方法一: 比如要查看解释计划的SQL是:select * from hy_emp 那么在输入窗口输入: EXPLAIN PLAN FOR select * from hy_emp 之后执行,输出窗口会出现 Explained. 字样,如下图: 之后执行select * from table(dbms_xplan.display); 如下: 总结步骤如下: 执行: EXPLAIN PLAN FOR SELECT * from * where.... 再执行: select * from table

1.解释计划 当使用explain plan来为一个查询生成预期的执行计划时,输出将包括一下几种: SQL访问的每一张表: 访问每张表的方法: 每一个需要联结的数据源所使用的联结方法: 按次序列出的所有需要完成的运算: 计划中各步骤的谓语列表信息等等 explain plan for select t1.name, t2.grade from table1 t1 left join table2 t2 on t1.id = t2.id where t1.id =704 ; Explained 查

1.PL/SQL解释计划窗口 优点:方面 缺点:看到信息有限 2.explain_plan for 针对某个句子优化较方便 3.sqlplus Sqlplus里输入命令: set autotrace on select * from emp; 数据显示出来后,跟着执行计划: 这个语句的优点就是它的缺点,这样在用该方法查看执行时间较长的sql语句时,需要等待该语句执行成功后,才返回执行计划,使优化的周期大大增长. 如果不想执行语句而只是想得到执行计划可以采用: set autotrace trac

解释计划 与 执行计划的 区别 随着可以得到解释计划输出的开发工具, 比如 toad 的普遍使用, 生成解释计划就变的相当简单. 而不简单的是得到执行计划. 解释计划 EXPLAIN PLAN 用来显示优化器为SQL语句所选择的执行计划. 你需要了解一件事, 当你得到了解释计划输出的时候, 你其实是得到了当SQL语句执行的时候应该采用的预期执行计划. 你并没有得到实际的执行计划以及与其相关的数据源执行统计信息. 你所得到的只是估计值, 而不是实际值. 在下面, 我将通过将估计的信息成为解释计划输

AUTOTRACE是一项SQL*Plus功能,自动跟踪为SQL语句生成一个执行计划并且提供与该语句的处理有关的统计.SQL*Plus AUTOTRACE可以用来替代SQL Trace使用,AUTOTRACE的好处是您不必设置跟踪文件的格式,并且它将自动为SQL语句显示执行计划.然而,AUTOTRACE分析和执行语 句:而EXPLAIN PLAN仅分析语句.使用AUTOTRACE不会产生跟踪文件. 1 启用Autotrace 1.1 以sys用户,运行utlxplan.sql sqlplus /

目录 一.什么是执行计划 二.如何查看执行计划 三.如何读懂执行计划 1. 执行顺序的原则 2. 执行计划中字段解释 3. 谓词说明 4. JOIN方式 4.1 HASH JOIN(散列连接) 4.2 SORT MERGE JOIN(排序合并连接) 4.3 NESTED LOOP(嵌套循环连接) 5. 表访问方式 5.1 全表扫描(Full Table Scans, FTS) 5.2 通过ROWID访问表(table access by ROWID) 5.3 索引扫描 一.什么是执行计划 执行计

摘要:本文主要介绍如何详细解读GaussDB(DWS)产生的分布式执行计划,从计划中发现性能调优点. 前言 执行计划(又称解释计划)是数据库执行SQL语句的具体步骤,例如通过索引还是全表扫描访问表中的数据,连接查询的实现方式和连接的顺序等.如果 SQL 语句性能不够理想,我们首先应该查看它的执行计划.本文主要介绍如何详细解读GaussDB(DWS)产生的分布式执行计划,从计划中发现性能调优点. 1.执行算子介绍 要读懂执行计划,首先要知道数据库执行算子的概念: 下面重点介绍下基于sharing

源地址:http://www.codeweblog.com/pl-sql-developer%E5%90%84%E4%B8%AA%E7%AA%97%E5%8F%A3%E7%9A%84%E5%8A%9F%E8%83%BD/ 对于不熟悉的使用者来说,这简直就像迷宫一样,因此了解每个窗口的功能是正确使用PL/SQL Developer的首要条件,下边简要说明了PL/SQL Developer各个窗口的功能,希望能够理解:程序窗口(program window) :可以执行 sql,sqlplus 相关

数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题.资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack,贴出数据库配置等等.还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化.但实际情况是,提出疑问的人很可能根本不懂执行计划,更不要说statspack了.而我认为,数据库优化,应该首先从大的方面考虑:网络.服务器硬件配置.操作系统配置.Oracle服务器配置.数据结构组织.然后才是具体的调整.实际上网络.硬件等往往无法决定更换,应用程序一般也无法修改,因此应该着重从数据库配置.数据

