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Oracle 学习之性能优化（六）访问路径

2024-04-02 19:04:59 542人浏览 八月长安
摘要

  访问路径是指oracle找到用户需要的数据的方法，这些方法很少，包括：声名狼藉的全表扫描--人们不惜一切视图避免的（曲解的）访问路径。各种类型的索引扫描--这是人们感觉良好的访问路径（多数情况

  访问路径是指oracle找到用户需要的数据的方法，这些方法很少，包括：

  • 声名狼藉的全表扫描--人们不惜一切视图避免的（曲解的）访问路径。

  • 各种类型的索引扫描--这是人们感觉良好的访问路径（多数情况下是被曲解的）。

  • 通过hash或者rowid的方式直接访问，通常对于单数据行来说，是最快的。

 并没有一种访问路径是最好的，如果有，那么Oracle只需提供这一种访问路径就好了。

  1. 全表扫描

  全扫描就是顺序的读取表中的所有数据块。采用多块读的方式，从头开始扫描表中的块，直到高水位线。全扫描是处理大数据量行之有效的方法。需要牢记：全扫描并不邪恶，多数情况下全扫描是获得结果的最快方法。

Oracle 学习之性能优化（六）访问路径

全扫描每次读取的块数由参数db_file_multiblock_read_count指定

sql> show parameter db_file_mu

NAME				     TYPE			       VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
db_file_multiblock_read_count	     integer			       128



2.rowid 访问

 rowid是一行数据的物理位置，访问单行数据的速度是最快的。


SQL> select * from emp where rowid ='AAASZHAAEAAAACXAAN';
      7934 MILLER			  CLERK 			    7782 1982/01/23 00:00:00	   1300 		   10

通过索引的方式访问数据，其实也是通过索引，先找到这行数据的rowid，然后再通过rowid访问数据。

SQL> set autotrace on traceonly
SQL> select * from emp where empno=7934;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2949544139

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	   1 |	  38 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |	   1 |	  38 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX UNIQUE SCAN	    | PK_EMP |	   1 |	     |	   0   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

 rowid还可以进行范围扫描。

SQL> select * from emp where rowid between 'AAASZHAAEAAAACXAAA' and 'AAASZHAAEAAAACXAAN';
      7369 SMITH			  CLERK 			    7902 1980/12/17 00:00:00	    800 		   20
      7499 ALLEN			  SALESMAN			    7698 1981/02/20 00:00:00	   1600        300	   30
      7521 WARD 			  SALESMAN			    7698 1981/02/22 00:00:00	   1250        500	   30
      7566 JONES			  MANAGER			    7839 1981/04/02 00:00:00	   2975 		   20
      7654 MARTIN			  SALESMAN			    7698 1981/09/28 00:00:00	   1250       1400	   30
      7698 BLAKE			  MANAGER			    7839 1981/05/01 00:00:00	   2850 		   30
      7782 CLARK			  MANAGER			    7839 1981/06/09 00:00:00	   2450 		   10
      7788 SCOTT			  ANALYST			    7566 1987/04/19 00:00:00	   3000 		   20
      7839 KING 			  PRESIDENT				 1981/11/17 00:00:00	   5000 		   10
      7844 TURNER			  SALESMAN			    7698 1981/09/08 00:00:00	   1500 	 0	   30
      7876 ADAMS			  CLERK 			    7788 1987/05/23 00:00:00	   1100 		   20
      7900 JAMES			  CLERK 			    7698 1981/12/03 00:00:00	    950 		   30
      7902 FORD 			  ANALYST			    7566 1981/12/03 00:00:00	   3000 		   20
      7934 MILLER			  CLERK 			    7782 1982/01/23 00:00:00	   1300 		   10

14 rows selected.


