数据库性能调优

2021-08-0727

--数据库调优

.创建索引

1.要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引

2.(1)在经常需要进行检索的字段上创建索引,比如要按照表字段username进行检索,那么就应该在姓名字段上创建索引,如果经常要按照员工部门和员工岗位级别进行检索,那么就应该在员工部门和员工岗位级别这两个字段上创建索引。

(2)创建索引给检索带来的性能提升往往是巨大的,因此在发现检索速度过慢的时候应该首先想到的就是创建索引。

(3)一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。

 

.避免在索引上使用计算

where字句中,如果索引列是计算或者函数的一部分,DBMS的优化器将不会使用索引而使用全表查询,函数

属于计算的一种,同时在in和exists中通常情况下使用EXISTS,因为in不走索引

效率低:

 

 select * from user where salary*22>11000(salary是索引列)

1

效率高:

 

 select * from user where salary>11000/22(salary是索引列)

1

.使用预编译查询

程序中通常是根据用户的输入来动态执行SQL,这时应该尽量使用参数化SQL,这样不仅可以避免SQL注入漏洞

攻击,最重要数据库会对这些参数化SQL进行预编译,这样第一次执行的时候DBMS会为这个SQL语句进行查询优化

并且执行预编译,这样以后再执行这个SQL的时候就直接使用预编译的结果,这样可以大大提高执行的速度。

 

.调整Where字句中的连接顺序

DBMS一般采用自下而上的顺序解析where字句,根据这个原理表连接最好写在其他where条件之前,那些可以

过滤掉最大数量记录。

 

.尽量将多条SQL语句压缩到一句SQL中

每次执行SQL的时候都要建立网络连接、进行权限校验、进行SQL语句的查询优化、发送执行结果,这个过程

是非常耗时的,因此应该尽量避免过多的执行SQL语句,能够压缩到一句SQL执行的语句就不要用多条来执行。

 

.用where字句替换HAVING字句

避免使用HAVING字句,因为HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤,而where则是在聚合前

刷选记录,如果能通过where字句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。HAVING中的条件一般用于聚合函数

的过滤,除此之外,应该将条件写在where字句中。

 

.使用表的别名

当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个列名上。这样就可以减少解析的时间并减

少哪些友列名歧义引起的语法错误。

 

.用union all替换union

SQL语句需要union两个查询结果集合时,即使检索结果中不会有重复的记录,如果使用union这两个结果集

同样会尝试进行合并,然后在输出最终结果前进行排序,因此如果可以判断检索结果中不会有重复的记录时候,应

该用union all,这样效率就会因此得到提高。

 

.考虑使用“临时表”暂存中间结果

简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果,但是,临时表的好处远远不止这些,将临时结果暂存在临时表,后面的查询就在tempdb中了,这可以避免程序中多次扫描主表,也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”,减少了阻塞,提高了并发性能。

但是也得避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

 

.只在必要的情况下才使用事务begin translation

SQL Server中一句SQL语句默认就是一个事务,在该语句执行完成后也是默认commit的。其实,这就是begin tran的一个最小化的形式,好比在每句语句开头隐含了一个begin tran,结束时隐含了一个commit。

有些情况下,我们需要显式声明begin tran,比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表,要求要么几个表都修改成功,要么都不成功。begin tran 可以起到这样的作用,它可以把若干SQL语句套在一起执行,最后再一起commit。 好处是保证了数据的一致性,但任何事情都不是完美无缺的。Begin tran付出的代价是在提交之前,所有SQL语句锁住的资源都不能释放,直到commit掉。

可见,如果Begin tran套住的SQL语句太多,那数据库的性能就糟糕了。在该大事务提交之前,必然会阻塞别的语句,造成block很多。

Begin tran使用的原则是,在保证数据一致性的前提下,begin tran 套住的SQL语句越少越好!有些情况下可以采用触发器同步数据,不一定要用begin tran。

 

十一.尽量避免使用游标

尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

 

十二.用varchar/nvarchar 代替 char/nchar

尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 型,在字段建立时,空间就固定了, 不管是否插入值(NULL也包含在内),都是占用 100个字符的空间的,如果是varchar这样的变长字段, null 不占用空间。

 

十三.查询select语句优化

1.任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,

如:

 

     select id from t where num is null           

1

可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,

然后这样查询:

 

      select id from t where num=0

      select id from t where num=10 or num=20

1

2

可以这样查询:

 

      select id from t where num=10

       union all

      select id from t where num=20

1

2

3

4.不能前置百分

 

select id from t where name like ‘%abc%’

1

若要提高效率,可以考虑全文检索。

 

     select id from t where num in(1,2,3)

1

对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:

 

    select id from t where num between 1 and 3

1

6.如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大。

in:

例如:表A(小表),表B(大表)

 

 select * from A where cc in (select cc from B) 效率低,用到了A表上cc列的索引;     

 select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)   效率高,用到了B表上cc列的索引。   

1

2

相反的

 

 select * from B where cc in (select cc from A)  效率高,用到了B表上cc列的索引;

 select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)  效率低,用到了A表上cc列的索引。         

1

2

十四.更新Update语句优化

1.如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段,否则频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志

 

十五. 删除Delete语句优化语句

1.最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子:

 

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

1

十六.插入Insert语句优化

1.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

 


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