达梦数据库—数据传输字段过长而失败解决方法

达梦数据库数据迁徙字符超长失败解决方案

*随着社会的发展,经济全球化步骤的加快,世界各国之间的联系也愈发紧密。同时之间的竞争也愈发的激烈,表面上俨然不能算是风平浪静了,背地里更是暗流涌动,战争形式与以往也发生了很大的改变,不单单是军事方面。经济,贸易,科技衍生到各个方面,新冠疫情可以说是世界级的灾难,2002年爆发非典的时候因为当时年纪还比较小并没有太大的感触。但是这此的新冠疫情除了感叹病魔的无情以及生命的脆弱之外,感触最深的就是祖国的强大,生为华夏人感到无比的骄傲。打铁还需自身硬,因为所处的是这个行业,所以对于这个行业多少会有一些了解,国产化替代必然是一项漫长而又艰巨的工作,终点即使再远只要我们一步一个脚印终有到达的一天,我们要做的就是走好当下的每一步。

-------------有感而发,随手一记,本人有点碎碎念,扯得有点远希望大家谅解-----------------

一.问题描述

前几天在用达梦数据库迁徙数据的过程中,因为字符超长而导致数据迁徙失败,我仔细仔细分析了一下原因。原来是由于在之前创建实例的时候,初始化参数设置的过小而导致的,所以我选择将实例删除重新创建实例

二.解决方案

①.首先需要关闭实例

  进入如dm数据库的安装bin目录: /home/dmdba/dmdbms/bin
  执行关闭实例服务的命令: ./DmServiceTEST stop

②.进入dm创建实例的目录

将实例删除: /home/dmdba/dmdbms/data(将里面的文件删除)

③.删除实例服务的命令:

进入目录/home/dmdba/dmdbms/bin  删除实例服务DmServiceTEST

④.然后从新创建实例,自定义将参数设置到最大即可,我是用命令行的方式创建的,

若是不会的话可以参考一下
(https://blog.youkuaiyun.com/Aall_Izz_well/article/details/117431900)

