列Oracle的列数选择一种实践得出的最优解（oracle一般设置多少）
列Oracle的列数选择：一种实践得出的最优解
在Oracle数据库中，有时候我们需要通过查询一些数据来做进一步的处理，这时候我们就需要通过选择需要的列来提高查询的效率。但是对于选择列的个数，很多人都不知道应该选择多少个才是最优的。本文将介绍一种实践得出的最优解。
我们需要了解的是，选取的列数越多，查询会变得越慢。因为在查询过程中，需要返回更多的数据，网络传输的时间也会增加。同时，查询所需要的I/O操作以及内存使用也会增加。因此，我们需要在保证功能需求的前提下，选择尽可能少的列。
接下来，我们来看一下如何实践选择最优的列数。
我们可以通过查看数据库中表的基础统计信息来进行分析。可以执行以下SQL语句来查看：
SELECT *
FROM user_tab_statisticsWHERE table_name = 'table_name';
其中，table_name为要分析的表名。
通过该语句查看后，在num_rows字段中我们可以看到该表中的行数。在avg_row_len字段中，我们可以看到每行平均的字节数。通过这两个字段，我们可以计算出该表的总字节数。这样，我们就可以根据需要查询的字段数量来计算出查询的总字节数。
比如，如果我们需要查询三个字段，那么查询结果应该包括每行的行号（ROWNUM）以及这三个字段。那么每行的总字节数就应该是avg_row_len字段+2个字节（ROWNUM占用两个字节）。假设查询结果需要返回1000行数据，那么查询的总字节数就应该是1000*总行字节数。在这个基础上，我们还需要考虑网络传输、I/O操作以及内存的高速缓存等因素。
通过以上计算，我们可以得出以下公式：
需要查询的总字节数 = ((avg_row_len + 2) * 要查询的总字段数 + 1000) * 1.1
其中，1.1是网络传输、I/O操作以及内存的高速缓存等因素的系数。
通过这个公式，我们就可以计算出在需要查询特定的字段时，应该选择多少个字段才是最优的。具体的计算过程可以通过以下Python代码来实现：
“`python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
def calculate_optimal_columns(table_name, query_columns, num_rows, avg_row_len):
“””
计算查询最优的列数
:param table_name: 表名
:param query_columns: 需要查询的列
:param num_rows: 数据表的行数
:param avg_row_len: 数据表每行的平均字节数
:return: 最优的列数
“””
bytes_per_row = avg_row_len + 2
for i in range(1, len(query_columns) + 1):
total_bytes = (bytes_per_row * i + num_rows) * 1.1
if total_bytes > 1024 * 1024 * 1024:
continue
sql = “SELECT {cols} FROM {table} WHERE ROWNUM
table=table_name, limit=num_rows)
cursor.execute(sql)
start = time.time()
cursor.fetchall()
elapsed = time.time() – start
if elapsed > 1:
return i – 1
return len(query_columns)
if __name__ == “__mn__”:
import cx_Oracle
import time
db = cx_Oracle.connect(“user/password@localhost:1521/orcl”)
cursor = db.cursor()
table_name = “table_name”
query_columns = [“col1”, “col2”, “col3”]
num_rows = 1000
avg_row_len = 500
optimal_columns = calculate_optimal_columns(table_name, query_columns, num_rows, avg_row_len)
print(“最优的列数为:”, optimal_columns)
通过以上代码，可以根据需要查询的表的具体信息，计算出最优的列数是多少，以提高查询的效率。
总结一下，根据需要查询的表的行数以及每行的平均字节数，我们可以通过一定的计算得出在查询特定的字段时，应选择多少个字段才能实现查询的最优化。此外，在实现查询操作时，我们还需要结合具体的应用场景以及计算出的最优列数来保证查询的效率和准确性。
