1.表的访问方式A、全表扫描方式况效率低。 B、通过ROWID访问表效率高。2.合理调整FROM后面的表顺序 ORACLE解析器是按照从右到左的顺序处理FROM之后的表，FROM子句中写在最后的表(驱动表driving table)将被最先处理，如果FROM子句中包含多个表时,为了高效率需要选择记录最少的表作为驱动表。如果是三个或者以上
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2024-07-12 01:06:17
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跟同事闲聊时,说到从存放了100万行数据的表中,返回10万行数据时,是使用索引扫描速度快还是全表扫描速度快?基于这个话题,以个人理解描述一下oracle到底是否会如上所说.oracle 10g已经不存在基于rule的优化器了,全部都是CBO了.之所以先说这个,是因为oracle这个举动明显提示了我们,要勤做统计分析.首先设计一下实验场景,因为oracle会根据查询的行数,表的总行数,数据的直方图(
=》记录慢速查询 在一个 SQL 服务器中，数据表都是保存在磁盘上的。索引为服务器提供了一种在表中查找特定数据行的方法，而不用搜索整个表。当必须要搜索整个表时，就称为表扫描。通常 来说，您可能只希望获得表中数据的一个子集，因此全表扫描会浪费大量的磁盘 I/O，因此也就会浪费大量时间。当必须对数据进行连接时，这个问题就更加复杂了，因为必须要对连接两端的多行数据进行比较。当然，表扫描并不总是会带来问
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2024-03-28 22:09:44
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mysql中建立索引的一些原则有索引的好处是搜索比较快，但是在有索引的前提下进行插入、更新操作会很慢，所以先存数据，再建索引不要对数据量小的数据表建立索引，数据量超过300的表应该有索引 对于规模小的数据表建立索引，不仅不会提高查询效率，相反使用索引查找可能比简单的全表扫描还要慢，而且建索引还会占用一部分的存储空间当对表的查询操作比更新操作频率更高时，对该表建立索引在不同值较少的字段上不必要建立索
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2023-09-29 21:13:00
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如果对Oracle不了解,你可能深信别人说的应杜绝全表扫描和Not IN的谎言如果真是这样,Oracle就根本不应该让这种问题继续存在于产品中.今天正在好遇到一个应用调整,以前曾担心过全表扫描会影响性能,但没有具体的对比数据,只是在猜测,结果表明没有根据的猜测,往往是错的.下面,我通过一个实验来说明全表扫描更好.通过这个实验,证明,利用Hash连接进行全表扫描,由于利用了多块读,比利用索引进行嵌套
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2024-02-28 14:05:03
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前言参考内容这篇博客是现阶段我结合面试题总结的一些有关索引的原理有关的知识。参考的知识来源内容主要是以下：《高性能mysql》《MySQL技术内幕：innoDB存储引擎》以及b站中一些讲解视频，以及一些博客内容。写博客的目的： .方便定时查阅，后续会回来补充一些索引结构的细节希望同行前来和我一起讨论mysql，进一步提升自己的技术能力希望提高自己的总结能力和文字表达能力，各位博友可在下方留言指导，
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2024-07-29 19:56:45
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查询语句的时候尽量避免全表扫描，使用全扫描，索引扫描！会引起全表扫描的几种SQL如下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
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2023-09-04 15:07:31
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[quote]全表扫描，索引扫描各有适用的场合，全表扫描不代表效率一定差，索引扫描也不一定就代表高效。
在实际应用开发过程中，如何创建索引，根据什么字段创建索引是个很复杂的问题。这通常和查询是相关的。
不合适的索引不会带来性能的提升。例如：表test有一个字段op_code，100多万条记录只有几十个不同的值，如果仅用op_code作为查询条件，即使在
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2024-03-18 08:26:25
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1.Oracle访问表的方式 全表扫描、通过ROWID访问表、索引扫描2.全表扫描（Full Table Scans, FTS） 为实现全表扫描，Oracle顺序地访问表中每条记录，并检查每一条记录是否满足WHERE语句的限制条件。ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描，而不是只读取一个数据块，这极大的减少了I/O总次数，提高了系统的吞吐量，所以利
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2024-06-19 08:38:55
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Explain的type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range> index > ALL
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2024-03-19 09:21:48
