數據庫性能優化手法

1.建立必要的索引 （在常常檢索的字段進行建立索引，好比以圖書名稱來進行檢索，就須要在這個圖書名稱的字段建立索引）

2.使用預編譯查詢( 程序中一般是根據用戶的輸入來動態執行 SQL 語句，這時應該儘可能使用參數化 SQL ，這樣不只能夠避免 SQL 注入漏洞攻擊，最重要數據庫會對這些參數化 SQL 執行 預編譯，這樣第一次執行的時候 DBMS 會爲這個 SQL 語句進行查詢優化而且執行預編 譯，這樣之後再執行這個 SQL 的時候就直接使用預編譯的結果，這樣能夠大大提升執 行的速度。)

3.調整 WHERE 子句中的鏈接順序

DBMS 通常採用自下而上的順序解析 WHERE 子句，根據這個原理 , 錶鏈接最好寫

在其餘 WHERE 條件以前，那些能夠過濾掉最大數量記錄。

好比下面的 SQL 語句性能較差：

SELECT *
FROM T_Person
WHERE FSalary > 50000
AND FPosition= ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM T_Manager
WHERE FManagerId=2);

咱們將子查詢的條件放到最前面，下面的 SQL 語句性能比較好：

SELECT *
FROM T_Person
WHERE
25 < (SELECT COUNT(*) FROM T_Manager
WHERE FManagerId=2)
AND FSalary > 50000
AND FPosition= ‘MANAGER’ ;

4.SELECT語句中避免使用'*'

 

5.儘可能將多條 SQL語句壓縮到一句SQL中

6.用Where子句替換 HAVING 子句（

避免使用 HAVING 子句，由於 HAVING 只會在檢索出全部記錄以後纔對結果集

進行過濾。若是能經過 WHERE 子句限制記錄的數目，那就能減小這方面的開銷。

HAVING 中的條件通常用於聚合函數的過濾，除此而外，應該將條件寫在 WHERE 子

句中

）

7. 使用表的別名

當在 SQL 語句中鏈接多個表時，請使用表的別名並把別名前綴於每一個列名上。這

樣就能夠減小解析的時間並減小那些由列名歧義引發的語法錯誤。

8.用EXISTS替代 IN

在查詢中，爲了知足一個條件，每每須要對另外一個表進行聯接，在這種狀況下，使

用 EXISTS 而不是 IN 一般將提升查詢的效率，由於 IN 子句將執行一個子查詢內部的排

序和合並。下面的語句 2 就比語句 1 效率更加高。

語句 1 ：

SELECT * FROM T_Employee
WHERE FNumber> 0
AND FDEPTNO IN (SELECT FNumber
FROM T_Department
WHERE FMangerName = 'Tome')
語句 2：
SELECT * FROM T_Employee
WHERE FNumber > 0
AND EXISTS (SELECT 1
FROM T_Department
WHERE T_Department. FDEPTNO = EMP.FNumber
AND FMangerName = ‘MELB’ )

9.用錶鏈接替換 EXISTS

一般來講，錶鏈接的方式比 EXISTS 更有效率，所以若是可能的話儘可能使用表連

接替換 EXISTS 。下面的語句 2 就比語句 1 效率更加高。

語句 1 ：

SELECT FName FROM T_Employee
WHERE EXISTS
(
SELECT 1 FROM T_Department
WHERE T_Employee.FDepartNo= FNumber
AND FKind='A'
);
語句 2：
SELECT FName FROM T_Department, T_Employee
WHERE T_Employee. FDepartNo = T_Departmen. FNumber
AND FKind = ‘A ’ ;

10.避免在索引列上使用計算

在 WHERE 子句中，若是索引列是計算或者函數的一部分， DBMS 的優化器將不

會使用索引而使用全表掃描。

例以下面的 SQL 語句用於檢索月薪的 12 倍大於兩萬五千元的員工：

SELECT *FROM T_Employee
WHERE FSalary * 12 >25000;