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟

1.表访问方式优化: a)普通表优先“Index Lookup 索引扫描”,避免全表扫描 大多数场景下,通过“Index Lookup 索引扫描”要比“Full Table Scan (FTS) 全表扫描”效率要高的多.在编写SQL时,为了保证查询能够使用索引,需要避免出现如下场景: is null 和 is not null 在oracle中null是不能够作为索引的,如果某列数据中有“null”,不要在该列上创建索引,即使创建,也不会提高查询性能. 而在SQL语句中,如果使用is null和

• 确定使用SQL 性能分析器的优点 • 描述SQL 性能分析器工作流阶段 • 使用SQL 性能分析器确定数据库更改所带来的性能改进 SQL 性能分析器:概览 • 11g 的新增功能 • 目标用户:DBA.QA.应用程序开发人员 • 帮助预测系统更改对SQL 工作量响应时间的影响 • 建立不同版本的SQL 工作量性能(即SQL 执行计划和 执行统计信息) • 以串行方式执行SQL(不考虑并发性) • 分析性能差异 • 提供对单个SQL 的细粒度性能分析 • 与SQL 优化指导集成在一起以优化回归

AUTOTRACE是一个SQL*Plus工具,用于跟踪SQL的执行计划,收集执行时所耗用资源的统计信息,是SQL优化工具之一,下面给出启用 AUTOTRACE 功能步骤. 一 .启用AUTOTRACE 功能步骤 1. 运行utlxplan.sql($ORACLE_HOME/rdbms/admin下) 脚本创建 PLAN_TABLE:   SQL> start $ORACLE_HOME/rdbms/admin/utlxplan   Table created.   2. 将表PLAN_TABLE授

这一篇算是对近期自己学习的一个心得总结 一.oracle的面向对象 SQL是面向集合的这个大家都知道,但是不可否认现在的oracle中有很多地方都体现着面向对象的思维.(这也算是各大语言殊途同归的一个征兆吧) 为什么说oracle中有很多的面向对象的思维呢?举一个例子来说明一下,我觉得最能体现出来这一点要算是游标了,当然还有包(package) begin declare cursor students is select sid,name,age,hobby from my_test; stu

1.oracle索引空值问题 当在有空值得列上建立单列索引时,如果搜索条件为 is null 在解释计划中可以看到,对于此列oracle并没有使用索引查询: 但是当建立的是多列索引是,就会按照索引来进行查询. 2.B-树索引 示意图: 在B-树索引中,将会按照从上到下的顺序进行索引.如果列的选择度不低的话,索引扫描就会很慢.原因就在于要遍历很多的叶子快来取出不同的行编号. 随着出入数据的增多,最右侧的叶子块也在一直的增大,可能会导致缓冲区的繁忙等待.这种类型的最右侧索引的快速增长被称为 右侧增长

详细介绍select的文章,展示原始数据.SQL.查询结果,以及在不同数据库下SQL应该如何写. https://en.wikipedia.org/wiki/Select_(SQL) 目录如下: Contents [hide] Examples Limiting result rows 2.1 ROW_NUMBER() window function 2.2 RANK() window function 2.3 FETCH FIRST clause 2.4 Non-standard syntax

几个简单的步骤大幅提高Oracle性能--我优化数据库的三板斧. 数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题.资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack,贴出数据库配置等等.还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化.但实际情况是,提出疑问的人很可能根本不懂执行计划,更不要说statspack了.而我认为,数据库优化,应该首先从大的方面考虑:网络.服务器硬件配置.操作系统配置.Oracle服务器配置.数据结构组织.然后才是具体的调整.实际上网络.硬件等往往无

一.索引简介 1.索引相当于目录 2.索引是通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式,从而提高检索效率. 3.索引的创建要适度,多了会影响增删改的效率,少了会影响查询的效率,索引最好创建在取值分散的列上,避免对同一张表创建过多的索引 4.索引的使用对用户来说是透明的,由系统来决定什么时候使用索引. 5.Oracle支持多种类型的索引,可以按列的多少.索引值是否唯一和索引数据的组织形式对索引进行分类,以满足各种表和查询条件的要求.(请见附件) a. 单列索引和复合索引     b．B树索

在这篇中我将讲述GC Collector内部的实现, 这是CoreCLR中除了JIT以外最复杂部分,下面一些概念目前尚未有公开的文档和书籍讲到. 为了分析这部分我花了一个多月的时间,期间也多次向CoreCLR的开发组提问过,我有信心以下内容都是比较准确的,但如果你发现了错误或者有疑问的地方请指出来, 以下的内容基于CoreCLR 1.1.0的源代码分析,以后可能会有所改变. 因为内容过长,我分成了两篇,这一篇分析代码,下一篇实际使用LLDB跟踪GC收集垃圾的处理. 需要的预备知识 看过BOTR中

背景:查阅了一下MongoDB的相关文档,发现中文文档还是比较少的,工作中需要用到MongoDB,而这本<MongoDB最佳实践>是很好的选择,所以就把这本手册翻译了一下,其中生涩的专业用语是参考MongoDB中文官网进行翻译,校对的时间比较少,难免会有不合理的地方,恳请大家指正. 简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管Mon