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쿼리에서 테이블 파티션이 사용되지 않는 경우 로컬 비트 맵 인덱스가 더 우수하거나 정상적인 인덱스입니까

열거 형 값의 열 (예 : 고유하지 않음)이있는 분할 된 테이블이 있고이 인덱스의 인덱스를 향상 시키려면 where 절에 파티션을 포함하지 않는 특정 쿼리의 성능 (예 : 전체 테이블에서 실행) .... 로컬 비트 맵 인덱스 또는 일반 인덱스를 만드는 것이 더 낫습니까? ... 오라클을 사용하고 있습니다 1230

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지수는 절

내가이 쿼리를이 곳에서 함수와 성능을 향상되지 않습니다 select col1,col2, x.id pk /*+ INDEX (some_index_on_col4)*/ from tbl1 y ,tbl2 x where col2 = 'some_value' and col3 = 'U' and x.col4 = dbms_lob.substr(REPLACE(y.PK_DA

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클러스터 및 비 클러스터 인덱스에 사용되는 데이터 구조

클러스터 및 비 클러스터 인덱스에 대한 내용을 읽고 비 클러스터 인덱스에 대해 Hashing for Clustered Index와 B + tree (또는 B tree)를 사용한다고 결론지었습니다. 내 결론이 옳은가? 그렇지 않다면 데이터 구조 수준에서이 둘의 차이는 무엇입니까?

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PostgreSQL 데이터베이스의 조건부 인덱스

저는 Windows 10 Pro x64에서 PostgreSQL 데이터베이스 버전 9.5를 사용하고 있습니다. 내 데이터베이스에는 수량에 대해 하나씩, 사용 가능한 수량에 대해 하나씩 두 개의 정수 열이 있습니다. 은 내가 기본적으로 원하는 것은 모든 수량 그래서 난이 인덱스를 만든 가능 수량보다 적은 경우 삽입 또는 업데이트를 방지하는 것입니다 CREATE

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비 클러스터형 인덱스/CXPACKET 대기

환경 : CPU 및 코어가 4 개인 VM에서 SQL Server 2012. 경험하십시오 DBA로서 -> 새 MAXDOP 내가 1 억 이상의 레코드가 큰 테이블을 가지고 쿼리 성능을 향상시키기 위해 노력하고 0 의 기본값으로 설정합니다. 쿼리가 실행되는 동안 CXPACKET 대기 시간이 길어졌습니다. 그래서 일부 비 클러스터형 인덱스 또는 필터링 된 인덱스를

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여러 인덱스와 postgresql의 여러 열에 대한 단일 인덱스

이 주제에 대한 기존 게시물을 읽는 데 결정적인 답을 얻지 못했습니다. 지난 10 년간 100 개 위치에 특정 데이터가 있습니다. 이 테이블에는 약 8 억 개의 행이 있습니다. 주로 각 위치에 대한 연간 통계를 생성해야합니다. 어떤 때는 매월 변동 통계와 시간별 변동 통계를 생성해야합니다. 두 인덱스를 생성해야하는지 궁금합니다. 하나는 위치에, 다른 하나는

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주어진 유스 케이스를위한 최적의 MySQL 테이블 스키마

두 개의 테이블 -과 images이 있습니다. books 테이블에는 id (기본 키), name (고유하지 않음), releasedate 등 많은 열이 있습니다. images 테이블에는 id 두 개의 열이 있습니다 (고유하지 않습니다. 즉, 하나의 책 ID는 그리고이 모든 이미지가 필요합니다.이 열은 고유하지 않은 색인을가집니다.) poster (고유 한

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인덱스 스캔에서이 PostgreSQL 쿼리의 성능을 향상시키는 방법

이 execution plan에서 다음 쿼리는 order_line 테이블 (실행 계획의 11 행)에 대한 인덱스 스캔 만 수행하기 위해 많은 시간 (3.780 초)을 소비합니다. 테이블의 기본 키 : Customer PK - c_w_id, c_d_id, c_id OOrder PK - o_w_id, o_d_id, o_id Order_line PK - ol

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mySQL 실행 쿼리가 매우 느림 - 60 초

드루팔 (Drupal 7)에서 실행 시간이 60 초 이상 걸리는 쿼리가 있습니다. 여러 조인이 있지만 조인되고있는 모든 항목에 인덱스가 있습니다 (BTREE). 왜 그렇게 천천히 실행되는지 모르겠습니다. 어쩌면 이것이 바로 그 방법일까요? 저는 DBA 나이 쿼리의 개발자는 아니지만 병 목을 진단하려고합니다. 예를 들어 Google에서 색인을 생성 할 때 큰

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자동 데이터베이스 인덱싱

멀티 테넌트 응용 프로그램에서 사용하는 데이터베이스가 있습니다. 이 데이터베이스 작업 부하는 동적이며 지속적으로 변경됩니다. 따라서 데이터베이스를 지속적으로 관리하려면 DA를 할당해야합니다. 하지만 Azure SQL Database Advisor - 자동 인덱스 관리 (플랫폼은 중요하지 않음 - MS SQL 서버 또는 oracle 또는 다른 RDBMS를 사