我是用命令行的方式创建实例的,可以参考一下
(https://blog.youkuaiyun.com/Aall_Izz_well/article/details/117431900)
<think>嗯,用户问的是达梦数据库中对多个表的时间字段进行ORDER BY的优化方法。首先,我得回忆下达梦数据库的特性,它和Oracle比较像,可能优化策略有相似之处。然后,用户提到了多个表,可能涉及到JOIN操作后的排序,或者是多个表各自排序后再合并的情况? 首先,我要考虑索引的问题。时间字段加上索引通常是排序优化的第一步。如果是对单个表的时间字段排序,建立索引就能有效利用索引的有序性,避免全表扫描。但是如果是多个表JOIN后的结果排序,可能需要更复杂的策略。比如,是否能在JOIN之前先对每个表的时间字段排序,利用索引减少临时表的大小,或者让JOIN后的结果集更小,从而减少排序的开销。 然后是执行计划的分析。用户可能需要通过查看执行计划,确认排序是在哪一步进行的,是否有不必要的全表扫描或者临时表使用。如果发现排序操作消耗大,可能需要调整查询结构,比如将子查询中的排序去掉,或者在JOIN条件上优化,减少数据集的大小。 另外,分页查询的情况,用户可能用了LIMIT,但如果没有有效的索引,数据库还是会先排序所有数据再取部分,这样效率低。这时候可能需要使用覆盖索引,或者改写查询,利用索引的有序性直接定位到需要的数据,避免全量排序。 还有内存参数的问题。达梦数据库的排序操作可能会用到内存排序区,如果排序的数据量超过内存,就会用到磁盘临时空间,这会明显变慢。所以调整SORT_BUFFER_SIZE这样的参数,增加内存分配,可能会提升排序速度。但需要平衡内存使用,避免影响其他操作。 分区表也是一个考虑方向。如果表是按时间范围分区的,查询时只扫描相关分区,可以大幅减少数据量,排序自然更快。比如按月分区,查询最近一个月的数据,只需要扫描那个分区,排序的数据量就小多了。 物化视图或临时表的方法,适用于复杂查询。将中间结果存储起来,尤其是预先排序,后续查询可以直接使用,避免重复排序。但需要考虑数据更新的频率,物化视图的维护成本。 SQL写法优化方面,可能需要避免使用函数在排序字段上,比如YEAR(create_time)这样的操作会导致索引失效,应该尽量直接使用字段本身。另外,减少不必要的字段查询,特别是SELECT *,减少数据传输和临时表的大小。 还有,达梦的并行查询功能,如果排序的数据量大,启用并行处理可以利用多核资源,加速排序和JOIN操作。不过需要系统资源充足的情况下使用。 最后,应用层优化,比如缓存结果,避免频繁执行相同的大排序查询,或者分批处理数据,减少单次排序的数据量。 可能需要综合这些方法,根据具体情况选择最合适的。比如先检查索引,分析执行计划,调整查询结构,再考虑分区和参数调优。用户的具体场景可能涉及多个表的连接方式,是否有过滤条件等,这些都会影响优化策略的选择。需要进一步的信息才能更精准建议,但上述步骤应该是通用的优化思路。</think>在达梦数据库(DM Database)中对多个表的时间字段进行 `ORDER BY` 优化时,需要结合查询逻辑、索引设计、执行计划等因素综合考虑。以下是常见的优化方法: --- ### **1. 确保时间字段索引** - **单表场景**:如果对单个表的时间字段排序(如 `SELECT * FROM table1 ORDER BY time_column`),直接对 `time_column` 创建索引即可利用索引的有序性,避免全表排序。 ```sql CREATE INDEX idx_time ON table1(time_column); ``` - **多表关联场景**: 如果涉及多表关联(如 `JOIN`)后的排序,需确保 **驱动表**(数据量小的表)的时间字段索引,或对关联后的结果集进行优化: - 优先对 **过滤后数据量少** 的表的时间字段索引。 - 如果最终排序字段来自某个表,确保该表的关联字段和时间字段有复合索引(例如 `(join_key, time_column)`)。 --- ### **2. 减少排序数据量** - **添加过滤条件**:通过 `WHERE` 缩小数据集范围,减少需要排序的数据量。 ```sql SELECT t1.*, t2.* FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.t1_id WHERE t1.time_column > '2023-01-01' -- 缩小范围 ORDER BY t1.time_column; ``` - **分页优化**: 如果使用分页(如 `LIMIT`),避免先排序全表再分页。可通过 `ROW_NUMBER()` 或子查询优化: ```sql SELECT * FROM ( SELECT t1.time_column, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.time_column) AS rn FROM table1 t1 WHERE t1.time_column > '2023-01-01' ) tmp WHERE rn BETWEEN 1001 AND 2000; ``` --- ### **3. 优化多表关联逻辑** - **先排序再关联**:如果关联后的结果需要排序,且各表的排序字段独立,可尝试先对单表排序再进行关联(减少临时表大小): ```sql SELECT t1.*, t2.* FROM (SELECT * FROM table1 ORDER BY time_column) t1 -- 子查询提前排序 JOIN (SELECT * FROM table2 ORDER BY time_column) t2 ON t1.id = t2.t1_id; ``` - **避免复杂排序逻辑**: 如果多表排序需要混合多个时间字段(如 `ORDER BY t1.time1, t2.time2`),需确保查询逻辑的必要性。可能需要调整业务逻辑或数据结构。 --- ### **4. 利用覆盖索引** 如果查询的字段和排序字段能完全通过索引覆盖,可避免回表操作: ```sql CREATE INDEX idx_cover ON table1(time_column, col1, col2); -- 包含查询所需字段 SELECT time_column, col1, col2 FROM table1 ORDER BY time_column; ``` --- ### **5. 调整数据库参数** - **排序内存参数**:增大 `SORT_BUFFER_SIZE`(排序缓冲区大小),避免磁盘临时文件。 - **并行查询**:对大数据量启用并行排序(需配置 `PARALLEL_POLICY` 参数)。 ```sql SELECT /*+ PARALLEL(4) */ * FROM table1 ORDER BY time_column; ``` --- ### **6. 分区表优化** 如果表按时间范围分区,排序时可直接命中分区,减少扫描数据量: ```sql -- 创建按月的范围分区 CREATE TABLE table1 ( id INT, time_column DATE ) PARTITION BY RANGE (time_column) ( PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'), PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01') ); ``` --- ### **7. 执行计划分析** 通过 `EXPLAIN` 查看执行计划,确认是否有效利用索引、是否出现全表扫描或低效排序: ```sql EXPLAIN SELECT t1.*, t2.* FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.t1_id ORDER BY t1.time_column; ``` 重点关注: - 是否使用 `INDEX FULL SCAN`(索引扫描)而非 `TABLE FULL SCAN`(全表扫描)。 - 是否存在 `TEMPORARY TABLE`(临时表)导致的性能瓶颈。 --- ### **总结优化步骤** 1. **加索引**:优先为时间字段和关联字段创建复合索引。 2. **缩范围**:通过 `WHERE` 条件减少数据量。 3. **调查询**:改写 SQL,利用子查询提前排序或分页优化。 4. **看计划**:分析 `EXPLAIN` 结果,针对性优化。 5. **配参数**:调整排序内存或启用并行。 实际场景需根据数据分布和业务需求调整。如果问题复杂,可提供具体 SQL 和表结构进一步分析。
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