SQL语句性能调整原则

Oracle常见索引扫描方式总结 目录 一、简介 二、索引唯一扫描 三、索引范围扫描 四、索引全扫描 五、索引快速全扫描 六、索引跳跃式扫描 七、总结 一、简介 Oracle提供了五种索引扫描类型,根据具体索引类型、数据分布、约束条件以及where限制的不同进行选择: 索引唯一扫描(index unique scan) 索引范围扫描(index range scan) 索引全扫描(index full scan) 索引快速扫描(index fast full scan) 索引跳跃扫描(index skip s.. 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 一、问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的SQL语句,提高系统的可用性。 在多数情况下,Oracle使用索引来更快地遍历表,优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是,如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理,就会造成优化器删去索引而使用全表扫描,一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引,这有助于写出高性能的SQL语句。 二、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中,即使某些列存在索引,但是由于编写了劣质的SQL,系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引,而同样使用全表扫描,这就造成了响应速度的极大降低。 1. IS NULL 与 IS NOT NULL 不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。 2. 联接列 对于有联接的列,即使最后的联接值为一个静态值,优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子,假定有一个职工表(employee),对于一个职工的姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME),现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill Cliton)的职工。 下面是一个采用联接查询的SQL语句, select * from employss where first_name||‘‘||last_name =‘Beill Cliton‘; 上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工,但是这里需要注意,系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。 当采用下面这种SQL语句的编写,Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。 Select * from employee where first_name =‘Beill‘ and last_name =‘Cliton‘; 遇到下面这种情况又如何处理呢?如果一个变量(name)中存放着Bill Cliton这个员工的姓名,对于这种情况我们又如何避免全程遍历,使用索引呢?可以使用一个函数,将变量name中的姓和名分开就可以了,但是有一点需要注意,这个函数是不能作用在索引列上。下面是SQL查询脚本: select * from employee where first_name = SUBSTR(‘&&name‘,1,INSTR(‘&&name‘,‘ ‘)-1) and last_name = SUBSTR(‘&&name‘,INSTR(‘&&name’,‘ ‘) 1) 3. 带通配符(%)的like语句 同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的,要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句: select * from employee where last_name like ‘%cliton%‘; 这里由于通配符(%)在搜寻词首出现,所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况,但是一定要心中有底,通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时,优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用: select * from employee where last_name like ‘c%‘; 4. Order by语句 ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制,也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。 仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引,也可以为所使用的列建立另外一个索引,同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。 5. NOT 我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式,如大于、小于、等于以及不等于等等,也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子: ... where not (status =‘VALID‘) 如果要使用NOT,则应在取反的短语前面加上括号,并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中,这就是不等于(<>)运算符。换句话说,即使不在查询where子句中显式地加入NOT词,NOT仍在运算符中,见下例: ... where status <>‘INVALID‘; 再看下面这个例子: select * from employee where salary<>3000; 对这个查询,可以改写为不使用NOT: select * from employee where salary<3000 or salary>3000; 虽然这两种查询的结果一样,但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引,而第一种查询则不能使用索引。 6. IN和EXISTS 有时候会将一列和一系列值相比较。最简单的办法就是在where子句中使用子查询。在where子句中可以使用两种格式的子查询。 第一种格式是使用IN操作符: ... where column in(select * from ... where ...); 第二种格式是使用EXIST操作符: ... where exists (select ‘X‘ from ...where ...); 我相信绝大多数人会使用第一种格式,因为它比较容易编写,而实际上第二种格式要远比第一种格式的效率高。在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。 第二种格式中,子查询以‘select ‘X‘开始。运用EXISTS子句不管子查询从表中抽取什么数据它只查看where子句。这样优化器就不必遍历整个表而仅根据索引就可完成工作(这里假定在where语句中使用的列存在索引)。相对于IN子句来说,EXISTS使用相连子查询,构造起来要比IN子查询困难一些。 通过使用EXIST,Oracle系统会首先检查主查询,然后运行子查询直到它找到第一个匹配项,这就节省了时间。Oracle系统在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前,系统先将主查询挂起,待子查询执行完毕,存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。 同时应尽可能使用NOT EXISTS来代替NOT IN,尽管二者都使用了NOT(不能使用索引而降低速度),NOT EXISTS要比NOT IN查询效率更高。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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java169
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