數據庫性能優化詳解 數據庫性能優化詳解

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數據庫性能優化詳解

2017年02月03日 17:38:06 xianmin_yan 閱讀數：205310

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出處：

https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/

08/1900127.html

1.數據庫訪問優化法則

要正確的優化SQL，我們需要快速定位能性的瓶頸點，也就是說快速找到我們SQL主要的開銷在哪裏？而大多數情況性能最慢的設備會是瓶頸點，如下載時網絡速度可能會是瓶頸點，本地複製文件時硬盤可能會是瓶頸點，爲什麼這些一般的工作我們能快速確認瓶頸點呢，因爲我們對這些慢速設備的性能數據有一些基本的認識，如網絡帶寬是2Mbps，硬盤是每分鐘7200轉等等。因此，爲了快速找到SQL的性能瓶頸點，我們也需要了解我們計算機系統的硬件基本性能指標，下圖展示的當前主流計算機性能指標數據。

 

從圖上可以看到基本上每種設備都有兩個指標：

延時（響應時間）：表示硬件的突發處理能力；

帶寬（吞吐量）：代表硬件持續處理能力。

 

從上圖可以看出，計算機系統硬件性能從高到代依次爲：

CPU——Cache(L1-L2-L3)——內存——SSD硬盤——網絡——硬盤

由於SSD硬盤還處於快速發展階段，所以本文的內容不涉及SSD相關應用系統。

根據數據庫知識，我們可以列出每種硬件主要的工作內容：

CPU及內存：緩存數據訪問、比較、排序、事務檢測、SQL解析、函數或邏輯運算；

網絡：結果數據傳輸、SQL請求、遠程數據庫訪問（dblink）；

硬盤：數據訪問、數據寫入、日誌記錄、大數據量排序、大表連接。

 

根據當前計算機硬件的基本性能指標及其在數據庫中主要操作內容，可以整理出如下圖所示的性能基本優化法則：

 

這個優化法則歸納爲5個層次：

1、  減少數據訪問（減少磁盤訪問）

2、  返回更少數據（減少網絡傳輸或磁盤訪問）

3、  減少交互次數（減少網絡傳輸）

4、  減少服務器CPU開銷（減少CPU及內存開銷）

5、  利用更多資源（增加資源）

 

由於每一層優化法則都是解決其對應硬件的性能問題，所以帶來的性能提升比例也不一樣。傳統數據庫系統設計是也是儘可能對低速設備提供優化方法，因此針對低速設備問題的可優化手段也更多，優化成本也更低。我們任何一個SQL的性能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案，而不應該首先想到的是增加資源解決問題。

以下是每個優化法則層級對應優化效果及成本經驗參考：

 

優化法則	性能提升效果	優化成本
減少數據訪問	1~1000	低
返回更少數據	1~100	低
減少交互次數	1~20	低
減少服務器CPU開銷	1~5	低
利用更多資源	@~10	高

 

接下來，我們針對5種優化法則列舉常用的優化手段並結合實例分析。

 

二、Oracle數據庫兩個基本概念

數據塊(Block)

數據塊是數據庫中數據在磁盤中存儲的最小單位，也是一次IO訪問的最小單位，一個數據塊通常可以存儲多條記錄，數據塊大小是DBA在創建數據庫或表空間時指定，可指定爲2K、4K、8K、16K或32K字節。下圖是一個Oracle數據庫典型的物理結構，一個數據庫可以包括多個數據文件，一個數據文件內又包含多個數據塊；

 

 

ROWID

ROWID是每條記錄在數據庫中的唯一標識，通過ROWID可以直接定位記錄到對應的文件號及數據塊位置。ROWID內容包括文件號、對像號、數據塊號、記錄槽號，如下圖所示：

 

三、數據庫訪問優化法則詳解

1、減少數據訪問

1.1、創建並使用正確的索引

數據庫索引的原理非常簡單，但在複雜的表中真正能正確使用索引的人很少，即使是專業的DBA也不一定能完全做到最優。

索引會大大增加表記錄的DML(INSERT,UPDATE,DELETE)開銷，正確的索引可以讓性能提升100，1000倍以上，不合理的索引也可能會讓性能下降100倍，因此在一個表中創建什麼樣的索引需要平衡各種業務需求。

索引常見問題：

索引有哪些種類？

常見的索引有B-TREE索引、位圖索引、全文索引，位圖索引一般用於數據倉庫應用，全文索引由於使用較少，這裏不深入介紹。B-TREE索引包括很多擴展類型，如組合索引、反向索引、函數索引等等，以下是B-TREE索引的簡單介紹：

B-TREE索引也稱爲平衡樹索引(Balance Tree)，它是一種按字段排好序的樹形目錄結構，主要用於提升查詢性能和唯一約束支持。B-TREE索引的內容包括根節點、分支節點、葉子節點。

葉子節點內容：索引字段內容+表記錄ROWID

根節點，分支節點內容：當一個數據塊中不能放下所有索引字段數據時，就會形成樹形的根節點或分支節點，根節點與分支節點保存了索引樹的順序及各層級間的引用關係。

         一個普通的BTREE索引結構示意圖如下所示：

 

 

如果我們把一個表的內容認爲是一本字典，那索引就相當於字典的目錄，如下圖所示：

 

 

 

 

圖中是一個字典按部首+筆劃數的目錄，相當於給字典建了一個按部首+筆劃的組合索引。

一個表中可以建多個索引，就如一本字典可以建多個目錄一樣（按拼音、筆劃、部首等等）。

一個索引也可以由多個字段組成，稱爲組合索引，如上圖就是一個按部首+筆劃的組合目錄。

SQL什麼條件會使用索引？

當字段上建有索引時，通常以下情況會使用索引：

INDEX_COLUMN = ?

INDEX_COLUMN > ?

INDEX_COLUMN >= ?

INDEX_COLUMN < ?

INDEX_COLUMN <= ?

INDEX_COLUMN between ? and ?

INDEX_COLUMN in (?,?,...,?)

INDEX_COLUMN like ?||'%'（後導模糊查詢）

T1. INDEX_COLUMN=T2. COLUMN1（兩個表通過索引字段關聯）

 

SQL什麼條件不會使用索引？

 

查詢條件	不能使用索引原因
INDEX_COLUMN <> ? INDEX_COLUMN not in (?,?,...,?)	不等於操作不能使用索引
function(INDEX_COLUMN) = ? INDEX_COLUMN + 1 = ? INDEX_COLUMN || 'a' = ?	經過普通運算或函數運算後的索引字段不能使用索引
INDEX_COLUMN like '%'||? INDEX_COLUMN like '%'||?||'%'	含前導模糊查詢的Like語法不能使用索引
INDEX_COLUMN is null	B-TREE索引裏不保存字段爲NULL值記錄，因此IS NULL不能使用索引
NUMBER_INDEX_COLUMN='12345' CHAR_INDEX_COLUMN=12345	Oracle在做數值比較時需要將兩邊的數據轉換成同一種數據類型，如果兩邊數據類型不同時會對字段值隱式轉換，相當於加了一層函數處理，所以不能使用索引。
a.INDEX_COLUMN=a.COLUMN_1	給索引查詢的值應是已知數據，不能是未知字段值。
注： 經過函數運算字段的字段要使用可以使用函數索引，這種需求建議與DBA溝通。 有時候我們會使用多個字段的組合索引，如果查詢條件中第一個字段不能使用索引，那整個查詢也不能使用索引 如：我們company表建了一個id+name的組合索引，以下SQL是不能使用索引的 Select * from company where name=? Oracle9i後引入了一種index skip scan的索引方式來解決類似的問題，但是通過index skip scan提高性能的條件比較特殊，使用不好反而性能會更差。

我們一般在什麼字段上建索引？

這是一個非常複雜的話題，需要對業務及數據充分分析後再能得出結果。主鍵及外鍵通常都要有索引，其它需要建索引的字段應滿足以下條件：

1、字段出現在查詢條件中，並且查詢條件可以使用索引；

2、語句執行頻率高，一天會有幾千次以上；

3、通過字段條件可篩選的記錄集很小，那數據篩選比例是多少才適合？

這個沒有固定值，需要根據表數據量來評估，以下是經驗公式，可用於快速評估：

小表(記錄數小於10000行的表)：篩選比例<10%；

大表：(篩選返回記錄數)<(表總記錄數*單條記錄長度)/10000/16

      單條記錄長度≈字段平均內容長度之和+字段數*2

 

以下是一些字段是否需要建B-TREE索引的經驗分類：

 

