百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结

Posted 2020-12-01 java8899

一、百万级数据库优化方案

 

1.对查询进行优化，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.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

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.

备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

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。

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

3.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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=10 or Name = ‘admin‘

可以这样查询：

select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = ‘admin‘

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

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

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

很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

 

6.下面的查询也将导致全表扫描：

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

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num = @num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2 = 100

应改为:

select id from t where num = 100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’       -–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2005-11-30’    --生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%‘
select id from t where createdate >= ‘2005-11-30‘ and createdate < ‘2005-12-1‘

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

13.Update 语句，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。

14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

15.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

16.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。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。

17.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

18.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

19.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。

20.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。

21.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

22. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。

23.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。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，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。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.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。

 

实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句
　　如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
　　Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
　　如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃，还可能会让你的整台服务器马上挂了。
　　所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例：

while(1){

 　　//每次只做1000条

　　 mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);

 　　if(mysql_affected_rows() == 0){

　　 　　//删除完成，退出！
　　 　　break；
　　}

//每次暂停一段时间，释放表让其他进程/线程访问。
usleep(50000)

}

 

二、数据库访问性能优化

 

 

特别说明：

1、  本文只是面对数据库应用开发的程序员，不适合专业DBA，DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识；

2、  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述，对于其它关系型数据库也可以参考，但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库；

3、  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术。

 

读者对像：

开发人员：如果你是做数据库开发，那本文的内容非常适合，因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化。

架构师：如果你已经是数据库应用的架构师，那本文的知识你应该清楚90%，否则你可能是一个喜欢折腾的架构师。

DBA（数据库管理员）：大型数据库优化的知识非常复杂，本文只是从程序员的角度来谈性能优化，DBA除了需要了解这些知识外，还需要深入数据库的内部体系架构来解决问题。

 

     在网上有很多文章介绍数据库优化知识，但是大部份文章只是对某个一个方面进行说明，而对于我们程序员来说这种介绍并不能很好的掌握优化知识，因为很多介绍只是对一些特定的场景优化的，所以反而有时会产生误导或让程序员感觉不明白其中的奥妙而对数据库优化感觉很神秘。

     很多程序员总是问如何学习数据库优化，有没有好的教材之类的问题。在书店也看到了许多数据库优化的专业书籍，但是感觉更多是面向DBA或者是PL/SQL开发方面的知识，个人感觉不太适合普通程序员。而要想做到数据库优化的高手，不是花几周，几个月就能达到的，这并不是因为数据库优化有多高深，而是因为要做好优化一方面需要有非常好的技术功底，对操作系统、存储硬件网络、数据库原理等方面有比较扎实的基础知识，另一方面是需要花大量时间对特定的数据库进行实践测试与总结。

     作为一个程序员，我们也许不清楚线上正式的服务器硬件配置，我们不可能像DBA那样专业的对数据库进行各种实践测试与总结，但我们都应该非常了解我们SQL的业务逻辑，我们清楚SQL中访问表及字段的数据情况，我们其实只关心我们的SQL是否能尽快返回结果。那程序员如何利用已知的知识进行数据库优化？如何能快速定位SQL性能问题并找到正确的优化方向？

面对这些问题，笔者总结了一些面向程序员的基本优化法则，本文将结合实例来坦述数据库开发的优化知识。

     要正确的优化SQL，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？而大多数情况性能最慢的设备会是瓶颈点，如下载时网络速度可能会是瓶颈点，本地复制文件时硬盘可能会是瓶颈点，为什么这些一般的工作我们能快速确认瓶颈点呢，因为我们对这些慢速设备的性能数据有一些基本的认识，如网络带宽是2Mbps，硬盘是每分钟7200转等等。因此，为了快速找到SQL的性能瓶颈点，我们也需要了解我们计算机系统的硬件基本性能指标，下图展示的当前主流计算机性能指标数据。

 

 

从图上可以看到基本上每种设备都有两个指标：

延时（响应时间）：表示硬件的突发处理能力；

带宽（吞吐量）：代表硬件持续处理能力。

 

从上图可以看出，计算机系统硬件性能从高到代依次为：

CPU——Cache(L1-L2-L3)——内存——SSD硬盘——网络——硬盘

由于SSD硬盘还处于快速发展阶段，所以本文的内容不涉及SSD相关应用系统。

根据数据库知识，我们可以列出每种硬件主要的工作内容：

CPU及内存：缓存数据访问、比较、排序、事务检测、SQL解析、函数或逻辑运算；

网络：结果数据传输、SQL请求、远程数据库访问（dblink）；

硬盘：数据访问、数据写入、日志记录、大数据量排序、大表连接。

 

