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你说的慢一半,是在你插入了50万数据的时候,估计是查询慢了吧。因为按你说的还没到删除的时候呢。查询慢要看看你的查询的语句的执行计划,是否使用了合适的索引。如果索引错了,那么慢是正常的。可以用hint指定索引,从而保证执行计划稳定。
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对于你这样的周期性维护的大表,可以做31个分区,每天一个,一个月内循环使用。不需要保留的数据可以以天为单位truncate掉一个或多个分区的数据,索引采用分区索引,truncate分区不影响索引的使用。
有一种猜测,是你的索引建的不对。
你的查询语句的查询条件是什么?是单列查询吗?如果pwd指password,至少我觉得不会有按password单列查询的语句吧。
· 通过全表扫描的方式访问数据;
· 通过ROWID访问数据;
· 通过索引的方式访问数据;
· Oracle顺序读取表中所有的行,并逐条匹配WHERE限定条件。
· 采用多块读的方式进行全表扫描,可以有效提高系统的吞吐量,降低I/O次数。
· 即使创建索引,Oracle也会根据CBO的计算结果,决定是否使用索引。
注意事项:
· 只有全表扫描时才可以使用多块读。该方式下,单个数据块仅访问一次。
· 对于数据量较大的表,不建议使用全表扫描进行访问。
· 当访问表中的数据量超过数据总量的5%—10%时,通常Oracle会采用全表扫描的方式进行访问。
· 并行查询可能会导致优化器选择全表扫描的方式。1.2ROWID访问表
· Rowid是数据存放在数据库中的物理地址,能够唯一标识表中的一条数据。
· Rowid指出了一条记录所在的数据文件、块号以及行号的位置,因此通过ROWID定位单行数据是最快的方法。
注意事项:
· Rowid作为一个伪列,其数值并不存储在数据库中,当查询时才进行计算。
· Rowid除了在同一集簇中可能不唯一外,每条记录的Rowid唯一。1.3 INDEX访问表
· 通过索引查找相应数据行的Rowid,再根据Rowid查找表中实际数据的方式称为“索引查找”或者“索引扫描”。
· 一个Rowid对应一条数据行(根据Rowid查找结果,仅需要对Rowid相应数据的数据块进行一次I/O操作),因此该方式属于“单块读”。
· 对于索引,除了存储索引的数据外,还保存有该数据对应的Rowid信息。
· 索引扫描分为两步:1)扫描索引确定相应的Rowid信息。 2)根据Rowid从表中获得对应的数据。
注意事项:
· 对于选择性高的数据行,索引的使用会提升查询的性能。但对于DML操作,尤其是批量数据的操作,可能会导致性能的降低。
· 全表扫描的效率不一定比索引扫描差,关键看数据在数据块上的具体分布。
索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关。
(1) 单列索引
单列索引是基于单个列所建立的索引。
(2) 复合索引
复合索引是基于两列或是多列的索引,在同一张表上可以有多个索引,但是要求列的组合必须不同。
(1) 重命名索引
(2) 合并索引
(表使用一段时间后在索引中会产生碎片,此时索引效率会降低,可以选择重建索引或者合并索引,合并索引方式更好些,无需额外存储空间,代价较低)
(3) 重建索引
方式一:删除原来的索引,重新建立索引
当不需要时可以将索引删除以释放出硬盘空间。命令如下:
例如:
注:当表结构被删除时,有其相关的所有索引也随之被删除。
方式二: Alter index 索引名称 rebuild;
· 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
· 索引可以大大加快数据的检索速度,这是创建索引的最主要的原因。
· 可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
· 在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
· 通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
· 索引的层次不要超过4层。
· 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
· 除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
· 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
· 更新数据的时候,系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新,以维持数据和索引的一致性。
1) 不恰当的索引不但于事无补,反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。
1) 应该建索引的列
· 在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;
· 在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
· 在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;
· 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;
· 在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;
· 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
2) 不应该建索引的列
· 在大表上建立索引才有意义,小表无意义。
· 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
· 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。比如性别,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,。增加索引,并不能明显加快检索速度。
· 对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。
· 当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