3. 索引扫描

索引扫描是最常见的数据访问之一，例如

SQL> set autotrace on traceonly
SQL> select * from emp where empno=7934;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2949544139

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	   1 |	  38 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |	   1 |	  38 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX UNIQUE SCAN	    | PK_EMP |	   1 |	     |	   0   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

我们下面主要以b-tree索引为例

Oracle 学习之性能优化（六）访问路径

  • 索引唯一性扫描

  优化器知道索引列的值是唯一的，查询结果只返回一行。这种索引的访问速度最快，找到一行数据就不再继续扫描索引，直接返回。

SQL> select * from emp where empno=7934;
      7934 MILLER			  CLERK 			    7782 1982/01/23 00:00:00	   1300 		   10


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2949544139

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	   1 |	  38 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |	   1 |	  38 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX UNIQUE SCAN	    | PK_EMP |	   1 |	     |	   0   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

实际上Oracle中并没有非唯一索引，在非唯一索引中，Oracle将数据的rowid添加到索引键中使其唯一。

  • 索引范围扫描

SQL> set autot traceonly
SQL> select empno from emp where empno<5000;

no rows selected


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1567865628

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	 | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	  |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |	  |	1 |	4 |	1   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  INDEX RANGE SCAN| PK_EMP |	1 |	4 |	1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

有取的是，索引可以按照两个方向去扫描索引

SQL> select empno from emp where empno<5000 order by empno;

no rows selected


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1567865628

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	 | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	  |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |	  |	1 |	4 |	1   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  INDEX RANGE SCAN| PK_EMP |	1 |	4 |	1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

Predicate InfORMation (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - access("EMPNO"<5000)

SQL> select empno from emp where empno<5000 order by empno desc;

no rows selected


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2474278666

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	   1 |	   4 |	   1   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  INDEX RANGE SCAN DESCENDING| PK_EMP |	   1 |	   4 |	   1   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

这个的好处是避免排序操作


如果你建立的是非唯一索引，即便你使用=查询，也是范围扫描

SQL> create index ind_emp_ename on emp(ename);

Index created.

SQL> select * from emp where ename='KING';


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2929622481

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name	    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |		    |	  1 |	 38 |	  2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP	    |	  1 |	 38 |	  2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN	    | IND_EMP_ENAME |	  1 |	    |	  1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("ENAME"='KING')

  • 索引全扫描

SQL> select empno from emp;

14 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 179099197

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	 | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	  |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |	  |    14 |    56 |	1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FULL SCAN | PK_EMP |    14 |    56 |	1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

索引全扫描，并不是扫描全部的索引。它实际上只需扫描索引的叶子节点。但是为了找到叶子节点的位置，也会扫描部分的分支节点。

我们看如下查询

SQL> select empno,ename from emp;

14 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3956160932

--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	  | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	 |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |	 |    14 |   140 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS FULL| EMP  |    14 |   140 |     3   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------

查询列ename并不在索引中，所以走的是全表扫描。但是如果我们将语句做如下修改。

SQL>  select empno,ename from emp order by empno;

14 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4170700152

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	     |	  14 |	 140 |	   2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |	  14 |	 140 |	   2   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN	    | PK_EMP |	  14 |	     |	   1   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

Oracle为了避免排序操作，而使用了索引全扫描。因为索引是有序的数据，并且索引全扫描是按顺序的单块读操作。

max和min

SQL> select max(empno) from emp;


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1707959928

-------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		   | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	   |	    |	  1 |	  4 |	  1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE 	   |	    |	  1 |	  4 |		 |	    |
|   2 |   INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| PK_EMP |	  1 |	  4 |	  1   (0)| 00:00:01 |

该扫描使用了索引全扫描，但其实并非真正的全扫描，max和min限定词使得Oracle知道何时停止，它只是扫描最高块或者最低块。


  • 索引跳跃扫描

通常要使用索引，索引的前置列一定要出现在查询条件中。

SQL> create table t(a int,b int ,c int,d int,e int,f int,g int);
SQL> create index t_idx on t(a,b,c);

