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数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景,例如一张以月份Month作为分区键的表,如图1所示,如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据(Full Table Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景,例如一张以月份Month作为分区键的表,如图1所示,如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据(Full Table Scan),如果以日期为分区键重新设计该表,那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描
表设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,影响计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,影响计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
表设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
RCR UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查,能够自主鉴别旧版本元组并进行回收,同时索引层的可见性检查使得索引扫描(Index Scan)及仅索引扫描(IndexOnly Scan)的概率大大提升。
Max/Min 场景描述 当对分区表使用Max/Min函数时,通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort + Limit操作。
Max/Min 场景描述 当对分区表使用min/max函数时,通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort + Limit操作。
RCR UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查,能够自主鉴别旧版本元组并进行回收,同时索引层的可见性检查使得索引扫描(Index Scan)及仅索引扫描(IndexOnly Scan)的概率大大提升。
工具对接 JDBC配置 父主题: 开发设计建议
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