数据库和SQL优化集锦.docx
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数据库和SQL优化集锦.docx
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数据库和SQL优化集锦
做了些试验了解下数据库方面的优化,先从sql语句入手,看看sql语句的优化对数据库的优化有多大用处。
实验平台:
我的工作电脑,winxp+sqlserver2000 (还真是落后。
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)
1,Orderby对查询有影响吗?
?
sql语句
1 select * from protuct_city 4.81
2 select * from protuct_city order by productid desc 23.86
3 select * from protuct 35.67
4 select * from protuct order by id desc 35.67
前面是sql语句,后面的数字是执行时产生的此条语句相对整个批处理的查询成本的百分数。
结论:
对于有主键的表,不加orderby和以主键排序(asc,desc)查询成本没有变化,从3,4的结果得出。
对于没有主键的表,就算是排序的因子加了索引,查询成本还是有大幅度的提升,从1,2条的结果得出。
(通过1,3条比较,所查询的表的数据量对查询成本也是有很大的影响。
protuct表50个字段,而protuct_city只有5个字段。
)
再来看一段代码:
1 select * from protuct order by id desc 31.87
2 select * from protuct order by addtime desc 68.13
上面两条查询出的数据完全一样,但是查询成本却有很大的差别。
结论:
排序因子对整个查询也是有很大的影响的。
2,select字段数对查询有影响吗?
?
1 select 1 from protuct 2.90
2 select id from protuct 2.90
3 select name from protuct 31.38
4 select id,name from protuct 31.38
5 select * from protuct 31.44
protuct表有50个字段,id是主键
有以上我们可以得出结论:
只查询索引的字段,显然比其它节省很多的资源和时间。
当select字段中出现一个不是索引过的字段时,其它再多的字段(承受范围之内)对查询成本是没有太大的影响的。
(但是这只是查询成本,并不代表写的时候就直接上select*了,考虑传输时的成本和其它因素,尽量还是只提取有用数据)
3,查询条件对查询影响有多大?
?
1 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid 58.73
2 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where c.city=410100 41.27
加了条件查询成本反而降低了!
!
!
?
?
?
?
呵呵,我K,第一个你提的所有的数据,第二个可能数据很少,当然降低啦
是的,看下面
1 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid 50.59
2 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>0 49.41
id是主键,从1开始的自增,这次提取的数据完全一样了吧,但是查询成本还是有小点的节省的,这TMD何解啊?
?
?
1 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>0 49.29
2 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where name<>'' 50.71
其中name永远不会为空,两者提的数据量也是一样的。
出现这个结果可能在意料之内,但是这相差也真出乎意料的小。
再来看看提取的数据量对查询的影响
代码
1 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>0 21.88
2 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>10 21.88
3 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>100 21.87
4 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>1000 21.10
5 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where id>10000 13.26
不说了,结果就这样,大家都知道
重点来啦,条件的多少对查询的影响,原来印象就是条件越多肯定成本越高,执行越慢啊。
代码
1 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where c.city=410100 24.77
2 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where c.city=410100 and p.state!
=100 24.94
3 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where c.city=410100 and p.state!
=100 and p.state1!
=100 25.09
4 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where c.city=410100 and p.state!
=100 and p.state1!
=100 and name!
='' 25.19
首先,我先说明这4句提取出来的数据是一模一样的,因为state和state1永远不会等于100,name也永远不为空。
只是条件一个比一个多。
结论也是正确的,成本确定是提高了,但是差别真的不是太大,并且实际中,可能条件越多,数据越少,可能摊薄这部分的损失,因此查询条件多(别太多了)并不会显著的影响程序的性能。
那么,原来一出现网站的timeout,给老板的回答就是这个表数据多,又太多的查询条件,因此慢了,这原因不太成立啊。
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说啥原因呢,说机器神经病(别说有时候还真神经),我K,找死的,哎,还是为机器、程序好好运行找些解决措施吧。
4,子查询和innerjoin
代码
1 select * from protuct p inner join protuct_city c on p.id=c.productid where c.city=410100 and p.state=1 50.05
2 select * from protuct where id in (select productid from protuct_city where city=410100) and state=1 49.95
查询结果是一样的,查询成本也出奇的相似,竟然子查询还低那么一点。
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更让人惊奇的是两个语句的执行计划竟然是一样的。
有小图为证。
总体感觉:
数据库优化方面sql语句的优化空间不大,真正的优化应该在表的设计上下功夫。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享!
(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表drivingtable)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。
如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择交叉表(intersectiontable)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表.
(2) WHERE子句中的连接顺序.:
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
(3) SELECT子句中避免使用‘*‘:
ORACLE在解析的过程中,会将'*'依次转换成所有的列名,这个工作是通过查询数据字典完成的,这意味着将耗费更多的时间
(4) 减少访问数据库的次数:
ORACLE在内部执行了许多工作:
解析SQL语句,估算索引的利用率,绑定变量,读数据块等;
(5) 在SQL*Plus,SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数,可以增加每次数据库访问的检索数据量,建议值为200
(6) 使用DECODE函数来减少处理时间:
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
(7) 整合简单,无关联的数据库访问:
如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)
(8) 删除重复记录:
最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)例子:
DELETE FROM EMPE WHERE E.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)
FROM EMPX WHERE X.EMP_NO=E.EMP_NO);
(9) 用TRUNCATE替代DELETE:
当删除表中的记录时,在通常情况下,回滚段(rollbacksegments)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.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.(译者按:
TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
(10)尽量多使用COMMIT:
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT,这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a.回滚段上用于恢复数据的信息.
