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5.3 重建 B 树索引对于查询性能的影响
最后我们来看一下重建索引对于性能的提高到底会有什么作用。假设我们有一个表,该表具有 1 百万条记录,占用了 100000 个数据块。而在该表上存在一个索引,在重建之前的 pct_used 为 50% ,高度为 3 ,分支节点块数为 40 个,再加一个根节点块,叶子节点数为 10000 个;重建该索引以后, pct_used 为 90% ,高度为 3 ,分支节点块数下降到 20 个,再加一个根节点块,而叶子节点数下降到 5000 个。那么从理论上说:
1) 如果通过索引获取单独 1 条记录来说:
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 1 个叶子+ 1 个表块= 4 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 1 个叶子+ 1 个表块= 4 个逻辑读
性能提高百分比: 0
2) 如果通过索引获取 100 条记录(占总记录数的 0.01% )来说,分两种情况:
最差的 clustering_factor (即该值等于表的数据行数):
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.0001*10000 ( 1 个叶子)+ 100 个表块= 103 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.0001*5000 ( 1 个叶子)+ 100 个表块= 102.5 个逻辑读
性能提高百分比: 0.5% (也就是减少了 0.5 个逻辑读)
最好 clustering_factor (即该值等于表的数据块):
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.0001*10000 ( 1 个叶子)+ 0.0001*100000 ( 10 个表块)= 13 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.0001*5000 ( 1 个叶子)+ 0.0001*100000 ( 10 个表块)= 12.5 个逻辑读
性能提高百分比: 3.8% (也就是减少了 0.5 个逻辑读)
3) 如果通过索引获取 10000 条记录(占总记录数的 1% )来说,分两种情况:
最差的 clustering_factor (即该值等于表的数据行数):
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.01*10000 ( 100 个叶子)+ 10000 个表块= 10102 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.01*5000 ( 50 个叶子)+ 10000 个表块= 10052 个逻辑读
性能提高百分比: 0.5% (也就是减少了 50 个逻辑读)
最好 clustering_factor (即该值等于表的数据块):
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.01*10000 ( 100 个叶子)+ 0.01*100000 ( 1000 个表块)= 1102 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.01*5000 ( 50 个叶子)+ 0.01*100000 ( 1000 个表块)= 1052 个逻辑读
性能提高百分比: 4.5% (也就是减少了 50 个逻辑读)
4) 如果通过索引获取 100000 条记录(占总记录数的 10% )来说,分两种情况:
最差的 clustering_factor (即该值等于表的数据行数):
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.1*10000 ( 1000 个叶子)+ 100000 个表块= 101002 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.1*5000 ( 500 个叶子)+ 100000 个表块= 100502 个逻辑读
性能提高百分比: 0.5% (也就是减少了 500 个逻辑读)
最好 clustering_factor (即该值等于表的数据块):
重建之前的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.1*10000 ( 1000 个叶子)+ 0.1*100000 ( 10000 个表块)= 11002 个逻辑读
重建之后的成本: 1 个根+ 1 个分支+ 0.1*5000 ( 500 个叶子)+ 0.1*100000 ( 10000 个表块)= 10502 个逻辑读
性能提高百分比: 4.5% (也就是减少了 500 个逻辑读)
5) 对于快速全索引扫描来说,假设每次获取 8 个数据块:
重建之前的成本:( 1 个根+ 40 个分支+ 10000 个叶子) / 8 = 1256 个逻辑读
重建之后的成本:(
1
个根+
40
个分支+
5000
个叶子)
/ 8
=
631
个逻辑读
性能提高百分比:
49.8%
(也就是减少了
625
个逻辑读)
从上面有关性能提高的理论描述可以看出,对于通过索引获取的记录行数不大的情况下,索引碎片对于性能的影响非常小;当通过索引获取较大的记录行数时,索引碎片的增加可能导致对于索引逻辑读的增加,但是索引读与表读的比例保持不变;同时,我们从中可以看到, clustering_factor 对于索引读取的性能有很大的影响,并且对于索引碎片所带来的影响具有很大的作用;最后,看起来,索引碎片似乎对于快速全索引扫描具有最大的影响。
