所谓的索引全扫描(INDEX FULL SCAN)就是指要扫描目标索引所有叶子块的所有索引行.这里需要注意的是,索引全扫描需要扫描目标索引的所有叶子块,但这并不意味着需要扫描该索引的所有分支块.在默认情况下,Oracle在做索引全扫描时只需要通过访问必要的分支块定位到位于该索引最左边的叶子块的第一行索引行,就可以利用该索引叶子块之间的双向指针链表,从左至右依次顺序扫描该索引所有叶子块的所有索引行了. 例子一:查询的列有唯一索引,使用索引全扫描(INDEX FULL SCAN) 执行如下SQL:

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

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 )); CREA

MongoDB oplog (类似于 MySQL binlog) 记录数据库的所有修改操作,除了用于主备同步:oplog 还能玩出很多花样,比如 全量备份 + 增量备份所有的 oplog,就能实现 MongoDB 恢复到任意时间点的功能 通过 oplog,除了实现到备节点的同步,也可以额外再往单独的集群同步数据(甚至是异构的数据库),实现容灾.多活等场景,比如阿里云开源的 MongoShake 就能实现基于 oplog 的增量同步. MongoDB 3.6+ 版本对 oplog 进行了抽象,提供

采用高速全扫描索引(index ffs) 为了避免全表扫描 参考原始: Index Fast Full Scan Usage To Avoid Full Table Scans (Doc ID 70135.1) 可适用: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 7.3.0.0 to 11.2.0.3 [Release 7.3.0 to 11.2] Information in this document applies to any plat

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

innodb 的聚集索引 的叶子结点 存放的 是 索引值以及数据页的偏移量 那么在计算全表扫描的代价是怎么计算的呢? 我们知道代价 为 cpu代价+io代价 cpu代价 就是 每5条记录比对 计算一个代价 (这里的记录并不是我们数据记录,而是索引记录) 是数据记录个数 又是如何取出全表的总记录呢 (即全表的总索引记录) 具体方法是 通过索引能拿到叶子结点的page数,page页默认16K ,那么总容量为 leaf page num * 16k 再计算这个索引的长度,因为索引可能是由多个字段构成,

场景:数据库升级第二天,操作系统CPU使用率接近100%. 查看ash报告: 再看TOP SQL 具体SQL: select count(1) as chipinCount, sum(bets) as sumBets from t_chipin_temp where status in (0) and lottype='gp' 看到这个sql的执行计划走全表扫描.再查看相关列上是否有索引,结果是有索引的.那么问题来了,既然有索引,而且升级之后对该表格还进行过基本的统计信息收集,那么为什么优化器没

full index scan:全索引扫描,查询时,遍历索引树来获取数据行.如果数据不是密集的会产生随机IO 在执行计划中是Type列,index full table scan:通过读物理表获取数据,顺序读磁盘上的文件.这种情况会顺序读磁盘上的文件. 在执行计划中是Type列,all covering index:覆盖索引,如果where条件的列和返回的数据在一个索引中,那么不需要回查表,那么就叫覆盖索引. 在执行计划中是extra那一列,using index full index scan

引言 在学习mysql时,我们经常会使用explain来查看sql查询的索引等优化手段的使用情况.在使用explain时,我们可以观察到,explain的输出有一个很关键的列,它就是type属性,type表示的是扫描方式,代表 MySQL 使用了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率是不一样的. 在type这一列,有如下一些可能的选项: system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO const:常量连接 eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique n

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

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:

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

SYS_OP_C2C 导致的全表扫描(fts)/全索引扫描 參考原文: SYS_OP_C2C Causing Full Table/Index Scans (Doc ID 732666.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 10.1.0.2 to 12.1.0.1 [Release 10.1 to 12.1] Information in this document applies to any platform. This

1.模糊查询效率很低:原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like:对于like '%...%'(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低:另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低.解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like '-%',是会使用索引的:左模糊like'%...'无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index

Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

相信大家在很多实际业务中(特别是后台系统)会使用到各种筛选条件来筛选结果集 首先添加测试数据 ), Age INT) go CREATE INDEX idx_age ON TempList (Age) GO DECLARE @i INT; ; BEGIN INSERT INTO TempList (Name, Age)VALUES(CAST(@i AS VARCHAR),@i) ; END GO 1.有使用EXEC来避免全表扫描 ; DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET

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--m