根据当前计算机硬件的基本性能指标及其在数据库中主要操作内容，可以整理出如下图所示的性能基本优化法则：

 

 

这个优化法则归纳为5个层次：

1、  减少数据访问（减少磁盘访问）

2、  返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）

3、  减少交互次数（减少网络传输）

4、  减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）

5、  利用更多资源（增加资源）

 

由于每一层优化法则都是解决其对应硬件的性能问题，所以带来的性能提升比例也不一样。传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。我们任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。

以下是每个优化法则层级对应优化效果及成本经验参考：

 

优化法则	性能提升效果	优化成本
减少数据访问	1~1000	低
返回更少数据	1~100	低
减少交互次数	1~20	低
减少服务器CPU开销	1~5	低
利用更多资源	@~10	高

 

接下来，我们针对5种优化法则列举常用的优化手段并结合实例分析。

 

 

接下来，我们针对5种优化法则列举常用的优化手段并结合实例分析。

 

二、oracle数据库两个基本概念

数据块是数据库中数据在磁盘中存储的最小单位，也是一次IO访问的最小单位，一个数据块通常可以存储多条记录，数据块大小是DBA在创建数据库或表空间时指定，可指定为2K、4K、8K、16K或32K字节。下图是一个Oracle数据库典型的物理结构，一个数据库可以包括多个数据文件，一个数据文件内又包含多个数据块；

 

 

ROWID是每条记录在数据库中的唯一标识，通过ROWID可以直接定位记录到对应的文件号及数据块位置。ROWID内容包括文件号、对像号、数据块号、记录槽号，如下图所示：

 

三、数据库访问优化法则详解

 

减少数据访问

创建并使用正确的索引

 

数据库索引的原理非常简单，但在复杂的表中真正能正确使用索引的人很少，即使是专业的DBA也不一定能完全做到最优。

索引会大大增加表记录的DML(INSERT,UPDATE,DELETE)开销，正确的索引可以让性能提升100，1000倍以上，不合理的索引也可能会让性能下降100倍，因此在一个表中创建什么样的索引需要平衡各种业务需求。

索引常见问题：

索引有哪些种类？

常见的索引有B-TREE索引、位图索引、全文索引，位图索引一般用于数据仓库应用，全文索引由于使用较少，这里不深入介绍。B-TREE索引包括很多扩展类型，如组合索引、反向索引、函数索引等等，以下是B-TREE索引的简单介绍：

B-TREE索引也称为平衡树索引(Balance Tree)，它是一种按字段排好序的树形目录结构，主要用于提升查询性能和唯一约束支持。B-TREE索引的内容包括根节点、分支节点、叶子节点。

叶子节点内容：索引字段内容+表记录ROWID

根节点，分支节点内容：当一个数据块中不能放下所有索引字段数据时，就会形成树形的根节点或分支节点，根节点与分支节点保存了索引树的顺序及各层级间的引用关系。

         一个普通的BTREE索引结构示意图如下所示：

 

如果我们把一个表的内容认为是一本字典，那索引就相当于字典的目录，如下图所示：

 

 

图中是一个字典按部首+笔划数的目录，相当于给字典建了一个按部首+笔划的组合索引。

一个表中可以建多个索引，就如一本字典可以建多个目录一样（按拼音、笔划、部首等等）。

一个索引也可以由多个字段组成，称为组合索引，如上图就是一个按部首+笔划的组合目录。

SQL什么条件会使用索引？

当字段上建有索引时，通常以下情况会使用索引：

INDEX_COLUMN = ?

INDEX_COLUMN > ?

INDEX_COLUMN >= ?

INDEX_COLUMN < ?

INDEX_COLUMN <= ?

INDEX_COLUMN between ? and ?

INDEX_COLUMN in (?,?,...,?)

INDEX_COLUMN like ?||‘%‘（后导模糊查询）

T1. INDEX_COLUMN=T2. COLUMN1（两个表通过索引字段关联）

 

SQL什么条件不会使用索引？

 

 

