关系查询处理和查询优化小结

关系查询处理和查询优化小结
关系查询处理和查询优化小结

关系查询处理和查询优化小结

一.关系查询优化的概述

1. 查询优化在关系数据库中的重要性及必要性

关系系统的查询优化既是 RDBMS实现的关键技术又是关系系统的优点所在。它减轻了用户选择存取路径的负担。查询优化极大地影响RDBMS的性能。用户只要提出“干什么”,不必指出“怎么干”。查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率,而且在于系统可以比用户程序的“优化’夕做得更好。

2.查询优化的可能性和优点

1)优化器可以从数据字典中获取许多统计信息,而用户程序则难以获得

这些信息

2)如果数据库的物理统计信息改变了,系统可以自动对查询重新优化以

选择相适应的执行计划。在非关系系统中必须重写程序,而重写程序在实际应用中往往是不太可能的。

3)优化器可以考虑数百种不同的执行计划,程序员一般只能考虑有限的

几种可能性。

4)优化器中包括了很多复杂的优化技术,这些优化技术往往只有最好的程序员才能掌握。系统的自动优化相当于使得所有人都拥有这些优化技术;3.查询优化的一般准则

( l )选择运算应尽可能先做;

( 2 )把投影运算和选择运算同时进行;

( 3 )把投影同其前或其后的双目运算结合起来执行;

( 4 )把某些选择同在它前面要执行的笛卡儿积结合起来成为一个连接运算;( 5 )找出公共子表达式;

( 6 )选取合适的连接算法。

4. 查询优化的一般步骤

( l)把查询转换成某种内部表示,通常用的内部表示是语法树。

( 2)把语法树转换成标准(优化)形式。即利用优化算法,把原始的语法树转换成优化的形式。

( 3)选择低层的存取路径。

( 4)生成查询计划,选择代价最小的。

5.代价模型

一般DBMS采用基于代价的优化算法:

集中式数据库

单用户系统

总代价 = I/O代价 + CPU代价

多用户系统

总代价 = I/O代价 + CPU代价 + 内存代价

分布式数据库

总代价 = I/O代价 + CPU代价[+ 内存代价] + 通信代价

二.关系数据库查询优化方法

1.代数优化

关系代数表达式等价指用相同的关系代替两个表达式中相应的关系所得到的结果是相同的

1)查询树启发式优化,一般规则有

选择运算应尽可能先做(最重要,最根本)

目的:减小中间关系

投影运算和选择运算同时做

目的:避免重复扫描关系

将投影运算与其前面或后面的双目运算结合

目的:减少扫描关系的遍数

在执行连接操作前对关系适当进行预处理

按连接属性排序

在连接属性上建立索引

某些选择运算+在其前面执行的笛卡尔积

===> 连接运算

2)查询树的启发式优化—算法

(1)分解选择运算

(2)通过交换选择运算,将其尽可能移到叶端

(3)通过交换投影运算,将其尽可能移到叶端

(4)合并串接的选择和投影,以便能同时执行或在一次扫描中完成

(5)对内结点分组

(6)生成程序

例:бStudent.Sno=SC.Sno (Student×SC)

Student SC

提取公共子表达式;

例如:查询小王选修的所有课程。可以用关系代数来表达多种不同的查询方法。

S1=πcno(σS.sno=SC.sno ∧ S.sname=“小王”( S×SC))

S2=πcno(σ S.sname=“小王”

( S SC))

S3=πcno(σS.sname=“小王” ( S) SC)

三种查询的结果是完全相同的,但三种查询的具体操作、所占用的内存、所消耗的时间是不相同的。显然:

S3 优于 S2 优于 S1

查询优化对减少系统开销、提高运行速度是很重要的。

2.物理优化

物理优化就是要选择高效合理的操作算法或存取路径,球的优化的查询计划,达到查询优化的目标。

1)物理优化可以选择的方法

(1)基于规则的启发式优化;大多数情况下都适用。

(2)基于代价估算的优化;优化器估算不同执行策略的代价,并选出具有最小代价的执行计划。

(3)两者结合的优化方法。

2)选择操作的启发式规则

对于小关系,使用全表顺序扫描,即使选择列上有索引;

对于大关系,启发式规则有:

对于选择条件是主码=值的查询;

查询结果最多是一个元组,可以选择主码索引;

一般的RDBMS会自动建立主码索引;

对于选择条件是非主属性=值的查询,并且选择列上有索引

要估算查询结果的元组数目

如果比例较小(<10%)可以使用索引扫描方法

否则还是使用全表顺序扫描

3)全表扫描算法的代价估算公式

如果基本表大小为B块,全表扫描算法的代价 cost=B

如果选择条件是码=值,则平均代价 cost=B/2

4)排序-合并连接算法的代价估算公式

如果连接表已经按照连接属性排好序,则cost=

Br+Bs+(Frs*Nr*Ns)/Mrs。

如果必须对文件排序

需要在代价函数中加上排序的代价

对于包含B个块的文件排序的代价大约是

(2*B)+(2*B*log2B)

三.总结

对于数据库的设计,数据库的查询优化是必不可少的;查询处理时RDBMS的核心,而查询优化技术是查询处理的关键。一个好的查询优化处理能使的执行效率更高,减小程序的设计代价。

查询优化能避免不必要的复杂性,对于有些查询构建方法,优化器无法总能给出最优执行计划。

给优化器提供约束和统计信息,询优化器生成的执行计划的性能和健壮性很大程度上依赖于可获得信息的质量。

正畸基本操作小结题库

正畸基本操作 哈尔滨医科大学口腔医学院 回记芳

目录 1.咬蜡记录 (3) 2.粘托槽程序 (4) 3.个别托槽粘结 (5) 4.上颌合垫式活动矫治器 的初戴 (6) 5.关于头影测量 (7) 6.髁突的对称性测量 (10) 7.试带环 (11) 8.加离子垫 (12) 9.戴平导 (13) 10.活动矫治器加舌簧 (14) 11.颈椎骨骨龄 (15) 12.导弓矫治中期调中线 (20) 13.导弓矫治器加前方牵引.21

