操作,加1以后,与column索引里的内容对不上,导致column不走索引,走了全表扫描. 修改方式也很简单,把+1移到右边,即: select * from table where column = 2-1 接下来是一种不可避免的列操作: select * from table where upper(column) = 'ORACLE' 这里的upper不可

原文地址:http://blog.163.com/ksm19870304@126/blog/static/37455233201251901943705/ 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引:.尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布.· 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时.SELECT * FROM t

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: ·   使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. ·   对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name:

1.Oracle访问表的方式 全表扫描.通过ROWID访问表.索引扫描 2.全表扫描(Full Table Scans, FTS) 为实现全表扫描,Oracle顺序地访问表中每条记录,并检查每一条记录是否满足WHERE语句的限制条件.ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描,而不是只读取一个数据块,这极大的减少了I/O总次数,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描.需要注意的是只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作.在这种

优化器在形成执行计划时需要做的一个重要选择——如何从数据库查询出需要的数据.对于SQL语句存取的任何表中的任何行,可能存在许多存取路径(存取方法),通过它们可以定位和查询出需要的数据.优化器选择其中自认为是最优化的路径. 在物理层,Oracle读取数据,一次读取的最小单位为数据库块(由多个连续的操作系统块组成),一次读取的最大值由操作系统一次I/O的最大值与multiblock参数共同决定,所以即使只需要一行数据,也是将该行所在的数据库块读入内存.逻辑上,Oracle用如下存取方法访问数据: O

SqlServer中在查询时,我们为了优化性能,通常会为where条件的字段建立索引,如果条件比较固定还会建立组合索引,接下来,我们来看一下索引与查询的相关知识及相关陷阱. SQL表自动为主键加聚集索引的猜想 我认为应该是对查询的优化,因为如果聚集(最多只能有一个)索引的话,在SQL查询时,将进行全表扫描,反之,进行聚集索引(B树结构)扫描,这将大大加快检索的速度:有时,我们感觉对主键(自增的)加聚集索引没什么用,所以就把它改为非聚集索引,但当我们为表的其它字段索引后,发展查询时没有按着索引检索

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: · 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. · 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name: 用--max

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

SESSION 1执行 SQL> update test1 set id=1000; SESSION 2 : select * from test1 如果表上面有大量的行迁链接,会是单块读等待事件表现为db file sequential read 如果表上面发生了一个大事物,全表扫描会从UNDO读取前镜像,也会是单块读

原文:http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2012/04/01/enitity_framework_func.html 使用 Entity Framework 最要小心的性能杀手就是 —— 不正确的查询代码造成的数据库全表查询. 我们就遇到了一次,请看下面的示例代码: //错误的代码 Func<QuestionFeed, bool> predicate = null; if (type == 1) { predicate = f => f.FeedID