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  • damago - Einfach gute Trainings

    damago - Einfach gute TrainingsWir sind ein bundesweit tätiges IT-Schulungsunternehmen mit folgenden Schwerpunkten

    - Standardseminare aller namhafter Hersteller
    - Passgenaue Seminare gemäß Ihrer Inhaltsvorgaben
    - Komplettabwicklung Ihres Schulungsbedarfs
    - Zertifizierte Aus- und Weiterbildungen für die
      Bundeswehr, die Agenturen und Jobcenter

    Wir suchen für Ihre Themen den besten Trainer. Nehmen Sie uns beim Wort!

    Ihr Team von damago

  • Freude am Lernen

    damago - Einfach gute Trainings… steht bei uns im Vordergrund.
    Entspannte Lernatmosphäre, viele praktische Übungen, verbunden mit einer Brise Humor kennzeichnen unsere Seminare.
    Unsere Trainer, die alle auch in IT-Projekten bzw. im IT-Support tätig sind, vermitteln neben Wissen auch den ihnen eigenen Enthusiasmus für die entsprechende Software.

News

21.05.2012
Neues damago-Seminarprogramm für Juli-Dezember jetzt erhältlich
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Geförderte
Weiterbildung

Wir bringen Sie wieder in einen neuen Job.

Mehr als 80% unserer Seminarteilnehmer finden nach erfolgreichem Seminarabschluss wieder einen Arbeitsplatz auf dem 1. Arbeitsmarkt.



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Seminare &
Zertifikate

Ob Microsoft, Cisco, Linux, Oracle oder SAP - bei uns finden Sie das richtige Seminar!

Wenn Sie sich zertifizieren lassen wollen, können Sie auch spezielle Prüfungsvorbereitung erhalten. Ca. 93,7% unserer Kursteilnehmer bestehen die Prüfungen, einige sogar mit dem Perfect Score von 1000.

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 Firmen-
 Referenzen

Referenzen

Diese Unternehmen vertrauen unseren Trainings

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Teilnehmer-
Bewertungen

18.01.2012
Unternehmensnahe Darstellungen, Dozent ging sehr gut auf eigene Fragen ein.

Karl L. SAP Systemüberblick (Grundlagen) 
Ø Bewertung 3512 TN: Note 1.45 

Geförderte Weiterbildungen im Überblick
 


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Subsections


Optimierungen


Access-Methoden

Table-Scan   Eher schlecht, außer bei kleinen Tabellen
Rowid-Access   File-Nr + Block-Nr + Row-Nr (AAAB0?..)
Index-Lookup   Bevorzugte Methode bei großen selektiven Tabellen
Hash Key Access   Schnelle Zugriffsmethode bei großen Tabellen


Join-Methoden

Sort-Merge
  • Zwei sortierte Haufen
Nested Loops
  • Full Table Scan einer Tabelle
  • Index-Scan der anderen Tabelle
Hash Join
  • Für die größere Tabelle wird eine Art 'On The Fly Index' erstellt


Der Optimierer

Regelbasiert   eher veraltet
Kostenbasiert   aktuell und möglichst zu bevorzugen


Der Optimierungsmodus

CHOOSE   Cost, wenn Tabellen analysiert sind. Rule, wenn Tabellen nicht analysiert sind.
RULE   Es wird immer Rule verwendet.
ALL_ROWS   Cost, optimiert für die Rückgabe aller Datensätze der Ergebnismenge.
FIRST_ROWS   Cost, optimier für die Rückgabe des ersten Datensatzes der Ergebnismenge.

Standard ist CHOOSE. Feststellen läßt sich die Einstellung mit 

show parameters;
Ändern in der init.ora oder mit 
ALTER SESSION SET OPTMIZER_GOAL=RULE;


Hints - Erzwingen einer Methode 

SELECT /*+RULE*/ employeeid FROM employees;

SELECT /*+ALL_ROWS*/ employeeid FROM employees;


Analyse von Tabellen / Indizes 

analyze table employees compute statistics;

analyze table employees estimate statistics sample 10 percent,

analyze table employees delete statistics;

Experiment 1

Voraussetzung:
Existenz der Tabelle order_details und set autotrace on exp;
Quantity = 10 bei 50% der Datensätze
Quantity = 20 bei 50% der Datensätze

Auf Quantity steht ein Index ->Wenig selektiv. 

select /*+RULE*/ * from order_details where quantity=10;
select /*+ALL_ROWS*/ * from order_details where quantity=10;

analyze table order_details compute statistics;

select /*+RULE*/ * from order_details where quantity=10;

select/*+ALL_ROWS*/ * from order_details where quantity=10;

Experiment 2

Es wird die Tabelle auf mehr als 1 Mio. Datensätze vergrößert. 
--Es wird ein Datensatz mit Quantity=30 hinzugefügt
insert into order_details values(11000,10,10,30,0);
 
select /*+RULE*/ * from order_details where quantity=10;
select /*+RULE*/ * from order_details where quantity=30;

select /*+ALL_ROWS*/ * from order_details where quantity=10;
select /*+ ALL_ROWS */ * from order_details where quantity=30;

Experiment 3

Es werden 10 Buckets gebildet (hier würden 3 ausreichen, da nur drei Werte in quantity stehen). 
--Erstellen eines Histogramms
analyze table order_details
  compute statistics for columns quantity
  size 10
;
 
select /*+RULE*/ * from order_details where quantity=10;
select /*+RULE*/ * from order_details where quantity=30;

select /*+ALL_ROWS*/ * from order_details where quantity=10;
select /*+ ALL_ROWS */ * from order_details where quantity=30;

Übung Optimierung

Übungen siehe Seite [*].
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