咬蜡记录(2011-8-5) ●一般病历:上颌前突,下颌后缩,牙弓狭窄,牙列拥挤,中线偏 斜 ●常规制作:肌激动器(牙弓狭窄时可加螺旋扩大器) ●一般步骤: A.嘱患者照镜子将中线对正,下颌前伸至正常(浅覆合浅覆 盖),必要时医生帮助其达到此位,反复练习并记住此位 B.将蜡片折叠四五层,达到适合的厚度、宽度及长度,并使其形 成类似牙弓的形态,蜡刀修形 C.在患者口中检查蜡弓形态是否合适,合适后嘱患者达前述咬合 位,轻咬并取出蜡弓 D.检查咬痕清晰(不符合要求重复上述步骤)后,与模型相对, 检查中线及咬合关系(不符合要求重复上述步骤),符合要求 便完成此操作 ●注意事项: 1)进行蜡记录前要将咬合调到正常状态:中线对正,浅覆合浅 覆盖,并嘱患者反复练习 2)蜡弓形态与牙弓形态相近,厚薄均匀,表面光滑 3)咬蜡时嘱患者力量要适当,避免咬透或不清晰 4)咬蜡后检查咬痕及咬合关系

粘托槽程序(2011-8-5) 1.上开口器 2.酒精棉球擦拭牙面:2次,吹干 3.棉卷隔湿:分别置于舌下和两颊,切牙唇侧也要放棉花(防止唾 液影响切牙的粘结) 4.酸蚀:棉球或纸片蘸取酸蚀剂,置于牙面上,备两三个湿润棉球 5.取下蘸有酸蚀剂的纸片或棉球,用湿润棉球擦拭牙面,吹干 6.涂底胶(A、B釉质粘结剂混匀):探针蘸取、涂布、吹匀 7.树脂置于托槽背面,置于牙面,顺序粘(树脂摸匀,适量、干净) 8.调整位置,去除多余树脂 9.0.5小时候去除开口器 10.1小时候上结扎丝 ◆整个过程注意隔湿,以免影响粘结效果 ◆底胶及树脂比例均为1:1,尽量符合要求,以免影响粘结效果 ◆酸蚀的同时准备湿润棉球,以节省时间 ◆若为陶瓷托槽,用光固化树脂,分区粘,减少光照次数(5—3, 2—1,上下同时更佳),最后再总体照一遍 ◆一般顺序为5-1(依靠个人习惯),托槽正置时红蓝标志在远中 龈方,倒置时在近中,一般切牙唇倾严重时在近中 ◆第一次结扎时不能太紧,若上2舌向,可悬吊结扎 ◆反合患者,覆合为负,面中三分之一凹,高角,上1托槽首次 粘时靠龈侧(防止合干扰),待覆盖恢复后重粘

sql语句(mysql优化)绝对经典

sql语句(mysql优化)绝对经典 误区1:count(1)和count(primary_key) 优于count(*) 很多人为了统计记录条数,就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ,他们认为这样性能更好,其实这是一个误区。对于有些场景,这样做可能性能会更差,应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。 误区2:count(column) 和count(*) 是一样的 这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在,很多人都会认为这是理所当然的。实际上,count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作,所代表的意义也完全不一样。count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录,count(*) 是表示整个结果集有多少条记录 误区3:select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量 这个误区主要存在于大量的开发人员中,主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。实际上,大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。当然,也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。(覆盖索引) 误区4:order by 一定需要排序操作 我们知道索引数据实际上是有序的,如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致,而且我们的查询又通过这个索引来执行,那么数据库一般会省略排序操作,而直接将数据返回,因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。实际上,利用索引来优化有排序需求的SQL,是一个非常重要的优化手段。延伸阅读:MySQL ORDER BY 的实现分析,MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。(order by null)

(整理)正畸试题

口腔1、2班口腔正畸学试题(A卷) 一、选择题(单选题1-25、每题1分,共25分,多选题26-35、每题分,共15分): 1.下列不属于个别牙错位的是 A 牙列拥挤 B 低位牙 C 腭向错位牙 D 近中错位牙 E 易位牙 2.下列不属于预防性矫治范畴的是 A 龋的早期治疗 B 口腔不良习惯的早期破除 C 乳牙早失的缺隙保持 D 滞留乳牙的及时拔除 E 早期严重拥挤牙列的序列拔牙治疗 3.关于乳牙早失,说法错误的是 A下颌乳牙早失对恒牙列的影响不大 B第一乳磨牙早失,如第一恒磨牙已建立中性咬牙合关系,则牙弓长度不会缩小 C乳牙早失,继承恒牙6个月之内萌出则影响不大 D乳牙早失越早,错牙合发生可能性越高 E单纯上颌尖牙或下颌第二双尖牙错位常与第二乳磨牙早失有关 4.咬下唇习惯易造成 A深覆盖 B前牙开牙合 C后牙反牙合 D开牙合 E下颌前突

5.重度牙列拥挤是指牙列拥挤度大于 A 6mm B 8mm C 10mm D 12mm E 14mm 度开牙合指上下前牙切端垂直向间隙 A 1mm以内 B 2mm以内 C 3mm以内 D 4mm以内 E 5mm以内 角代表 A 上颌相对下颌的前后关系 B 下颌相对上颌的前后关系 C 上颌相对颅部的前后关系 D 下颌相对颅部的前后关系 E 上颌相对颅部的垂直关系 8.根据矫治力的强度中度力是指 A.30-60 g B.60-150 g C.100-150 g D.60-350 g E.350-500 g 9.合适的矫治力作用的牙齿有以下临床表征,除了 A 无明显自发疼痛 B 扣诊无明显反应 C 对温度高度敏感 D 松动度不大

