資料庫和查詢語句最佳化

來源:互聯網
上載者:User
資料|資料庫|最佳化|語句 1.參考下面的,看資料庫和查詢語句有沒有可最佳化的地方

如何讓你的SQL運行得更快
---- 人們在使用SQL時往往會陷入一個誤區,即太關注於所得的結果是否正確,而忽略
了不同的實現方法之間可能存在的效能差異,這種效能差異在大型的或是複雜的資料庫
環境中(如聯機交易處理OLTP或決策支援系統DSS)中表現得尤為明顯。筆者在工作實踐
中發現,不良的SQL往往來自於不恰當的索引設計、不充份的串連條件和不可最佳化的whe
re子句。在對它們進行適當的最佳化後,其運行速度有了明顯地提高!下面我將從這三個
方面分別進行總結:
---- 為了更直觀地說明問題,所有執行個體中的SQL已耗用時間均經過測試,不超過1秒的均
表示為(< 1秒)。
---- 測試環境--
---- 主機:HP LH II
---- 主頻:330MHZ
---- 記憶體:128兆
---- 作業系統:Operserver5.0.4
----資料庫:Sybase11.0.3
一、不合理的索引設計
----例:表record有620000行,試看在不同的索引下,下面幾個 SQL的運行情況:
---- 1.在date上建有一非個群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析:
----date上有大量的重複值,在非群集索引下,資料在物理上隨機存放在資料頁上,在
範圍尋找時,必須執行一次表掃描才能找到這一範圍內的全部行。
---- 2.在date上的一個群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 (14秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(28秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')(14秒)
---- 分析:
---- 在群集索引下,資料在物理上按順序在資料頁上,重複值也排列在一起,因而在範
圍尋找時,可以先找到這個範圍的起末點,且只在這個範圍內掃描資料頁,避免了大範
圍掃描,提高了查詢速度。
---- 3.在place,date,amount上的複合式索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 (26秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(27秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')(< 1秒)
---- 分析:
---- 這是一個不很合理的複合式索引,因為它的前置列是place,第一和第二條SQL沒有引
用place,因此也沒有利用上索引;第三個SQL使用了place,且引用的所有列都包含在組
合索引中,形成了索引覆蓋,所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date,place,amount上的複合式索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(11秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')(< 1秒)
---- 分析:
---- 這是一個合理的複合式索引。它將date作為前置列,使每個SQL都可以利用索引,並
且在第一和第三個SQL中形成了索引覆蓋,因而效能達到了最優。
---- 5.總結:
---- 預設情況下建立的索引是非群集索引,但有時它並不是最佳的;合理的索引設計要
建立在對各種查詢的分析和預測上。一般來說:
---- ①.有大量重複值、且經常有範圍查詢
(between, >,< ,>=,< =)和order by
、group by發生的列,可考慮建立群集索引;
---- ②.經常同時存取多列,且每列都含有重複值可考慮建立複合式索引;
---- ③.複合式索引要盡量使關鍵查詢形成索引覆蓋,其前置列一定是使用最頻繁的列。

二、不充份的串連條件:
---- 例:表card有7896行,在card_no上有一個非叢集索引,表account有191122行,在
account_no上有一個非叢集索引,試看在不同的表串連條件下,兩個SQL的執行情況:

select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no(20秒)
---- 將SQL改為:
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no(< 1秒)
---- 分析:
---- 在第一個串連條件下,最佳查詢方案是將account作外層表,card作內層表,利用
card上的索引,其I/O次數可由以下公式估算為:
---- 外層表account上的22541頁+(外層表account的191122行*內層表card上對應外層
表第一行所要尋找的3頁)=595907次I/O
---- 在第二個串連條件下,最佳查詢方案是將card作外層表,account作內層表,利用
account上的索引,其I/O次數可由以下公式估算為:
---- 外層表card上的1944頁+(外層表card的7896行*內層表account上對應外層表每一
行所要尋找的4頁)= 33528次I/O
---- 可見,只有充份的串連條件,真正的最佳方案才會被執行。
---- 總結:
---- 1.多表操作在被實際執行前,查詢最佳化工具會根據串連條件,列出幾組可能的串連方
案並從中找出系統開銷最小的最佳方案。串連條件要充份考慮帶有索引的表、行數多的
表;內外表的選擇可由公式:外層表中的匹配行數*內層表中每一次尋找的次數確定,乘
積最小為最佳方案。
---- 2.查看執行方案的方法-- 用set showplanon,開啟showplan選項,就可以看到連
接順序、使用何種索引的資訊;想看更詳細的資訊,需用sa角色執行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可最佳化的where子句
---- 1.例:下列SQL條件陳述式中的列都建有恰當的索引,但執行速度卻非常慢:
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000(11秒)
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'(10秒)
---- 分析:
---- where子句中對列的任何操作結果都是在SQL運行時逐列計算得到的,因此它不得不
進行表搜尋,而沒有使用該列上面的索引;如果這些結果在查詢編譯時間就能得到,那麼
就可以被SQL最佳化器最佳化,使用索引,避免表搜尋,因此將SQL重寫成下面這樣:
select * from record where card_no like
'5378%'(< 1秒)
select * from record where amount
< 1000*30(< 1秒)
select * from record where date= '1999/12/01'
(< 1秒)
---- 你會發現SQL明顯快起來!
---- 2.例:表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,請看下面這個SQL:
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
(23秒)
---- 分析:
---- where條件中的'in'在邏輯上相當於'or',所以文法分析器會將in ('0','1')轉化
為id_no ='0' or id_no='1'來執行。我們期望它會根據每個or子句分別尋找,再將結果
相加,這樣可以利用id_no上的索引;但實際上(根據showplan),它卻採用了"OR策略"
,即先取出滿足每個or子句的行,存入臨時資料庫的工作表中,再建立唯一索引以去掉
重複行,最後從這個暫存資料表中計算結果。因此,實際過程沒有利用id_no上索引,並且完
成時間還要



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