关于oralce大批量查询语句速度慢,IO占用高的问题

本文介绍了一条涉及大量数据的SQL查询语句优化案例。通过增加/*+FIRST_ROWS*/提示符改进了从两个大表中筛选数据的过程,提高了查询效率。
今天项目中遇到一条sql语句,其中t_userdownreslog表数据4千万条,t_userinfo 数据2千万条.

修改前

select t.user_account username,
t.mobile usermobile,
t.user_id userid,
u.down_type downtype,
u.resourceid appid,
u.resourcename appname,
u.package_id jarid
from t_userdownreslog u,t_userinfo t
where u.transaction_id = '10111902201098785862'
and t.user_id = u.user_id
and u.down_status=2
and u.tran_type=2;


修改后

select /*+FIRST_ROWS*/
t.user_account username,
t.mobile usermobile,
t.user_id userid,
u.down_type downtype,
u.resourceid appid,
u.resourcename appname,
u.package_id jarid
from t_userdownreslog u,t_userinfo t
where u.transaction_id = '10111902201098785862'
and t.user_id = u.user_id
and u.down_status=2
and u.tran_type=2;



多了个,/*+FIRST_ROWS*/
### 提文件或数据库写入性能的方法 为了提升文件或数据库的写入性能,可以从以下几个方面入手: #### 1. **批量提交** 批量提交是一种有效的策略,能够显著降低主数据库的压力。通过将多个写操作收集起来一次性提交,可以减少对数据库的访问次数,从而缩短响应时间并提效率[^1]。 #### 2. **优化SQL语句** 应用程序应当尽量减少不必要的查询数量,尤其是在涉及大量数据的操作时。如果存在大批量数据处理的需求,则可以通过批量操作来完成。此外,定期检查数据库中的慢日志,识别并优化那些执行缓慢的SQL语句也是非常重要的[^2]。 #### 3. **使用效的索引结构** 某些数据库系统提供了多种类型的索引以适应不同的应用场景。例如,`openGauss`支持`HASH`索引,在特定场景下的等值查询性能优于传统的`BTree`索引[^3]。合理选择适合业务需求的索引类型可以帮助加速写入过程。 #### 4. **调整Redo Log配置 (针对Oracle)** 当遇到`Log file sequential read`这类等待事件时,表明系统正在尝试从重做日志中读取信息。这种情况下,可能是因为归档进程(`ARCH`)需要连续地获取redo log的内容所致。解决方法之一是增加redo log组的数量或者大小,以便更好地分布I/O负载[^4]。 #### 5. **利用缓冲区机制** 无论是文件还是数据库写入,都可以借助内存中的缓冲区暂存待写入的数据,等到积累到一定规模后再统一写出。这种方式不仅减少了实际磁盘I/O发生的频率,还允许操作系统更效地调度这些请求。 #### 6. **同步与异步写入的选择** 对于实时性要求较的应用来说,可能会倾向于采用同步方式确保每次写入都能立即生效;而对于一些容忍延迟的应用则可以选择异步模式——先记录下来稍后再真正落地存储。后者往往能带来更好的吞吐表现因为其解耦了计算逻辑同持久化动作之间的联系。 ```python import asyncio async def async_write(data): await some_async_io_operation(data) loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [async_write(chunk) for chunk in large_dataset] gathered_tasks = asyncio.gather(*tasks) loop.run_until_complete(gathered_tasks) ``` 上述代码片段展示了如何利用Python中的协程实现简单的异步写入功能。 ---
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