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三种方法让你的SQL运行得更快

作者:课课家教育     来源: http://www.kokojia.com点击数:1145发布时间: 2017-01-08 15:47:19

标签: 性能优化数据库运行

  SQL是一种数据库查询和程序设计语言,用于数据库中的标准数据查询语言,它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统。人们往往会陷入一个误区,太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中表现得尤为明显。不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句,在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!

三种方法让你的SQL运行得更快_性能优化_数据库_运行_课课家  下面我将从这三个方面分别进行总结:

  为了更直观地说明问题,所以结合实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为<1秒。测试环境:主机:HPLHII,主频:330MHZ,内存:128兆,操作系统:运行服务器5.0.4----数据库:Sybase11.0.3

  一、不合理的索引设计

  例:表record有620000行,试看在不同的索引下,下面几个SQL的运行情况:

  1.在日期上建有一非个群集索引

  selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(25秒)

  selectdate,金额(金额)fromrecordgroupbydate(55秒)

  selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('bj','sh”)(27秒)

  分析:日期上有大量的重复值,在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上,在范围查找时,必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。

  2.在日期上的一个群集索引

  selectcount(*)从记录的日期>'19991201'和'19991214'和日期<量>2000(14秒)

  选择日期、金额(金额)从记录组的日期(28秒)

  selectcount(*)从记录的日期>'19990901”发生在('bj','sh”)(14秒)

  分析:在群集索引下,数据在物理上按顺序在数据页上,重复值也排列在一起,因而在范围查找时,可以先找到这个范围的起末点,且只在这个范围内扫描数据页,避免了大范围扫描,提高了查询速度。

  3.在地点、日期、金额上的组合索引

  selectcount(*)从记录的日期>'19991201'和'19991214'和日期<量>2000(26秒)

  选择日期、金额(金额)从记录组的日期(27秒)

  selectcount(*)从记录的日期>'19990901”发生在('bj,'sh')(<1秒)

  分析:这是一个不很合理的组合索引,因为它的前导列是地方,第一和第二条SQL没有引用地方,因此也没有利用上索引;第三个SQL使用了地方,且引用的所有列都包含在组合索引中,形成了索引覆盖,所以它的速度是非常快的。

  4.在日期、地点、金额上的组合索引

  selectcount(*)fromrecordwheredate>'19991201'anddate<'19991214'andamount>2000(<1秒)

  selectdate,金额(金额)fromrecordgroupbydate(11秒)

  selectcount(*)fromrecordwheredate>'19990901'andplacein('bj','sh')(<1秒)

  分析:这是一个合理的组合索引。它将日期作为前导列,使每个SQL都可以利用索引,并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖,因而性能达到了最优。

  5.总结:缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的,最合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。

  一般来说:

  1.有大量重复值、且经常有范围查询(之间,>,<,>=,<=)和排序子句、子句发生的列,可考虑建立群集索引;

  2.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;

  3.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。

  二、不充份的连接条件:

  例:表卡片有7896行,在卡没有上有一个非聚集索引,表解释有191122行,在解释_no上有一个非聚集索引,试看在不同的表连接条件下,两个SQL的执行情况:

  选择和(a.amount)从账户,卡在哪里a.card_no=b.card_no(20秒)

  选择和(a.amount)从账户,卡在哪里a.card_no=b.card_no和a.account_no=b.account_no(<1秒)

  分析:在第一个连接条件下,最佳查询方案是将解释作外层表,卡片作内层表,利用卡片上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:

  外层表解释上的22541页+(外层表解释的191122行*内层表卡片上对应外层表第一行所要查找的3页)=595907次I/O

  在第二个连接条件下,最佳查询方案是将card作外层表,解释作内层表,利用解释上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:外层表卡片上的1944页+(外层表卡片的7896行*内层表解释上对应外层表每一行所要查找的4页)=33528次I/O

  可见,只有充份的连接条件,真正的最佳方案才会被执行。

  总结:

  1.多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式:外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定,乘积最小为最佳方案。

  2.查看执行方案的方法--用设置如何规划,打开显示计划选项,就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息;想看更详细的信息,需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。

  三、不可优化的哪里子句

  1.例:下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引,但执行速度却非常慢:

  SELECT*FROM记录wheresubstring(card_no,1,4)='5378'(13秒)

  SELECT*FROM记录whereamount/30<1000(11秒)

  SELECT*FROM记录whereconvert(char(10),日期,112)='19991201'(10秒)

  分析:

  where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的,因此它不得不进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;

  如果这些结果在查询编译时就能得到,那么就可以被SQL优化器优化,使用索引,避免表搜索,因此将SQL重写成下面这样:

  ELECT*FROM记录,card_no像'5378%(<1秒)

  SELECT*FROM记录量<1000×30(<1秒)

  SELECT*FROM记录日期=1999/12/01“(<1秒)

  你会发现SQL明显快起来!

  2.例:表东西有200000行,id_no上有非群集索引,请看下面这个SQL:

  selectcount(*)fromstuffwhereid_noin('0','1')(23秒)

  分析:哪里条件中的'in'在逻辑上相当于'or',所以语法分析器会将in('0','1')转化为id_no='0'orid_no='1'来执行。

  我们期望它会根据每个or子句分别查找,再将结果相加,这样可以利用id_no上的索引;

  但实际上(根据显示计划),它却采用了"OR策略",即先取出满足每个or子句的行,存入临时数据库的工作表中,再建立唯一索引以去掉重复行,最后从这个临时表中计算结果。因此,实际过程没有利用id_no上索引,并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。

  实践证明,表的行数越多,工作表的性能就越差,当东西有620000行时,执行时间竟达到220秒!还不如将or子句分开:

  selectcount(*)fromstuffwhereid_no='0'selectcount(*)fromstuffwhereid_no='1'

  得到两个结果,再作一次加法合算。因为每句都使用了索引,执行时间只有3秒,在620000行下,时间也只有4秒。

  或者,用更好的方法,写一个简单的存储过程:

  创造过程作为声明的东西@intdeclare@@@DCBintdeclareintdeclarechar(10)开始选择@=数(*)的东西,id_no='0'选择@B=数(*)的东西在id_no='1'最后选择@C=“+”中选取“a转换(char(10),“打印”DC)

  直接算出结果,执行时间同上面一样快!

  总结:所谓优化即哪里子句利用了索引,不可优化即发生了表扫描或额外开销。

  1.任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。

  2.in、or子句常会使用工作表,使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。

  3.要善于使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。

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