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  • 浅谈数据库优化方案--表和SQL

    1、数据类型的选择

    1.字段最好设置为非空。若字段为char(8),即便是NULL也会现有8个字符的空间。

    2.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。

    3.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。

    2.Sql语句

    1.减少对数据库的查询次数,即减少对系统资源的请求。

    2.尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询,这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树,要查询的数据在SGA(由所有服务进程和后台进程共享)中命中的可能性也会大大增加。

    3.避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时,通常要进行FTS(全表扫描),数据库先定位一个数据块,然后按顺序依次查找其它数据,对于大型表这将是一个漫长的过程。

    4.建表的时候,建立完整性约束,而不是用SQL程序中实现。(即建立:主外键,约束。其中包含:删除主表的时候,同时删除子表;更新主表的时候更新子表)

    sql语句的使用

    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 A where num is null(创建字段时建议为非空)。我们可以在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 A 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 A where num=10 or Name='admin'可以这样查询:

    Select id from A where num=10 unionall select id from A where Name='admin'

    Sql中 a=10 or a=20,不如a in(10,20)。

    5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

    in

    Select id from A 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 A where num between 1 and 3 或用 1>=num>3

    >及 < 操作符(大于或小于操作符)数据量大的时候,应改为1>=num>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)

    (备注:Oracle语句中的in,一定要用exists把它给换掉,因为Oracle在处理In时是按Or的方式做的,即使使用了索引也会很慢。)

    Not in

    强列推荐不使用的,因为它不能应用表的索引。用NOT EXISTS或(外连接+判断为空)方案代替。

    用EXISTS替换DISTINCT

    SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO 应改为:

    SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D WHERE EXISTS (SELECT'X'FROM EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

    6.下面的查询也将导致全表扫描:

    Select id from A where name like‘%abc%’。如果改成like‘abc%’OR like‘%abc’则会利用A的索引进行两个范围的查询,性能肯定大大提高。

    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 A where num=@num可以改为强制查询使用索引:

    Select id from A with(index(索引名)) where num=@num

    8. 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 A where num/2=100应改为:

    Select id from A 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 A where substring(name,1,3)=’abc’ --name以abc开头的id

    select id from A where datediff(day,createdate,’2005-11-30’)=0 --生成的id应改为:

    Select id from A where name like'abc%' select id from A where createdate>='2005-11-30'and createdate<'2005-12-1'

    10.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。

    11.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。

    12.select count(*) from A;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,是一定不能有的。

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

    14.用TRUNCATE替代DELETE

    用TRUNCATE替代DELETE删除全表记录:(大数据量的表用次方法)

    当删除表中的记录时,在通常情况下,回滚段(rollback segments )用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT 事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)而当运用TRUNCATE 时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.

    15.用Where子句替换HAVING 子句:

    避免使用HAVING 子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤.这个处理需要排序,总计等操作.如果能通过WHERE 子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中,on是最先执行,where 次之,having 最后,因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的, where 也应该比having快点的。

    16.sql语句用大写

    因为oracle 总是先解析sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行。

    17.尽量少用连接符“+”连接字符串。

    18.避免改变索引列的类型。

    19.优化GROUP BY:Group by 放语句最后。

    3.临时表的使用

    1.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#A from A 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 #A(…)

    2.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)。

    3. 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,可以适当地使用它们(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。

    3.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。

    4.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。

    4.游标,触发器的使用

    1.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。

    2.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。

    3.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。

    4.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。

    5.索引的使用

    1.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。

    2.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。

    3.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,根据具体情况而定。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。

    4.应尽可能的避免更新 clustered (聚集)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。

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