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詳解10種 SQL性能優化的方法

2017-01-19 09:39:13 | 來源:中培企業IT培訓網

SQL 數據庫是目前世界比較流行的一款數據庫。信息爆炸的時代,對數據庫的性能也提出了越來越高的要求。中培偉業《SQL Server2014數據庫管理與性能調優》培訓專家臧老師根據自己的工作經驗,給出了10種SQL性能優化的方法 

1.查詢的模糊匹配

盡量避免在一個復雜查詢里面使用 LIKE '%parm1%'—— 紅色標識位置的百分號會導致相關列的索引無法使用,最好不要用

解決辦法:

其實只需要對該腳本略做改進,查詢速度便會提高近百倍。改進方法如下:

a、修改前臺程序——把查詢條件的供應商名稱一欄由原來的文本輸入改為下拉列表,用戶模糊輸入供應商名稱時,直接在前臺就幫忙定位到具體的供應商,這樣在調用后臺程序時,這列就可以直接用等于來關聯了。

b、直接修改后臺——根據輸入條件,先查出符合條件的供應商,并把相關記錄保存在一個臨時表里頭,然后再用臨時表去做復雜關聯。

2.索引問題

在做性能跟蹤分析過程中,經常發現有不少后臺程序的性能問題是因為缺少合適索引造成的,有些表甚至一個索引都沒有。這種情況往往都是因為在設計表時,沒去定義索引,而開發初期,由于表記錄很少,索引創建與否,可能對性能沒啥影響,開發人員因此也未多加重視。然一旦程序發布到生產環境,隨著時間的推移,表記錄越來越多

這時缺少索引,對性能的影響便會越來越大了。

這個問題需要數據庫設計人員和開發人員共同關注

法則:不要在建立的索引的數據列上進行下列操作:

◆ 避免對索引字段進行計算操作

◆ 避免在索引字段上使用not<>!=

◆ 避免在索引列上使用IS NULLIS NOT NULL

◆ 避免在索引列上出現數據類型轉換

◆ 避免在索引字段上使用函數

◆ 避免建立索引的列中使用空值。

3.復雜操作

部分UPDATESELECT 語句 寫得很復雜(經常嵌套多級子查詢)——可以考慮適當拆成幾步,先生成一些臨時數據表,再進行關聯操作

4.update

同一個表的修改在一個過程里出現好幾十次,如:

update table1

set col1=...

where col2=...;

update table1

set col1=...

where col2=...

......

象這類腳本其實可以很簡單就整合在一個UPDATE語句來完成(前些時候在協助xxx項目做性能問題分析時就發現存在這種情況)

5.在可以使用UNION ALL的語句里,使用了UNION

UNION 因為會將各查詢子集的記錄做比較,故比起UNION ALL ,通常速度都會慢上許多。一般來說,如果使用UNION ALL能滿足要求的話,務必使用UNION ALL。還有一種情況大家可能會忽略掉,就是雖然要求幾個子集的并集需要過濾掉重復記錄,但由于腳本的特殊性,不可能存在重復記錄,這時便應該使用UNION ALL,如xx模塊的某個查詢程序就曾經存在這種情況,見,由于語句的特殊性,在這個腳本中幾個子集的記錄絕對不可能重復,故可以改用UNION ALL

6.WHERE 語句中,盡量避免對索引字段進行計算操作

這個常識相信絕大部分開發人員都應該知道,但仍有不少人這么使用,我想其中一個最主要的原因可能是為了編寫寫簡單而損害了性能,那就不可取了

9月份在對XX系統做性能分析時發現,有大量的后臺程序存在類似用法雖然已對create_date 字段建了索引,但由于加了TRUNC,使得索引無法用上。

故嚴格意義上應該再減去一個趨于0的小數,這里暫且設置成減去秒(1/(24*60*60)),如果不要求這么精確的話,可以略掉這步。

7.Where 語句的法則

7.1 避免在WHERE子句中使用innot  inor 或者having

可以使用 exist not exist代替 innot in

可以使用表鏈接代替 existHaving可以用where代替,如果無法代替可以分兩步處理。

優化  

SELECT *  FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist

(SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)

7.2 不要以字符格式聲明數字,要以數字格式聲明字符值。(日期同樣)否則會使索引無效,產生全表掃描。

9. 排序

避免使用耗費資源的操作,帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BYSQL語句會啟動SQL引擎 執行,耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序

10.臨時表

慎重使用臨時表可以極大的提高系統性能哦。

以上就是兄弟連分享給大家的關于SQL性能優化的十條經驗。

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標簽: SQL
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