關系型數據庫性能優化總結
對于web應用開發,多數性能瓶頸均出現在數據庫上,除了采用分布式架構或云處理(大公司基本上都是),更重要的是平時程序設計時要遵照一些規則,從根本上提高系統的性能,以下總結了一些常用的規則方法,僅供參考,歡迎跟帖補充。。。
1、 把數據、日志、索引放到不同的I/O設備上,增加讀取速度。數據量(尺寸)越大,提高I/O越重要。
2、 縱向、橫向分割表,減少表的尺寸,如:可以把大數據量的字段拆分表。
3、 根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式,限制結果集的數據量。注意填充因子要適當(最好是使用默認值0)。索引應該盡量小,盡量使用字節數小的列建索引,不要對有限的幾個值的列建單一索引。
4、 用OR的字句可以分解成多個查詢,并且通過UNION鏈接多個查詢。它們的速度只與是否使用索引有關,如果查詢需要用到聯合索引,用UNION all執行的效率更高。
5、 在查詢SELECT語句中用WHERE子句限制返回的行數,避免表掃描。如果返回不必要的數據,則浪費了服務器的I/O資源,加重了網絡的負擔,降低了性能。如果表很大,在表掃描期間將表鎖住,禁止其他的聯結訪問表,后果很嚴重。
6、 注意使用DISTINCT,在沒有必要時不要用,它同UNION一樣會使查詢變慢。
7、 在IN后面值的列表中,將出現最頻繁的值放在最前面,出現最少的放在最后面,減少判斷的次數。
8、 一般在GROUP BY和HAVING子句之前就能剔除多余的行,所以盡量不要用它們來做剔除行的工作,也就是說盡可能在WHERE中過濾數據。
9、 盡量將數據的處理工作放在服務器上,減少網絡的開銷,如使用存儲過程。存儲過程是編譯、優化過,并且被組織到一個執行規劃里,且存儲在數據庫中的SQL語句(存儲過程是數據庫服務器端的一段程序),是控制流語言的集合,速度當然快。
10、不要在一句話里再三地使用相同的函數,浪費資源,將結果放在變量里再調用更快。
11、針對大量只讀查詢操作進行優化的方法:
1)數據量小的數據,可以考慮不存儲在數據庫中,而是通過程序常量的方式解決。
2)需要存儲在數據庫中的數據,可以考慮采用物化視圖(索引視圖)。當DBA在視圖上創建索引時,這個視圖就被物化(執行)了,并且結果集被永久地保存在唯一索引中,保存方式與一個有聚簇索引的表的保存方式相同。物化視圖減除了為引用視圖的查詢動態建立結果集的開銷,優化人員可以在查詢中使用視圖索引,而不需要在FROM子句中直接指定視圖。
3)數據存儲時可以考慮適當的數據冗余,以減少數據庫表之間的鏈接操作,提高查詢效率。
4)針對數據的特點,采取特定的索引類型。例如,位圖索引等。
12、對于SQL語句書寫時的一些建議:
1)寫語句時能夠確定數據庫對象所有者的,盡可能把所有者帶上,如:
SELECT * FROM dbo.Users |
2)存儲過程中,參數定義最好放在最前面,盡可能一次定義,如:
DECLARE @USER_ID INT ,@USER_NAME VARCHAR(50) ,@PASSWORD VARCHAR(50) |
3)為參數賦值時,盡可能一次賦值,如:
SELECT @USER_ID = 1001 ,@USER_NAME = 'xiaojun.liu' |
4)盡量少用游標