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  • 最有效地优化 Microsoft SQL Server 的性能

     
    为了最有效地优化 Microsoft SQL Server 的性能,您必须明确当情况不断变化时,性能将在哪些方面得到最大程度的改进,并集中分析这些方面。否则,在这些问题上您可能花费大量的时间和精力,而性能却得不到明显的改善。 

    以下大部分信息并不解决由多用户并发使用而引起的性能问题。“Maximizing Database Consistency and Concurrency”(数据库一致性和并发性的最大化)一文以及其他知识库文章将对这个复杂的主题做单独的讨论,前者可从 SQL Server 4.2x 版的“Programmer's Reference for C”(C 程序员参考)的附录 E 中找到。6.0 版的文档中没有这一主题,不过可从 MSDN (Microsoft Developer Network) CD 上的相应标题下找到。 

    本文并不进行理论性的讨论,而是着眼于 Microsoft SQL Server 支持小组几年来总结出的对现实情形有着实际价值的经验。 

    经验表明:可以从逻辑数据库设计、索引设计、查询设计以及应用程序设计的常规方面获得 SQL Server 性能上的最大优势。相反,最大的性能问题通常是由这些方面的缺陷引起。如果您关注性能问题,首先应着重考虑这些方面,因为通常只需投入相对较少的时间即可显著地改善性能。 

    虽然其他系统级的性能问题,如内存、高速缓存、硬件等也值得考虑,不过经验表明,从这些方面获得的性能改善不断增加。SQL Server 会自动管理可用硬件资源,这在很大程度上减少了大量系统级手动调整的需要(也因此减少了手动调整带来的好处)。 

    Microsoft SQL Server 6.0 提供了大容量内存、对称多路处理、并行数据扫描、增强的优化程序及磁盘条带化等功能,为平台层次的性能改善带来了新的机会。这种性能改善很充分,但毕竟范围有限。最快的计算机也会因为低效的查询或设计糟糕的应用程序而陷入瘫痪。因此,尽管 SQL Server 6.0 允许的性能改进有所增加,但对数据库、索引、查询及应用程序设计进行优化仍是非常重要的。 

    如果只把考虑的重点放在服务器端,很多性能问题是无法得到圆满解决的。服务器从本质上说仍是客户端的“傀儡”,因为客户端控制着查询的发送,并由此控制锁的获取或解除。虽然可以在服务器端做某些调整,但能否圆满解决性能问题,通常取决于对客户端在这个问题中所扮演的主导角色的认可程度,以及对客户端应用程序行为的分析。
     
    下面是根据经验总结出的一些建议,它们能使性能得到显著的改善: 

    规范逻辑数据库的设计

    对逻辑数据库的设计进行合理的规范将产生最佳的性能。数量较多的“窄”表是规范化数据库的特征。而数量较少的“宽”表是没有规范化数据库的特征。高度规范化的数据库通常与复杂的关系联接相关,这会损害性能。但只要有有效的索引,SQL Server 优化程序就能非常有效地选择快速、高效的联接。 

    规范的好处包括: 
    • 由于表较窄,会加快排序和创建索引的速度。
    • 由于表较多,允许有更多的群集索引。
    • 索引变得更窄、更紧凑。
    • 每个表中的索引减少,有助于改善 UPDATE 操作的性能。
    • 空数据和冗余数据减少,使数据库更为紧凑。
    • 减少了 DBCC 诊断的并发影响,这是因为必要的表锁只会影响较少的数据。
    因此对于 SQL Server,合理的规范往往有益于而不是有损于性能。随着规范化程度的提高,检索数据所需联接的数量和复杂程度也会相应增加。根据经验,Microsoft 建议除非规范化过程导致众多查询出现 4 重或更多的联接,否则应始终进行该过程。 

    在数据库的逻辑设计已经确定,整体重新设计不可行的情况下,可以选择一个经分析显示对性能造成瓶颈的大表进行规范化。如果对数据库的访问是通过存储过程进行的,则可在不影响应用程序的情况下对这种架构进行更改。否则,可以创建一个视图(看上去像一张表)来隐藏此更改。 

    使用有效的索引设计

    与许多非关系型系统不同,关系型索引不是数据库逻辑设计的一部分。索引可以被删除、添加或修改,除了影响性能之外,它不会对数据库架构或应用程序设计的各方面造成影响。有效的索引设计对获得优异的 SQL Server 性能是至关重要的。鉴于这些原因,您应毫不犹豫地试用各种索引。 

