关系数据库的一些性能优化技巧

一些提升数据库性能的经验
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对于web应用开发,多数性能瓶颈均出现在数据库上,除了采用分布式架构或云处理(大公司基本上都是),更重要的是平时程序设计时要遵照一些规则,从根本上提高系统的性能,以下总结了一些常用的规则方法,仅供参考。

1、 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,增加读取速度。数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要。

2、 纵向、横向分割表,减少表的尺寸,如:可以把大数据量的字段拆分表。

3、 根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式,限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小,尽量使用字节数小的列建索引,不要对有限的几个值的列建单一索引。

4、 用OR的字句可以分解成多个查询,并且通过UNION链接多个查询。它们的速度只与是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引,用UNION all执行的效率更高。

5、 在查询SELECT语句中用WHERE子句限制返回的行数,避免表扫描。如果返回不必要的数据,则浪费了服务器的I/O资源,加重了网络的负担,降低了性能。如果表很大,在表扫描期间将表锁住,禁止其他的联结访问表,后果很严重。

6、 注意使用DISTINCT,在没有必要时不要用,它同UNION一样会使查询变慢。

7、 在IN后面值的列表中,将出现最频繁的值放在最前面,出现最少的放在最后面,减少判断的次数。

8、 一般在GROUP BY和HAVING子句之前就能剔除多余的行,所以尽量不要用它们来做剔除行的工作,也就是说尽可能在WHERE中过滤数据。

9、 尽量将数据的处理工作放在服务器上,减少网络的开销,如使用存储过程。存储过程是编译、优化过,并且被组织到一个执行规划里,且存储在数据库中的SQL语句(存储过程是数据库服务器端的一段程序),是控制流语言的集合,速度当然快。

10、 不要在一句话里再三地使用相同的函数,浪费资源,将结果放在变量里再调用更快。

11、 针对大量只读查询操作进行优化的方法:

  1. 数据量小的数据,可以考虑不存储在数据库中,而是通过程序常量的方式解决。
  2. 需要存储在数据库中的数据,可以考虑采用物化视图(索引视图)。当DBA在视图上创建索引时,这个视图就被物化(执行)了,并且结果集被永久地保存在唯一索引中,保存方式与一个有聚簇索引的表的保存方式相同。物化视图减除了为引用视图的查询动态建立结果集的开销,优化人员可以在查询中使用视图索引,而不需要在FROM子句中直接指定视图。
  3. 数据存储时可以考虑适当的数据冗余,以减少数据库表之间的链接操作,提高查询效率。
  4. 针对数据的特点,采取特定的索引类型。例如,位图索引等。

12、 对于SQL语句书写时的一些建议:

写语句时能够确定数据库对象所有者的,尽可能把所有者带上,如:

SELECT * FROM dbo.Users

存储过程中,参数定义最好放在最前面,尽可能一次定义,如:

DECLARE @USER_ID INT
       ,@USER_NAME   VARCHAR(50)
       ,@PASSWORD VARCHAR(50)

为参数赋值时,尽可能一次赋值,如:

SELECT @USER_ID = 1001
       ,@USER_NAME = 'xiaojun.liu'

尽量少用游标。

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阅读一百本计算机著作吧,少年

很多人觉得自己技术进步很慢,学习效率低,我觉得一个重要原因是看的书少了。多少是多呢?起码得看3、4、5、6米吧。给个具体的数量,那就100本书吧。很多人知识结构不好而且不系统,因为在特定领域有一个足够量的知识量+足够良好的知识结构,系统化以后就足以应对大量未曾遇到过的问题。

奉劝自学者:构建特定领域的知识结构体系的路径中再也没有比学习该专业的专业课程更好的了。如果我的知识结构体系足以囊括面试官的大部分甚至吞并他的知识结构体系的话,读到他言语中的一个词我们就已经知道他要表达什么,我们可以让他坐“上位”毕竟他是面试官,但是在知识结构体系以及心理上我们就居高临下。

所以,阅读一百本计算机著作吧,少年!

《致加西亚的信》 阿尔伯特·哈伯德(Hubbard.E.) (作者), 赵立光 (译者), 艾柯 (译者)

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