查询条件	不能使用索引原因
INDEX_COLUMN <> ? INDEX_COLUMN not in (?,?,...,?)	不等于操作不能使用索引
function(INDEX_COLUMN) = ? INDEX_COLUMN + 1 = ? INDEX_COLUMN || ‘a‘ = ?	经过普通运算或函数运算后的索引字段不能使用索引
INDEX_COLUMN like ‘%‘||? INDEX_COLUMN like ‘%‘||?||‘%‘	含前导模糊查询的Like语法不能使用索引
INDEX_COLUMN is null	B-TREE索引里不保存字段为NULL值记录，因此IS NULL不能使用索引
NUMBER_INDEX_COLUMN=‘12345‘ CHAR_INDEX_COLUMN=12345	Oracle在做数值比较时需要将两边的数据转换成同一种数据类型，如果两边数据类型不同时会对字段值隐式转换，相当于加了一层函数处理，所以不能使用索引。
a.INDEX_COLUMN=a.COLUMN_1	给索引查询的值应是已知数据，不能是未知字段值。
注： 经过函数运算字段的字段要使用可以使用函数索引，这种需求建议与DBA沟通。 有时候我们会使用多个字段的组合索引，如果查询条件中第一个字段不能使用索引，那整个查询也不能使用索引 如：我们company表建了一个id+name的组合索引，以下SQL是不能使用索引的 Select * from company where name=? Oracle9i后引入了一种index skip scan的索引方式来解决类似的问题，但是通过index skip scan提高性能的条件比较特殊，使用不好反而性能会更差。

 

我们一般在什么字段上建索引？

这是一个非常复杂的话题，需要对业务及数据充分分析后再能得出结果。主键及外键通常都要有索引，其它需要建索引的字段应满足以下条件：

1、字段出现在查询条件中，并且查询条件可以使用索引；

2、语句执行频率高，一天会有几千次以上；

3、通过字段条件可筛选的记录集很小，那数据筛选比例是多少才适合？

这个没有固定值，需要根据表数据量来评估，以下是经验公式，可用于快速评估：

小表(记录数小于10000行的表)：筛选比例<10%；

大表：(筛选返回记录数)<(表总记录数*单条记录长度)/10000/16

      单条记录长度≈字段平均内容长度之和+字段数*2

 

以下是一些字段是否需要建B-TREE索引的经验分类：

 

 

	字段类型	常见字段名
需要建索引的字段	主键	ID,PK
	外键	PRODUCT_ID,COMPANY_ID,MEMBER_ID,ORDER_ID,TRADE_ID,PAY_ID
	有对像或身份标识意义字段	HASH_CODE,USERNAME,IDCARD_NO,EMAIL,TEL_NO,IM_NO
索引慎用字段,需要进行数据分布及使用场景详细评估	日期	GMT_CREATE,GMT_MODIFIED
	年月	YEAR,MONTH
	状态标志	PRODUCT_STATUS,ORDER_STATUS,IS_DELETE,VIP_FLAG
	类型	ORDER_TYPE,IMAGE_TYPE,GENDER,CURRENCY_TYPE
	区域	COUNTRY,PROVINCE,CITY
	操作人员	CREATOR,AUDITOR
	数值	LEVEL,AMOUNT,SCORE
	长字符	ADDRESS,COMPANY_NAME,SUMMARY,SUBJECT
不适合建索引的字段	描述备注	DESCRIPTION,REMARK,MEMO,DETAIL
	大字段	FILE_CONTENT,EMAIL_CONTENT

 

 

如何知道SQL是否使用了正确的索引？

简单SQL可以根据索引使用语法规则判断，复杂的SQL不好办，判断SQL的响应时间是一种策略，但是这会受到数据量、主机负载及缓存等因素的影响，有时数据全在缓存里，可能全表访问的时间比索引访问时间还少。要准确知道索引是否正确使用，需要到数据库中查看SQL真实的执行计划，这个话题比较复杂，详见SQL执行计划专题介绍。

 

索引对DML(INSERT,UPDATE,DELETE)附加的开销有多少？

这个没有固定的比例，与每个表记录的大小及索引字段大小密切相关，以下是一个普通表测试数据，仅供参考：

索引对于Insert性能降低56%

索引对于Update性能降低47%

索引对于Delete性能降低29%

因此对于写IO压力比较大的系统，表的索引需要仔细评估必要性，另外索引也会占用一定的存储空间。

 

1.2、只通过索引访问数据

有些时候，我们只是访问表中的几个字段，并且字段内容较少，我们可以为这几个字段单独建立一个组合索引，这样就可以直接只通过访问索引就能得到数据，一般索引占用的磁盘空间比表小很多，所以这种方式可以大大减少磁盘IO开销。

如：select id,name from company where type=‘2‘;

如果这个SQL经常使用，我们可以在type,id,name上创建组合索引

create index my_comb_index on company(type,id,name);

有了这个组合索引后，SQL就可以直接通过my_comb_index索引返回数据，不需要访问company表。

还是拿字典举例：有一个需求，需要查询一本汉语字典中所有汉字的个数，如果我们的字典没有目录索引，那我们只能从字典内容里一个一个字计数，最后返回结果。如果我们有一个拼音目录，那就可以只访问拼音目录的汉字进行计数。如果一本字典有1000页，拼音目录有20页，那我们的数据访问成本相当于全表访问的50分之一。