    在大多数情况下,优化程序会可靠地选择最有效的索引。索引设计的整体策略应是为优化程序提供一组最佳的索引选择,并相信它会做出正确的决定。这将减少分析时间,并在情况不断变化时提供最佳的性能。 

    下面是一些索引设计建议: 
    • 检查 SQL 查询的 WHERE 子句,因为这是优化程序的重点。 

      WHERE 子句中列出的每一列都可考虑使用索引。如果检查的查询太多,不妨选择一个有代表性的集合,或只检查那些速度较慢的查询。如果您的开发工具以透明方式生成 SQL 代码,检查将更加困难。很多这样的工具出于调试目的,都允许将生成的 SQL 语法记入文件或屏幕。可能需要从工具供应商那里了解这一功能是否可用。
    • 使用窄索引。 

      窄索引往往比多列的组合索引更为有效。窄索引在每页上有更多的行,同时具有较少的索引级别,因而能提升性能。 

      优化程序能快速而有效地分析几百个、甚至几千个索引和联接可能性。拥有更多的窄索引,将给优化程序提供更多的选择余地,这通常有助于提高性能。相反,拥有较少的多列宽索引,提供给优化程序的选择余地很少,这可能会损害性能。 

      通常最好不要采用一个强调完全覆盖查询的策略。如果 SELECT 子句中的所有列都被一个非群集索引覆盖,优化程序会识别出这一点,并可以提供很好的性能。不过,这通常会导致索引过宽,并会过度依赖于优化程序使用该策略的可能性。通常,您应使用数量更多的窄索引,这对于大量的查询来说可以提供更好的性能。 

      要获得足够的读取性能,您不应该有更多的索引,因为更新这些索引需要相当的开销。然而,即便最面向更新的操作,所需要的读操作也比写操作多得多。因此,如果您觉得使用新的索引会有帮助,那就不要犹豫;之后可以随时再将其删除。
    • 使用群集索引。 

      适当使用群集索引可以极大地改善性能。甚至“更新”和“删除”操作速度也会因使用群集索引而大大加快,因为这些操作也需要很多的读取。每个表只允许有一个群集索引,因此使用时务必谨慎。返回很多行的查询或涉及一个数值范围的查询,都适合用群集索引来加速执行。 

      示例:
            SELECT * FROM PHONEBOOK
            WHERE LASTNAME='SMITH'
      
            -or-
      
            SELECT * FROM MEMBERTABLE
            WHERE  MEMBER_NO > 5000
             AND MEMBER_NO < 6000
      
      						
      相反,如果这类查询很普通,则上述的 LASTNAME 或 MEMBER_NO 列就不太适合用非群集索引。非群集索引应尽量用在返回行数不多的列上。
    • 检查列的唯一性。 

      这有助于您决定什么样的列适合使用群集索引、非群集索引,或不用索引。 

      下面是一个检查列唯一性的示例查询:
            SELECT COUNT (DISTINCT COLNAME)
            FROM TABLENAME
      
      						
      它会返回列中唯一值的数量。将这一数量与表中的总行数进行比较。对于一个 10,000 行的表,如果一列有 5,000 个唯一值,它就很适合使用非群集索引。在同一表中,如果一列有 20 个唯一值,它适合使用群集索引。而如果只有 3 个唯一值,就不要用索引。这些仅是例子而已,并不是死的、硬性的规定。请记住,索引应放在查询 WHERE 子句列出的各列上。
    • 检查索引列的数据分布。 

      如果对某个只有很少唯一值的列创建了索引,或在这样一列上执行了联接,往往会导致查询速度缓慢。这对数据和查询来说是一个重大问题,如不了解情况就无法得到解决。例如,如果某城市所有的人都叫 Smith 或 Jones,那么想从一本姓氏按字母顺序排列的该市的电话簿中快速找到某个人是不太可能的。除了上面那个查询可以给出列唯一性的单个指标外,您还可使用 GROUP BY 查询来查看索引键值的数据分布。它提供了一个分辨率更高的数据视图,并为优化程序查看数据提供了更好的视角。 

      下面是一个检查索引键值数据分布的示例查询(假定 COL1、COL2 两列是关键字):
            SELECT COL1, COL2, COUNT(*)
            FROM TABLENAME
            GROUP BY COL1, COL2
      
      						
      对应每一个键值都将返回一行,并带有各个值的实例计数。要减少返回的行数,可用 HAVING 子句排除一部分返回结果。例如,子句
            HAVING COUNT(*) > 1
      