数据库第四章关系系统及其查询优化(精)

第四章关系系统及其查询优化 习题 1.试给出各类关系系统的定义:最小关系系统;关系完备上的系统;全关系型的关系系统。 2.试述全关系型系统应满足的十二条准则,以及十二条基本准则的实际意义和理论意义。 3.试述查询优化在关系数据库中的重要性和可能性。 4.对学生-课程数据库有如下的查询: SELECT Cname FROM Student,Course,SC WHERE Student。Sno=SC。Sno AND SC。Cno=Course。Cno AND Student。Sdept=’IS’; 此查询要求信息系学生选修了的所有课程名称。试画出用关系代数表示的语法树,并用关系代数表达式优化算法对原始的语法树进行优化处理,画出优化后的标准优化树。 5.试述查询优化的一般准则。 6.试述查询优化的一般步骤。 参考答案 1.答:最小关系系统。 一个系统可定义为最小关系系统,当且仅当它: (1)支持关系数据库(关系数据结构),从用户观点看,关系数据库由表构成,并且只有表这一种结构 (2)支持选择、投影和(自然)连接运算,对这些运算不必要求定义任何物理存取路径。 关系上完备的系统: 这类系统支持关系数据结构和所有的关系代数操作(或者功能上与关系代数等价的操作)。 全关系型的关系系统: 这类系统支持关系模型的所有特征。即不仅是关系上完备的而且支持数据结构中域的概念,支持实体完整和参照完整性。 2.答:关系模型的奠基人E。F。Codd具体地给出了全关系型的关系系统应遵循的十二条基本准则。从实际意义上看,这十二条准则可以作为评价或购买关系型产品的标准。从理论意义上看,它是对关系数据模型具体而又深入的论述,是从理论和实际紧密结合的高度对关系型DBMSR 评述。 准则0 一个关系型的DBMS必须能完全通过它的关系能力来管理数据库。 准则1信息准则。关系型DBMS的所有信息都应在逻辑一级上用一种方法即表中的值显式地表示。 准则2保证访问准则。依靠表名、主码和列名的组合,保证能以逻辑方式访问关系数据库中的每个数据项(分量值)。 准则3空值的系统化处理。全关系型的DBMS应支持空值的概念,并用系统化的方式处理空值。 准则4基于关系模型的动态的联机数据字典。数据库的描述在逻辑级应该和普通数据采用同样的方式,使得授权用户可以使用查询一般数据所用的关系语言来查询数据库的描述信息。 准则5统一的数据语言准则。 准则6视图更新准则。所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。 准则7高级的插入、修改和删除操作。 准则8数据物理独立性。无论数据库的数据在存储表示或存取方法上作任何变化,应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。 准则9数据逻辑独立性。当对基本关系进行理论上信息不受损的任何改变时,应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。

(整理)正畸试题

精品文档 口腔1、2班口腔正畸学试题(A卷) 一、选择题(单选题1-25、每题1分,共25分,多选题26-35、每题1.5分,共15分): 1.下列不属于个别牙错位的是 A 牙列拥挤 B 低位牙 C 腭向错位牙 D 近中错位牙 E 易位牙 2.下列不属于预防性矫治范畴的是 A 龋的早期治疗 B 口腔不良习惯的早期破除 C 乳牙早失的缺隙保持 D 滞留乳牙的及时拔除 E 早期严重拥挤牙列的序列拔牙治疗 3.关于乳牙早失,说法错误的是 A下颌乳牙早失对恒牙列的影响不大 B第一乳磨牙早失,如第一恒磨牙已建立中性咬牙合关系,则牙弓长度不会缩小C乳牙早失,继承恒牙6个月之内萌出则影响不大 D乳牙早失越早,错牙合发生可能性越高 E单纯上颌尖牙或下颌第二双尖牙错位常与第二乳磨牙早失有关 4.咬下唇习惯易造成 A深覆盖 B前牙开牙合 C后牙反牙合 D开牙合 E下颌前突 5.重度牙列拥挤是指牙列拥挤度大于

— A 6mm B 8mm C 10mm D 12mm E 14mm 6.I度开牙合指上下前牙切端垂直向间隙 A 1mm以内 B 2mm以内 C 3mm以内 D 4mm以内 E 5mm以内 7.SNA角代表 A 上颌相对下颌的前后关系 B 下颌相对上颌的前后关系 C 上颌相对颅部的前后关系 D 下颌相对颅部的前后关系 E 上颌相对颅部的垂直关系 8.根据矫治力的强度中度力是指 A.30-60 g B.60-150 g C.100-150 g D.60-350 g E.350-500 g 9.合适的矫治力作用的牙齿有以下临床表征,除了 A 无明显自发疼痛 B 扣诊无明显反应 C 对温度高度敏感 D 松动度不大 E 移动效果明显