切记，性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。在实际数据库中我们不可能把每个SQL请求的字段都建在索引里，所以这种只通过索引访问数据的方法一般只用于核心应用，也就是那种对核心表访问量最高且查询字段数据量很少的查询。

1.3、优化SQL执行计划

SQL执行计划是关系型数据库最核心的技术之一，它表示SQL执行时的数据访问算法。由于业务需求越来越复杂，表数据量也越来越大，程序员越来越懒惰，SQL也需要支持非常复杂的业务逻辑，但SQL的性能还需要提高，因此，优秀的关系型数据库除了需要支持复杂的SQL语法及更多函数外，还需要有一套优秀的算法库来提高SQL性能。

目前ORACLE有SQL执行计划的算法约300种，而且一直在增加，所以SQL执行计划是一个非常复杂的课题，一个普通DBA能掌握50种就很不错了，就算是资深DBA也不可能把每个执行计划的算法描述清楚。虽然有这么多种算法，但并不表示我们无法优化执行计划，因为我们常用的SQL执行计划算法也就十几个，如果一个程序员能把这十几个算法搞清楚，那就掌握了80%的SQL执行计划调优知识。

由于篇幅的原因，SQL执行计划需要专题介绍，在这里就不多说了。

 

2、返回更少的数据

2.1、数据分页处理

一般数据分页方式有：

2.1.1、客户端(应用程序或浏览器)分页

将数据从应用服务器全部下载到本地应用程序或浏览器，在应用程序或浏览器内部通过本地代码进行分页处理

优点：编码简单，减少客户端与应用服务器网络交互次数

缺点：首次交互时间长，占用客户端内存

适应场景：客户端与应用服务器网络延时较大，但要求后续操作流畅，如手机GPRS，超远程访问（跨国）等等。

2.1.2、应用服务器分页

将数据从数据库服务器全部下载到应用服务器，在应用服务器内部再进行数据筛选。以下是一个应用服务器端Java程序分页的示例：

List list=executeQuery(“select * from employee order by id”);

Int count= list.size();

List subList= list.subList(10, 20);

 

优点：编码简单，只需要一次SQL交互，总数据与分页数据差不多时性能较好。

缺点：总数据量较多时性能较差。

适应场景：数据库系统不支持分页处理，数据量较小并且可控。

 

2.1.3、数据库SQL分页

采用数据库SQL分页需要两次SQL完成

一个SQL计算总数量

一个SQL返回分页后的数据

优点：性能好

缺点：编码复杂，各种数据库语法不同，需要两次SQL交互。

 

oracle数据库一般采用rownum来进行分页，常用分页语法有如下两种：

 

直接通过rownum分页：

select * from (

         select a.*,rownum rn from

                   (select * from product a where company_id=? order by status) a

         where rownum<=20)

where rn>10;

数据访问开销=索引IO+索引全部记录结果对应的表数据IO

 

采用rowid分页语法

优化原理是通过纯索引找出分页记录的ROWID，再通过ROWID回表返回数据，要求内层查询和排序字段全在索引里。

create index myindex on product(company_id,status);

 

select b.* from (

         select * from (

                   select a.*,rownum rn from

                            (select rowid rid,status from product a where company_id=? order by status) a

                   where rownum<=20)

         where rn>10) a, product b

where a.rid=b.rowid;

数据访问开销=索引IO+索引分页结果对应的表数据IO

 

实例：

一个公司产品有1000条记录，要分页取其中20个产品，假设访问公司索引需要50个IO，2条记录需要1个表数据IO。

那么按第一种ROWNUM分页写法，需要550(50+1000/2)个IO，按第二种ROWID分页写法，只需要60个IO(50+20/2);

 

2.2、只返回需要的字段

通过去除不必要的返回字段可以提高性能，例：

调整前：select * from product where company_id=?;

调整后：select id,name from product where company_id=?;

 

优点：

1、减少数据在网络上传输开销

2、减少服务器数据处理开销

3、减少客户端内存占用

4、字段变更时提前发现问题，减少程序BUG

5、如果访问的所有字段刚好在一个索引里面，则可以使用纯索引访问提高性能。

缺点：增加编码工作量

由于会增加一些编码工作量，所以一般需求通过开发规范来要求程序员这么做，否则等项目上线后再整改工作量更大。

如果你的查询表中有大字段或内容较多的字段，如备注信息、文件内容等等，那在查询表时一定要注意这方面的问题，否则可能会带来严重的性能问题。如果表经常要查询并且请求大内容字段的概率很低，我们可以采用分表处理，将一个大表分拆成两个一对一的关系表，将不常用的大内容字段放在一张单独的表中。如一张存储上传文件的表：