	字段類型	常見字段名
需要建索引的字段	主鍵	ID,PK
	外鍵	PRODUCT_ID,COMPANY_ID,MEMBER_ID,ORDER_ID,TRADE_ID,PAY_ID
	有對像或身份標識意義字段	HASH_CODE,USERNAME,IDCARD_NO,EMAIL,TEL_NO,IM_NO
索引慎用字段,需要進行數據分佈及使用場景詳細評估	日期	GMT_CREATE,GMT_MODIFIED
	年月	YEAR,MONTH
	狀態標誌	PRODUCT_STATUS,ORDER_STATUS,IS_DELETE,VIP_FLAG
	類型	ORDER_TYPE,IMAGE_TYPE,GENDER,CURRENCY_TYPE
	區域	COUNTRY,PROVINCE,CITY
	操作人員	CREATOR,AUDITOR
	數值	LEVEL,AMOUNT,SCORE
	長字符	ADDRESS,COMPANY_NAME,SUMMARY,SUBJECT
不適合建索引的字段	描述備註	DESCRIPTION,REMARK,MEMO,DETAIL
	大字段	FILE_CONTENT,EMAIL_CONTENT

 

如何知道SQL是否使用了正確的索引？

簡單SQL可以根據索引使用語法規則判斷，複雜的SQL不好辦，判斷SQL的響應時間是一種策略，但是這會受到數據量、主機負載及緩存等因素的影響，有時數據全在緩存裏，可能全表訪問的時間比索引訪問時間還少。要準確知道索引是否正確使用，需要到數據庫中查看SQL真實的執行計劃，這個話題比較複雜，詳見SQL執行計劃專題介紹。

 

索引對DML(INSERT,UPDATE,DELETE)附加的開銷有多少？

這個沒有固定的比例，與每個表記錄的大小及索引字段大小密切相關，以下是一個普通表測試數據，僅供參考：

索引對於Insert性能降低56%

索引對於Update性能降低47%

索引對於Delete性能降低29%

因此對於寫IO壓力比較大的系統，表的索引需要仔細評估必要性，另外索引也會佔用一定的存儲空間。

 

1.2、只通過索引訪問數據

有些時候，我們只是訪問表中的幾個字段，並且字段內容較少，我們可以爲這幾個字段單獨建立一個組合索引，這樣就可以直接只通過訪問索引就能得到數據，一般索引佔用的磁盤空間比表小很多，所以這種方式可以大大減少磁盤IO開銷。

如：select id,name from company where type='2';

如果這個SQL經常使用，我們可以在type,id,name上創建組合索引

create index my_comb_index on company(type,id,name);

有了這個組合索引後，SQL就可以直接通過my_comb_index索引返回數據，不需要訪問company表。

還是拿字典舉例：有一個需求，需要查詢一本漢語字典中所有漢字的個數，如果我們的字典沒有目錄索引，那我們只能從字典內容裏一個一個字計數，最後返回結果。如果我們有一個拼音目錄，那就可以只訪問拼音目錄的漢字進行計數。如果一本字典有1000頁，拼音目錄有20頁，那我們的數據訪問成本相當於全表訪問的50分之一。

切記，性能優化是無止境的，當性能可以滿足需求時即可，不要過度優化。在實際數據庫中我們不可能把每個SQL請求的字段都建在索引裏，所以這種只通過索引訪問數據的方法一般只用於核心應用，也就是那種對核心表訪問量最高且查詢字段數據量很少的查詢。

1.3、優化SQL執行計劃

SQL執行計劃是關係型數據庫最核心的技術之一，它表示SQL執行時的數據訪問算法。由於業務需求越來越複雜，表數據量也越來越大，程序員越來越懶惰，SQL也需要支持非常複雜的業務邏輯，但SQL的性能還需要提高，因此，優秀的關係型數據庫除了需要支持複雜的SQL語法及更多函數外，還需要有一套優秀的算法庫來提高SQL性能。

目前ORACLE有SQL執行計劃的算法約300種，而且一直在增加，所以SQL執行計劃是一個非常複雜的課題，一個普通DBA能掌握50種就很不錯了，就算是資深DBA也不可能把每個執行計劃的算法描述清楚。雖然有這麼多種算法，但並不表示我們無法優化執行計劃，因爲我們常用的SQL執行計劃算法也就十幾個，如果一個程序員能把這十幾個算法搞清楚，那就掌握了80%的SQL執行計劃調優知識。

由於篇幅的原因，SQL執行計劃需要專題介紹，在這裏就不多說了。

 

2、返回更少的數據

2.1、數據分頁處理

一般數據分頁方式有：

2.1.1、客戶端(應用程序或瀏覽器)分頁

將數據從應用服務器全部下載到本地應用程序或瀏覽器，在應用程序或瀏覽器內部通過本地代碼進行分頁處理

優點：編碼簡單，減少客戶端與應用服務器網絡交互次數

缺點：首次交互時間長，佔用客戶端內存

適應場景：客戶端與應用服務器網絡延時較大，但要求後續操作流暢，如手機GPRS，超遠程訪問（跨國）等等。

2.1.2、應用服務器分頁

將數據從數據庫服務器全部下載到應用服務器，在應用服務器內部再進行數據篩選。以下是一個應用服務器端Java程序分頁的示例：

List list=executeQuery(“select * from employee order by id”);

Int count= list.size();

List subList= list.subList(10, 20);

 

優點：編碼簡單，只需要一次SQL交互，總數據與分頁數據差不多時性能較好。

缺點：總數據量較多時性能較差。

適應場景：數據庫系統不支持分頁處理，數據量較小並且可控。

 

2.1.3、數據庫SQL分頁

採用數據庫SQL分頁需要兩次SQL完成

一個SQL計算總數量

一個SQL返回分頁後的數據

優點：性能好

缺點：編碼複雜，各種數據庫語法不同，需要兩次SQL交互。

 

oracle數據庫一般採用rownum來進行分頁，常用分頁語法有如下兩種：

 

直接通過rownum分頁：

select * from (

         select a.*,rownum rn from

                   (select * from product a where company_id=? order by status) a

         where rownum<=20)

where rn>10;

數據訪問開銷=索引IO+索引全部記錄結果對應的表數據IO

 

採用rowid分頁語法

優化原理是通過純索引找出分頁記錄的ROWID，再通過ROWID回表返回數據，要求內層查詢和排序字段全在索引裏。

create index myindex on product(company_id,status);

 

select b.* from (

         select * from (

                   select a.*,rownum rn from

                            (select rowid rid,status from product a where company_id=? order by status) a

                   where rownum<=20)

         where rn>10) a, product b

where a.rid=b.rowid;

數據訪問開銷=索引IO+索引分頁結果對應的表數據IO

 

實例：

一個公司產品有1000條記錄，要分頁取其中20個產品，假設訪問公司索引需要50個IO，2條記錄需要1個表數據IO。

那麼按第一種ROWNUM分頁寫法，需要550(50+1000/2)個IO，按第二種ROWID分頁寫法，只需要60個IO(50+20/2);

 

2.2、只返回需要的字段

通過去除不必要的返回字段可以提高性能，例：

調整前：select * from product where company_id=?;

調整後：select id,name from product where company_id=?;

 

優點：

1、減少數據在網絡上傳輸開銷

2、減少服務器數據處理開銷

3、減少客戶端內存佔用

4、字段變更時提前發現問題，減少程序BUG

5、如果訪問的所有字段剛好在一個索引裏面，則可以使用純索引訪問提高性能。

缺點：增加編碼工作量

由於會增加一些編碼工作量，所以一般需求通過開發規範來要求程序員這麼做，否則等項目上線後再整改工作量更大。

如果你的查詢表中有大字段或內容較多的字段，如備註信息、文件內容等等，那在查詢表時一定要注意這方面的問題，否則可能會帶來嚴重的性能問題。如果表經常要查詢並且請求大內容字段的概率很低，我們可以採用分表處理，將一個大表分拆成兩個一對一的關係表，將不常用的大內容字段放在一張單獨的表中。如一張存儲上傳文件的表：

T_FILE（ID,FILE_NAME,FILE_SIZE,FILE_TYPE,FILE_CONTENT）

我們可以分拆成兩張一對一的關係表：

T_FILE（ID,FILE_NAME,FILE_SIZE,FILE_TYPE）

T_FILECONTENT（ID, FILE_CONTENT）

         通過這種分拆，可以大大提少T_FILE表的單條記錄及總大小，這樣在查詢T_FILE時性能會更好，當需要查詢FILE_CONTENT字段內容時再訪問T_FILECONTENT表。

