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Oracle 12C R2-新特性-近似查询处理

2017-02-27 14:04 5484 0 原创 Oracle 12C
作者: Expect-乐

Oracle 12C R2-新特性-近似查询处理

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

关于近似查询处理

近似查询处理使用SQL函数为可接受近似的探索性查询提供实时响应。 包含返回近似结果的SQL函数的查询称为近似查询。

比如BI使用的聚合函数,包括一些分析工具,当数据量非常大的时候,如果要提供非常精确的数据的时候,无疑会消耗大量的资源去计算。如果一些场景中,对于数量的精确性要求不高,而且对速度要求很高的。那么这个近似查询无疑是最好的选择。几乎实时的返回结果。

Oracle提供了一组SQL函数,使您能够获得与精确结果具有可忽略的偏差的近似结果。 还有其他近似函数支持基于视图的汇总聚合策略。 提供近似结果的函数如下:

·APPROX_COUNT_DISTINCT

·APPROX_COUNT_DISTINCT_DETAIL

·APPROX_COUNT_DISTINCT_AGG

·TO_APPROX_COUNT_DISTINCT

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

·APPROX_MEDIANhttp://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

·APPROX_PERCENTILE

·APPROX_PERCENTILE_DETAIL

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

·APPROX_PERCENTILE_AGG

·TO_APPROX_PERCENTILE

可以使用近似查询处理,而不对现有代码进行任何更改。 当设置适当的初始化参数时,Oracle数据库将查询中的确切函数替换为返回近似结果的相应SQL函数。

例如:使用approx_count_distinct这个函数,功能相当于count(distinct expr1)的近似值

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

SQL> select approx_count_distinct(OBJECT_NAME) from dba_objects;

APPROX_COUNT_DISTINCT(OBJECT_NAME)

----------------------------------

     61109


Elapsed: 00:00:00.18

SQL> select COUNT(distinct OBJECT_NAME) from dba_objects;


COUNT(DISTINCTOBJECT_NAME)

--------------------------

     60321

Elapsed: 00:00:00.24

上面这种情况,是需要你手动去指定这个函数approx_count_distinct,如果要配置了approx_for_count_distinct(默认值是false)这个参数,就不用显示指定这个函数。

如:

SQL> show parameter approx

NAME	     TYPE	VALUE

------------------------------------ ----------------------   --------------------

approx_for_aggregation	     boolean     FALSE

approx_for_count_distinct	     boolean  	FALSE

approx_for_percentile	     string	none

SQL> alter session/system set approx_for_aggregation = 'TRUE';

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

这样就可以直接使用SQL> select COUNT(distinct OBJECT_NAME) from dba_objects;http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

同样能达到近似值的目的。

更多信息请参考官方文档:

http://www.cndba.cn/Expect-le/article/1785

http://docs.oracle.com/database/122/DWHSG/data-warehouse-optimizations-techniques.htm#DWHSG-GUID-F7E7DEA6-B225-43E6-97ED-CB3DBE86CD54

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近似查询

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