口腔正畸科实习自我鉴定

口腔正畸科实习自我鉴定 口腔正畸科实习能使你真正接触到了临床实际中的口腔正畸治疗,实习自我鉴定就是对你实习期间的一个小总结。下面由本小编精心整理的口腔正畸科实习自我鉴定,希望可以帮到你哦! 口腔正畸科实习自我鉴定篇一 在今天这个社会,就业问题就似乎总是围绕在我们的身边,成为说不完的话题。为了拓展自身的知识面,扩大与社会的接触面,增加个人在社会竞争中的经验,锻炼和提高自己的能力,以便在以后毕业后能真正真正走入社会,能够适应国内外的经济形势的变化,并且能够在生活和工作中很好地处理各方面的问题,我来到了一家xx 口腔医院,开始了我这个假期的社会实习。 由于以前在一家口腔诊所见习过,为了能够接触多的患者. 能够全面了解口腔常见病. 疑难病的诊断和治疗,以及见识高端的诊疗仪器. 积累丰富的临床诊疗经验,还有我们怎样才能把课本上的知识灵活恰当的运用到生活、工作当中去,成为对别人对社会有用的人才我们怎样才能适应当今飞速发展的社会,怎样才能确定自己的人生坐标,实现自己的人生价值呢抱着这种想法,我又走进了xx 口腔医院。在那里,我接受了更为有用的医学知识,和每天接受实习操作的机会,增强了我的操作能力,使我更迈向成功。 古人曰:“逝者如斯夫,不舍昼夜”。短暂又难忘的实习旅程就像白驹过隙般,飞速而逝,而这其间的感受也像五味瓶——酸甜苦辣咸一应俱全,在每日紧张充实的工作环境中不觉间已经走过了一个月的实习期,回首这一个月的实习期,内心充满着激动,也让我有着无限的感慨。 一.实习目的 通过口腔医学基础理论知识及实习操作技能,使我对口腔的常见病. 多发病有了全面的认识,并结合所学的知识能够进行初步诊断和治疗,还

100个口腔正畸测试题及答案

1、错合畸形矫治的标准是:c A 理想正常牙合 B 理想牙合 C 个别正常牙合 D 平衡牙合 2、人类进化过程中,咀嚼器官的退化、减少呈不平衡现象,其顺序应为:c A 肌肉居先,牙齿次之,颌骨最后 B颌骨居先,肌肉次之,牙齿最后 C 肌肉居先,颌骨次之,牙齿最后 D牙齿居先,颌骨次之,肌肉最后 E 牙齿居先,肌肉次之,颌骨最后 3、Ⅲ0深覆牙合是指:d A 上前牙牙冠覆盖下前牙不足冠1/3者 B 上前牙牙冠覆盖下 前牙超过冠1/3而不足1/2者 C 上前牙牙冠覆盖下 前牙超过冠1/2而不足2/3者 D 上前牙牙冠覆盖下 前牙超过冠2/3者 4、前颅底平面指的是d A OP B FH C Ba-N D SN E MP 5、关于颅面部生长发育特征及比例变化,下列说法正确的有:d A 颅面部的生长型在 儿童发育的最早期即 已确定,在增长过程中, 头部各点均按直线方 向推进。 B 在增长进行的过程

中,头部的各点均按直线方向推进 C A和B均对 D A和B均错 6、牙齿Ⅲ0拥挤是指牙冠宽度总和与牙弓现 有弧形长度之间相差:A 2~4mm B4~8mm C 8mm 以上 D 15mm以上 7、下列哪些公式对替牙间隙的解释是正确的? A Ⅴ-5 B(Ⅳ+ Ⅴ)-( 4+5 )C(Ⅲ+ Ⅳ+ Ⅴ)- (3+4+5) D(Ⅱ +Ⅲ+ Ⅳ+ Ⅴ)-(2+3+4+5 ) 8、邻面去釉矫治去釉的牙齿一般为: A 切牙 B 切牙+尖牙 C 切牙+尖牙+前磨牙D切牙+尖牙+前磨牙+磨牙 9、临床上所说的个别正常牙合一般伴有 A 轻微错牙合畸形 B 中度错牙合畸形 C 重度错牙合畸形 D 以上都不是 10、眼耳平面指的是 A OP B FH C Ba-N D SN E MP 11下列治疗哪个不属于扩大牙弓宽度开展 的方法? A矫形开展 B 被动开展C 推磨牙向后 D 正畸开展 12、每解除牙弓1.0mm 拥挤,约需要间隙: A 0.5mm B 1.0mm C 1.5mm D 2.0mm 13、邻面去釉矫矫治一

口腔实习小结范文

口腔实习小结范文 《口腔实习小结范文》 将近1个月的口腔内科实习过程中本人始终坚持“在服务中 学习,在学习中服务”的理念,树立爱伤观念,学习处理好医患关系,培养全心全意为患者服务的职业道德,对医疗工作的高度负责的精神和认真仔细的工作作风.实习期间在带教老师的细心指导下,能 基本完成口腔内科实习中的日常门诊诊治以及每周一到两天的急诊,病房会诊工作,并且基本掌握口腔科常见疾病的诊断,鉴别诊断,治疗原则和方法,能较为准确的采集病史,规范的进行口腔的常规 检查和必要的特殊辅助检查,病历书写字迹工整,清晰,有条理,逻 辑性强,能积极配合和协助带教老师日常诊疗工作,但在一些细节 问题上,还不纯熟,尚待完善. 口腔外科实习小结在口腔外科1个月的实习中,增强了我作 为一名医学生的职业道德责任感,促进了从医学生到医生角色上午转变,培养了学和靛岗的敬业精神和临床思维能力,学习到了服务 艺术,理论联系实际,掌握扎实的基本理论知识,苦练基本技能是口腔外科实习中最大的体会.实习期间认真学习书写入院记录,查房,换药,写病程录,跟手术,写出院小结,并基本掌握口腔颌面外科门 诊病人的检查,诊断,诊疗和防治原则,在带教老师指导下能处理一些小型的门诊手术和病人急救的处理,另外对手术室无菌操作,无 菌技术和手术基本操作(切开,结扎,缝合)以及各种伤口的处理方

法有了更为直观的认识,从而让忙碌的工作变得充实而快乐,但由 于临床知识和经验的缺乏,在诊疗过程中仍存在很大不足,有待探 索和学习. 口腔修复实习小结通过1个多月的口腔修复科的实习,期间 始终保持谦逊与不耻下问的态度,思想汇报专题在习惯了医院的繁忙,紧凑的工作氛围的同时,更多的是口腔临床工作给予我的满足 感和兴趣感,在这个过程中,我不断领悟和学习着.实习期间,在带 教老师的耐心指导和鼓励下,经过自己一段时间的观摩和摸索,能 较为熟练的运用所学完成口腔修复体的设计和修复后出现问题的 处理,能较为准确的对常见的牙颌畸形作出诊断和正畸复诊的熟练操作,工作日渐理清头绪,逐日步入了正轨.更懂得了“闻道有先后,术业有专攻”的道理,不断成长,不断进步,理论和技术更为完善.