      						
      将排除所有具有唯一关键字的行。 

      查询返回的行数也是关系索引选择的一个重要因素。优化程序认为一个非群集索引对返回的每一行至少要消耗一页 I/O。按这个速度计算,扫描整个表将变得更为有效。这也是限制结果集大小,或用群集索引查找大型结果的另一个原因。
    不要把使用索引与好的性能等同起来,反之亦然。假如使用索引总能产生最佳性能,优化程序的工作就太简单了,只要使用任何可用的索引就行了。而实际情况是,选用索引检索不当会导致很糟糕的性能。因此,优化程序的任务是选择有益于性能的索引检索,而避免有损于性能的索引检索。 

    使用有效的查询设计

    某些类型的查询本来就是要占用大量的资源。这与大多数关系型数据库管理系统 (RDBMS) 常见的基本数据库和索引问题有关,而不是 SQL Server 特有的。它们并非是低效的,因为优化程序将以尽可能最为有效的方式来实现这些查询。但它们仍会占用大量的资源,而 SQL 面向集合的特性使它们显得效率很低。优化程序没有办法消除这些结构对资源的固有消耗。与较简单的查询相比,它们非常耗费资源。尽管 SQL Server 将使用最佳访问计划,但根本上还是受可能占用大量资源的限制。 

    例如: 
    • 大型结果集
    • IN、NOT IN 和 OR 查询
    • 高度非唯一 WHERE 子句
    • !=(不等于)比较运算符
    • 某些列函数,如 SUM
    • WHERE 子句中的表达式或数据转换
    • WHERE 子句中的局部变量
    • GROUP BY 的复杂视图
    许多因素使得有必要使用这些查询结构。如果优化程序能在执行占用大量资源的部分查询之前限制结果集的大小,这些查询结构对性能的影响将减少。下面是一些示例: 

    占用大量资源的查询: 
       SELECT SUM(SALARY) FROM TABLE
    				

    占用较少资源的查询: 
       SELECT SUM(SALARY) FROM TABLE WHERE
       ZIP='98052'
    				

    占用大量资源的查询: 
       SELECT * FROM TABLE WHERE
       LNAME=@VAR
    				

    占用较少资源的查询: 
       SELECT * FROM TABLE
       WHERE LNAME=@VAR AND ZIP='98052'
    				

    在第一个示例中,SUM 操作无法通过索引加快速度。因为每一行都得读取并累加。假定在 ZIP 列上有一个索引,优化程序将很可能在应用 SUM 之前先用它来限制结果集。这样会加快速度。 

    在第二个示例中,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,@VAR 值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。 

    以上示例中用于改善性能的技术,涉及到用 AND 子句来限制结果集。作为另一种替代技术,可以使用一个存储过程,并把用于 @VAR 的值作为参数传递给存储过程。 

    某些情况下,最佳做法是使用一组简单的查询,并通过临时表存储中间结果,这比使用单个复杂查询好得多。 

    对于大多数 RDBMS,大型结果集是很耗费资源的。您应该通过浏览尽量避免把一个大型的结果集作为最终的数据选择返回给客户端。限制结果集的大小,允许数据库系统执行一些固有功能,效率会更高。这将减少网络 I/O,并使得应用程序更适合于通过慢速远程通讯链接进行部署。随着应用程序扩展到更多的用户,它还会改善与并发相关的性能。 

    使用有效的应用程序设计

    应用程序设计在 SQL Server 性能中所起的作用无法用言语充分表达。把客户端看作控制实体,而服务器只是客户端的一个“傀儡”,要比把服务器看成是主导角色更为准确。在查询类型、何时提交查询、如何处理结果等方面,SQL Server 完全受客户端的支配。这反过来对锁的类型及持续时间、服务器 I/O 及 CPU 负担都有很大的影响,并因此决定了性能的好坏。 

    鉴于此原因,在应用程序设计阶段做出正确的决策是非常重要的。即便对使用转包应用程序时遇到的性能问题(也就是说,修改客户端应用程序好象不太可能),影响性能的这些基本因素也不会变化,即客户端起着决定性的作用,如果不对客户端进行修改,很多性能问题将无法解决。 

    使用设计完美的应用程序,SQL Server 可能支持数以千计的并发用户。而如果应用程序设计不好,即使是最强大的服务器平台在只有几个用户的情况下也会陷入瘫痪。 

    在设计客户端应用程序时采用以下建议,将会带来优异的 SQL Server 性能: 
    • 使用小型结果集。为客户端浏览检索不必要的大型结果集(例如,好几千行),将会增加 CPU 和网络 I/O 负担,使应用程序不能十分有效的用于远程,同时还限制了多用户扩展性。因此您设计的应用程序最好提示用户输入足够的信息,以便提交的查询可以生成最适当的结果集。 