 

3、減少交互次數

3.1、batch DML

數據庫訪問框架一般都提供了批量提交的接口，jdbc支持batch的提交處理方法，當你一次性要往一個表中插入1000萬條數據時，如果採用普通的executeUpdate處理，那麼和服務器交互次數爲1000萬次，按每秒鐘可以向數據庫服務器提交10000次估算，要完成所有工作需要1000秒。如果採用批量提交模式，1000條提交一次，那麼和服務器交互次數爲1萬次，交互次數大大減少。採用batch操作一般不會減少很多數據庫服務器的物理IO，但是會大大減少客戶端與服務端的交互次數，從而減少了多次發起的網絡延時開銷，同時也會降低數據庫的CPU開銷。

 

假設要向一個普通表插入1000萬數據，每條記錄大小爲1K字節，表上沒有任何索引，客戶端與數據庫服務器網絡是100Mbps，以下是根據現在一般計算機能力估算的各種batch大小性能對比值：

 

單位：ms	No batch	Batch=10	Batch=100	Batch=1000	Batch=10000
服務器事務處理時間	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
服務器IO處理時間	0.02	0.2	2	20	200
網絡交互發起時間	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
網絡數據傳輸時間	0.01	0.1	1	10	100
小計	0.23	0.5	3.2	30.2	300.2
平均每條記錄處理時間	0.23	0.05	0.032	0.0302	0.03002

 

從上可以看出，Insert操作加大Batch可以對性能提高近8倍性能，一般根據主鍵的Update或Delete操作也可能提高2-3倍性能，但不如Insert明顯，因爲Update及Delete操作可能有比較大的開銷在物理IO訪問。以上僅是理論計算值，實際情況需要根據具體環境測量。

 

3.2、In List

很多時候我們需要按一些ID查詢數據庫記錄，我們可以採用一個ID一個請求發給數據庫，如下所示：

for :var in ids[] do begin

  select * from mytable where id=:var;

end;

 

我們也可以做一個小的優化， 如下所示，用ID INLIST的這種方式寫SQL：

select * from mytable where id in(:id1,id2,...,idn);

 

通過這樣處理可以大大減少SQL請求的數量，從而提高性能。那如果有10000個ID，那是不是全部放在一條SQL裏處理呢？答案肯定是否定的。首先大部份數據庫都會有SQL長度和IN裏個數的限制，如ORACLE的IN裏就不允許超過1000個值。

另外當前數據庫一般都是採用基於成本的優化規則，當IN數量達到一定值時有可能改變SQL執行計劃，從索引訪問變成全表訪問，這將使性能急劇變化。隨着SQL中IN的裏面的值個數增加，SQL的執行計劃會更復雜，佔用的內存將會變大，這將會增加服務器CPU及內存成本。

評估在IN裏面一次放多少個值還需要考慮應用服務器本地內存的開銷，有併發訪問時要計算本地數據使用週期內的併發上限，否則可能會導致內存溢出。

綜合考慮，一般IN裏面的值個數超過20個以後性能基本沒什麼太大變化，也特別說明不要超過100，超過後可能會引起執行計劃的不穩定性及增加數據庫CPU及內存成本，這個需要專業DBA評估。

 

3.3、設置Fetch Size

當我們採用select從數據庫查詢數據時，數據默認並不是一條一條返回給客戶端的，也不是一次全部返回客戶端的，而是根據客戶端fetch_size參數處理，每次只返回fetch_size條記錄，當客戶端遊標遍歷到尾部時再從服務端取數據，直到最後全部傳送完成。所以如果我們要從服務端一次取大量數據時，可以加大fetch_size，這樣可以減少結果數據傳輸的交互次數及服務器數據準備時間，提高性能。

 

以下是jdbc測試的代碼，採用本地數據庫，表緩存在數據庫CACHE中，因此沒有網絡連接及磁盤IO開銷，客戶端只遍歷遊標，不做任何處理，這樣更能體現fetch參數的影響：

String vsql ="select * from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

pstmt.setFetchSize(1000);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery(vsql);

int cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();

Object o;

while (rs.next()) {

    for (int i = 1; i <= cnt; i++) {

       o = rs.getObject(i);

    }

}

 

測試示例中的employee表有100000條記錄，每條記錄平均長度135字節

 

以下是測試結果，對每種fetchsize測試5次再取平均值：

fetchsize	elapse_time（s）
1	20.516
2	11.34
4	6.894
8	4.65
16	3.584
32	2.865
64	2.656
128	2.44
256	2.765
512	3.075
1024	2.862
2048	2.722
4096	2.681
8192	2.715

 

 

 

Oracle jdbc fetchsize默認值爲10，由上測試可以看出fetchsize對性能影響還是比較大的，但是當fetchsize大於100時就基本上沒有影響了。fetchsize並不會存在一個最優的固定值，因爲整體性能與記錄集大小及硬件平臺有關。根據測試結果建議當一次性要取大量數據時這個值設置爲100左右，不要小於40。注意，fetchsize不能設置太大，如果一次取出的數據大於JVM的內存會導致內存溢出，所以建議不要超過1000，太大了也沒什麼性能提高，反而可能會增加內存溢出的危險。

注：圖中fetchsize在128以後會有一些小的波動，這並不是測試誤差，而是由於resultset填充到具體對像時間不同的原因，由於resultset已經到本地內存裏了，所以估計是由於CPU的L1,L2 Cache命中率變化造成，由於變化不大，所以筆者也未深入分析原因。

 

iBatis的SqlMapping配置文件可以對每個SQL語句指定fetchsize大小，如下所示：

 

<select id="getAllProduct" resultMap="HashMap" fetchSize="1000">

select * from employee

</select>

 

3.4、使用存儲過程

大型數據庫一般都支持存儲過程，合理的利用存儲過程也可以提高系統性能。如你有一個業務需要將A表的數據做一些加工然後更新到B表中，但是又不可能一條SQL完成，這時你需要如下3步操作：

a：將A表數據全部取出到客戶端；

b：計算出要更新的數據；

c：將計算結果更新到B表。

 

如果採用存儲過程你可以將整個業務邏輯封裝在存儲過程裏，然後在客戶端直接調用存儲過程處理，這樣可以減少網絡交互的成本。

當然，存儲過程也並不是十全十美，存儲過程有以下缺點：

a、不可移植性，每種數據庫的內部編程語法都不太相同，當你的系統需要兼容多種數據庫時最好不要用存儲過程。

b、學習成本高，DBA一般都擅長寫存儲過程，但並不是每個程序員都能寫好存儲過程，除非你的團隊有較多的開發人員熟悉寫存儲過程，否則後期系統維護會產生問題。

c、業務邏輯多處存在，採用存儲過程後也就意味着你的系統有一些業務邏輯不是在應用程序裏處理，這種架構會增加一些系統維護和調試成本。

d、存儲過程和常用應用程序語言不一樣，它支持的函數及語法有可能不能滿足需求，有些邏輯就只能通過應用程序處理。

e、如果存儲過程中有複雜運算的話，會增加一些數據庫服務端的處理成本，對於集中式數據庫可能會導致系統可擴展性問題。

f、爲了提高性能，數據庫會把存儲過程代碼編譯成中間運行代碼(類似於java的class文件)，所以更像靜態語言。當存儲過程引用的對像(表、視圖等等)結構改變後，存儲過程需要重新編譯才能生效，在24*7高併發應用場景，一般都是在線變更結構的，所以在變更的瞬間要同時編譯存儲過程，這可能會導致數據庫瞬間壓力上升引起故障(Oracle數據庫就存在這樣的問題)。

 

個人觀點：普通業務邏輯儘量不要使用存儲過程，定時性的ETL任務或報表統計函數可以根據團隊資源情況採用存儲過程處理。

 

3.5、優化業務邏輯

要通過優化業務邏輯來提高性能是比較困難的，這需要程序員對所訪問的數據及業務流程非常清楚。

舉一個案例：

某移動公司推出優惠套參，活動對像爲VIP會員並且2010年1，2，3月平均話費20元以上的客戶。

那我們的檢測邏輯爲：

select avg(money) as avg_money from bill where phone_no='13988888888' and date between '201001' and '201003';

select vip_flag from member where phone_no='13988888888';

if avg_money>20 and vip_flag=true then

begin

  執行套參();

end;

 

