Oracle SQL FILTER 优化技巧与案例分析

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"Oracle SQL Filter 优化" 在Oracle数据库中，SQL查询的性能优化是数据库管理员和开发人员的重要任务，特别是在处理大量数据时。"filter优化"主要关注于如何通过改进查询语句中的过滤条件（filter）来提高查询速度。在给出的SQL查询示例中，我们可以看到多个filter条件被用来限制返回的数据集。以下是对这个查询进行优化的一些关键点： 1. **索引优化**：对于`LIKE`和`IN`操作符，如果字段上有合适的索引，可以极大地提升查询效率。例如，`A.SO_STAFF_ID LIKE '36%'`和`B.PROD_SPEC IN (...)`。考虑为这些字段创建前缀索引或复合索引，以帮助数据库快速定位满足条件的行。 2. **避免全表扫描**：在查询计划中，如果看到“Full Table Scan”（全表扫描），这通常表示数据库没有有效利用索引来获取数据，可能是因为过滤条件不匹配索引或索引未被优化器选择。应检查索引是否被正确使用，并考虑重构查询或调整索引策略。 3. **子查询优化**：子查询`NOT EXISTS (SELECT * FROM DW_BO_ORDERD ...)`可能会导致性能下降，特别是当子查询返回大量数据时。可以尝试将子查询转换为连接（JOIN）操作，或者使用`MINUS`操作符，有时候这样可以更有效地利用索引。 4. **使用绑定变量**：在实际应用中，避免在SQL语句中硬编码值，如`LIKE '36%'`和`IN ('...' )`中的值，而应使用绑定变量。绑定变量可以防止因SQL语句重复解析而导致的额外开销，尤其是在动态参数化查询中。 5. **分析统计信息**：确保数据库的统计信息是最新的，这有助于优化器做出正确的执行计划。运行`ANALYZE TABLE`命令来收集表和索引的统计信息。 6. **考虑使用索引合并**：如果一个查询有多个过滤条件涉及不同的索引，数据库可能会使用索引合并策略。确保这些索引是互补的，以便合并使用可以提高查询性能。 7. **减少数据返回量**：如果查询返回过多列，即使过滤条件很严格，也可能导致性能问题。只选取必要的列可以减少I/O操作和网络传输，从而提高性能。 8. **优化并行执行**：对于大型查询，可以考虑使用并行查询选项（PARALLEL），这会将查询工作负载分发到多个数据库进程上。但要注意，过度的并行可能导致争用资源，反而降低性能。 9. **重写查询**：有时，通过重新构造查询的逻辑结构，比如使用子查询替代连接，或者使用连接替代子查询，可以获得更好的性能。 10. **数据库调整**：根据系统的具体配置，可能需要调整数据库的内存参数，如pga_aggregate_target、sga_target等，以适应特定查询的需求。 在进行优化时，务必先使用`EXPLAIN PLAN`或类似的工具分析查询计划，理解数据库如何执行查询，然后针对发现的问题进行针对性的优化。同时，每次更改后都要测试性能变化，确保优化措施真正提高了查询效率。

leveldb中bloomfilter的优化.pdf

2020-02-21 上传
### Leveldb中Bloom Filter的优化：ElasticBF #### 概述 在现代数据库技术中，**Log-Structured Merge-tree (LSM-tree)** 结构因其高效的写入性能而被广泛应用于各种键值（Key-Value, KV）存储系统中，如Google的*...

filter 简单小例子，入门例子

2014-05-14 上传
在Java Web开发中，Filter（过滤器）是一个非常重要的...通过这个入门例子，你不仅能够学会创建和配置Filter，还能进一步探索如何利用Filter优化你的Web应用。在实践中不断学习和积累，你的Java Web技术会更加扎实。

项目怎么做的sstable

2023-04-25 上传
SSTable（Sorted String Table...每个块可以使用 Bloom Filter 优化查询性能，避免无效的磁盘读取。SSTable 的实现比较复杂，需要考虑到数据的写入、读取、合并、压缩等多个方面。常见的实现包括 LevelDB、RocksDB 等。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 设定频率范围 freq = np.linspace(1e6, 10e9, 1000) # 进行频率响应仿真 response = ads.filter_simulation(freq) # 绘制频率响应曲线 plt.plot(freq, response) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.title('Frequency Response') plt.grid(True) plt.show() # 进行优化 optimized_filter = ads.filter_optimization() # 显示优化结果print('Optimized Filter Design:', optimized_filter

2023-07-13 上传
接下来是进行优化的部分，代码调用了`ads.filter_optimization()`函数进行滤波器的优化，并将优化结果保存在`optimized_filter`变量中。最后，代码打印出优化结果。 请注意，代码中的`ads`是一个假设的对象或模块，...

umgf_guidedfilter与guidedfilter

2023-11-08 上传
umgf_guidedfilter使用的是一种基于最小二乘法的优化方法，可以更好地适应不同的图像和噪声分布。而guidedfilter则是通过计算图像的均值和方差来确定滤波核的大小和形状。 因此，如果需要在保留边缘信息的同时去除...

java8中stream.filter进行条件查询怎么优化查询速度

2023-06-13 上传
在使用 Java8 中的 Stream.filter 进行条件查询时，可以考虑以下几种优化方式来提高查询速度： 1. 尽可能使用并行流：如果数据量比较大，可以考虑使用并行流来进行条件查询，这样可以让多个线程同时处理数据，提高...

fdMonthlybybxAndSsDiffVoList.stream().filter(FdMonthlybybxAndSsFindVo::getSumFee!=0.00);如何优化

2023-07-14 上传
您可以使用Java 8的流操作和Lambda表达式来优化这段代码。首先，您可以使用`filter`方法来过滤掉`sumFee`不等于0.00的元素。然后，您可以使用`collect`方法将结果收集到一个列表中。下面是优化后的代码示例： ```...

const a = res.data.data.filter((val) => { return val.bftype === '1' }) xunhuan.value[0].data = a const a2 = res.data.data.filter((val) => { return val.bftype === '2' }) xunhuan.value[1].data = a2 const a3 = res.data.data.filter((val) => { return val.bftype === '3' }) xunhuan.value[2].data = a3 const a4 = res.data.data.filter((val) => { return val.bftype === '4' })帮我优化这段代码

2023-03-07 上传
这段代码可以优化为： const data = res.data.data; xunhuan.value[].data = data.filter(val => val.bftype === '1'); xunhuan.value[1].data = data.filter(val => val.bftype === '2'); xunhuan.value[2].data =...

mysql explain filter 作用

2023-05-13 上传
MySQL的EXPLAIN语句可以帮助我们分析查询语句的执行计划，以便优化查询性能。其中，EXPLAIN FILTER子句可以用于指定查询条件，只分析满足指定条件的行。 具体来说，EXPLAIN FILTER子句可以在EXPLAIN语句中使用，...

优化这段代码 if ( this.packageList.length > 0) { this.packageList.forEach(k => { k.seachShow = false k.filterResult = [] k.tempList.forEach(obj => { const index = k.filterResult.findIndex(item => item.classNameList === obj.classNameList && item.classIdList === obj.classIdList ); if (index === -1) { k.filterResult.push(obj); } }); }) }

2023-06-08 上传
这段代码可以进行如下优化： 1. 使用for...of替代forEach。for...of相比forEach在性能上更优秀，因为forEach会创建一个回调函数，而for...of会直接操作数组元素。 2. 使用解构赋值简化代码。可以将k.tempList和k....
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