      有助于达到这一目的的应用程序设计技术包括:建立查询时限制通配符的使用、强制要求输入某些字段、禁止随意性的查询。
    • 在 DB-Library 应用程序中正确使用 dbcancel()。所有的应用程序都应当允许取消正在进行的查询。任何应用程序都不能迫使用户通过重新启动计算机来取消查询。不遵循这个原则就会出现无法解决的性能问题。在使用 dbcancel() 时,对事务级应给予一定的关注。有关其他信息,请参见以下 Microsoft 知识库文章:
      117143:INF:使用 dbcancel() 或 sqlcancel() 的条件或方法
      如果使用了 ODBC sqlcancel() 调用,ODBC 应用程序也会出现同样的问题。
    • 一定要处理完所有结果。不要设计没有取消查询就停止结果行处理的应用程序,或使用这类转包应用程序。这样做通常会导致阻塞并降低性能。
    • 一定要实现查询超时。不能让查询无限期地运行。请用适当的 DB-Library 或 ODBC 调用设置查询超时。在 DB-Library 中,查询超时是通过 dbsettime() 调用实现的,在 ODBC 中是通过 SQLSetStmtOption() 实现的。
    • 不要使用不允许对发送给服务器的 SQL 语句进行显式控制的应用程序开发工具。不要使用基于更高级对象以透明方式生成 SQL 语句的工具,除非它提供了查询取消、查询超时、完全事务控制等重要功能。如果由应用程序本身生成所有的“透明 SQL”,要保持好的性能或解决性能问题通常不太可能,因为这将不允许显式控制事务性和锁定问题,而它们对性能是很关键的。
    • 不要把决策支持与联机事务处理 (OLTP) 查询混在一起。
    • 不要设计强迫用户通过重新启动客户机来取消某个查询的应用程序,或使用这样的转包程序。由于可能有处于无主状态的连接,这将导致许多难以解决的性能问题。有关更多信息,请参阅下面的 Microsoft 知识库文章:
      137983 INF:如何排除 SQL Server 中无主连接的问题

    分析性能缓慢问题的技术

    只通过系统级服务器性能的调整就能解决性能问题是很诱惑人的。例如,内存大小、文件系统类型、处理器数量和类型等等。Microsoft SQL Server 支持小组的经验表明,大多数性能问题无法通过这一方式解决。必须通过分析应用程序、应用程序提交给数据库的查询、以及这些查询如何与数据库架构进行交互,才能解决这些问题。 

    首先,将速度很慢的一个或多个查询隔离。通常在整个应用程序看起来都很慢的情况下,实际只有少数 SQL 查询很慢。不对问题作细致分解并隔离慢速的查询,往往无法解决性能问题。如果您用的是以透明方式生成 SQL 的开发工具,请用该工具的诊断或调试模式来捕获生成的 SQL。很多情况下还有一些跟踪功能可用,但它们可能没有被公开。请与应用程序的技术支持部门联系,以确定有没有可监视应用程序生成的 SQL 语句的跟踪功能。 