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文章目录10 | MySQL 为什么有时候会选错索引？优化器的逻辑索引选择异常和处理小结上期问题时间 10 | MySQL 为什么有时候会选错索引？在 MySQL 中一张表其实是可以支持多个索引的。但是，你写 SQL 语句的时候，并没有主动指定使用哪个索引。也就是说，使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。 不知道你有没有碰到过这种情况，一条本来可以执行得很快的语句，却由于 MySQL 选错了索
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2024-10-12 16:27:05
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目录全表扫描无序扫描表扫描/无序聚集索引扫描无序覆盖非聚集索引扫描有序扫描有序聚集索引扫描有序覆盖非聚集索引扫描局部扫描有序扫描非聚集索引查找+有序局部扫描+lookups 聚集索引查找+有序局部扫描覆盖非聚集索引查找+有序局部扫描无序扫描无序非聚集索引扫描+lookups全表扫描无序扫描表扫描/无序聚集索引扫描表扫描或无序聚集索引扫描都连续地扫描表中的所有数据页。表扫描在堆上进行无序全
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2023-11-13 20:46:12
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先创建两个表，结构一样：下面讲解集中join语句的情况。Index Nested-Loop Joinselect * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a);用straight_join让MySQL使用固定的连接方式执行查询，这样优化器只会按照我们指定的方式去join。在这个语句里，t1 是驱动表，t2是被驱动表。先遍历表t1，然后根据从表t1中取出的每行数
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2024-05-21 16:12:29
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先建立一个简单的表结构create table test (a int ,b datetime )
create index idx_b on test(b)再来点测试数据declare @i int declare @x int set @i = 0 set @x = 0 while (@i < 1000 )
begin inser
1.2.3.1 访问表的方法Oracle数据库中直接访问表中数据的方法有两种：一种是全表扫描；另一种是ROWID扫描。1.2.3.1.1 全表扫描全表扫描是指Oracle在访问目标表里的数据时，会从该表所占用的***个区(EXTENT)的***个块(BLOCK)开始扫描，一直扫描到该表的高水位线(HWM，High Water Mark)，这段范围内所有的数据块Oracle都
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2024-06-30 07:16:46
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通过 EXPLAIN 浅析数据库查询优化方法EXPLAIN 思维导图知识点explain 或者 desc 命令获取Myswl如何执行SELECT语句的信息，包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。index：这种类型表示是mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引，对这个索引并无特别要求，只要是索引，或者某个复合索引的一部分，mysql都可能会采用index类型的方式
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2024-03-25 20:22:36
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目录一、表准备二、Explain2.1、执行计划列说明1、id2、select_type3、table4、partitions5、type6、possible_keys7、key8、ken_len9、ref10、rows11、filtered12、Extra2.2、SHOW WARNINGS命令三、索引优化实践3.1、准备表3.2、全值匹配3.3、最左前缀3.4、不要在索引列做任何操作（计算、函数
最近在看数据库调优方面的资料，数据表的几种扫描方式之前也看过，但一直没有做一个详细的记录来明确这些，这次借这个机会好好学习和整理一下。1.Full Table Scans(全表扫描)这种方式是访问表最普通的方式，会扫描数据表位于高水位线之下的所有数据块。发生在没有过滤条件、缺乏主键和索引的情况下对表的访问。全表扫描是多块读，也就是一次读取多个数据块，读取的块的个数取决于DB_FILE_MULTIB
在数据库操作中，经常会出现“为什么 MySQL 全表扫描不用主键索引”的情况。这个问题主要与查询的优化和执行计划相关。本文将详细剖析全表扫描的成因及其与主键索引之间的关系，并提供针对这一问题的解决方案。以下是内容的详细结构。
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## 环境准备
首先，我们需要准备运行环境，确保技术栈的兼容性。
```bash
# 安装 MySQL（以 Ubuntu 为例）
sudo apt-get u
一，全表扫描全表扫描是从读取数据的同时通过where条件中的查询条件来过滤来筛选出满足条件的数据执行过程。其扫描的的对象是表中的所有数据块，包括空数据库，如果表中的数据大量被删除，那么就会存在大量的空数据块，再次状态下，大量的空数据块也被扫描。在执行全表扫描时，按照顺序每次将多个数据块从磁盘读取到内存中。在通常情况下，由于数据块在磁盘的位置都是相互连接的，利用一次读取多个数据块的方法，不仅可以提高
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2023-09-29 20:50:04
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