一个表中有几百万条数据,对某个字段加了索引,但是查询时性能并没有什么提高,这主要可能是oracle的索引限制造成的。Oracle的索引有一些索引限制,在这些索引限制发生的情况下,即使已经加了索引,oracle还是会执行一次全表扫描,查询的性能不会比不加索引有所提高,反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。
下面的查询即使在djlx列有索引,查询语句仍然执行一次全表扫描。
把上面的语句改成如下的查询语句,这样,在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器(更智能)时,将会使用索引。
特别注意:通过把不等于操作符改成OR条件,就可以使用索引,避免全表扫描。
使用IS NULL或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因此在建表时,把需要索引的列设成NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值,就不会使用这个索引(除非索引是一个位图索引)。
如果不使用基于函数的索引,那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时,会使优化器忽略掉这些索引。 下面的查询不会使用索引(只要它不是基于函数的索引)
也是比较难于发现的性能问题之一。比如:bdcs_qlr_xz中的zjh是NVARCHAR2类型,在zjh字段上有索引。如果使用下面的语句将执行全表扫描。
因为Oracle会自动把查询语句改为
特别注意:不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。
(1) 索引无效
(2) 索引有效
一、 提高DML操作的办法:\x0d\x0a简单说来:\x0d\x0a1、暂停索引,更新后恢复.避免在更新的过程中涉及到索引的重建.\x0d\x0a2、批量更新,每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.\x0d\x0a3、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作.\x0d\x0a\x0d\x0a4、批量更新,每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.\x0d\x0a\x0d\x0a5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作.\x0d\x0a\x0d\x0a6、加大排序缓冲区\x0d\x0a alter session set sort_area_size=100000000;\x0d\x0a insert into tableb select * from tablea;\x0d\x0a commit;\x0d\x0a\x0d\x0a如果UPDATE的是索引字段,就会涉及到索引的重建,暂停索引不会提高多少的速度,反而有可能降低UPDATE速度,\x0d\x0a因为在更新是索引可以提高数据的查询速度,重建索引引起的速度降低影响不大。\x0d\x0a\x0d\x0aORACLE优化修改参数最多也只能把性能提高15%,大部分都是SQL语句的优化!\x0d\x0a\x0d\x0aupdate总体来说比insert要慢 :\x0d\x0a几点建议: \x0d\x0a 1、如果更新的数据量接近整个表,就不应该使用index而应该采用全表扫描 \x0d\x0a 2、减少不必要的index,因为update表通常需要update index \x0d\x0a 3、如果你的服务器有多个cpu,采用parellel hint,可以大幅度的提高效率\x0d\x0a 另外,建表的参数非常重要,对于更新非常频繁的表,建议加大PCTFREE的值,以保证数据块中有足够的空间用于UPDATE, 从而降低CHAINED_ROWS。 \x0d\x0a\x0d\x0a二、 各种批量DML操作:\x0d\x0a(1)、oracle批量拷贝:\x0d\x0aset arraysize 20\x0d\x0a set copycommit 5000\x0d\x0a copy from username/password@oraclename append table_name1\x0d\x0a using select * from table_name2;\x0d\x0a (2)、常规插入方式:\x0d\x0a insert into t1 select * from t;\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a alter table t1 nologging;\x0d\x0ainsert into t1 select * from t;\x0d\x0acommit;\x0d\x0a (3)、CTAS方式:\x0d\x0a create table t1\x0d\x0aas\x0d\x0aselect * from t;\x0d\x0a为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志,并且可以制定并行度:\x0d\x0acreate table t1 nologging parallel(degree 2) as select * from t;\x0d\x0a (4)、Direct-Path插入:\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t;\x0d\x0a commit;\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a alter table t1 nologging;\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t;\x0d\x0a \x0d\x0a Direct-Path插入特点:\x0d\x0a1、 append只在insert ? select ?中起作用,像insert /*+ append */ into t values(?)这类的语句是不起作用的。在update、delete操作中,append也不起作用。\x0d\x0a2、 Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志,会对恢复带来麻烦。\x0d\x0a3、 Direct-Path直接在表段的高水位线以上的空白数据块中写数据,不会重用高水位线以下的空间,会对空间的使用造成一定的浪费,对查询的性能也会造成一定的影响。