在Oracle数据库中,你可以使用SQL hints来控制查询的执行方式,包括指定并行度。这通常用于优化查询性能,特别是在处理大型数据集时。 以下是一个示例,展示了如何使用hint来指定并行度: SELECT/*+ parallel(t, 4) */t.*FROMtable_name t; 在这个例子中,"parallel(t, 4)" hint指定了表"t"的并行度为4。这意味...
Oracle SQL 性能调优:使用Hint固定执行计划1(Hash Join) Nested Loop Join 指定时用到的 Hint 和Hash Join 相对应的,通常,利用索引时一般会用到 Nested Loop Join。 下面我们来继续看看如何控制 Nested Loop Join 的使用,以及 Nested Loop Join 的顺序。 LEADING Hint (指定 Nested Loop Join 顺序) USE_NL (...
提示是Oracle为了不破坏和其他数据库引擎之间对SQL语句的兼容性而提供的一种扩展功能。Oracle决定把提示作为一种特殊的注释来添加。它的特殊性表现在提示必须紧跟着DELETE、INSERT、UPDATE或MERGE关键字。 换句话说,提示不能像普通注释那样在SQL语句中随处添加。且在注释分隔符之后的第一个字符必须是加号。在后面的用法...
A SQL hint can be used on certain database platforms to define how the query uses indexes and other such low level usages. The SQL hint will be included in the SQL, after theSELECT/INSERT/UPDATE/DELETEcommand.
Hint是Oracle数据库提供的一种机制用来告诉优化器按照hint告诉它的方式生成执行计划,是sql优化中常用的一个手段。 基于代价的优化器,在绝大多数情况下会选择正确的优化器。但是有时候会选择效率很差的执行计划,使某个语句变得很慢,此时就需要通过hint告诉优化器使用指定的存取路径或者连接类型生成执行计划,从而使语句高...
可以看到,使用index_join提示后,索引间进行Hash Join。 同时对比步骤1可以看到,由于使用Index Hash Join的成本(3)高于使用索引IDX_MGR的成本(2),因此Oracle在默认情况下,自动选择使用成本低的索引(IDX_MGR)。 index_ffs提示 Index_ffs(Index Fast Full Scan)提示强制CBO优化器使用索引快速全表扫描代替全表扫描进行...
10.5.3. 常用hint 10.5.3.6. 并行相关Hint 1)parallel:显式的指示优化器为SQL语句或SQL语句中的特定表指定或计算并行度。该Hint具体语法如下所示。 SQL> select|insert|update|delete /*+ par...
这个hint实在是Oracle SQL tunning的终极杀手锏,用我们对数据分布的理解强制给Oracle洗脑。用在多表连接或者存在in-list & exists的时候,选择驱动表,尤其适合。 This hint specifies the estimated cardinality returned by a query or portions of the query. Note if no table is specified, the cardinality is th...
ORACLE常用SQL优化hint语句 在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’...
Syntax:CLUSTERING ( [ @ queryblock ] ) Description: This hint is valid only for INSERT and MERGE operations on tables that are enabled for attribute clustering. The CLUSTERING hint enables attribute clustering for direct-path inserts (serial or parallel). This results in partially-clustered data,...