b.被程序语句获得的锁
c.redologbuffer中的空间
d.ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
(11)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,因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on的,所以在一个表的时候,就剩下where跟having比较了。
在这单表查询统计的情况下,如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段,那它们的结果是一样的,只是where可以使用rushmore技术,而having就不能,在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,根据上篇写的工作流程,where的作用时间是在计算之前就完成的,而having就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。
在多表联接查询时,on比where更早起作用。
系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由where进行过滤,然后再计算,计算完后再由having进行过滤。
由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里
(12)减少对表的查询:
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子:
SELECT TAB_NAMEFROMTABLESWHERE(TAB_NAME,DB_VER)=(SELECT
TAB_NAME,DB_VERFROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION=604)
(13)通过内部函数提高SQL效率.:
复杂的SQL往往牺牲了执行效率.能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的
(14)使用表的别名(Alias):
当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.
(15)用EXISTS替代IN、用NOTEXISTS替代NOTIN:
在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下,使用EXISTS(或NOTEXISTS)通常将提高查询的效率.在子查询中,NOTIN子句将执行一个内部的排序和合并.无论在哪种情况下,NOTIN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历).为了避免使用NOTIN,我们可以把它改写成外连接(OuterJoins)或NOTEXISTS.
例子:
(高效)SELECT*FROM EMP(基础表) WHERE EMPNO>0 AND EXISTS(SELECT‘X' FROMDEPT WHERE DEPT.DEPTNO=EMP.DEPTNO AND LOC=‘MELB')
(低效)SELECT *FROM EMP(基础表) WHERE EMPNO>0 AND DEPTNOIN(SELECTDEPTNO FROM DEPT WHERE LOC=‘MELB')
(16)识别'低效执行'的SQL语句:
虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法:
SELECT EXECUTIONS,DISK_READS,BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2)Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2)Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS>0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS<0.8
ORDERBY 4DESC;
(17)用索引提高效率:
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构.通常,通过索引查询数据比全表扫描要快.当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时,ORACLE优化器将使用索引.同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率.另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primarykey)的唯一性验证.。
那些LONG或LONGRAW数据类型,你可以索引几乎所有的列.通常,在大型表中使用索引特别有效.当然,你也会发现,在扫描小表时,使用索引同样能提高效率.虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价.索引需要空间来存储,也需要定期维护,每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改.这意味着每条记录的INSERT,DELETE,UPDATE将为此多付出4,5次的磁盘I/O.因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。
定期的重构索引是有必要的.:
ALTER INDEX
18)用EXISTS替换DISTINCT:
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT.一般可以考虑用EXIST替换,EXISTS使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.例子:
(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPTD,EMPE
WHERE D.DEPT_NO=E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPTD WHERE EXISTS(SELECT‘X'
FROM EMPE WHEREE.DEPT_NO=D.DEPT_NO);
(19)sql语句用大写的;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
(20)在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串!
(21)避免在索引列上使用NOT通常,
我们要避免在索引列上使用NOT,NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响.当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.
(22)避免在索引列上使用计算.
WHERE子句中,如果索引列是函数的一部分.优化器将不使用索引而使用全表扫描.
举例:
低效:
SELECT…FROM DEPT WHERESAL*12>25000;
高效:
SELECT…FROMDEPTWHERESAL>25000/12;
(23)用>=替代>
高效:
SELECT*FROM EMP WHERE DEPTNO>=4
低效:
SELECT*FROMEMPWHEREDEPTNO>3
两者的区别在于,前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.
(24)用UNION替换OR(适用于索引列)
通常情况下,用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果.对索引列使用OR将造成全表扫描.注意,以上规则只针对多个索引列有效.如果有column没有被索引,查询效率可能会因为你没有选择OR而降低.在下面的例子中,LOC_ID和REGION上都建有索引.
高效:
SELECTLOC_ID,LOC_DESC,REGION
FROMLOCATION
WHERELOC_ID=10
UNION
SELECTLOC_ID,LOC_DESC,REGION
FROMLOCATION
WHEREREGION=“MELBOURNE”
低效:
SELECTLOC_ID,LOC_DESC,REGION
FROMLOCATION
WHERELOC_ID=10ORREGION=“MELBOURNE”
如果你坚持要用OR,那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
(25)用IN来替换OR
这是一条简单易记的规则,但是实际的执行效果还须检验,在ORACLE8i下,两者的执行路径似乎是相同的.
低效:
SELECT….FROMLOCATIONWHERELOC_ID=10ORLOC_ID=20ORLOC_ID=30
高效
SELECT…FROMLOCATIONWHERELOC_IN IN(10,20,30);
(26)避免在索引列上使用ISNULL和ISNOTNULL
避免在索引中使用任何可以为空的列,ORACLE将无法使用该索引.对于单列索引,如果列包含空值,索引中将不存在此记录.对于复合索引,如果每个列都为空,索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空,则记录存在于索引中.举例:
如果唯一性索引建立在表的A列和B列上,并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null),ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入).然而如果所有的索引列都为空,ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空.因此你可以插入1000条具有相同键值的记录,当然它们都是空!
因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.
低效:
(索引失效)
SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODEISNOTNULL;
高效:
(索引有效)
SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE>=0;
(27)总是使用索引的第一个列:
如果索引是建立在多个列上,只有在它的第一个列(leadingcolumn)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引.这也是一条简单而重要的规则,当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引
28)用UNION-ALL替换UNION(如果有可能的话):
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并,然后在输出最终结果前进行排序.如果用UNIONALL替代UNION
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