如果我們修改業務邏輯爲:

select avg(money) as  avg_money from bill where phone_no='13988888888' and date between '201001' and '201003';

if avg_money>20 then

begin

  select vip_flag from member where phone_no='13988888888';

  if vip_flag=true then

  begin

    執行套參();

  end;

end;

通過這樣可以減少一些判斷vip_flag的開銷，平均話費20元以下的用戶就不需要再檢測是否VIP了。

 

如果程序員分析業務，VIP會員比例爲1%，平均話費20元以上的用戶比例爲90%，那我們改成如下：

select vip_flag from member where phone_no='13988888888';

if vip_flag=true then

begin

  select avg(money) as avg_money from bill where phone_no='13988888888' and date between '201001' and '201003';

  if avg_money>20 then

  begin

    執行套參();

  end;

end;

這樣就只有1%的VIP會員纔會做檢測平均話費，最終大大減少了SQL的交互次數。

 

以上只是一個簡單的示例，實際的業務總是比這複雜得多，所以一般只是高級程序員更容易做出優化的邏輯，但是我們需要有這樣一種成本優化的意識。

 

3.6、使用ResultSet遊標處理記錄

現在大部分Java框架都是通過jdbc從數據庫取出數據，然後裝載到一個list裏再處理，list裏可能是業務Object，也可能是hashmap。

由於JVM內存一般都小於4G，所以不可能一次通過sql把大量數據裝載到list裏。爲了完成功能，很多程序員喜歡採用分頁的方法處理，如一次從數據庫取1000條記錄，通過多次循環搞定，保證不會引起JVM Out of memory問題。

 

以下是實現此功能的代碼示例，t_employee表有10萬條記錄，設置分頁大小爲1000：

 

d1 = Calendar.getInstance().getTime();

vsql = "select count(*) cnt from t_employee";

pstmt = conn.prepareStatement(vsql);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

Integer cnt = 0;

while (rs.next()) {

         cnt = rs.getInt("cnt");

}

Integer lastid=0;

Integer pagesize=1000;

System.out.println("cnt:" + cnt);

String vsql = "select count(*) cnt from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

Integer cnt = 0;

while (rs.next()) {

         cnt = rs.getInt("cnt");

}

Integer lastid = 0;

Integer pagesize = 1000;

System.out.println("cnt:" + cnt);

for (int i = 0; i <= cnt / pagesize; i++) {

         vsql = "select * from (select * from t_employee where id>? order by id) where rownum<=?";

         pstmt = conn.prepareStatement(vsql);

         pstmt.setFetchSize(1000);

         pstmt.setInt(1, lastid);

         pstmt.setInt(2, pagesize);

         rs = pstmt.executeQuery();

         int col_cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();

         Object o;

         while (rs.next()) {

                   for (int j = 1; j <= col_cnt; j++) {

                            o = rs.getObject(j);

                   }

                   lastid = rs.getInt("id");

         }

         rs.close();

         pstmt.close();

}

 

以上代碼實際執行時間爲6.516秒

 

很多持久層框架爲了儘量讓程序員使用方便，封裝了jdbc通過statement執行數據返回到resultset的細節，導致程序員會想採用分頁的方式處理問題。實際上如果我們採用jdbc原始的resultset遊標處理記錄，在resultset循環讀取的過程中處理記錄，這樣就可以一次從數據庫取出所有記錄。顯著提高性能。

這裏需要注意的是，採用resultset遊標處理記錄時，應該將遊標的打開方式設置爲FORWARD_READONLY模式(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)，否則會把結果緩存在JVM裏，造成JVM Out of memory問題。

 

代碼示例：

 

String vsql ="select * from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

pstmt.setFetchSize(100);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery(vsql);

int col_cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();

Object o;

while (rs.next()) {

         for (int j = 1; j <= col_cnt; j++) {

                   o = rs.getObject(j);

         }

}

調整後的代碼實際執行時間爲3.156秒

 

從測試結果可以看出性能提高了1倍多，如果採用分頁模式數據庫每次還需發生磁盤IO的話那性能可以提高更多。

iBatis等持久層框架考慮到會有這種需求，所以也有相應的解決方案，在iBatis裏我們不能採用queryForList的方法，而應用該採用queryWithRowHandler加回調事件的方式處理，如下所示：

 

MyRowHandler myrh=new MyRowHandler();

sqlmap.queryWithRowHandler("getAllEmployee", myrh);

 

class MyRowHandler implements RowHandler {

    public void handleRow(Object o) {

       //todo something

    }

}

 

iBatis的queryWithRowHandler很好的封裝了resultset遍歷的事件處理，效果及性能與resultset遍歷一樣，也不會產生JVM內存溢出。

 

4、減少數據庫服務器CPU運算

4.1、使用綁定變量

綁定變量是指SQL中對變化的值採用變量參數的形式提交，而不是在SQL中直接拼寫對應的值。

非綁定變量寫法：Select * from employee where id=1234567

綁定變量寫法：

Select * from employee where id=?

Preparestatement.setInt(1,1234567)

 

Java中Preparestatement就是爲處理綁定變量提供的對像，綁定變量有以下優點：

1、防止SQL注入

2、提高SQL可讀性

3、提高SQL解析性能，不使用綁定變更我們一般稱爲硬解析，使用綁定變量我們稱爲軟解析。

第1和第2點很好理解，做編碼的人應該都清楚，這裏不詳細說明。關於第3點，到底能提高多少性能呢，下面舉一個例子說明：

 

假設有這個這樣的一個數據庫主機：

2個4核CPU 

100塊磁盤，每個磁盤支持IOPS爲160

業務應用的SQL如下：

select * from table where pk=?

這個SQL平均4個IO（3個索引IO+1個數據IO）

IO緩存命中率75%（索引全在內存中，數據需要訪問磁盤）

SQL硬解析CPU消耗：1ms  （常用經驗值）

SQL軟解析CPU消耗：0.02ms（常用經驗值）

 

假設CPU每核性能是線性增長，訪問內存Cache中的IO時間忽略，要求計算系統對如上應用採用硬解析與採用軟解析支持的每秒最大併發數：

 

是否使用綁定變量	CPU支持最大併發數	磁盤IO支持最大併發數
不使用	2*4*1000=8000	100*160=16000
使用	2*4*1000/0.02=400000	100*160=16000

 

從以上計算可以看出，不使用綁定變量的系統當併發達到8000時會在CPU上產生瓶頸，當使用綁定變量的系統當並行達到16000時會在磁盤IO上產生瓶頸。所以如果你的系統CPU有瓶頸時請先檢查是否存在大量的硬解析操作。

 

使用綁定變量爲何會提高SQL解析性能，這個需要從數據庫SQL執行原理說明，一條SQL在Oracle數據庫中的執行過程如下圖所示：

 

 

 

當一條SQL發送給數據庫服務器後，系統首先會將SQL字符串進行hash運算，得到hash值後再從服務器內存裏的SQL緩存區中進行檢索，如果有相同的SQL字符，並且確認是同一邏輯的SQL語句，則從共享池緩存中取出SQL對應的執行計劃，根據執行計劃讀取數據並返回結果給客戶端。

如果在共享池中未發現相同的SQL則根據SQL邏輯生成一條新的執行計劃並保存在SQL緩存區中，然後根據執行計劃讀取數據並返回結果給客戶端。

爲了更快的檢索SQL是否在緩存區中，首先進行的是SQL字符串hash值對比，如果未找到則認爲沒有緩存，如果存在再進行下一步的準確對比，所以要命中SQL緩存區應保證SQL字符是完全一致，中間有大小寫或空格都會認爲是不同的SQL。

如果我們不採用綁定變量，採用字符串拼接的模式生成SQL,那麼每條SQL都會產生執行計劃，這樣會導致共享池耗盡，緩存命中率也很低。

 

一些不使用綁定變量的場景：

a、數據倉庫應用，這種應用一般併發不高，但是每個SQL執行時間很長，SQL解析的時間相比SQL執行時間比較小，綁定變量對性能提高不明顯。數據倉庫一般都是內部分析應用，所以也不太會發生SQL注入的安全問題。

b、數據分佈不均勻的特殊邏輯，如產品表，記錄有1億，有一產品狀態字段，上面建有索引，有審覈中，審覈通過，審覈未通過3種狀態，其中審覈通過9500萬，審覈中1萬，審覈不通過499萬。

要做這樣一個查詢：

select count(*) from product where status=?

