分布式TBase\TDSQL数据库、国产达梦数据库以及红帽子认证
从业8年DBA工作,在数据库领域有丰富的经验
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擅长Oracle数据库运维开发,备份恢复,安装迁移,性能优化、故障应急处理等。
优化器是 SQL 分析和执行的优化工具,他负责制定 SQL 的执行计划,
比如什么时候是全表扫描(FTS full table scan),什么时候是索引范围搜索(Index Range
Scan),或者是全索引扫描(INDEX fast full scan,INDEX_FFS);
如果是表于表之间连接的时候,它会负责去定表之间以一种什么样子的形式来关联,
比如 HASH_JOIN 还是 NESTED LOOPS 或者是 MERGE JOIN。
这些因素直接决定了 SQL 的执行效率,所以优化器是 SQL 执行的核心!!!
注释:SQL 执行一定会有代价。
Rule Based Optimizer(RBO)基于规则,一套死板的规则来控制数据访问
Cost Based Optimizer(CBO)基于成本,或者讲统计信息,依据一套数据模型,
计算数据访问和处理的成本,选择最优成本作为执行方案
CBO 方式:它是看语句的代价(Cost),这里的代价主要指 Cpu 和内存。
优化器在判断是否用这种方式时,主要参照的是表及索引的统计信息。
统计信息给出表的大小、有少行、每行的长度等信息。
这些统计信息起初在库内是没有的,是做完收集统计信息后才出现的,
很多的时侯过期统计信息会令优化器做出一个错误的执行计划,因些应及时更新这些信息。
注意:走索引不一定就是优的,比如一个表只有两行数据,
一次 IO 就可以完成全表的检索,而此时走索引时则需要两次 IO,
这时全表扫描(full table scan)是最好。
CBO包含以下组件:查询转换器、评估器、计划生成器
3.1 查询转换器
改变查询语句的形式,以产生较好的执行计划
例如:绑定变量虽然可以有效的减少“硬分析”,Oracle只允许第一次调用时进行“窥视”,
接下来的调用即使绑定变量的值发生了变化,也仍然是使用第一次生成的执行计划
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
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总结:绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图(xmind)
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若是对Kafka的知识还回忆不起来,不妨先看我手绘的知识总结脑图(xmind不能上传,文章里用的是图片版)进行整体架构的梳理
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Kafka入门
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为什么选择Kafka
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深入理解Kafka
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数据管道和流式处理(了解即可)
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