因爲在大於號左邊的是 FSalary 與 12 的成績表達式，這樣 DBMS 的優化器將不會

使用字段 FSalary 的索引，由於 DBMS 必須對 T_Employee 表進行全表掃描，從而計算

FSalary * 12 的值，而後與 25000 進行比較。將上面的 SQL 語句修改成下面的等價寫法

後 DBMS 將會使用索引查找，從而大大提升了效率：

SELECT *FROM T_Employee
WHERE FSalary >25000/12;

一樣的，不能在索引列上使用函數，由於函數也是一種計算，會形成全表掃描。下

面的語句 2 就比語句 1 效率更加高。

語句 1 ：

SELECT * FROM T_Example
WHERE ABS(FAmount)=300
語句 2：
SELECT * FROM T_Example
WHERE FAmount=300 OR FAmount=-300

11.用UNION ALL 替換 UNION

當 SQL 語句須要 UNION 兩個查詢結果集合時，即便檢索結果中不會有重複的記

錄，若是使用 UNION 這兩個結果集一樣會嘗試進行合併，而後在輸出最終結果前進行

排序。

所以，若是檢索結果中不會有重複的記錄的話，應該用 UNION ALL 替代 UNION ，這

樣效率就會所以獲得提升。下面的語句 2 就比語句 1 效率更加高。

語句 1 ：

SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS1
WHERE TRAN_DATE = '20010101'
UNION
SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS2
WHERE TRAN_DATE ='20010102'

語句 2 ：

SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS1
WHERE TRAN_DATE ='20010101'
UNION ALL
SELECTACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS2
WHERE TRAN_DATE = '20010102'

12.避免隱式類型轉換形成的全表掃描

T_Person 表的字符串類型字段 FLevel 爲人員的級別，在 FAge 字段上建有索引。

咱們執行下面的 SQL 語句用於檢索全部級別等於 10 的員工：

SELECT FId,FAge,FName
FROM T_Person
WHERE FAge=10

在這個 SQL 語句中，將字符串類型字段 FLevel 與數值 10 進行比較，因爲在大部

分數據庫中隱式轉換類型中數值類型的優先級高於字符串類型，所以 DBMS 會對 FAge

字段進行隱式類型轉換，至關於執行了下面的 SQL 語句：

SELECT FId,FAge,FName
FROM T_Person
WHERE TO_INT(FAge)=10

因爲在索引字段上進行了計算，因此形成了索引失效而使用全表掃描。所以應將

SQL 語句作以下修改：

SELECT FId,FAge,FName
FROM T_Person
WHERE FAge='10'

13.防止檢索範圍過寬

若是 DBMS 優化器認爲檢索範圍過寬，那麼它將放棄索引查找而使用全表掃描。

下面是幾種可能形成檢索範圍過寬的狀況：

使用 IS NOT NULL 或者不等於判斷，可能形成優化器假設匹配的記錄數太多。

使用 LIKE 運算符的時候， "a%" 將會使用索引，而 "a%c" 和 "%c" 則會使用全表掃描，因

此 "a%c" 和 "%c" 不能被有效的評估匹配的數量。

14.事務

若是要執行一系列的操做，而這些操做最終是以總體的原子操做的形式完成的話，

事務就是必須的。關於事務的理論中，銀行轉帳問題是最經典的例子：當把錢從一個銀

行賬號轉移至另一個銀行賬號的時候，這個操做要由兩個步驟來完成，首先要將資金

從一個銀行賬號取出，而後再將其存入另外一個銀行賬號。若是資金已經從一個銀行賬號

取出了，在將資金存入另外一個銀行賬號以前或者進行當中發生異常狀況 ( 包括程序內部

異常、服務器當機、目標賬號被凍結 ) ，若是沒有事務保護就會出現源賬號中的資金已

經減小了，可是目標賬號中的資金並無增長的情況。

事務是關鍵業務系統開發中很是關鍵性的服務，對於關鍵性業務系統若是沒有采用事

務，那麼這個系統能夠說是不可用的。