我们来看两个实际的例子,分别是 clustering_factor 为最好和最差的两个例子。测试环境为 8KB 的数据块,表空间采用 ASSM 的管理 方式。先做一个最好的 clustering_factor 的例子,创建测试表并填充 1 百万条数据。
- SQL> create table rebuild_test(id number, name varchar2(10));
- SQL> begin
- 2 for i in 1..1000000 loop
- 3 insert into rebuild_test values (i,to_char(i));
- 4 if mod(i,10000)=0 then
- 5 commit ;
- 6 end if;
- 7 end loop;
- 8 end ;
- 9 /
该表具有 1 百万条记录,分布在 2328 个数据块中。同时由于我们的数据都是按照顺序递增插入的,所以可以知道,在 id 列上创建的索引都是具有最好的 clustering_factor 值的。我们运行以下查询测试语句,分别返回 1 、 100 、 1000 、 10000 、 50000 、 100000 以及 1000000 条记录。
- select * from rebuild_test where id = 10;
- select * from rebuild_test where id between 100 and 199;
- select * from rebuild_test where id between 1000 and 1999;
- select * from rebuild_test where id between 10000 and 19999;
- select /*+ index (rebuild_test) */ * from rebuild_test where id between 50000 and 99999;
- select /*+ index (rebuild_test) */ * from rebuild_test where id between 100000 and 199999;
- select /*+ index (rebuild_test) */ * from rebuild_test where id between 1 and 1000000;
- select /*+ index_ffs(rebuild_test) */ id from rebuild_test where id between 1 and 1000000;
在运行这些测试语句前,先创建一个 pctfree 为 50% 的索引,来模拟索引碎片,分析并记录索引信息。
- SQL> create index idx_rebuild_test on rebuild_test(id) pctfree 50;
- SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats( user , 'rebuild_test' , cascade => true );
然后运行测试语句,记录每条查询语句所需的时间;接下来以 pctfree 为 10% 重建索引,来模拟修复索引碎片,分析并记录索引信息。
- SQL> alter index idx_rebuild_test rebuild pctfree 10;
- SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats( user , 'rebuild_test' , cascade => true );
接着再次运行这些测试语句,记录每条查询语句所需的时间。下表显示了两个索引信息的对比情况。
pctfree |
Height |
blocks |
br_blks |
lf_blks |
pct_used |
clustering_factor |
50% |
3 |
4224 |
8 |
4096 |
49% |
2326 |
10% |
3 |
2304 |
5 |
2226 |
90% |
2326 |
下表显示了不同的索引下,运行测试语句所需的时间对比情况。
记录数 |
占记录总数的百分比 |
pctused(50%) |
pctused(90 % ) |
性能提高百分比 |
1 条记录 |
0.0001% |
0.01 |
0.01 |
0.00% |
100 条记录 |
0.0100% |
0.01 |
0.01 |
0.00% |
1000 条记录 |
0.1000% |
0.01 |
0.01 |
0.00% |
10000 条记录 |
1.0000% |
0.02 |
0.02 |
0.00% |
50000 条记录 |
5.0000% |
0.06 |
0.06 |
0.00% |
100000 条记录 |
10.0000% |
1.01 |
1.00 |
0.99% |
1000000 条记录 |
100.0000% |
13.05 |
11.01 |
15.63% |
1000000 条记录 (FFS) |
100.0000% |
7.05 |
7.02 |
0.43% |
上面是对最好的 clustering_factor 所做的测试,那么对于最差的 clustering_factor 会怎么样呢?我们将 rebuild_test 中的 id 值反过来排列,也就是说,比如对于 id 为 3478 的记录,将 id 改为 8743 。这样的话,就将把原来按顺序排列的 id 值彻底打乱,从而使得 id 上的索引的 clustering_factor 变成最差的。为此,我写了一个函数用来反转 id 的值。