採用綁定變量的話，那麼只會有一個執行計劃，如果走索引訪問，那麼對於審覈中查詢很快，對審覈通過和審覈不通過會很慢；如果不走索引，那麼對於審覈中與審覈通過和審覈不通過時間基本一樣；

對於這種情況應該不使用綁定變量，而直接採用字符拼接的方式生成SQL，這樣可以爲每個SQL生成不同的執行計劃，如下所示。

select count(*) from product where status='approved'; //不使用索引

select count(*) from product where status='tbd'; //不使用索引

select count(*) from product where status='auditing';//使用索引

 

4.2、合理使用排序

Oracle的排序算法一直在優化，但是總體時間複雜度約等於nLog(n)。普通OLTP系統排序操作一般都是在內存裏進行的，對於數據庫來說是一種CPU的消耗，曾在PC機做過測試，單核普通CPU在1秒鐘可以完成100萬條記錄的全內存排序操作，所以說由於現在CPU的性能增強，對於普通的幾十條或上百條記錄排序對系統的影響也不會很大。但是當你的記錄集增加到上萬條以上時，你需要注意是否一定要這麼做了，大記錄集排序不僅增加了CPU開銷，而且可能會由於內存不足發生硬盤排序的現象，當發生硬盤排序時性能會急劇下降，這種需求需要與DBA溝通再決定，取決於你的需求和數據，所以只有你自己最清楚，而不要被別人說排序很慢就嚇倒。

以下列出了可能會發生排序操作的SQL語法：

Order by

Group by

Distinct

Exists子查詢

Not Exists子查詢

In子查詢

Not In子查詢

Union（並集），Union All也是一種並集操作，但是不會發生排序，如果你確認兩個數據集不需要執行去除重複數據操作，那請使用Union All 代替Union。

Minus（差集）

Intersect（交集）

Create Index

Merge Join，這是一種兩個表連接的內部算法，執行時會把兩個表先排序好再連接，應用於兩個大表連接的操作。如果你的兩個表連接的條件都是等值運算，那可以採用Hash Join來提高性能，因爲Hash Join使用Hash 運算來代替排序的操作。具體原理及設置參考SQL執行計劃優化專題。

 

4.3、減少比較操作

我們SQL的業務邏輯經常會包含一些比較操作，如a=b，a<b之類的操作，對於這些比較操作數據庫都體現得很好，但是如果有以下操作，我們需要保持警惕：

Like模糊查詢，如下所示：

a like ‘%abc%’

 

Like模糊查詢對於數據庫來說不是很擅長，特別是你需要模糊檢查的記錄有上萬條以上時，性能比較糟糕，這種情況一般可以採用專用Search或者採用全文索引方案來提高性能。

不能使用索引定位的大量In List，如下所示：

a in (:1,:2,:3,…,:n)   ----n>20

如果這裏的a字段不能通過索引比較，那數據庫會將字段與in裏面的每個值都進行比較運算，如果記錄數有上萬以上，會明顯感覺到SQL的CPU開銷加大，這個情況有兩種解決方式：

a、  將in列表裏面的數據放入一張中間小表，採用兩個表Hash Join關聯的方式處理；

b、  採用str2varList方法將字段串列表轉換一個臨時表處理，關於str2varList方法可以在網上直接查詢，這裏不詳細介紹。

 

以上兩種解決方案都需要與中間表Hash Join的方式才能提高性能，如果採用了Nested Loop的連接方式性能會更差。

如果發現我們的系統IO沒問題但是CPU負載很高，就有可能是上面的原因，這種情況不太常見，如果遇到了最好能和DBA溝通並確認準確的原因。

 

4.4、大量複雜運算在客戶端處理

什麼是複雜運算，一般我認爲是一秒鐘CPU只能做10萬次以內的運算。如含小數的對數及指數運算、三角函數、3DES及BASE64數據加密算法等等。

如果有大量這類函數運算，儘量放在客戶端處理，一般CPU每秒中也只能處理1萬-10萬次這樣的函數運算，放在數據庫內不利於高併發處理。

 

5、利用更多的資源

5.1、客戶端多進程並行訪問

多進程並行訪問是指在客戶端創建多個進程(線程)，每個進程建立一個與數據庫的連接，然後同時向數據庫提交訪問請求。當數據庫主機資源有空閒時，我們可以採用客戶端多進程並行訪問的方法來提高性能。如果數據庫主機已經很忙時，採用多進程並行訪問性能不會提高，反而可能會更慢。所以使用這種方式最好與DBA或系統管理員進行溝通後再決定是否採用。

 

例如：

我們有10000個產品ID，現在需要根據ID取出產品的詳細信息，如果單線程訪問，按每個IO要5ms計算，忽略主機CPU運算及網絡傳輸時間，我們需要50s才能完成任務。如果採用5個並行訪問，每個進程訪問2000個ID，那麼10s就有可能完成任務。

那是不是並行數越多越好呢，開1000個並行是否只要50ms就搞定，答案肯定是否定的，當並行數超過服務器主機資源的上限時性能就不會再提高，如果再增加反而會增加主機的進程間調度成本和進程衝突機率。

 

以下是一些如何設置並行數的基本建議：

如果瓶頸在服務器主機，但是主機還有空閒資源，那麼最大並行數取主機CPU核數和主機提供數據服務的磁盤數兩個參數中的最小值，同時要保證主機有資源做其它任務。

如果瓶頸在客戶端處理，但是客戶端還有空閒資源，那建議不要增加SQL的並行，而是用一個進程取回數據後在客戶端起多個進程處理即可，進程數根據客戶端CPU核數計算。

如果瓶頸在客戶端網絡，那建議做數據壓縮或者增加多個客戶端，採用map reduce的架構處理。

如果瓶頸在服務器網絡，那需要增加服務器的網絡帶寬或者在服務端將數據壓縮後再處理了。

 

5.2、數據庫並行處理

數據庫並行處理是指客戶端一條SQL的請求，數據庫內部自動分解成多個進程並行處理，如下圖所示：

 

 

並不是所有的SQL都可以使用並行處理，一般只有對錶或索引進行全部訪問時纔可以使用並行。數據庫表默認是不打開並行訪問，所以需要指定SQL並行的提示，如下所示：

select /*+parallel(a,4)*/ * from employee;

 

並行的優點：

使用多進程處理，充分利用數據庫主機資源（CPU,IO），提高性能。

並行的缺點：

1、單個會話佔用大量資源，影響其它會話，所以只適合在主機負載低時期使用；

2、只能採用直接IO訪問，不能利用緩存數據，所以執行前會觸發將髒緩存數據寫入磁盤操作。

 

注：

1、並行處理在OLTP類系統中慎用，使用不當會導致一個會話把主機資源全部佔用，而正常事務得不到及時響應，所以一般只是用於數據倉庫平臺。

2、一般對於百萬級記錄以下的小表採用並行訪問性能並不能提高，反而可能會讓性能更差。

SQL性能優化  --- 面試題

今天面試，我簡歷上寫了熟悉sql的性能優化，但是今天面試，一時想不起別的，就僅僅說出了一條，在這裏再總結一些，完善自己的知識點。

我經常用的數據庫是oracle，所以我的sql優化是程序員針對於oracle的。

總結，這個sql優化是針對程序員的，而不是針對dba的，主要就是第一，儘量防止模糊，明確指出，即用列名代替*，第二，在where語句上下工夫。第三多表查詢和子查詢，第四儘量使用綁定。

數據庫性能優化之SQL語句優化1

一、問題的提出

在應用系統開發初期，由於開發數據庫數據比較少，對於查詢SQL語句，複雜視圖的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的性能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用後，隨着數據庫中數據的增加，系統的響應速度就成爲目前系統需要解決的最主要的問題之一。系統優化中一個很重要的方面就是SQL語句的優化。對於海量數據，劣質SQL語句和優質SQL語句之間的速度差別可以達到上百倍，可見對於一個系統不是簡單地能實現其功能就可，而是要寫出高質量的SQL語句，提高系統的可用性。

在多數情況下，Oracle使用索引來更快地遍歷表，優化器主要根據定義的索引來提高性能。但是，如果在SQL語句的where子句中寫的SQL代碼不合理，就會造成優化器刪去索引而使用全表掃描，一般就這種SQL語句就是所謂的劣質SQL語句。在編寫SQL語句時我們應清楚優化器根據何種原則來刪除索引，這有助於寫出高性能的SQL語句。

二、SQL語句編寫注意問題

下面就某些SQL語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹。在這些where子句中，即使某些列存在索引，但是由於編寫了劣質的SQL，系統在運行該SQL語句時也不能使用該索引，而同樣使用全表掃描，這就造成了響應速度的極大降低。

