运行计划中cost计算方法
概念:
blevel:二元高度=索引高度-1
clustering_factor:集群因子,通过索引扫面得出的要查询table的blocks数量,clustering_factor接近table的blocks说明table是依照索引顺序存储的,clustering_factor接近table行数说明table相比于依照索引顺序。用一种更为乱序的存储的。
索引扫描的计算公式:
cost =
blevel +
ceil(leaf_blocks *effective index selectivity) +
ceil(clustering_factor * effective table selectivity)
一下測试是在rule based optimizer used条件下
SQL> select leaf_blocks,blevel,clustering_factor from dba_indexes where index_name='IDX_T'; LEAF_BLOCKS BLEVEL CLUSTERING_FACTOR
----------- ---------- -----------------
112 1 776
SELECT b.num_rows, a.num_distinct, a.num_nulls, utl_raw.cast_to_number(high_value) AS high_value, utl_raw.cast_to_number(low_value) AS low_value
, b.num_rows - a.num_nulls AS "NUM_ROWS-NUM_NULLS", utl_raw.cast_to_number(high_value) - utl_raw.cast_to_number(low_value) AS "HIGH_VALUE-LOW_VALUE"
FROM dba_tab_col_statistics a, dba_tables b
WHERE a.owner = b.owner
AND a.table_name = b.table_name
AND a.owner = 'SCOTT'
AND a.table_name = upper('TEST')
AND a.column_name = 'OBJECT_ID'
NUM_ROWS
NUM_DISTINCT NUM_NULLSHIGH_VALUELOW_VALUENUM_ROWS-NUM_NULLSHIGH_VALUE-LOW_VALUE
50736 5073515382025073553818
effective index selectivity=(limit-low_value)/(high_value-low_value)
SQL> select (1000-2)/(53820-2) selectivity from dual; SELECTIVITY
-----------
0.018543982
SQL> SELECT OWNER FROM TEST WHERE OBJECT_ID<1000; 已选择953行。 运行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1810195980 ---------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost |
---------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 941 | 10351 | 19 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 941 | 10351 | 19 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T | 941 | | 4 |
--------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id):
--------------------------------------------------- 2 - access("OBJECT_ID"<1000)
1.回表io=ceil(clustering_factor * effective table selectivity)=19-4=15
2.blevel +ceil(leaf_blocks *effective index selectivity)
运行计划中cost计算方法的更多相关文章
- 也谈SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在运行计划中的增强 (续)
在上一篇文章也谈SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在运行计划中的增强中,我提到了隐式数据类型转换添加对于数据分布非常不平均的表.评估的数据行数与实际值有非常大出入的问题,进一步測试之 ...
- 【故障处理141119】一次数据库不繁忙时一条sql语句2个运行计划导致业务超时的故障处理
1,故障描写叙述: 一条select有两个运行计划.在sqlplus中运行选择好的运行计划.仅仅要40毫秒.而在程序中运行选择了差的运行计划,要1分23秒左右,导致前台业务超时报错. 2.故障解决: ...
- [Oracle] 获取运行计划的各方法总结
总的结论: 一.获取运行计划的6种方法(具体步骤已经在每一个样例的开头凝视部分说明了): 1. explain plan for获取: 2. set autotrace on . 3. stati ...
- SQL Server 性能调优 之运行计划(Execution Plan)调优
运行计划中的三种 Join 策略 SQL Server 存在三种 Join 策略:Hash Join,Merge Join,Nested Loop Join. Hash Join:用来处理没有排过序/ ...
- mysql 运行计划explain具体解释
explain主要是用来获取一个query的运行计划,描写叙述mysql怎样运行查询操作.运行顺序,使用到的索引,以及mysql成功返回结果集须要运行的行数.能够帮助我们分析 select 语句,让我 ...
- SQL Server 运行计划操作符具体解释(1)——断言(Assert)
前言: 非常多非常多地方对于语句的优化,一般比較靠谱的回复即使--把运行计划发出来看看.当然那些仅仅看语句就说怎样怎样改代码,我一直都是拒绝的,由于这样的算是纯蒙.依据本人经验,大量的性能问题单纯从语 ...
- MySQL运行计划初探
-Mysql运行计划总结– 1 运行计划概述 先看看一个运行计划 mysql> explain SELECT * FROM EMP , DAO_OBJECTS t1 , DAO_OBJECTS ...
- SQL Server 运行计划操作符具体解释(2)——串联(Concatenation )
本文接上文:SQL Server 运行计划操作符具体解释(1)--断言(Assert) 前言: 依据计划.本文開始讲述另外一个操作符串联(Concatenation).读者能够依据这个词(中英文均可) ...
- Spark入门实战系列--6.SparkSQL(中)--深入了解SparkSQL运行计划及调优
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1 运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l 虚拟软 ...
随机推荐
- JS 冒泡事件顺序
参考:https://www.cnblogs.com/diaoyan/p/5630014.html
- 枚举 || CodeForces 742B Arpa’s obvious problem and Mehrdad’s terrible solution
给出N*M矩阵,对于该矩阵有两种操作: 1.交换两列,对于整个矩阵只能操作一次 2.每行交换两个数. 交换后是否可以使每行都递增. *解法:N与M均为20,直接枚举所有可能的交换结果,进行判断 每次枚 ...
- 光猫&路由器网络配置
前期准备:电脑(工业电脑).网线.光猫.路由器 1.检查连接光猫后能否正常上网:把网线两头的水晶头,一头插在光猫上的千兆口,一头插在电脑(工业电脑)的网口上,看电脑能否正常上网: 可以正常上网:说明光 ...
- js实现返回上一页功能
大家在做 "返回上一页" 这个功能的时候 都是用history.go(-1);来实现的 但这段代码只是简单的使用浏览器的后退功能 从浏览器缓存中取出页面来显示 但我们绝大部分情况都 ...
- 解决浏览器自动填充input
浏览器输入框自动填充解决办法 emmmmm:今天处理公司后台系统遇到的:登录页面浏览器保存账号密码后:浏览器会自动在其他页面进行填充:解决如下图: 浏览器会默认填充input type值为passwo ...
- js 漂浮广告
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title> ...
- luogu P2734 游戏 A Game
https://www.luogu.org/problemnew/show/P2734 数据范围比较小,二位DP可做,而luogu 3004,虽然几乎一模一样(只是数据范围大点),则需要压维. 定义f ...
- Milk(sort+结构体)
Description Ignatius drinks milk everyday, now he is in the supermarket and he wants to choose a bot ...
- UVALive - 6275 Joint Venture (二分)
题意: 给定一个整数w, 然后给定n个数, 问有没有两个数之和恰好为w 分析: 现将n个数数组a[]排序, 然后用两个变量i,j指向开头和末尾, 如果a[i] + a[j] > w, i++, ...
- 78. Spring Boot完美使用FastJson解析JSON数据【从零开始学Spring Boot】
[原创文章,转载请注明出处] 个人使用比较习惯的json框架是fastjson,所以spring boot默认的json使用起来就很陌生了,所以很自然我就想我能不能使用fastjson进行json解析 ...