此内容均来自互联网 存储过程 （Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集，经编译后存储在数据库。中用户通过指定 存储过程 的名字并给出参数（如果该 存储过程 带有参数）来 执行 它。 存储过程 是 SQL 语句和可选控制流语句的预编译集合，以一个名称存储并作为一个单元处理。 存储过程 存储在数据库内，可由应用程序通过一个调用 执行 ，而且允许用户声明变量、有条件 执行 ...

1、 执行 计划情况 当 存储过程 挂住的时候，看看V$SESSION里面的 SQL _ID, SQL _CHILD_NUMBER 再根据这两个信息用DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR把计划拿出来看看。 2、锁表情况 Oracle: 一个大概几十行左右的 存储过程 在 SQL Server的查询 分析 器里面 执行 ， 速度非常理想，1秒不到，即可筛选抓取到所需要的数据记录。 但在C#程序代码里调用，需要1分钟左右时间才能显示出来。 网上查 问题 发现一个大佬的博客发现 问题 是 “计划任务过期” 并给出了解决方案。 立即在查询 分析 器上 执行 ： exec sp_recompile @objname=‘ 存储过程 名称’ 再次测...

利用国庆假期,将数据库从8i升级到10G,测试人员发现有一个 存储过程 运行的非常 慢 ,在8i下需要不到1秒的时间,10G下几分钟竟然跑不出来.而这个 存储过程 非常长,有两千行,经过几代人的修改,已经很难改了.着急!!! 修改Optimizer_mode由all_rows到rule后,请测试人员再试,恢复之前的速度,虚惊一场. 转载于:https://www.cnblo...

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它的主要特点是能够对大规模数据进行高效地处理和 分析 。然而，与传统的关系型数据库相比，Hive的 执行 速度可能会变 慢 。 造成Hive 使用 JDBC调用时 慢 的原因可能有以下几点： 1. 数据存储和处理方式不同：Hive将数据存储在Hadoop集群的分布式文件系统中，而关系型数据库则 使用 表结构进行存储。这意味着Hive需要在查询之前将查询转化为MapReduce任务，而这个转化过程可能会导致额外的开销和延迟。 2. 数据转化和序列化：Hive在 执行 查询时需要将查询语句转化为MapReduce任务，并对数据进行序列化和反序列化。这些过程都会消耗一定的时间和计算资源，从而降低了 执行 速度。 3. 数据规模的影响：Hive通常用于处理大规模的数据集，而关系型数据库一般更适合小规模的数据查询。因此，在处理大规模数据时，Hive的 执行 速度相对较 慢 ，而关系型数据库则能够更快地 执行 查询。 除了上述因素外，还有一些其他的影响因素可能导致Hive在 使用 JDBC调用时变得 慢 。例如，网络传输延迟、数据压缩和解压缩等方面的开销都可能对 执行 速度产生影响。 总之，Hive相对于关系型数据库而言，在 使用 JDBC调用时可能会变 慢 ，主要是因为数据存储和处理方式不同、数据转化和序列化过程以及大规模数据对 执行 速度的影响。