1. 操作符優化

(a) IN 操作符

用IN寫出來的SQL的優點是比較容易寫及清晰易懂，這比較適合現代軟件開發的風格。但是用IN的SQL性能總是比較低的，從Oracle執行的步驟來分析用IN的SQL與不用IN的SQL有以下區別：

ORACLE試圖將其轉換成多個表的連接，如果轉換不成功則先執行IN裏面的子查詢，再查詢外層的表記錄，如果轉換成功則直接採用多個表的連接方式查詢。由此可見用IN的SQL至少多了一個轉換的過程。一般的SQL都可以轉換成功，但對於含有分組統計等方面的SQL就不能轉換了。

推薦方案：在業務密集的SQL當中儘量不採用IN操作符，用EXISTS 方案代替。

(b) NOT IN操作符

此操作是強列不推薦使用的，因爲它不能應用表的索引。

推薦方案：用NOT EXISTS 方案代替

(c) IS NULL 或IS NOT NULL操作（判斷字段是否爲空）

判斷字段是否爲空一般是不會應用索引的，因爲索引是不索引空值的。不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的。

推薦方案：用其它相同功能的操作運算代替，如：a is not null 改爲 a>0 或a>’’等。不允許字段爲空，而用一個缺省值代替空值，如申請中狀態字段不允許爲空，缺省爲申請。

(d) > 及 < 操作符（大於或小於操作符）

大於或小於操作符一般情況下是不用調整的，因爲它有索引就會採用索引查找，但有的情況下可以對它進行優化，如一個表有100萬記錄，一個數值型字段A，30萬記錄的A=0，30萬記錄的A=1，39萬記錄的A=2，1萬記錄的A=3。那麼執行A>2與A>=3的效果就有很大的區別了，因爲A>2時ORACLE會先找出爲2的記錄索引再進行比較，而A>=3時ORACLE則直接找到=3的記錄索引。

(e) LIKE操作符

LIKE操作符可以應用通配符查詢，裏面的通配符組合可能達到幾乎是任意的查詢，但是如果用得不好則會產生性能上的問題，如LIKE ‘%5400%’ 這種查詢不會引用索引，而LIKE ‘X5400%’則會引用範圍索引。

一個實際例子：用YW_YHJBQK表中營業編號後面的戶標識號可來查詢營業編號 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 這個條件會產生全表掃描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 則會利用YY_BH的索引進行兩個範圍的查詢，性能肯定大大提高。

帶通配符(%)的like語句：

同樣以上面的例子來看這種情況。目前的需求是這樣的，要求在職工表中查詢名字中包含cliton的人。可以採用如下的查詢SQL語句:

select * from employee where last_name like '%cliton%';

這裏由於通配符(%)在搜尋詞首出現，所以Oracle系統不使用last_name的索引。在很多情況下可能無法避免這種情況，但是一定要心中有底，通配符如此使用會降低查詢速度。然而當通配符出現在字符串其他位置時，優化器就能利用索引。在下面的查詢中索引得到了使用:

select * from employee where last_name like 'c%';

(f) UNION操作符

UNION在進行錶鏈接後會篩選掉重複的記錄，所以在錶鏈接後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重複的記錄再返回結果。實際大部分應用中是不會產生重複的記錄，最常見的是過程表與歷史表UNION。如： 
select * from gc_dfys 
union 
select * from ls_jg_dfys 
這個SQL在運行時先取出兩個表的結果，再用排序空間進行排序刪除重複的記錄，最後返回結果集，如果表數據量大的話可能會導致用磁盤進行排序。

推薦方案：採用UNION ALL操作符替代UNION，因爲UNION ALL操作只是簡單的將兩個結果合併後就返回。

select * from gc_dfys 
union all 
select * from ls_jg_dfys

(g) 聯接列

對於有聯接的列，即使最後的聯接值爲一個靜態值，優化器是不會使用索引的。我們一起來看一個例子，假定有一個職工表(employee)，對於一個職工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，現在要查詢一個叫比爾.克林頓(Bill Cliton)的職工。

下面是一個採用聯接查詢的SQL語句：

select * from employss where first_name||''||last_name ='Beill Cliton';

上面這條語句完全可以查詢出是否有Bill Cliton這個員工，但是這裏需要注意，系統優化器對基於last_name創建的索引沒有使用。當採用下面這種SQL語句的編寫，Oracle系統就可以採用基於last_name創建的索引。

*** where first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';

(h) Order by語句

ORDER BY語句決定了Oracle如何將返回的查詢結果排序。Order by語句對要排序的列沒有什麼特別的限制，也可以將函數加入列中(象聯接或者附加等)。任何在Order by語句的非索引項或者有計算表達式都將降低查詢速度。

仔細檢查order by語句以找出非索引項或者表達式，它們會降低性能。解決這個問題的辦法就是重寫order by語句以使用索引，也可以爲所使用的列建立另外一個索引，同時應絕對避免在order by子句中使用表達式。

(i) NOT

我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表達式，如大於、小於、等於以及不等於等等，也可以使用and(與)、or(或)以及not(非)。NOT可用來對任何邏輯運算符號取反。下面是一個NOT子句的例子:

... where not (status ='VALID')

如果要使用NOT，則應在取反的短語前面加上括號，並在短語前面加上NOT運算符。NOT運算符包含在另外一個邏輯運算符中，這就是不等於(<>)運算符。換句話說，即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞，NOT仍在運算符中，見下例:

... where status <>'INVALID';

對這個查詢，可以改寫爲不使用NOT：

select * from employee where salary<3000 or salary>3000;

雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。

2. SQL書寫的影響

(a) 同一功能同一性能不同寫法SQL的影響。

如一個SQL在A程序員寫的爲  Select * from zl_yhjbqk

B程序員寫的爲 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（帶表所有者的前綴）

C程序員寫的爲 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大寫表名）

D程序員寫的爲 Select *  from DLYX.ZLYHJBQK（中間多了空格）

以上四個SQL在ORACLE分析整理之後產生的結果及執行的時間是一樣的，但是從ORACLE共享內存SGA的原理，可以得出ORACLE對每個SQL 都會對其進行一次分析，並且佔用共享內存，如果將SQL的字符串及格式寫得完全相同，則ORACLE只會分析一次，共享內存也只會留下一次的分析結果，這不僅可以減少分析SQL的時間，而且可以減少共享內存重複的信息，ORACLE也可以準確統計SQL的執行頻率。

(b) WHERE後面的條件順序影響

WHERE子句後面的條件順序對大數據量表的查詢會產生直接的影響。如： 
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1 
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下' 
以上兩個SQL中dy_dj（電壓等級）及xh_bz（銷戶標誌）兩個字段都沒進行索引，所以執行的時候都是全表掃描，第一條SQL的dy_dj = '1KV以下'條件在記錄集內比率爲99%，而xh_bz=1的比率只爲0.5%，在進行第一條SQL的時候99%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，而在進行第二條SQL的時候0.5%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，以此可以得出第二條SQL的CPU佔用率明顯比第一條低。

(c) 查詢表順序的影響

在FROM後面的表中的列表順序會對SQL執行性能影響，在沒有索引及ORACLE沒有對錶進行統計分析的情況下，ORACLE會按表出現的順序進行鏈接，由此可見表的順序不對時會產生十分耗服物器資源的數據交叉。（注：如果對錶進行了統計分析，ORACLE會自動先進小表的鏈接，再進行大表的鏈接）

3. SQL語句索引的利用

(a) 對條件字段的一些優化

採用函數處理的字段不能利用索引，如：

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，優化處理：hbs_bh like ‘5400%’

trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 優化處理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq<trunc(sysdate+1)

進行了顯式或隱式的運算的字段不能進行索引，如：ss_df+20>50，優化處理：ss_df>30

‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’，優化處理：hbs_bh>’5400021542’

sk_rq+5=sysdate，優化處理：sk_rq=sysdate-5

hbs_bh=5401002554，優化處理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此條件對hbs_bh 進行隱式的to_number轉換，因爲hbs_bh字段是字符型。

條件內包括了多個本表的字段運算時不能進行索引，如：

ys_df>cx_df，無法進行優化 
qc_bh || kh_bh=’5400250000’，優化處理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’

4. 更多方面SQL優化資料分享

（1） 選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作爲基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作爲基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表.

（2） WHERE子句中的連接順序：

ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾.