而常规插入会优先考虑使用高水位线之下有空闲空间存在的数据块。因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快,因为Direct-Path直接使用新数据块,而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块,如果同 nologging 配合,这种速度优势会更加明显。\x0d\x0a4、 以append方式插入记录后,要执行commit,才能对表进行查询。否则会出现错误:ORA-12838: 无法在并行模式下修改之后读/修改对象。\x0d\x0a5、 用append导入数据后,如果没有提交或者回滚,在其他会话中任何对该表的DML都会被阻塞(不会报错),但对该表的查询可以正常执行。\x0d\x0a6、 在归档模式下,要把表设置为nologging,然后以append方式批量添加记录,才会显著减少redo数量。在非归档模式下,不必设置表的 nologging属性,即可减少redo数量。如果表上有索引,则append方式批量添加记录,不会减少索引上产生的redo数量,索引上的redo 数量可能比表的redo数量还要大。\x0d\x0a7、 数据直接插入数据文件,绕过buffer cache并且忽略了引用完整性约束。\x0d\x0a8、 不管表是否在nologging 下,只要是 direct insert,就不会对数据内容生成undo。\x0d\x0a9、 Oracle在Direct-Path INSERT 操作末尾,对具有索引的表执行索引维护,这样就避免了在drop掉索引后,再rebuild。\x0d\x0a10、 Direct-Path INSERT比常规的插入需要更多的空间。因为它将数据插入在高水位之上。并行插入非分区表需要更多的空间,因为它需要为每一个并行线程创建临时段。\x0d\x0a11、 在插入期间,数据库在表上获得排他锁,用户不能在表上执行并行插入、更新或者删除操作,并行的索引创建和build也不被允许。但却可以并行查询,但查询返回的是插入之前的结果集。\x0d\x0a (5)、并行DML:\x0d\x0a 如果你的服务器有多个cpu,采用parellel hint,可以大幅度的提高效率\x0d\x0a ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA \x0d\x0a SELECT * FROM tableB;\x0d\x0a\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA NOLOGGING\x0d\x0a SELECT * FROM tableB;\x0d\x0a\x0d\x0aoracle默认并不会打开PDML,对DML语句必须手工启用。即需要执行\x0d\x0aalter table enable parallel dml命令。\x0d\x0a \x0d\x0a并行DML特点:\x0d\x0a1、在并行DML模式中,默认的就是DIRECT-PATH插入,为了运行并行DML模式,必须满足以下条件:\x0d\x0aa、必须是Oracle企业版;\x0d\x0ab、必须在session中使并行DML生效,执行以下sql语句:\x0d\x0aALTER SESSION { ENABLE | FORCE } PARALLEL DML;\x0d\x0ac、必须指定table的并行属性,在创建的时候或者其他时候,或者在insert操作时使用“PARALLEL”提示。\x0d\x0ad、为了使Direct-Path Insert模式失效,在INSERT语句中指定“NOAPPEND”提示,覆盖并行DML模式。\x0d\x0a 2、并行Direct-Path INSERT到分区表:\x0d\x0a 类似于serial Direct-Path INSERT,每个并行操作分配给一个或者多个分区,每个并行操作插入数据到各自的分区段的高水位标志之上,commit之后,用户就能看到更新的数据。\x0d\x0a 3、并行Direct-Path INSERT到非分区表:\x0d\x0a 每个并行执行分配一个新的临时段,并插入数据到临时段。当commit运行后,并行执行协调者合并新的临时段到主表段,用户就能看到更新的数据。\x0d\x0a 4、Direct-Path INSERT可以使用Log或者不使用Log。\x0d\x0a 5、另外不得不说的是,并行不是一个可扩展的特性,只有在数据仓库或作为DBA等少数人的工具在批量数据操作时利于充分利用资源,而在OLTP环境下使用并行需要非常谨慎。事实上PDML还是有比较多的限制的,例如不支持触发器,引用约束,高级复制和分布式事务等特性,同时也会带来额外的空间占用,PDDL同 样是如此。
对三个字段建立索引:
create index Stuname on student(name);
create index Stusex on student(sex);
create index Stugrade on student(grade);
注意的问题,考虑是不是要建立唯一索引(unique),如果有学号的话,可以考虑建立唯一索引引。
再就是对经常查询,但又相对稳定的可以建立聚簇索引,提高查询效率
一:索引是什么:
通俗的来讲,索引在表中的作用,相当于书的目录对书的作用。索引与表一样,也属于段的一种。里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构,为了提高查询效率而引入,是一个独立于表的对象,可以存放在与表不同的表空间中。索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针(地址)。对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多。索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护,查询语句中不用指定使用哪个索引。
二:优点:
①可以加快数据的检索速度。
②可以加速表和表之间的连接。
③使用分组和排序子句进行数据检索时,可以减少查询中分组和排序的时间。
三:缺点:
①创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
②索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间。
③当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引需要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。