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  • 提高数据库运行效率的办法

    千次阅读 2006-12-30 14:07:00
    提高数据库运行效率的办法 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是: (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 (2) 当计算非常复杂、而且记录条数...

    提高数据库运行效率的办法

    在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:

    (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。

    (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。

    (3) 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。

    (4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。

    (5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。

    总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。 

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  • 网站系统上线至今,数据量已经不知不觉上到500M,近8W记录了。涉及数据库操作的基本都是变得很慢了,这篇文章主要是说明配置并不是数据库操作慢的主要原因
  • 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是: (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),...

    在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:
    (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
    (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。
    (3) 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。
    (4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。
    (5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。
    总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。

    转载于:https://www.cnblogs.com/yangzhiqw/articles/1923810.html

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  • informix数据库管理员需要掌握的内容,各种优化措施的讲解说明
  • 数据库运行效率的办法 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是: (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 (2) 当计算非常复杂、而且记录条数...

    数据库运行效率的办法  
        
          在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:  
           (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。  
            
           (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。  
        
           (3) 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。  
        
           (4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。  
        
           (5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。  
       
          总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。

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  • 本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长 应用的日志出现超时等错误 可以...

    本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。

    判断问题SQL

    判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断:

    • 系统级别表象
      • CPU消耗严重
      • IO等待严重
      • 页面响应时间过长
      • 应用的日志出现超时等错误

    可以使用sar命令,top命令查看当前系统状态。file

    也可以通过Prometheus、Grafana等监控工具观察系统状态。(感兴趣的可以翻看我之前的文章)image

    • SQL语句表象
      • 冗长
      • 执行时间过长
      • 从全表扫描获取数据
      • 执行计划中的rows、cost很大

    冗长的SQL都好理解,一段SQL太长阅读性肯定会差,而且出现问题的频率肯定会更高。更进一步判断SQL问题就得从执行计划入手,如下所示:image

    执行计划告诉我们本次查询走了全表扫描Type=ALL,rows很大(9950400)基本可以判断这是一段"有味道"的SQL。

    获取问题SQL

    不同数据库有不同的获取方法,以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具

    • MySQL
      • 慢查询日志
      • 测试工具loadrunner
      • Percona公司的ptquery等工具
    • Oracle
      • AWR报告
      • 测试工具loadrunner等
      • 相关内部视图如v$sql、v$session_wait等
      • GRID CONTROL监控工具
    • 达梦数据库
      • AWR报告
      • 测试工具loadrunner等
      • 达梦性能监控工具(dem)
      • 相关内部视图如v$sql、v$session_wait等

    SQL编写技巧

    SQL编写有以下几个通用的技巧:

    • 合理使用索引

    索引少了查询慢;索引多了占用空间大,执行增删改语句的时候需要动态维护索引,影响性能

    选择率高(重复值少)且被where频繁引用需要建立B树索引;一般join列需要建立索引;复杂文档类型查询采用全文索引效率更好;索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡;复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

    • 使用UNION ALL替代UNION

    UNION ALL的执行效率比UNION高,UNION执行时需要排重;UNION需要对数据进行排序

    • 避免select * 写法

    执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列;每次查询都要回表,不能走覆盖索引。

    • JOIN字段建议建立索引

    一般JOIN字段都提前加上索引

    • 避免复杂SQL语句

    提升可阅读性;避免慢查询的概率;可以转换成多个短查询,用业务端处理

    • 避免where 1=1写法

    • 避免order by rand()类似写法

    RAND()导致数据列被多次扫描

    SQL优化

     

    执行计划

    完成SQL优化一定要先读执行计划,执行计划会告诉你哪些地方效率低,哪里可以需要优化。我们以MYSQL为例,看看执行计划是什么。(每个数据库的执行计划都不一样,需要自行了解)
    explain sqlimage

     

    字段 解释
    id 每个被独立执行的操作标识,标识对象被操作的顺序,id值越大,先被执行,如果相同,执行顺序从上到下
    select_type 查询中每个select 字句的类型
    table 被操作的对象名称,通常是表名,但有其他格式
    partitions 匹配的分区信息(对于非分区表值为NULL)
    type 连接操作的类型
    possible_keys 可能用到的索引
    key 优化器实际使用的索引(最重要的列) 从最好到最差的连接类型为consteq_regrefrangeindexALL。当出现ALL时表示当前SQL出现了“坏味道”
    key_len 被优化器选定的索引键长度,单位是字节
    ref 表示本行被操作对象的参照对象,无参照对象为NULL
    rows 查询执行所扫描的元组个数(对于innodb,此值为估计值)
    filtered 条件表上数据被过滤的元组个数百分比
    extra 执行计划的重要补充信息,当此列出现Using filesort , Using temporary 字样时就要小心了,很可能SQL语句需要优化

