对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

Oracle中 (+)与left join 的用法区别 原创 2017年01月11日 13:33:42 6648 select * from a,b where a.id=b.id(+); (+)写在where后面,不能与or/in连用, b表是附属表 --------------------------------------------------------------------------- select * from a left join b on a.id=b.id; 左连接  

http://stackoverflow.com/questions/10953143/join-performance-oracle-vs-mysql 翻译自上面的链接. Given a query reduced to the form: select b.field1 from table_a a innerjoin table_b b on b.field1 = a.field1 leftjoin table_c c on c.field1 = a.field1 leftjoin tab

查看表相关命令 - 查看表结构   desc 表名- 查看生成表的SQL   show create table 表名- 查看索引   show index from  表名 使用索引和不使用索引 由于索引是专门用于加速搜索而生,所以加上索引之后,查询效率会快到飞起来. # 有索引 mysql> select * from tb1 where name = 'zhangqiye'; +-----+-------------+---------------------+--------------

一.MySQL中常见索引类型 普通索引:仅加速查询 主键索引:加速查询.列值唯一.表中只有一个(不可有null) 唯一索引:加速查询.列值唯一(可以有null) 组合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并 索引合并:使用多个单列索引组合搜索. 覆盖索引:select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行:换句话说,查询列要被所建的索引覆盖. 普通索引 -- 创建表同时添加name字段为普通索引 create table tb( id int not null au

整体结构如下: Oracle  分区表管理之组合分区(分区索引失效与性能比较) 虽然老早就使用了分区表,终于有时间写有关分区表的内容:不是所有的场景数据量变大需要用到分区表,一般单表数据超过2g可以考虑使用分区表,有关oracle分区表,其中单个字段作为分区比较简单,就不作说明,Oracle 11g之前只有两种组合分区,即rangeàhash,rangeàlist:而11g之后新增四种组合分区rangeàrange,listàrange,listàhash,listàlist;当然12c自动分区

MySQL使用了B+Tree作为底层数据结构,能够实现快速高效的数据查询功能.工作中可怕的是没有建立索引,比这更可怕的是建好了索引又没有使用到.本文将围绕着如何优雅的使用索引,图文并茂地和大家一起探讨索引的正确打开姿势,不谈底层原理,只求工作实战. 1. 索引的特点 page之间是双链表形式,而每个page内部的数据则是单链表形式存在.当进行数据查询时,会限定位到具体的page,然后在page中通过二分查找具体的记录. 并且索引的顺序不同,数据的存储顺序则也不同.所以在开发过程中,一定要注意索引

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

Oracle 左.右连接 + 在等号 左边表示右连接  获取右表所有记录,即使左表没有对应匹配的记录. + 在等号 右边表示左连接  获取左表所有记录,即使右表没有对应匹配的记录. 例子: select e.empno,e.name,d.deptno,d.dname,d.loc from emp e,dept d where e.deptno(+) = d.deptno 右连接 已知  emp表中没有40,dept表中有40,部门编号为40的没有员工. 使用右连接  from emp e rig

sql常用联合查询的 join on . left join(左连接) . right join (右连接).inner join (等值连接)以及常用的集合运算有:union.unionall.minus.intersect的效果和总结. 若有人问我用select * from a,b where a.id=b.id;这种基础的语法就能完成我想要的结果,为什么用join等语法呢,答案是:这样做,极大的提高的查询效率. 首先接着用上一篇的book表和pbook表: 首先把join on和inne

当ORACLE 归档日志满了后,将无法正常登入ORACLE,需要删除一部分归档日志才能正常登入ORACLE. 一.首先删除归档日志物理文件,归档日志一般都是位于archive目录下,AIX系统下文件格式为“1_17884_667758186.dbf”,建议操作前先对数据库进行备份,删除时至少保留最近几天的日志用于数据库恢复. 二.把归档日志的物理文件删除后,我们就可以正常登入ORACLE了,但是还没完全把归档日志删除干净,ORACLE的controlfile中仍然记录着这些archivelog的

Oracle在7.3引入了hash join. 但是在Oracle 10g及其以后的Oracle数据库版本中,优化器,实际是CBO,也是因为HASH JOIN仅适用于CBO,在解析目标SQL时是否考虑HASH JOIN受到隐含参数_hash_join_enabled,该参数在Oracle 10g以前的版本中的参数名为hash_join_enabled,非隐含参数. _hash_join_enabled的默认参数值为TRUE,表示允许CBO在解析目标SQL时考虑HASH JOIN. 即便是该参数为

业务场景的问题,我们有一个刷CUBE的SQL,是Oracle环境,平时跑70多分钟, 但是最近突然不动了,这个SQL需要算累计值,比如年累计客户数量. 累计值是什么意思呢?我们使用下面的数据来说明问题. select '201901' as c_month, 100 as c_customers from dual union all select '201902' as c_month, 102 as c_customers from dual union all select '201903

就像在电话里提到的那样,Oracle内部的优化器是根据一系列的内部算法基于表上的统计信息来产生执行计划的.对于特别复杂的SQL语句,Oracle的优化器有一定几率不能得到最优的执行计划(因为机器代码实际上是比较死板的,虽然得到的执行计划按照内部的算法来看是比较快的,但是实际上这个执行计划可能在实际执行中比较慢).我们现在碰到的就是这种情况,虽然表的统计信息是准的,但恰恰优化器在基于这个统计信息使用内部算法得到的执行计划是不优化的一这是优化器的固有限制.这时候就需要DBA/Oracle Suppo

Not IN问题 Exists,not Exists,in,not in 例如: FROM YSHB B WHERE YSHA.code=b.code ) 等同于 DELETE A FROM YSHA A LEFT JOIN YSHB B ON A.code=b.code WHERE b.code is NULL

客户问到跨DBLINK,结合本地表和远端表的时候,数据在哪一边 的 Data Buffer 缓存. 测试的结果是:本地表在本地缓存,远端表在远端缓存. ####Testcase-0929-10 本地数据库:     远端数据库:TABXXX           TABYYY =============本地数据库: conn user003/user003 create table TABXXX(id integer, val varchar2(3)); insert into TABXXX va

先通过sqlplus  或者 sql developer 或者其他用户登陆 然后更改 登陆不上的用户的密码  然后再用plsql登陆就可以了  然后还可以再把用户密码再改回来 也可以登陆了

一 索引未命中 并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度,若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果,我们在添加索引时,必须遵循以下问题 1 范围问题,或者说条件不明确,条件中出现这些符号或关键字:>.>=.<.<=.!= .between...and....like. 大于号.小于号

T1表 10000000万条数据,(插入时间36分钟,count(*)查询19秒,空间占用670M左右) 1.真正充分的利用索引比如like '张%' 就是符合SARG(符合扫描参数)标准而like '%张' 就不符合该标准 通配符%在字符串首字符的使用会导致索引无法使用,虽然实际应用中很难避免这样用,但还是应该对这种现象有所了解,至少知道此种用法性能是很低下的. ********************************************** 2.“非”操作符不满足SARG形式,使

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4417074.html 1 背景 以商家(Poi)维度来展示各种服务(比如团购(deal).直连)正变得越来越流行(图1a), 比如目前美食.酒店等品类在移动端将团购信息列表改为POI列表页展示.                   图1   a:商家维度展示信息: b:join示意 这给筛选带来了复杂性.之前的筛选是平面的,如筛选poi列表时仅仅利用到poi的属性(如评价.品类等),筛选deal列表时也仅仅根据deal的属性(房态