- create or replace function get_reverse_value(id in number) return varchar2 is
- ls_id varchar2(10);
- ls_last_item varchar2(10);
- ls_curr_item varchar2(10);
- ls_zero varchar2(10);
- li_len integer ;
- lb_stop boolean;
- begin
- ls_id := to_char(id);
- li_len := length(ls_id);
- ls_last_item := '' ;
- ls_zero := '' ;
- lb_stop := false ;
- while li_len>0 loop
- ls_curr_item := substr(ls_id,li_len,1);
- if ls_curr_item = '0' and lb_stop = false then
- ls_zero := ls_zero || ls_curr_item;
- else
- lb_stop := true ;
- ls_last_item:=ls_last_item||ls_curr_item;
- end if;
- ls_id := substr(ls_id,1,li_len-1);
- li_len := length(ls_id);
- end loop;
- return (ls_last_item||ls_zero);
- end get_reverse_value;
接下来,我们创建我们第二个测试的测试表。并按照与第一个测试案例相同的方式进行测试。注意,对于测试查询来说,要把表名(包括提示里的)改为 rebuild_test_cf 。
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内容概要:本文深入探讨了在微网环境中,利用改进的二进制粒子群算法(IBPSO)解决含需求响应的机组组合问题。研究背景指出,随着能源结构的变化,微网系统日益重要,而需求响应(DR)的引入为提高微网运行效率提供了新思路。文中详细介绍了机组组合的基本模型及其扩展模型,后者将需求响应纳入考虑范围。接着,重点讲解了改进二进制粒子群算法的具体实现步骤,包括粒子位置和速度的更新规则。此外,还展示了基于MATLAB和CPLEX/Gurobi平台的仿真实验结果,验证了改进算法的有效性。最终,通过详细的代码注释和丰富的可视化工具,使得整个研究过程更加透明易懂。 适合人群:从事电力系统优化、微网管理及相关领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要优化微网系统运行效率的实际工程应用,特别是在处理大规模机组组合问题时,能够显著降低成本并提高系统稳定性。目标是帮助研究人员理解和掌握改进二进制粒子群算法的应用技巧,促进需求响应机制在电力系统中的广泛应用。 其他说明:本文不仅提供了完整的MATLAB代码实现,还包括详尽的理论推导和实验数据分析,有助于读者全面理解该课题的技术细节。同时,附带的可视化模块可以帮助用户更好地解读求解结果,便于进一步优化和调整参数。
内容概要:本文详细介绍了使用LTspice进行LDO(低压差线性稳压器)及其相关模拟集成电路的电源设计与分析方法。首先,文章讲解了如何利用AC分析评估环路稳定性和相位裕度,确保系统的稳定性。接着,探讨了电源抑制比(PSRR)的测试方法,通过加入交流扰动源来测量输出端的衰减情况。此外,还讨论了负载瞬态响应测试,通过施加脉冲电流源来观察输出电压的变化。文中提供了具体的SPICE代码示例,如AC分析、PSRR测试和瞬态负载测试的代码片段,并强调了库文件的使用和注意事项。最后,分享了一些实用技巧,如保存常用测试电路为模板、调整元件参数以提高仿真精度等。 适合人群:电子工程专业学生、模拟电路设计师以及对LDO设计感兴趣的工程师。 使用场景及目标:① 学习如何使用LTspice进行LDO电路的稳定性分析;② 掌握电源抑制比(PSRR)的测试方法;③ 进行负载瞬态响应测试,优化补偿网络设计。 其他说明:本文不仅提供理论指导,还附带具体的操作步骤和代码示例,使读者能够快速上手并深入理解LDO设计的关键技术和常见问题。
内容概要:本文详细介绍了如何使用C++、Qt和OpenCV构建一个车牌识别系统。首先,通过颜色空间转换和边缘检测进行车牌定位,利用HSV颜色空间和形态学操作去除噪声并找到候选区域。接着,采用SVM和支持向量机进行字符识别,提取HOG特征并训练模型。字符切割则使用垂直投影法处理粘连字符。数据库方面,使用Qt的SQL模块将识别结果保存到SQLite或MySQL数据库中。视频流处理通过Qt的QMediaPlayer和QVideoProbe实现,确保系统的实时性和稳定性。为了提高性能,引入了多线程处理,分离图像处理和界面刷新任务。 适合人群:具有一定C++编程基础,熟悉Qt和OpenCV库的开发者,尤其是对图像处理和机器学习感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要开发车牌识别系统的应用场景,如停车场管理、交通监控等。主要目标是帮助开发者理解和实现车牌识别的关键技术和优化方法。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和技术细节,强调了传统方法与机器学习相结合的优势,并分享了一些实战经验和常见问题的解决方案。