（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味着將耗費更多的時間。

（4） 減少訪問數據庫的次數：

ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變量 , 讀數據塊等。

（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次數據庫訪問的檢索數據量 ,建議值爲200。

（6） 使用DECODE函數來減少處理時間：

使用DECODE函數可以避免重複掃描相同記錄或重複連接相同的表.

（7） 整合簡單,無關聯的數據庫訪問：

如果你有幾個簡單的數據庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關係) 。

（8） 刪除重複記錄：

最高效的刪除重複記錄方法 ( 因爲使用了ROWID)例子： 
DELETE  FROM  EMP E  WHERE  E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM  EMP X  WHERE  X.EMP_NO = E.EMP_NO)。

（9） 用TRUNCATE替代DELETE：

當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前的狀態(準確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行後,數據不能被恢復.因此很少的資源被調用,執行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML) 。

（10） 儘量多使用COMMIT：

只要有可能,在程序中儘量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因爲COMMIT所釋放的資源而減少，COMMIT所釋放的資源: 
a. 回滾段上用於恢復數據的信息. 
b. 被程序語句獲得的鎖 
c. redo log buffer 中的空間 
d. ORACLE爲管理上述3種資源中的內部花費

（11） 用Where子句替換HAVING子句：

避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之後纔對結果集進行過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,那就能減少這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因爲on是先把不符合條件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的數據，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因爲它過濾數據後才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢如果要涉及到計算的字 段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算後才起作 用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表 後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裏。

（12） 減少對錶的查詢：

在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對錶的查詢.例子： 
SELECT  TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM  TAB_COLUMNS  WHERE  VERSION = 604)

（13） 通過內部函數提高SQL效率：

複雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的。

（14） 使用表的別名(Alias)：

當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名並把別名前綴於每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間並減少那些由Column歧義引起的語法錯誤。

（15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：

在許多基於基礎表的查詢中,爲了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率. 在子查詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並. 無論在哪種情況下,NOT IN都是最低效的 (因爲它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 爲了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS。 
例子： 
（高效）SELECT * FROM  EMP (基礎表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  EXISTS (SELECT ‘X'  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB') 
(低效)SELECT  * FROM  EMP (基礎表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB')

（16） 識別'低效執行'的SQL語句：

雖然目前各種關於SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具來解決問題始終是一個最好的方法： 
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 
ORDER BY  4 DESC;

（17） 用索引提高效率：

索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數據的效率，ORACLE使用了一個複雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快. 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優化器將使用索引. 同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味着每條記錄的INSERT , DELETE , UPDATE將爲此多付出4 , 5 次的磁盤I/O . 因爲索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。定期的重構索引是有必要的： 
ALTER  INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>

（18） 用EXISTS替換DISTINCT：

當提交一個包含一對多表信息(比如部門表和僱員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更爲迅速,因爲RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦滿足後,立刻返回結果. 例子： 
(低效): 
SELECT  DISTINCT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D , EMP E WHERE  D.DEPT_NO = E.DEPT_NO 
(高效): 
SELECT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D  WHERE  EXISTS ( SELECT ‘X'  FROM  EMP E  WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

（19） sql語句用大寫的；因爲oracle總是先解析sql語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執行。

（20） 在java代碼中儘量少用連接符“＋”連接字符串！

（21） 避免在索引列上使用NOT，通常我們要避免在索引列上使用NOT, NOT會產生在和在索引列上使用函數相同的影響. 當ORACLE”遇到”NOT,他就會停止使用索引轉而執行全表掃描。

（22） 避免在索引列上使用計算 
WHERE子句中，如果索引列是函數的一部分．優化器將不使用索引而使用全表掃描．舉例: 
低效： 
SELECT … FROM  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000; 
高效: 
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

（23） 用>=替代> 
高效: 
SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=4 
低效: 
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 
兩者的區別在於, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等於4的記錄而後者將首先定位到DEPTNO=3的記錄並且向前掃描到第一個DEPT大於3的記錄。

（24） 用UNION替換OR (適用於索引列)

通常情況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR將會起到較好的效果. 對索引列使用OR將造成全表掃描. 注意, 以上規則只針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因爲你沒有選擇OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 
高效: 
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 
FROM LOCATION 
WHERE LOC_ID = 10 
UNION 
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 
FROM LOCATION 
WHERE REGION = “MELBOURNE” 
低效: 
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 
FROM LOCATION 
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE” 
如果你堅持要用OR, 那就需要返回記錄最少的索引列寫在最前面.

（25） 用IN來替換OR

這是一條簡單易記的規則，但是實際的執行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，兩者的執行路徑似乎是相同的． 
低效: 
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 
高效 
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN  IN (10,20,30);

（26） 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

避免在索引中使用任何可以爲空的列，ORACLE將無法使用該索引．對於單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄. 對於複合索引，如果每個列都爲空，索引中同樣不存在此記錄. 如果至少有一個列不爲空，則記錄存在於索引中．舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 並且表中存在一條記錄的A,B值爲(123,null) , ORACLE將不接受下一條具有相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而如果所有的索引列都爲空，ORACLE將認爲整個鍵值爲空而空不等於空. 因此你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因爲空值不存在於索引列中,所以WHERE子句中對索引列進行空值比較將使ORACLE停用該索引. 
低效: (索引失效) 
SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE IS NOT NULL; 
高效: (索引有效) 
SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE >=0;

（27） 總是使用索引的第一個列：

如果索引是建立在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優化器纔會選擇使用該索引. 這也是一條簡單而重要的規則，當僅引用索引的第二個列時,優化器使用了全表掃描而忽略了索引。

（28） 用UNION-ALL 替換UNION ( 如果有可能的話)：

當SQL 語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合併, 然後在輸出最終結果前進行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 將重複輸出兩個結果集合中相同記錄. 因此各位還是要從業務需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 將對結果集合排序,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊內存. 對於這塊內存的優化也是相當重要的. 下面的SQL可以用來查詢排序的消耗量 
低效： 
SELECT  ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM  DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
UNION 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
高效: 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
UNION ALL 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

（29） 用WHERE替代ORDER BY：

ORDER BY 子句只在兩種嚴格的條件下使用索引. 
ORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中並保持在索引中的排列順序. 
ORDER BY中所有的列必須定義爲非空. 
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能並列. 
例如: 
表DEPT包含以下列: 
DEPT_CODE PK NOT NULL 
DEPT_DESC NOT NULL 
DEPT_TYPE NULL 
低效: (索引不被使用) 
SELECT DEPT_CODE FROM  DEPT  ORDER BY  DEPT_TYPE 
高效: (使用索引) 
SELECT DEPT_CODE  FROM  DEPT  WHERE  DEPT_TYPE > 0

（30） 避免改變索引列的類型:

當比較不同數據類型的數據時, ORACLE自動對列進行簡單的類型轉換. 
假設 EMPNO是一個數值類型的索引列. 
SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = ‘123' 
實際上,經過ORACLE類型轉換, 語句轉化爲: 
SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 
幸運的是,類型轉換沒有發生在索引列上,索引的用途沒有被改變. 
現在,假設EMP_TYPE是一個字符類型的索引列. 
SELECT …  FROM EMP  WHERE EMP_TYPE = 123 
這個語句被ORACLE轉換爲: 
SELECT …  FROM EMP  WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 
因爲內部發生的類型轉換, 這個索引將不會被用到! 爲了避免ORACLE對你的SQL進行隱式的類型轉換, 最好把類型轉換用顯式表現出來. 注意當字符和數值比較時, ORACLE會優先轉換數值類型到字符類型。

分析select   emp_name   form   employee   where   salary   >   3000   在此語句中若salary是Float類型的，則優化器對其進行優化爲Convert(float,3000)，因爲3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。同樣字符和整型數據的轉換。

（31） 需要當心的WHERE子句:

某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這裏有一些例子. 
在下面的例子裏, (1)‘!=' 將不使用索引. 記住, 索引只能告訴你什麼存在於表中, 而不能告訴你什麼不存在於表中. (2) ‘ ¦ ¦'是字符連接函數. 就象其他函數那樣, 停用了索引. (3) ‘+'是數學函數. 就象其他數學函數那樣, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比較,這將會啓用全表掃描.

（32） a. 如果檢索數據量超過30%的表中記錄數.使用索引將沒有顯著的效率提高. b. 在特定情況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數量級上的區別. 而通常情況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍!