T_FILE（ID,FILE_NAME,FILE_SIZE,FILE_TYPE,FILE_CONTENT）

我们可以分拆成两张一对一的关系表：

T_FILE（ID,FILE_NAME,FILE_SIZE,FILE_TYPE）

T_FILECONTENT（ID, FILE_CONTENT）

         通过这种分拆，可以大大提少T_FILE表的单条记录及总大小，这样在查询T_FILE时性能会更好，当需要查询FILE_CONTENT字段内容时再访问T_FILECONTENT表。

 

3、减少交互次数

3.1、batch DML

数据库访问框架一般都提供了批量提交的接口，jdbc支持batch的提交处理方法，当你一次性要往一个表中插入1000万条数据时，如果采用普通的executeUpdate处理，那么和服务器交互次数为1000万次，按每秒钟可以向数据库服务器提交10000次估算，要完成所有工作需要1000秒。如果采用批量提交模式，1000条提交一次，那么和服务器交互次数为1万次，交互次数大大减少。采用batch操作一般不会减少很多数据库服务器的物理IO，但是会大大减少客户端与服务端的交互次数，从而减少了多次发起的网络延时开销，同时也会降低数据库的CPU开销。

 

假设要向一个普通表插入1000万数据，每条记录大小为1K字节，表上没有任何索引，客户端与数据库服务器网络是100Mbps，以下是根据现在一般计算机能力估算的各种batch大小性能对比值：

 

 

单位：ms	No batch	Batch=10	Batch=100	Batch=1000	Batch=10000
服务器事务处理时间	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
服务器IO处理时间	0.02	0.2	2	20	200
网络交互发起时间	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
网络数据传输时间	0.01	0.1	1	10	100
小计	0.23	0.5	3.2	30.2	300.2
平均每条记录处理时间	0.23	0.05	0.032	0.0302	0.03002

 

 

从上可以看出，Insert操作加大Batch可以对性能提高近8倍性能，一般根据主键的Update或Delete操作也可能提高2-3倍性能，但不如Insert明显，因为Update及Delete操作可能有比较大的开销在物理IO访问。以上仅是理论计算值，实际情况需要根据具体环境测量。

 

3.2、In List

很多时候我们需要按一些ID查询数据库记录，我们可以采用一个ID一个请求发给数据库，如下所示：

for :var in ids[] do begin

  select * from mytable where id=:var;

end;

 

我们也可以做一个小的优化， 如下所示，用ID INLIST的这种方式写SQL：

select * from mytable where id in(:id1,id2,...,idn);

 

通过这样处理可以大大减少SQL请求的数量，从而提高性能。那如果有10000个ID，那是不是全部放在一条SQL里处理呢？答案肯定是否定的。首先大部份数据库都会有SQL长度和IN里个数的限制，如ORACLE的IN里就不允许超过1000个值。

另外当前数据库一般都是采用基于成本的优化规则，当IN数量达到一定值时有可能改变SQL执行计划，从索引访问变成全表访问，这将使性能急剧变化。随着SQL中IN的里面的值个数增加，SQL的执行计划会更复杂，占用的内存将会变大，这将会增加服务器CPU及内存成本。

评估在IN里面一次放多少个值还需要考虑应用服务器本地内存的开销，有并发访问时要计算本地数据使用周期内的并发上限，否则可能会导致内存溢出。

综合考虑，一般IN里面的值个数超过20个以后性能基本没什么太大变化，也特别说明不要超过100，超过后可能会引起执行计划的不稳定性及增加数据库CPU及内存成本，这个需要专业DBA评估。

 

3.3、设置Fetch Size百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结

当我们采用select从数据库查询数据时，数据默认并不是一条一条返回给客户端的，也不是一次全部返回客户端的，而是根据客户端fetch_size参数处理，每次只返回fetch_size条记录，当客户端游标遍历到尾部时再从服务端取数据，直到最后全部传送完成。所以如果我们要从服务端一次取大量数据时，可以加大fetch_size，这样可以减少结果数据传输的交互次数及服务器数据准备时间，提高性能。

 

以下是jdbc测试的代码，采用本地数据库，表缓存在数据库CACHE中，因此没有网络连接及磁盘IO开销，客户端只遍历游标，不做任何处理，这样更能体现fetch参数的影响：

String vsql ="select * from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);