数据库优化

Posted 2020-10-09 桃子先生

1、数据库表结构的优化(创建表时应考虑表的特性)

有些表大部分的时候只是插入记录很少修改删除

有些表是所有记录经常增、删、改

有些表只有少数字段

有些表有大量字段但大部分时候其中大半字段为空

有些表数据增长很快

有些表数据常年基本不变等

不同特性的表应该在创建时定义不用的起始空间和空间增长方案

以尽量让一条记录处于一个连续的物理存储空间提高读取效率

另外要制定不同的备份恢复和碎片整理机制

2、sql语句的优化

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

例如 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也包括在内)。都是占用100个字符的空间，如果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也要谨慎使用，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

很对时候用exists代替in是一个好的选择

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

用下面的语句替换

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

6、用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只有在运行的时才                      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,’2015-11-30’) = 0   ‘2015-11-30’生成的id

应改为

Select id from t where name like ‘abc%’

Select id from t where createdate >= ‘2015-11-30’ and createdate < ‘2015-12-1’

10.不要再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，如果该索引是符合索引，那么必须使用到该索引中的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，要先分也再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，所以怎样建立索引需要慎重考虑，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补偿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索引数据列额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，若会含数值信息的字段尽量不要设计为字符串，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链接会逐个比较字符串中每个字符，而对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，在一个相比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 表名，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，适当的使用他们可以使用某些例程更有效，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,避免造成大量的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示删除，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)

 

}