     

    接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。

    优化案例

     

    • 表结构
        CREATE TABLE `a`
        (
            `id`          int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
            `seller_id`   bigint(20)                                       DEFAULT NULL,
            `seller_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
            `gmt_create`  varchar(30)                                      DEFAULT NULL,
            PRIMARY KEY (`id`)
        );
        CREATE TABLE `b`
        (
            `id`          int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
            `seller_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
            `user_id`     varchar(50)  DEFAULT NULL,
            `user_name`   varchar(100) DEFAULT NULL,
            `sales`       bigint(20)   DEFAULT NULL,
            `gmt_create`  varchar(30)  DEFAULT NULL,
            PRIMARY KEY (`id`)
        );
        CREATE TABLE `c`
        (
            `id`         int(11) NOT NULLAUTO_INCREMENT,
            `user_id`    varchar(50)  DEFAULT NULL,
            `order_id`   varchar(100) DEFAULT NULL,
            `state`      bigint(20)   DEFAULT NULL,
            `gmt_create` varchar(30)  DEFAULT NULL,
            PRIMARY KEY (`id`)
        );
    • 三张表关联,查询当前用户在当前时间前后10个小时的订单情况,并根据订单创建时间升序排列,具体SQL如下
        select a.seller_id,
               a.seller_name,
               b.user_name,
               c.state
        from a,
             b,
             c
        where a.seller_name = b.seller_name
          and b.user_id = c.user_id
          and c.user_id = 17
          and a.gmt_create
            BETWEEN DATE_ADD(NOW(), INTERVAL – 600 MINUTE)
            AND DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE)
        order by a.gmt_create;复制代码

     

    • 查看数据量
        ![image](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/11/2/16e2a10eeb735db2?w=763&h=155&f=png&s=9625)复制代码
    • 原执行时间
        ![image](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/11/2/16e2a10f86740a83?w=875&h=361&f=png&s=26616)复制代码
    • 原执行计划
        ![image](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/11/2/16e2a10fa66c37e7?w=1151&h=391&f=png&s=41284)
    复制代码
    • 初步优化思路
      1. SQL中 where条件字段类型要跟表结构一致,表中user_id 为varchar(50)类型,实际SQL用的int类型,存在隐式转换,也未添加索引。将b和c表user_id 字段改成int类型。
      2. 因存在b表和c表关联,将b和c表user_id创建索引
      3. 因存在a表和b表关联,将a和b表seller_name字段创建索引
      4. 利用复合索引消除临时表和排序
    • 初步优化SQL
        alter table b modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
        alter table c modify `user_id` int(10) DEFAULT NULL;
        alter table c add index `idx_user_id`(`user_id`);
        alter table b add index `idx_user_id_sell_name`(`user_id`,`seller_name`);
        alter table a add index `idx_sellname_gmt_sellid`(`gmt_create`,`seller_name`,`seller_id`);复制代码

     

    • 查看优化后执行时间
        ![image](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/11/2/16e2a10fc97978e7?w=679&h=362&f=png&s=24798)
    • 查看优化后执行计划
      image
    • 查看warnings信息
      image
    • 继续优化
      alter table a modify "gmt_create" datetime DEFAULT NULL;
    • 查看执行时间
        ![image](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/11/2/16e2a110294bd394?w=631&h=360&f=png&s=24634)
    • 查看执行计划
        ![image](https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/11/2/16e2a1104a9fe5b8?w=1143&h=496&f=png&s=41402)
    复制代码
    • 优化总结
      1. 查看执行计划 explain
      2. 如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;
      3. 查看SQL涉及的表结构和索引信息
      4. 根据执行计划,思考可能的优化点
      5. 按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作
      6. 查看优化后的执行时间和执行计划
      7. 如果优化效果不明显,重复第四步操作
    展开全文
  • 提高数据库查询效率的八个方法

    千次阅读 2016-10-23 19:44:04
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    2015-10-21 12:34:24
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