关系查询处理和查询优化小结

关系查询处理和查询优化小结 一.关系查询优化的概述 1. 查询优化在关系数据库中的重要性及必要性 关系系统的查询优化既是 RDBMS实现的关键技术又是关系系统的优点所在。它减轻了用户选择存取路径的负担。查询优化极大地影响RDBMS的性能。用户只要提出“干什么”,不必指出“怎么干”。查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率,而且在于系统可以比用户程序的“优化’夕做得更好。 2.查询优化的可能性和优点 1)优化器可以从数据字典中获取许多统计信息,而用户程序则难以获得 这些信息 2)如果数据库的物理统计信息改变了,系统可以自动对查询重新优化以 选择相适应的执行计划。在非关系系统中必须重写程序,而重写程序在实际应用中往往是不太可能的。 3)优化器可以考虑数百种不同的执行计划,程序员一般只能考虑有限的 几种可能性。 4)优化器中包括了很多复杂的优化技术,这些优化技术往往只有最好的程序员才能掌握。系统的自动优化相当于使得所有人都拥有这些优化技术;3.查询优化的一般准则 ( l )选择运算应尽可能先做; ( 2 )把投影运算和选择运算同时进行; ( 3 )把投影同其前或其后的双目运算结合起来执行; ( 4 )把某些选择同在它前面要执行的笛卡儿积结合起来成为一个连接运算;( 5 )找出公共子表达式; ( 6 )选取合适的连接算法。 4. 查询优化的一般步骤 ( l)把查询转换成某种内部表示,通常用的内部表示是语法树。

( 2)把语法树转换成标准(优化)形式。即利用优化算法,把原始的语法树转换成优化的形式。 ( 3)选择低层的存取路径。 ( 4)生成查询计划,选择代价最小的。 5.代价模型 一般DBMS采用基于代价的优化算法: 集中式数据库 单用户系统 总代价 = I/O代价 + CPU代价 多用户系统 总代价 = I/O代价 + CPU代价 + 内存代价 分布式数据库 总代价 = I/O代价 + CPU代价[+ 内存代价] + 通信代价 二.关系数据库查询优化方法 1.代数优化 关系代数表达式等价指用相同的关系代替两个表达式中相应的关系所得到的结果是相同的 1)查询树启发式优化,一般规则有 选择运算应尽可能先做(最重要,最根本) 目的:减小中间关系 投影运算和选择运算同时做 目的:避免重复扫描关系 将投影运算与其前面或后面的双目运算结合 目的:减少扫描关系的遍数 在执行连接操作前对关系适当进行预处理 按连接属性排序 在连接属性上建立索引 某些选择运算+在其前面执行的笛卡尔积 ===> 连接运算 2)查询树的启发式优化—算法 (1)分解选择运算 (2)通过交换选择运算,将其尽可能移到叶端 (3)通过交换投影运算,将其尽可能移到叶端 (4)合并串接的选择和投影,以便能同时执行或在一次扫描中完成 (5)对内结点分组 (6)生成程序

MySQL5.1性能优化方案

MySQL5.1性能优化方案 1.平台数据库 1.1.操作系统 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.6.9, dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.9, stripped 32位Linux服务器,单独作为MySQL服务器使用。 1.2.M ySQL 系统使用的是MySQL5.1,最新的MySQL5.5较之老版本有了大幅改进。主要体现在以下几个方面: 1)默认存储引擎更改为InnoDB InnoDB作为成熟、高效的事务引擎,目前已经广泛使用,但MySQL5.1之前的版本默认引擎均为MyISAM,此次MySQL5.5终于将默认数据库存储引擎改为InnoDB,并且引进了Innodb plugin 1.0.7。此次更新对数据库的好处是显而易见的:InnoDB的数据恢复时间从过去的一个甚至几个小时,缩短到几分钟(InnoDB plugin 1.0.7,InnoDB plugin 1.1,恢复时采用红-黑树)。InnoDB Plugin 支持数据压缩存储,节约存储,提高内存命中率,并且支持adaptive flush checkpoint, 可以在某些场合避免数据库出现突发性能瓶颈。 Multi Rollback Segments:原来InnoDB只有一个Segment,同时只支持1023的并发。现已扩充到128个Segments,从而解决了高并发的限制。 2)多核性能提升

个口腔正畸测试题及答案

1、错合畸形矫治的标准是:c A理想正常牙合B理想牙合C个别正常牙合D 平衡牙合 2、人类进化过程中,咀嚼器官的退化、减少呈不平衡现象,其顺序应为:c A肌肉居先,牙齿次之,颌骨最后B颌骨居先,肌肉次之,牙齿最后 C肌肉居先,颌骨次之,牙齿最后D牙齿居先,颌骨次之,肌肉最后 E牙齿居先,肌肉次之,颌骨最后 3、Ⅲ0深覆牙合是指:d A上前牙牙冠覆盖下前牙不足冠1/3者 B上前牙牙冠覆盖下前牙超过冠1/3而不足1/2者 C上前牙牙冠覆盖下前牙超过冠1/2而不足2/3者 D上前牙牙冠覆盖下前牙超过冠2/3者 4、前颅底平面指的是d AOPBFHCBa-N DSN E MP 5、关于颅面部生长发育特征及比例变化,下列说法正确的有:d A颅面部的生长型在儿童发育的最早期即已确定,在增长过程中,