    对于那些使用嵌入式 SQL 的应用程序开发工具来说,这要容易的多,因为 SQL 是可见的。 

    如果您的开发工具或最终用户应用程序没有提供跟踪功能,则还有几种备用方法可供选择: 
    • 根据 SQL Server 4.2x“故障排除指南”和 SQL Server 6.0“Transact-SQL 参考”中的说明使用 4032 跟踪标记。这将在 SQL 错误日志中捕获发送到服务器的 SQL 语句。
    • 通过使用像“Microsoft 网络监视器”(它是 Systems Management Server 的一部分)这样的网络分析程序来监视查询。
    • 对于 ODBC 应用程序,使用 ODBC Administrator 程序来选择跟踪 ODBC 调用。有关详细信息,请参见 ODBC 文档。
    • 使用在 DB-Library 或 ODBC 层截获 SQL 的第三方客户端工具。Blue Lagoon Software 的 SQL Inspector 便是一个例子。
    • 使用 Microsoft TechNet CD 中作为示例提供的 SQLEye 分析工具。注意: SQLEye 不在 Microsoft 技术支持范围之内。
    在隔离了慢速查询后,执行以下操作: 
    • 使用 ISQL 之类的查询工具,独立运行被怀疑速度很慢的查询,对其实际速度进行验证。最佳做法是用 ISQL 及本地管道在服务器计算机上运行查询,然后再将输出重定向到文件中。这有助于消除复杂的因素(如网络和屏幕 I/O)以及应用程序结果缓冲的影响。
    • 使用 SET STATISTICS IO ON 来检查查询占用的 I/O。注意逻辑页 I/O 计数。优化程序的目标是使 I/O 计数最小。记录逻辑 I/O 计数。这将成为衡量性能改善程度的基准。与使用 SET SHOWPLAN ON 相比,专门关注 STATISTICS IO 输出,并试用不同的查询和索引类型,会更为有效。解释并有效地应用 SHOWPLAN 输出需要作一些研究工作,把它占用的时间花在一些试验性测试上可能效率更高。如果这些简单的建议还不能解决性能问题,您可以使用 SHOWPLAN 对优化程序行为作更彻底的调查。
    • 如果查询涉及一个视图或存储过程,把它从视图或存储过程提取出来单独运行。在您尝试使用不同的索引时,这将允许对访问计划进行更改。这还有助于把该问题定位在查询本身,而不是优化程序如何处理视图或存储过程。如果查询本身没有问题,而在查询作为视图或存储过程的一部分运行时出现问题,那么独立地运行查询也将有助于确定这一点。
    • 注意查询涉及的表上可能存在的触发器,它们在运行时会产生明显的 I/O。应删除慢速查询中涉及的触发器。这将有助于确定问题是与查询本身有关,还是与触发器或视图有关,从而确定您努力的方向。
    • 检查慢速查询所使用的表的索引。通过上面列举的技术来确定这些索引是否合理,并对其进行必要的更改。您努力的第一步应是对 WHERE 子句中的每一列进行索引。通常,性能问题是由于 WHERE 子句中的列没有进行索引,或者这些列上没有有效的索引而引起的。
    • 用上面提到的查询来检查 WHERE 子句中提到的每一列(尤其是每一索引列)的数据唯一性和分布。在很多情况下,只需对查询、表、索引和数据进行简单的检查,便能立即找出问题的起因。例如,出现性能问题通常是由于对一个只有 3 个或 4 个唯一值的关键字进行了索引,或在这样的列上执行了联接,或把过多的行数返回给客户端。
    • 在这些研究的基础上,对应用程序、查询或索引进行必要的更改。完成更改后,再次运行查询,并观察 I/O 计数的变化。
    • 如果发现速度有所提高,请运行主应用程序,看看整体性能有没有提高。
    检查程序受 I/O 或 CPU 限制的行为方式。通常,确定某查询是不是受 I/O 或 CPU 限制非常有用。这有助于在真正的瓶颈方面不断努力以改善性能。例如,如果某个查询是受 CPU 限制的,那么即使给 SQL Server 添加再多的内存也不会明显改善它的性能,这是因为更多的内存只能改善高速缓存命中率,而在这里,它本来就已经很高了。 

    如何检查 I/O 受限与 CPU 受限的查询行为: 
    • 使用 Windows NT 性能监视器来监视 I/O 与 CPU 的活动。监视 LogicalDisk 对象“% Disk Time”计数器的所有实例。同时监视 System 对象的“% Total Processor Time”计数器。要查看有效的磁盘性能信息,您必须先从命令提示符发出“diskperf -Y”,打开 Windows NT DISKPERF 设置,然后重新启动系统。有关详细信息,请参见 Windows NT 文档。
    • 运行查询时,如果 CPU 图形曲线一直很高(例如,高于 70 %),而“% Disk Time”值一直很低,说明这是一个 CPU 受限的状态。
    • 运行查询时,如果 CPU 图形曲线一直很低(例如,低于 50 %),而“% Disk Time”一直很高,说明这是一个 I/O 受限的状态。
    • 将 CPU 图形曲线与 STATISTICS IO 信息进行比较。

    结论

    SQL Server 在大型数据库中可以获得较高的性能。在 SQL Server 6.0 中更是如此。为了挖掘这种性能潜力,您必须使用有效的数据库、索引、查询和应用程序设计。因为最有可能从这几个方面显著提高性能。让每一个查询都尽可能地有效,这样当应用程序扩展到更多的用户时,可以支持集团多用户负载。我们鼓励您使用本文提供的指导方针对客户端应用程序的行为、应用程序提交的查询进行必要的研究,并试用各种索引。可以使用分析性能问题的方法,投入相对较少的时间,来显著改善性能。
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