通常情况下只有如下的查询才会使用索引

select * from t where a =:a;
select * from t where a =:a and b =:b;
select * from t where a =:a and b =:b and c =:c;

但是如下查询不会使用索引（除了使用hint强制索引全扫描）

select * from t where  b =:b;
select * from t where  c =:c;
select * from t where  b =:b and c =:c;

Oracle 9i后实现了跳跃索引扫描，条件如下：

  1. 谓词中使用了索引中其他的列。

  2. 前置列值的DISTINCT_NUM比较少。

我们看看如下示例

SQL> create table t as 
  2  select mod(rownum,3) a,rownum b,rownum c,object_name d
  3  from all_objects;

Table created.

SQL> create index t_idx on t(a,b,c);

Index created.

SQL> analyze table t compute statistics;

Table analyzed.
SQL> select * from t where b=1 and c=1;


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2053318169

-------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation		    | Name  | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT	    |	    |	  1 |	 34 |	  5   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T     |	  1 |	 34 |	  5   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX SKIP SCAN	    | T_IDX |	  1 |	    |	  4   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("B"=1 AND "C"=1)
       filter("B"=1 AND "C"=1)


Statistics
----------------------------------------------------------
	  1  recursive calls
	  0  db block gets
	  8  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	724  bytes sent via SQL*Net to client
	523  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	  1  rows processed

因为a的值比较少，只有3个，Oracle把索引(a,b,c) 看成3个小索引 。


  • 索引快速全扫描

索引快速全扫描与索引全扫描明显的不同，它有如下特征

  1. 它读取索引中的每个块，包括所有分支块。

  2. 它采用多块读，像全表扫描一样。

  3. 它不按排序顺序扫描索引。

我们先建立一个表，并插入大量数据。

SQL> create table big_table as select * from dba_objects;

Table created.

SQL> insert into big_table select * from big_table;

74577 rows created.

SQL> insert into big_table select * from big_table;

223731 rows created.

SQL> /

447462 rows created.

SQL> commit;

Commit complete.

SQL> alter table big_table modify object_id not null;

Table altered.

SQL> create index idx_big_table_objid on big_table(object_id);

Index created.

SQL> analyze table big_table compute statistics;

Table analyzed.

执行如下查询

SQL> set autot traceonly
SQL> select object_id from big_table;

894924 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 205523069

--------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	     | Name		   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	   |
--------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |			   |   894K|  3495K|   544   (2)| 00:00:07 |
|   1 |  INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BIG_TABLE_OBJID |   894K|  3495K|   544   (2)| 00:00:07 |
--------------------------------------------------------------------------------------------


Statistics
----------------------------------------------------------
	 15  recursive calls
	  0  db block gets
      61534  consistent gets
	  2  physical reads
	  0  redo size
   15755358  bytes sent via SQL*Net to client
     656794  bytes received via SQL*Net from client
      59663  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
     894924  rows processed

查询使用的是索引快速全扫描。

有心的人可以思考一下，如下查询为啥没有使用索引快速全扫描，而使用了索引全扫描。

SQL> select empno from emp;

14 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 179099197

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	 | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	  |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |	  |    14 |    56 |	1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FULL SCAN | PK_EMP |    14 |    56 |	1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------


Statistics
----------------------------------------------------------
	  0  recursive calls
	  0  db block gets
	  2  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	686  bytes sent via SQL*Net to client
	523  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	 14  rows processed

  • 索引连接

索引连接（index join）是在表中存在多个索引时针对某个查询所选中的索引路径。

我们看如下例子

SQL> create table t1 as select * from dba_objects;

Table created.

SQL> create index t1_idx1 on t1(object_id);

Index created.

SQL> create index t1_idx2 on t1(owner,object_type);

Index created.

SQL> analyze table t1 compute statistics;              

Table analyzed.