头部各点均按直线方向推进。 B在增长进行的过程中,头部的各点均按直线方向推进 CA和B均对 DA和B均错 6、牙齿Ⅲ0拥挤是指牙冠宽度总和与牙弓现有弧形长度之间相差: A2~4mmB4~8mm C8m m以上D15mm以上 7、下列哪些公式对替牙间隙的解释是正确的? AⅤ-5 B(Ⅳ+Ⅴ)-(4+5) C(Ⅲ+Ⅳ+Ⅴ)-(3+4+5) D(Ⅱ+Ⅲ+Ⅳ+Ⅴ)-(2+3+4+5) 8、邻面去釉矫治去釉的牙齿一般为: A切牙B切牙+尖牙C 切牙+尖牙+前磨牙 D切牙+尖牙+前磨牙+磨牙 9、临床上所说的个别正常牙合一般伴有 A轻微错牙合畸形B中度错牙合畸形 C重度错牙合畸形D以上都不是 10、眼耳平面指的是 AOP BFH CBa-NDSNE MP 11下列治疗哪个不属于扩大牙弓宽度开展的方法? A矫形开展B被动开展

正畸基本操作小结

正畸基本操作 医科大学口腔医学院 回记芳

目录 1.咬蜡记录 (3) 2.粘托槽程序 (4) 3.个别托槽粘结 (5) 4.上颌合垫式活动矫治器 的初戴 (6) 5.关于头影测量 (7) 6.髁突的对称性测量 (10) 7.试带环 (11) 8.加离子垫 (12) 9.戴平导 (13) 10.活动矫治器加舌簧 (14) 11.颈椎骨骨龄 (15) 12.导弓矫治中期调中线 (20) 13.导弓矫治器加前方牵引.21

咬蜡记录(2011-8-5) ●一般病历:上颌前突,下颌后缩,牙弓狭窄,牙列拥挤,中线偏 斜 ●常规制作:肌激动器(牙弓狭窄时可加螺旋扩大器) ●一般步骤: A.嘱患者照镜子将中线对正,下颌前伸至正常(浅覆合浅覆 盖),必要时医生帮助其达到此位,反复练习并记住此位 B.将蜡片折叠四五层,达到适合的厚度、宽度及长度,并使其形 成类似牙弓的形态,蜡刀修形 C.在患者口中检查蜡弓形态是否合适,合适后嘱患者达前述咬合 位,轻咬并取出蜡弓 D.检查咬痕清晰(不符合要求重复上述步骤)后,与模型相对, 检查中线及咬合关系(不符合要求重复上述步骤),符合要求 便完成此操作 ●注意事项: 1)进行蜡记录前要将咬合调到正常状态:中线对正,浅覆合浅 覆盖,并嘱患者反复练习 2)蜡弓形态与牙弓形态相近,厚薄均匀,表面光滑 3)咬蜡时嘱患者力量要适当,避免咬透或不清晰 4)咬蜡后检查咬痕及咬合关系

粘托槽程序(2011-8-5) 1.上开口器 2.酒精棉球擦拭牙面:2次,吹干 3.棉卷隔湿:分别置于舌下和两颊,切牙唇侧也要放棉花(防止唾 液影响切牙的粘结) 4.酸蚀:棉球或纸片蘸取酸蚀剂,置于牙面上,备两三个湿润棉球 5.取下蘸有酸蚀剂的纸片或棉球,用湿润棉球擦拭牙面,吹干 6.涂底胶(A、B釉质粘结剂混匀):探针蘸取、涂布、吹匀 7.树脂置于托槽背面,置于牙面,顺序粘(树脂摸匀,适量、干净) 8.调整位置,去除多余树脂 9.0.5小时候去除开口器 10.1小时候上结扎丝 ◆整个过程注意隔湿,以免影响粘结效果 ◆底胶及树脂比例均为1:1,尽量符合要求,以免影响粘结效果 ◆酸蚀的同时准备湿润棉球,以节省时间 ◆若为瓷托槽,用光固化树脂,分区粘,减少光照次数(5—3, 2—1,上下同时更佳),最后再总体照一遍 ◆一般顺序为5-1(依靠个人习惯),托槽正置时红蓝标志在远中 龈方,倒置时在近中,一般切牙唇倾严重时在近中 ◆第一次结扎时不能太紧,若上2舌向,可悬吊结扎 ◆反合患者,覆合为负,面中三分之一凹,高角,上1托槽首次

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置目录 一、优化概述 二、查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三、配置优化 1) max_connections 2) back_log 3) interactive_timeout 4) key_buffer_size 5) query_cache_size 6) record_buffer_size 7) read_rnd_buffer_size 8) sort_buffer_size 9) join_buffer_size 10) table_cache 11) max_heap_table_size 12) tmp_table_size

13) thread_cache_size 14) thread_concurrency 15) wait_timeout 一、优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 二、查询与索引优化分析 在优化MySQL时,通常需要对数据库进行分析,常见的分析手段有慢查询日志,EXPLAIN 分析查询,profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能。 1 性能瓶颈定位 Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量,找到系统的瓶颈: Mysql> show status ——显示状态信息(扩展show status like ‘XXX’) Mysql> show variables ——显示系统变量(扩展show variables like ‘XXX’) Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态 Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行,包括执行状态、是否锁表等

MySQL大数据量的查询提高性能优化

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 基本原则:数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度。但是,有些情况索引是不会起效的,因此,需要下面的做法进行优化: 1、应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3、尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4、下面的查询也将导致全表扫描:

口腔正畸试题

1- 80题为单选题,81-100题为多选题。38-46题为临床公共题干题。 1、错合畸形矫治的标准是: A 理想正常牙合 B 理想牙合 C 个别正常牙合 D 平衡牙合 2、人类进化过程中,咀嚼器官的退化、减少呈不平衡现象,其顺序应为: A 肌肉居先,牙齿次之,颌骨最后B颌骨居先,肌肉次之,牙齿最后 C 肌肉居先,颌骨次之,牙齿最后D牙齿居先,颌骨次之,肌肉最后 E 牙齿居先,肌肉次之,颌骨最后 3、Ⅲ0深覆牙合是指: A 上前牙牙冠覆盖下前牙不足冠1/3者 B 上前牙牙冠覆盖下前牙超过冠1/3而不足1/2者 C 上前牙牙冠覆盖下前牙超过冠 1/2而不足2/3者 D 上前牙牙冠覆盖下前牙超过冠2/3者 4、前颅底平面指的是 A OP B FH C Ba-N D SN E MP 5、关于颅面部生长发育特征及比例变化,下列说法正确的有: A 颅面部的生长型在儿童发育的最早期即已确定,在增长过程中,头部各点均按直线方向推进。 B 在增长进行的过程中,头部的各点均按直线方向推进 C A和B均对 D A和B均错 6、牙齿Ⅲ0拥挤是指牙冠宽度总和与牙弓现有弧形长度之间相差: A 2~4mm B4~8mm C 8mm以上D 15mm以上7、下列哪些公式对替牙间隙的解释是正确的? A Ⅴ-5 B(Ⅳ+ Ⅴ)-( 4+5 ) C (Ⅲ+ Ⅳ+ Ⅴ)-(3+4+5) D(Ⅱ +Ⅲ+ Ⅳ+ Ⅴ)-(2+3+4+5 ) 8、邻面去釉矫治去釉的牙齿一般为: A 切牙 B 切牙+尖牙 C 切牙+尖牙+前磨牙D切牙+尖牙+前磨牙+磨牙9、临床上所说的个别正常牙合一般伴有 A 轻微错牙合畸形 B 中度错牙合畸形 C 重度

第4 章关系系统及其查询优化

第 4 章关系系统及其查询优化 1. 试给出各类关系系统的定义:最小关系系统;关系上完备的系统;全关系型的关系系统。 2. 试述全关系型系统应满足的十二条准则,以及十二条基本准则的实际意义和理论意义。 3. 试述查询优化在关系数据库系统中的重要性和可能性。 4. 试述查询优化的一般准则。 5. 试述查询优化的一般步骤。 答案 1.最小关系系统:一个系统可定义为最小关系系统,当且仅当它: (1)支持关系数据库(关系数据结构)。从用户观点看,关系数据库由表构成,并且只有表这一种结构。 (2)支持选择、投影和(自然)连接运算,对这些运算不必要求定义任何物理存取路径。 关系上完备的系统:这类系统支持关系数据结构和所有的关系代数操作(或者功能上与关系代数等价的操作)。 全关系型的关系系统:这类系统支持关系模型的所有特征。即不仅是关系上完备的而且支持数据结构中域的概念,支持实体完整性和参照完整性。 2.关系模型的奠基人 E.F.Codd 具体地给出了全关系型的关系系统应遵循的十二条基本准则。从实际意义上看,这十二条准则可以作为评价或购买关系型产品的标准。从理论意义上看,它是对关系数据模型的具体而又深入的论述,是从理论和实际紧密结合的高度对关系型DBMS 的评述。 准则 0 一个关系型的 DBMS 必须能完全通过它的关系能力来管理数据库。 准则 1 信息准则。关系型 DBMS 的所有信息都应在逻辑一级上用一种方法即表中的值显式地表示。 准则 2 保证访问准则。依靠表名、主码和列名的组合,保证能以逻辑方式访问关系数据库中的每个数据项 ( 分量值 ) 。 准则 3 空值的系统化处理。全关系型的 DBMS 应支持空值的概念,并用系统化的方式处理空值。 准则 4 基于关系模型的动态的联机数据字典。数据库的描述在逻辑级上应该和普通数据采用同样的表示方式,使得授权用户可以使用查询一般数据所用的关系语言来查询数据库的描述信息。 准则 5 统一的数据子语言准则。 准则 6 视图更新准则。所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。 准则 7 高级的插入、修改和删除操作。 准则 8 数据物理独立性。无论数据库的数据在存储表示或存取方法上作任何变化,应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。 准则 9 数据逻辑独立性。当对基本关系进行理论上信息不受损害的任何改变时,应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。 准则 l0 数据完整性的独立性。关系数据库的完整性约束条件必须是用数据库语言定义并存储在数据字典中的,而不是在应用程序中加以定义的。 准则 11 分布独立性。关系型 DBMS 具有分布独立性。 准则 12 无破坏准则。如果一个关系系统具有一个低级 ( 指一次一个记录 ) 语言,则这个低级语言不能违背或绕过完整性准则。

千万级的mysql数据库与优化方法

千万级的mysql数据库与优化方法 1.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。 2.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: Sql代码 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: Sql代码 3.应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:Sql代码 可以这样查询: Sql代码 5.in 和not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如: 对于连续的数值,能用between 就不要用in 了: 6.下面的查询也将导致全表扫描: Sql代码

若要提高效率,可以考虑全文检索。 7.如果在where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描: Sql代码 可以改为强制查询使用索引: 8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: 应改为: 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:Sql代码 应改为: 10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。 11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

很详细的牙齿矫正基本操作规范

提前预约初诊时间。先挂当日正畸科的初诊号,携带一本小病例,医生会向您讲述您的问题所在以及严重程度,可能的矫治方法和大致的疗程、费用,安排第一次检查时间。 二:常规检查(一般情况下,一和二可以同一天进行) 本次就诊时间约1-2个小时,包括: (1)初步口腔检查。 (2)咬牙模存档。 (3)拍X线片。 (4)拍面牙合像。 (5)预约下次看方案时间。 三:确定治疗方案,谈治疗方案 本次就诊时间约30分钟左右,包括:

(1)医生将分析测量您的牙模,X线片等资料,从最佳治疗效果角度设计出一个或多个适合您本人的治疗方案。您可以依据自己的条件和要求,与医生确定出一个最终的治疗方案。 (2)治疗方案确定后患者或其监护人签字同意。 (3)确定治疗费用以及所选矫治器种类费用,患者或其监护人签字同意。 (4)预约下次就诊时间。 四:戴矫治器 本次就诊时间2-3小时,包括: (1)医生根据患者情况将分一次或多次将矫治器安装在患者牙齿上。 (2)医生将告知患者矫治器的使用方法和注意事项,口腔卫生宣教。 (3)预约下次就诊时间 五:定期复诊 按照预约时间定期(一般4到6周一次)到医生处复诊,时间约0.5小时,包括:(1)医生检查口腔矫治器情况以及治疗进展,依据病情进行下一步治疗。 (2)患者积极配合。 (3)预约下次复诊时间。 六:拆除矫治器 本次就诊需要3小时。 治疗结束,拆除矫治器,戴用保持器 经过漫长的治疗过程,达到预期治疗效果,即可拆除矫治器,大部分患者开始戴用保持器。

(1)拆除口内矫治器。 (2)咬牙模。 (3)拍X线片。 (4)拍面牙合像。 (5)设计制作保持器。 (6)预约戴保持器时间并讲述注意事项。 七:保持器复查 每3个月至半年复查一次。 常规检查:一个月→三个月→六个月→一年 *要注意保持器没按医嘱配戴的话,牙列不齐容易复发,这就要及时到医院复诊!

关系查询处理和查询优化

第九章关系查询处理和查询优化 内容概述 通过实例讲解关系数据库查询优化的重要性和可能性。讲解RDBMS的查询处理步骤,即查询分析、查询检查、查询优化和查询执行;查询优化的基本概念,查询优化包括代数优化和物理优化;代数优化是指关系代数表达式的优化;物理优化则是指存取路径和底层操作算法的选择,所以先讲解实现查询操作的主要算法,主要是选择操作和连接操作的主要算法思想,然后讲解关系代数表达式等价变换规则,关系代数表达式的优化,物理优化方法(基于启发式规则的存取路径选择优化,操作算法的执行代价估算方法,基于代价的优化方法)。 本章目标 本章并不要求学生掌握RDBMS查询处理和查询优化的内部实现技术,因此没有详细讲解技术细节。 本章的目的是希望学生了解RDBMS查询处理的基本步骤,查询优化的概念、基本方法和技术,为数据库应用开发中利用查询优化技术提高查询效率和系统性能打下基础。 重点和难点 重点:了解关系数据库查询优化的重要性。掌握查询处理各个步骤的主要功能。能够把SQL语句转换成查询树,对查询树进行代数优化,转换成优化的查询树。掌握物理优化的基本方法。 难点:能运用本章学习的查询优化知识,对于比较复杂的查询,尤其是涉及连接和嵌套的查询,写出适合

RDBMS自动优化的SQL语句。对于RDBMS不能优化的查询需要重写查询语句,进行手工调整以优化性能。不要把优化的任务全部放在RDBMS上。 实验内容 实验9 查询优化通过本章实验,了解你安装使用的RDBMS的查询优化方法和查询计划表示,能够利用它分析查询语句的实际执行方案和查询代价,进而通过建立索引或者修改SQL语句来降低查询代价,达到优化系统性能的目标。 具体实验内容: 1. 对单表查询例如以下的查询(可以自己给出查询语句) select * from student where age>20; 2. 连接查询,普通的两表连接查询或多表连接查询 3. 嵌套查询,自己写几个带有子查询的例子,主要考虑带有IN和EXISTS谓词的子查询,包括相关子查询和不相关子查询。也可以使用《数据库系统概论》书上列举的例子。 对以上各种查询,通过建立索引或者删除索引(单表查询语句)、修改连接顺序(连接查询语句)、重写SQL语句即查询重写(嵌套查询);比较不同查询计划执行的性能差异,达到降低查询代价,优化性能的目标。

Mysql千万级别数据优化方案总结

Mysql千万级别数据优化方案 目录 目录 (1) 一、目的与意义 (2) 1)说明 (2) 二、解决思路与根据(本测试表中数据在千万级别) (2) 1)建立索引 (2) 2)数据体现(主键非索引,实际测试结果其中fid建立索引) (2) 3)MySQL分页原理 (2) 4)经过实际测试当对表所有列查询时 (2) 三、总结 (3) 1)获得分页数据 (3) 2)获得总页数:创建表记录大数据表中总数通过触发器来维护 (3)

一、目的与意义 1)说明 在MySql单表中数据达到千万级别时数据的分页查询结果时间过长,对此进行优达 到最优效果,也就是时间最短;(此统计利用的jdbc连接,其中fid为该表的主键;) 二、解决思路与根据(本测试表中数据在千万级别) 1)建立索引 优点:当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜 索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记 录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作;第二种就是 在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索 引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。 缺点: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,降 低了数据的维护速度。 2)数据体现(主键非索引,实际测试结果其中fid建立索引) 未创建索引:SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10结果:13.396s 创建索引:SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10结果:2.896s select*fromt_history_datawherefidin (任意十条数据的id )结果:0.141s 首先通过分页得到分页的数据的ID,将ID拼接成字符串利用SQL语句 select * from table where ID in (ID字符串)此语句受数据量大小的影响比较小 (如上测试); 3)MySQL分页原理 MySQL的limit工作原理就是先读取n条记录,然后抛弃前n条,读m条想要 的,所以n越大,性能会越差。 优化前SQL: SELECT * FROM v_history_data LIMIT 5000000, 1010.961s 优化后SQL: SELECT * FROM v_history_data INNER JOIN (SELECT fid FROM t_history_data LIMIT 5000000, 10) a USING (fid)1.943s 分别在于,优化前的SQL需要更多I/O浪费,因为先读索引,再读数据,然后 抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了, 然后通过member_id读取需要的列 4)经过实际测试当对表所有列查询时 select * from table 会比select (所有列名)from table 快些(以查询8000000

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