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

--- 说明闪回数据库 --- 使用闪回表将表内容还原到过去的特定时间点 --- 从删除表中进行恢复 --- 使用闪回查询查看截止到任一时间点的数据库内容 --- 使用闪回版本查询查看某一行在一段时间内的各个版本 --- 使用闪回事务查询查看事务处理历史记录或行 会还原表及其关联对象(如索引.约束条件.触发器等)中的数据. 所谓闪回表,就是将表里的数据回退到历史的某个时间点,比如回退到用户误删除数据之前的时间点,从而将误删除的数据恢复回来,在这个操作过程中,数据库仍然可用而且不需要额外的空间.

工:闪回表实验 1.结构测试表flb_test,数据不小于10000行: TEST_USER1@PROD>create table flb_test(id number,dd date); Table created. TEST_USER1@PROD>begin   2  for i in 1..10000   3  loop   4  insert into flb_test values (i,sysdate+i);   5  end loop;   6  end;   7  / PL/S

Oracle闪回技术 场景:测试环境数据库的表数据被误删除. 解决思路:使用闪回表技术 原理 闪回技术是Oracle强大数据库备份恢复机制的一部分,在数据库发生逻辑错误的时候,闪回技术能提供快速且最小损失的恢复(多数闪回功能都能在数据库联机状态下完成). Oracle中一个逻辑结构--撤销段(Undo segment).因为大部分闪回技术都需要依赖撤销段中的撤销数据.撤销数据是反转DML语句结果所需的信息,只要某个事务修改了数据,那么更新前的原有数据就会被写入一个撤销段.(事务回滚也会用到撤销段

要写出高效的SQL,那么必须必须得清楚SQL执行路径,介绍如何提高SQL性能的文章很多,这里不再赘述,本人来谈谈如何从 减少SQL回表次数 来提高查询性能,因为回表将导致扫描更多的数据块. 我们大家都知道,数据库表中数据存储都是以块为单位,称为数据块:表中每行数据都有唯一的地址标志ROWID. 举个例子: select a from test_db where b=5 A.假设b上没有索引 1.那么该条SQL将进行表扫描,扫描所有该表的数据块 2.从数据块中找到记录,并且进行过滤 可想而知,没有

索引类型 索引类型分为主键索引和非主键索引.(一定要牢记,是怎么存储数据的) 主键索引的叶子节点存的是整行数据.在 InnoDB 里,主键索引也被称为聚簇索引(clustered index). 非主键索引的叶子节点内容是主键的值.在 InnoDB 里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index). 聚簇索引 聚簇索引默认是主键,如果表中没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替.如果没有这样的索引,InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引. 因为B+TREE

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.

ORACLE 五种表的优缺点总结: 1.普通表(heap table):适合大部分设计场景,有长处也有缺点. 长处: a,语法简单方便 b,适合大部分场景 缺点: a,更新日志开销较大 b,Delete无法释放空间(HWM High Water Mark不下降) c,表记录太大检索太慢 d,索引回表读开销非常大 e,即便有序插入,也非常难保证有序读出 2,全局暂时表:适合接口表设计 长处: a,高效删除 b,产生非常少的日志 c,不同的SESSION独立,不产生锁 缺点: a,语法特别 b,数据

1.二叉树/平衡树.B-tree.B+tree.B*tree 树:最上一层是根节点.最底下一层是叶子节点.(一般左边节点小于右边节点) 二叉树:每个节点最多只能有两个分支,一般只用于教材.二叉树的深度不可控,造成遍历数据时IO次数不可控.数据量大了,树的深度会太大. 二叉树的变种:BTREE(又写成B-tree),B+tree和B*tree. B-tree即balance-tree:平衡树:假设1个节点的子节点是5个,平衡树是必须上层节点都满了,才可加到下层.这样树的深度就得到了控制.B-tre

回表 简单来说就是数据库根据索引找到了指定的记录所在行后,还需要根据rowid再次到数据块里取数据的操作. "回表"一般就是指执行计划里显示的"TABLE ACCESS BY INDEX ROWID". 例如select的字段里有索引不包含的列 根据tom的oracle编程艺术,建表big_table,300W数据. 建索引: create index idx_big_table_created on big_table(created); 下面语句不会回表,因为只

