第一种: 在PL/SQL中,在Explain plan Window中执行要优化的Sql语句.结果,如下图: Object name列中显示了命中的索引名,Cost列显示了CPU的使用率(%). 第二种: 使用Explain plan for 命令. 1.执行 “explain plan for  要执行的Sql语句;” 2.执行 “select * from table(DBMS_XPLAN.display);”查看结果.如下图

https://www.cnblogs.com/lvcha001/p/13469500.html 接前序,本次场景中有索引,但是OGG复制进程使用了低效率的索引?  类似SQL使用低效索引,如何让Oracle使用好的索引,从而加快复制进程的效率呢? 疑问? Oracle为什么有好的索引,但是还是选择不好的索引,从而造成SQL效率低下,OGG复制进程缓慢呢? 本次DB版本11g,都是CBO,基于成本进行计算. 1.重新收集统计信息,让Oracle自动选择好的索引,走好的执行计划,从而让OGG复制进

在ITPUB 上看到一个帖子 http://www.itpub.net/thread-1875212-1-1.html 同一条SQL语句,只有查询条件不一样,查询返回的结果集都为0,一个走了全表扫描,一个走索引.查看全表扫描的SQL语句:SQL走全表,产生了2422609个逻辑读,cost为535KSQL> SELECT URL,YHZH,HFRZY,HFLR,SPURL,TPURL,YPURL,SCSJ,LY,JCSJ FROM YHXX_HFXX T 2       WHERE T.URL=

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

这里要纠正一个网上很多教程说的模糊匹配不能走索引的说法,因为在看<收获,不止SQL优化>一书,里面举例说到了,并且自己也跟着例子实践了一下,确实like一些特殊情况也是可以走索引的 例子来自<收获,不止SQL优化>一书,实践准备: //建表,注意要非空数据 drop table t purge; create table t as select * from dba_objects where object_id is not null; select * from t; //更新

今天碰到一个非常奇怪的问题问题,一条SQL语句在PL/SQL developer中很慢,需要9s,问题SQL: SELECT * FROM GG_function_location f WHERE f.parent_id ='03000000000001';  表GG_function_location有5千万的数据,parent_id上是有索引的. 诊断第一步:就在PL/SQL developer中按F5,看到的执行计划是走索引的,应该不会慢啊. 第二步:在sqlplus中用autotrace

Oracle中PL/SQL的执行部分和异常部分 一.PL/SQL的执行部分. 赋值语句. 赋值语句分两种,一种是定义一个变量,然后接收用户的IO赋值:另一种是通过SQL查询结果赋值. 用户赋值举例: set serveroutput on; accept abc prompt '请输入abc的值'; DECLARE a int:= &abc; BEGIN dbms_output.put_line(a); END; 查询赋值举例: set serveroutput on; DECLARE str

一.SQL语言的使用1.IN 操作符    用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格.    但是用IN的SQL性能总是比较低的,从ORACLE执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别:    ORACLE试图将其转换成多个表的连接,如果转换不成功则先执行IN里面的子查询,再查询外层的表记录,如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询.    由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程.一般的SQL都可以转换成功,但对于含有分组统计等方面

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6694933.html 第一次通过索引视图优化SQL语句,以及遇到的一些问题,记录一下. 语句分析 最近开发递交过来一个查询统计的SQL,说是性能有问题,原本执行需要4-5秒钟,这个业务本身对性能要求又比较critical,期望是在1s之内在用尽各种办法之后(执行计划,统计信息,索引,改写SQL,临时表拆分),依然没有实质性的改观,在观察SQL本身的特点之后,有以下几个特点 1,查询语句整体为多表join,但是每个表自身的

1 引言 近期系统常常提示一个sql查询时间过长的问题,看了一下就是一个每天依照时间戳统计前一天量的sql. 表总的数据量为53483065. 语句例如以下: select count(x.serial_id) as countnum from iodso.qos_cnst_busilog_td x where x.oper_time between trunc(sysdate- 1) and trunc(sysdate); 运行时间情况例如以下:(运行要49s) 看了下运行计划 是这种: wa

在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询sql语句,复杂试图的编写等体会不出sql语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是sql语句的优化.对于海量数据,劣质sql语句和优质sql语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就行,而是要写出高质量的sql语句,提高系统的可用性. Oracle的sql调优第一个复杂的主题,甚至需要长

微信搜『烟雨星空』,获取最新好文. 前言 最近,有一个业务需求,给我一份数据 A ,把它在数据库 B 中存在,而又比 A 多出的部分算出来.由于数据比较杂乱,我这里简化模型. 然后就会发现,我去,这不就是 not in ,not exists 嘛. 那么问题来了,in, not in , exists , not exists 它们有什么区别,效率如何? 曾经从网上听说,in 和 exists 不会走索引,那么事实真的是这样吗? 带着疑问,我们研究下去. 注意: 在说这个问题时,不说明 MySQ

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC

前言 上一篇我们讲了聚集索引对非聚集索引的影响,对数据库一直在强调的性能优化,所以这一节我们统筹讲讲利用索引来看看查询执行计划是怎样的,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 透过索引来看查询执行计划 我们首先来看看第一个例子 1.默认使用索引 USE TSQL2012 GO SELECT orderid FROM Sales.Orders SELECT * FROM Sales.Orders 上述我们看到第2个查询的所需要的开销是第1个查询开销的3倍,

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成. 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符.此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行. 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的

1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 聚集索引和费聚集索引的区别: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录

http://www.blogjava.net/wangdetian168/archive/2011/03/07/347192.html 1 SQL Server中的索引 索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度.索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键.这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 表或视图可以包含以下类型的索引: 聚集索引 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行.索引定义中包含聚集索

监控SQL 1.监控事例的等待: select event,sum(decode(wait_time,0,0,1)) prev, sum(decode(wait_time,0,1,0)) curr,count(*) from v$session_wait group by event order by 4; 2.回滚段的争用情况: select name,waits,gets,waits/gets ratio from v$rollstat a,v$rollname b where a.usn=

外键列上缺少索引会带来两个问题,限制并发性.影响性能.而这两个问题中的任意一个都可能会造成严重性能问题.   无论是Oracle的官方文档,还是在Tom的书中都说明了两种情况下可以忽略外键上的索引.其实我认为不需要那么麻烦,与增加一个   索引所带来的性能开销和磁盘空间开销相比,缺失索引可能引发的问题要严重得多.因此,我会选择在所有的外键列上添加索引,虽然   可能导致创建了部分多余的索引,但是这样相除了外键约束由于确实索引所带来的性能问题和并发性问题.   如果外键列上缺少索引,从主表关联子表

标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引体系结构/非聚集索引 概述 非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,它们之间的显著差别在于以下两点: 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储. 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成. 既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据堆来定义非聚集索引.非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符.此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行. 非聚集索引行中的行定位器或是指向行的指针,或是行的

Oracle 11g实时SQL监控: 前面提到,在Oracle Database 11g中,v$session视图增加了一些新的字段,这其中包括SQL_EXEC_START和SQL_EXEC_ID, 这两个字段实际上代表了Oracle 11g的一个新特性:实时的SQL监控(Real Time SQL Monitoring). 在Oracle 11g之前的版本,长时间运行的SQL可以通过监控v$session_longops来观察,当某个操作执行时间超过6秒, 就会被记录在v$session_lo