统计信息和过滤因子
分布统计信息 (信息分布不均衡.存在重复数据.正态数据.)和调优执行计划..
聚集簇索引.非聚集簇索引(索引文件的物理分布)
可索引谓词和不可索引谓词(Indexable Predicate and Non-Indexable Predicate)
匹配索引扫描和非匹配索引扫描(Matching Index Scan and Non-Matching Index Scan)
只索引扫描,取一次访问(One-Fetch Access)
唯一索引扫描和非唯一索引扫描(Unique Index Scan and Non-Unique Index Scan )
随机io 1/80秒
顺序预取I/O时间开销的经验值同样是0.00125 秒/每次。即随机I/O效率的10倍。
通常意义上,一个表上的索引数量不宜超过5个
raid I/O并行和磁盘条带化(I/O Parallelism and Disk Striping)
I/O预取(Prefetch I/O)
一次I/O的时间开销 = 磁盘臂寻道时间(seek time) + 磁盘旋转延迟(rotational latency) + 数据传输时间(transfer time)。其中寻道时间和旋转延迟是影响I/O时间的主要因素。
通常一次I/O顺序预取的数据页数为32页
缓冲池存在的唯一目的就是提高数据库系统性能。
缓冲池本质上是分配给数据库管理器管理的一块内存空间,用于读写数据页。(包括表行和索引数据页。内存中表行数据页称为缓存表)
索引按照结构可以分为有序索引(ordered index)和散列索引(hash index)两种基本类型。其中有序索引是基于值的顺序排序,根据值的排序进行索引值的查找。
而散列索引则是基于将值平均分布到若干散列桶(hash bucket)。根据散列函数确定索引值所在的散列桶。
稠密索引(dense index)和稀疏索引(sparse index)
我们将表中所有列值建立一个索引记录的索引称为稠密索引(dense index),将只为某些列值建立索引记录的索引称为稀疏索引(sparse index)
括Oracle数据库在内的大多数数据库产品采用的策略是使用散列桶(hash bucket)。即对于一个搜索码对应多个数据行的情况
其叶结点指针指向一个散列桶,再通过遍历散列桶来获取所有满足条件的行地址。(这个策略类似B树索引结构)
数据库的智能大脑
SQL语言也是一种编译型语言,需要SQL编译器编译后才能执行,但它与C、C++、Java等语言不同,SQL语言是一种非过程化语言,这意味着使用SQL进行操作的时候,你只需要指定你要达到什么目的,而无需指明要怎样达到目的。比如要查询EMPLOYEE的所有行,使用语句“Select * From EMPLOYEE”就行了,不需要规定该怎样查询这些行。
既然用户只需要解决“做什么”的问题,那么,“怎么做”的问题由谁来解决呢?
优化器(Optimizer)
解决“怎么做”问题的工具就是“优化器”。优化器也称查询优化器(Query Optimizer)
优化器在整个数据库系统中占据着至高无上的地位,它是数据库性能的决定因素,是所有数据库引擎中最重要的组件当前所有的数据库产品中,
这个进行优化选择的工作是由DB2优化器的另两大组件成本评估器(Estimator)和计划生成器(Plan Generator)完成的
sql 在数据库中的执行流程..
1.语法分析(Parse Query)
2.语义检查(Check Semantics)
3.查询重写(Rewrite Query)(优化sql语句)
4.优化访问计划(Optimizer Access Plan)
5.生成可执行代码(Generate Executable Code)(可以执行的机器码)
6.执行访问计划(Execute Plan)
块一般用到总空间的70% ,即不增加.为以后update insert 等富裕空间.
一次完整的输入输出(IO)操作的时间=磁盘轴旋转时间(旋转延迟)+磁盘臂移动时间(寻道时间)+数据传输时间。
三者所需时间的平均经验值为:0.004秒、0.008秒和0.0005秒。所以,一次完整的IO时间的经验值是0.0125秒,即1/80秒。
顺序io 大概是随机io 的10倍.
DB2是不允许行(记录)跨页的,即不允许行链接。但是允许行迁移(DB2中又称为行溢出),
公共和变量块头( Common and Variable Header)
头部包含了通用块信息,例如块的地址和段的类型 ( 例如表或者索引 )
表目录(Table Directory)
这部分信息包含了在这个块中该表或该索引的相关信息。
行目录(Row Directory)
这部分包含了数据块中的实际行的信息 ( 包括行数据区域中每行的地址 ) ,一旦数据块头部的这个行目录的空间被分配了,那么即使该行删除了,这段空间仍然不能回收。
因此一个当前为空的数据块,此区域包含数据块中存储的数据行的信息(每个数据行片断( row piece ) 在行数据区( row data area )中的地址)。 [ 一个数据块中可能保存一个完整的数据行,也可能只保存数据行的一部分 ,所以文中使用 row piece] 。只有在数据块中插入( insert )新数据时,行目录区空间才会被重新利用。
头部信息区(Overhead )
块头( header/Common and Variable ),表目录( Table Directory ),行目录( Row Directory )这三部分合称为头部信息区( Overhead )。头部信息区不存放数据,它存放的整个块的信息。头部信息区的大小是可变的。一般来说,头部信息区的大小介于 84 字节( bytes )到 107 字节( bytes )之间。
可用空间(Free Space)
可用空间是一个块中未使用的区域,这片区域用于新行的插入和已经存在的行的更新。可用空间也包含事务条目,当每一次 insert 、 update 、 delete 、 select ..for update 语句访问块中一行或多行数据,将会请求一条事务条目,事务条目的请求空间与操作系统相关,在多数操作系统中大约所需 23 个字节。
行数据(Row Data)
这部数据块包含了表或索引的数据,行也可能跨数据块,这也就是行迁移现象。
行链接和行迁移(Row Chaining and Migrating )
行链接( Row Chaining ):如果我们往数据库中插入( INSERT )一行数据,这行数据很大,以至于一个数据块存不下一整行, Oracle 就会把一行数据分作几段存在几个数据块中,这个过程叫行链接( Row Chaining )。
如果一行数据是普通行,这行数据能够存放在一个数据块中;如果一行数据是链接行,这行数据存放在多个数据块中。
行链接又称为行跨页,Oracle允许行跨页,但DB2是不允许的。
B树
即二叉搜索树:
1. 所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
2. 所有结点存储一个关键字;
3. 非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;
B-树
是一种多路搜索树(并不是二叉的):
1. 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子;且M>2;
2. 根结点的儿子数为[2, M];
3. 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M];
4. 每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字(至少2个关键字);
5. 非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1;
6. 非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1];
7. 非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;
8. 所有叶子结点位于同一层;
B+树
B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:
1. 其定义基本与B-树同,除了:
2. 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;
3. 非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树(B-树是开区间);
5. 为所有叶子结点增加一个链指针;
6. 所有关键字都在叶子结点出现;
B*树
是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针:
B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于则命中,小于走左结点,大于走右结点;
B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;
所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;
B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;
B*树:在B+树基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3;
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