表的性能 表的性能取决于创建表之前所应用的数据库特性,数据库->表空间->表,创建数据库时确保为每个用户创建一个默认的永久表空间和临时表空间并使用本地管理,创建表空间设为本地管理并且自动段空间管理 本地管理表空间在每个数据文件中使用一个位图来管理对象扩展和空闲空间 查看数据库相关配置 SELECT * FROM DATABASE_PROPERTIES SELECT * FROM V$PARAMETER 查看表空间相关配置 select* from DBA_TABLESPACES 主要表类型 描

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

Oracle数据库创建表是有两个约束带有默认索引.1.主键primary Key:唯一索引.非空2.唯一Unique:唯一索引,可以是空值如果没有设定主键和唯一约束,表中不会有默认索引的. 建立主键/唯一约束(有默认索引)或者索引之后,oracle会在单独的一块区域建立索引的数据,索引的数据和表的数据是分别存放的,不是在一起的,索引的数据就对应表的主键或者其他索引,例如,你的表里有100条数据,并且有主键,那么在索引的区域就会有100条数据和它们对应,并且由于是主键数据,所以每条数据都是唯一的,

(一)索引的概念 索引是一种与表或簇相关的数据库对象,能够为数据的查询提供快捷的存取路径,减少磁盘I/O,提高检索效率. 索引由索引值及记录相应物理地址的ROWID两个部分构成,并按照索引值有序排列,ROWID可以快速定位到数据库表符合条件的记录.可以这样理解,将索引看作是一本书的目录,索引值即为目录的标题,ROWID即为目录的页码. (二)索引的更新策略 随着标准数据的插入.删除.修改,索引表中的信息会自动更新,具体过程: l 向表中插入数据时,系统会在索引的叶子节点插入与表对应的索引条目:

索引组织表(Index-Organized Table)是按B-树的结构来组织和存储数据的.与标准表中的数据时无序存放的不同,索引表中数据按主键值有序存储. 叶子节点中存放的是表的主键值与所有非主键值,而不是B-树索引值与ROWID.由于整条记录都保存在索引表的叶子节点中,因此索引表不需要使用物理ROWID来确定记录的位置. 只要知道主键的值,就可以找到相应记录的完整内容.Oracle也会为每个主键创建一个逻辑上的ROWID,其他的索引将使用逻辑ROWID来映射索引表中的记录. 1.索引表与标准

--查看oracle数据库的单个表结构 select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','TABLE_NAME') from dual; 括号里面有两个参数,第一个参数是我们要查询的对象,这里查的是表结构,所以是'TABLE'. 第二个参数是我们要查的表的表名,这里的表名必须大写. 注意:执行完上面这条语句你可能只是看到整个建表语句的一部分,因此我们在执行命令的时候可以加上下面的语句: SQL> SET LONG 3000SQL> SET PAGESIZE 0SQL&

了解一下MySQL中的回表查询与索引覆盖. 回表查询 要说回表查询,先要从InnoDB的索引实现说起.InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index). InnoDB的聚集索引 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引. 1.如果表定义了PK(Primary Key,主键),那么PK就是聚集索引. 2.如果表没有定义PK,则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引.

一.什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引: 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异? InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此, InnoDB必须要有,且只有一个聚集索引: (1)如果表定义了PK,则PK就是聚集索引: (2)如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引: (3)否则,InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索

数据库表结构: create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb; select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖

目录 回表的概念 1.stu_info表案例 2.查看刚刚建立的表结构 3.插入测试数据 4.分析过程 5.执行计划 回表的概念 先得出结论,根据下面的实验.如果我要获得['liu','25']这条记录.需要什么步骤. 1.先通过['liu']记录对应到普通索引index(name),获取到主键id:4. 2.再通过clustered index,定位到行记录.也就是上面说的这条['liu','25']记录数据. 因此,上述就是说的回表查询,先定位主键值,再定位行记录.多扫了一遍索引树. 当然,