SQL> set autot traceonly      
SQL> select object_id,owner,object_type from t1
  2  where object_id between 100 and 2000 
  3  and owner='SYS';

1478 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2563395799

---------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	   | Name	      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |		      |    69 |  1173 |    18	(6)| 00:00:01 |
|*  1 |  VIEW		   | index$_join$_001 |    69 |  1173 |    18	(6)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN	   |		      |       |       | 	   |	      |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN| T1_IDX1	      |    69 |  1173 |     7  (15)| 00:00:01 |
|*  4 |    INDEX RANGE SCAN| T1_IDX2	      |    69 |  1173 |    12	(9)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - filter("OBJECT_ID"<=2000 AND "OWNER"='SYS' AND "OBJECT_ID">=100)
   2 - access(ROWID=ROWID)
   3 - access("OBJECT_ID">=100 AND "OBJECT_ID"<=2000)
   4 - access("OWNER"='SYS')


Statistics
----------------------------------------------------------
	  1  recursive calls
	  0  db block gets
	215  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
      32014  bytes sent via SQL*Net to client
       1601  bytes received via SQL*Net from client
	100  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
       1478  rows processed

优化器通过扫描T1_IDX1，T1_IDX2得到结果集，用两个结果集的rowid进行join运算，得到返回集。

这样避免扫描表。

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--结束END--

本文标题: Oracle 学习之性能优化（六）访问路径

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    目录1.集成算法1.1袋装算法1.1.1袋装决策树1.1.2随机森林1.1.3极端随机树1.2提升算法1.2.1AdaBoost1.2.2随机梯度提升1.3投票算法2.算法调参2.1...
    99+
    2024-04-02
  • Go语言中数组如何优化性能？学习笔记带你走进优化之路！
    数组是计算机科学中最基本的数据结构之一。在Go语言中，数组是一个固定长度、由相同类型元素组成的序列。在一些高性能的场景中，如图形处理、游戏开发、大规模数据处理等，数组的性能优化显得尤为重要。本篇文章将介绍Go语言中数组的性能优化方法，带你...
    99+
    2023-10-20
    数组 学习笔记 http
  • Oracle 性能优化-trigger问题
    Oracle 性能优化-trigger问题 问题现象 : 谓词通过唯一性索引，更新一条记录，耗时很长； 通过 AWR 查看 TOP SQL ，这个UPDATE  SQ...
    99+
    2024-04-02
  • Python性能优化的方法路径怎样的
    这篇文章将为大家详细讲解有关Python性能优化的方法路径怎样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。前言Python作为程序语言最被人诟病的一点在于其性能。Python作为动态语言...
    99+
    2023-06-02
  • Java性能调优必备知识学习路线
    性能调优是Java开发中一个非常重要的环节，它可以帮助我们提高系统的性能、稳定性、可靠性和用户体验，从而提高用户体验和企业竞争力。  目录 一、为什么要学习Java性能调优？ 二、如何做好性能调优？ 2.1 扎实的计算机基础 2.2 ...
    99+
    2023-10-07
    java 性能优化 学习 后端
  • golang函数性能优化与机器学习
    针对机器学习任务对 go 函数性能优化技巧：使用并发 goroutine 实现并行执行，提升性能。注意内存管理，避免逃逸分配和使用指针操作原始数据，优化内存使用。实战案例中，并行化机器学...
    99+
    2024-04-26
    机器学习 golang 函数性能优化 git 垃圾回收器
  • Oracle 性能优化 之 游标及 SQL
    一、游标 我们要先说一下游标这个概念。       从 Oracle 数据库管理员...
    99+
    2024-04-02
  • Nginx学习1：通过访问路径代理不同二级http服务
    1. 目的 通过nginx实现代理，前端HTML5只需要对接一个http端口，即可与后台多个二级http服务进行对接，方法是在nginx中通过不同的路径代理不同的二级http服务。静态页面依然使用nginx一级服务器返回。 2.Nginx...
    99+
    2023-09-03
    服务器 nginx 运维
  • SQL性能第2篇：查询分析和访问路径制定
    女主宣言在SQL性能概述的第一部分中，我们研究了关系优化及其影响因素。在今天的文章中，我们将注意力转向查询分析以及SQL转换为可执行代码的方式。希望对大家在SQL性能优化方面有所帮助。在SQL性能概述的第一...
    99+
    2024-04-02
  • PHP学习笔记：性能优化与缓存技术
    一、引言在开发和运维PHP应用程序时，性能优化是一个重要的考虑因素。随着用户量的增加，应用程序的负载可能会迅速增大，这会导致响应时间延长，甚至导致服务器崩溃。为了提供更好的用户体验和稳定的系统性能，我们需要采取一些性能优化的策略和技术。本文...
    99+
    2023-10-21
    性能优化 缓存技术 PHP
  • ASP容器路径响应的性能优化技巧是什么？
    在ASP.NET应用程序中，路径响应是一个非常重要的部分。路径响应是指在Web应用程序中为了获取特定文件或目录而使用的路径。在ASP.NET中，路径响应的性能优化是一个非常重要的问题，因为它可以直接影响应用程序的性能和用户的体验。 下面是...
    99+
    2023-06-03
    容器 响应 path
  • ASP IDE路径并发：如何进行性能测试和优化？
    ASP是一种流行的Web开发技术，可以用于构建动态网站和Web应用程序。然而，在ASP应用程序中，IDE路径并发问题可能会导致性能问题和应用程序崩溃。本文将介绍如何进行ASP IDE路径并发的性能测试和优化，以确保您的应用程序在高流量期间...
    99+
    2023-10-11
    ide path 并发
  • Android性能优化之ANR问题定位分析
    目录前言1 ANR原因总结1.1 KeyDispatchTimeout1.2 BroadCastTimeout1.3 ServiceTimeout1.4 ContentProvide...
    99+
    2024-04-02
  • Python 数组 path 学习笔记：如何优化数组性能？
    Python 中的数组是一种非常常见的数据结构，它可以用来存储一系列的元素，并且支持随机访问和修改。在实际编程中，我们经常需要对数组进行一些操作，如查找、插入、删除等，而这些操作的效率往往会对程序的性能产生很大的影响。因此，如何优化数组性...
    99+
    2023-08-19
    数组 path 学习笔记
  • vue性能优化之cdn引入vue-Router的问题
    目录cdn引入vue-Router问题vue引入外部cdn报错 'XXX is not defined' 及事件处理解决办法cdn引入vue-Router问...
    99+
    2022-11-13
    vue性能优化 cdn引入vue-Router vue cdn引入
  • PHP 性能优化：常见问题与解决之道
    针对 php 性能优化常见问题，本文提供以下四大解决方案：优化数据库查询，通过创建索引、缓存常用查询结果和使用分页机制；使用缓存存储经常被访问的数据，并配置适当的缓存设置；优化数据结构、...
    99+
    2024-05-10
    php 性能优化 redis
  • 数据库性能快车道：优化之秘诀，一路畅通
    数据库性能是影响网站运行速度和用户体验的重要因素，一个性能良好的数据库不仅可以提高网站的访问速度，还能为用户带来更好的使用体验。因此，数据库性能优化是网站开发人员和运维人员需要重点关注的问题。 1. SQL语句优化 SQL语句是访问和操...
    99+
    2024-02-21
    数据库性能优化 SQL语句优化 索引优化 缓存优化
  • PHP开发中如何优化数据存储和访问性能
    在PHP开发过程中，数据存储和访问性能的优化是非常重要的。良好的优化可以提高系统的响应速度，降低资源消耗，提高用户体验。本文将介绍一些常见的优化技巧，并提供具体的代码示例。合理选择数据库引擎在选择数据库引擎时，需要根据具体的业务需求和场景来...
    99+
    2023-10-21
    索引优化 数据库优化 数据缓存
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