（33） 避免使用耗費資源的操作：

帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啓動SQL引擎執行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序. 通常, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的數據庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強。

（34） 優化GROUP BY：

提高GROUP BY 語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結果但第二個明顯就快了許多. 
低效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
GROUP by JOB 
HAVING JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
高效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
WHERE JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
GROUP by JOB

轉自：http://my.oschina.net/xianggao/blog/87216

另有參考 http://my.oschina.net/xianggao/blog/87448 數據庫性能優化之SQL語句優化2

http://my.oschina.net/xianggao/blog/87450 數據庫性能優化之SQL語句優化3

http://my.oschina.net/xianggao/blog/87453 數據庫性能優化之SQL語句優化4

http://my.oschina.net/xianggao/blog/87223  關於如何形成一個好的數據庫設計

SQL性能優化二

優化目標

1. 減少 IO 次數
   IO永遠是數據庫最容易瓶頸的地方，這是由數據庫的職責所決定的，大部分數據庫操作中超過90%的時間都是 IO 操作所佔用的，減少 IO 次數是 SQL 優化中需要第一優先考慮，當然，也是收效最明顯的優化手段。
2. 降低 CPU 計算
   除了 IO 瓶頸之外，SQL優化中需要考慮的就是 CPU 運算量的優化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大戶（這些操作基本上都是 CPU 處理內存中的數據比較運算）。當我們的 IO 優化做到一定階段之後，降低 CPU 計算也就成爲了我們 SQL 優化的重要目標

優化方法

1. 改變 SQL 執行計劃
   明確了優化目標之後，我們需要確定達到我們目標的方法。對於 SQL 語句來說，達到上述2個目標的方法其實只有一個，那就是改變 SQL 的執行計劃，讓他儘量“少走彎路”，儘量通過各種“捷徑”來找到我們需要的數據，以達到 “減少 IO 次數” 和 “降低 CPU 計算” 的目標

常見誤區

1. count(1)和count(primary_key) 優於 count(*)
   很多人爲了統計記錄條數，就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ，他們認爲這樣性能更好，其實這是一個誤區。對於有些場景，這樣做可能性能會更差，應爲數據庫對 count(*) 計數操作做了一些特別的優化。
2. count(column) 和 count(*) 是一樣的
   這個誤區甚至在很多的資深工程師或者是 DBA 中都普遍存在，很多人都會認爲這是理所當然的。實際上，count(column) 和 count(*) 是一個完全不一樣的操作，所代表的意義也完全不一樣。
   count(column) 是表示結果集中有多少個column字段不爲空的記錄
   count(*) 是表示整個結果集有多少條記錄
3. select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以讓數據庫訪問更少的數據量
   這個誤區主要存在於大量的開發人員中，主要原因是對數據庫的存儲原理不是太瞭解。
   實際上，大多數關係型數據庫都是按照行（row）的方式存儲，而數據存取操作都是以一個固定大小的IO單元（被稱作 block 或者 page）爲單位，一般爲4KB，8KB… 大多數時候，每個IO單元中存儲了多行，每行都是存儲了該行的所有字段（lob等特殊類型字段除外）。
   所以，我們是取一個字段還是多個字段，實際上數據庫在表中需要訪問的數據量其實是一樣的。
   當然，也有例外情況，那就是我們的這個查詢在索引中就可以完成，也就是說當只取 a,b兩個字段的時候，不需要回表，而c這個字段不在使用的索引中，需要回表取得其數據。在這樣的情況下，二者的IO量會有較大差異。
4. order by 一定需要排序操作
   我們知道索引數據實際上是有序的，如果我們的需要的數據和某個索引的順序一致，而且我們的查詢又通過這個索引來執行，那麼數據庫一般會省略排序操作，而直接將數據返回，因爲數據庫知道數據已經滿足我們的排序需求了。
   實際上，利用索引來優化有排序需求的 SQL，是一個非常重要的優化手段
   延伸閱讀：MySQL ORDER BY 的實現分析 ，MySQL 中 GROUP BY 基本實現原理 以及 MySQL DISTINCT 的基本實現原理 這3篇文章中有更爲深入的分析，尤其是第一篇
5. 執行計劃中有 filesort 就會進行磁盤文件排序
   有這個誤區其實並不能怪我們，而是因爲 MySQL 開發者在用詞方面的問題。filesort 是我們在使用 explain 命令查看一條 SQL 的執行計劃的時候可能會看到在 “Extra” 一列顯示的信息。
   實際上，只要一條 SQL 語句需要進行排序操作，都會顯示“Using filesort”，這並不表示就會有文件排序操作。
   延伸閱讀：理解 MySQL Explain 命令輸出中的filesort，我在這裏有更爲詳細的介紹

基本原則

1. 儘量少 join
   MySQL 的優勢在於簡單，但這在某些方面其實也是其劣勢。MySQL 優化器效率高，但是由於其統計信息的量有限，優化器工作過程出現偏差的可能性也就更多。對於複雜的多表 Join，一方面由於其優化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能表現離 Oracle 等關係型數據庫前輩還是有一定距離。但如果是簡單的單表查詢，這一差距就會極小甚至在有些場景下要優於這些數據庫前輩。
2. 儘量少排序
   排序操作會消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場景下會較大影響 SQL 的響應時間。
   對於MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如：
   • 上面誤區中提到的通過利用索引來排序的方式進行優化
   • 減少參與排序的記錄條數
   • 非必要不對數據進行排序
   • …
3. 儘量避免 select *
   很多人看到這一點後覺得比較難理解，上面不是在誤區中剛剛說 select 子句中字段的多少並不會影響到讀取的數據嗎？
   是的，大多數時候並不會影響到 IO 量，但是當我們還存在 order by 操作的時候，select 子句中的字段多少會在很大程度上影響到我們的排序效率，這一點可以通過我之前一篇介紹 MySQL ORDER BY 的實現分析 的文章中有較爲詳細的介紹。
   此外，上面誤區中不是也說了，只是大多數時候是不會影響到 IO 量，當我們的查詢結果僅僅只需要在索引中就能找到的時候，還是會極大減少 IO 量的。
4. 儘量用 join 代替子查詢
   雖然 Join 性能並不佳，但是和 MySQL 的子查詢比起來還是有非常大的性能優勢。MySQL 的子查詢執行計劃一直存在較大的問題，雖然這個問題已經存在多年，但是到目前已經發布的所有穩定版本中都普遍存在，一直沒有太大改善。雖然官方也在很早就承認這一問題，並且承諾儘快解決，但是至少到目前爲止我們還沒有看到哪一個版本較好的解決了這一問題。
5. 儘量少 or
   當 where 子句中存在多個條件以“或”並存的時候，MySQL 的優化器並沒有很好的解決其執行計劃優化問題，再加上 MySQL 特有的 SQL 與 Storage 分層架構方式，造成了其性能比較低下，很多時候使用 union all 或者是union（必要的時候）的方式來代替“or”會得到更好的效果。
6. 儘量用 union all 代替 union
   union 和 union all 的差異主要是前者需要將兩個（或者多個）結果集合並後再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的 CPU 運算，加大資源消耗及延遲。所以當我們可以確認不可能出現重複結果集或者不在乎重複結果集的時候，儘量使用 union all 而不是 union。
7. 儘量早過濾
   這一優化策略其實最常見於索引的優化設計中（將過濾性更好的字段放得更靠前）。
   在 SQL 編寫中同樣可以使用這一原則來優化一些 Join 的 SQL。比如我們在多個表進行分頁數據查詢的時候，我們最好是能夠在一個表上先過濾好數據分好頁，然後再用分好頁的結果集與另外的表 Join，這樣可以儘可能多的減少不必要的 IO 操作，大大節省 IO 操作所消耗的時間。
8. 避免類型轉換
   這裏所說的“類型轉換”是指 where 子句中出現 column 字段的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換：
   • 人爲在column_name 上通過轉換函數進行轉換
     直接導致 MySQL（實際上其他數據庫也會有同樣的問題）無法使用索引，如果非要轉換，應該在傳入的參數上進行轉換
   • 由數據庫自己進行轉換
     如果我們傳入的數據類型和字段類型不一致，同時我們又沒有做任何類型轉換處理，MySQL 可能會自己對我們的數據進行類型轉換操作，也可能不進行處理而交由存儲引擎去處理，這樣一來，就會出現索引無法使用的情況而造成執行計劃問題。
9. 優先優化高併發的 SQL，而不是執行頻率低某些“大”SQL
   對於破壞性來說，高併發的 SQL 總是會比低頻率的來得大，因爲高併發的 SQL 一旦出現問題，甚至不會給我們任何喘息的機會就會將系統壓跨。而對於一些雖然需要消耗大量 IO 而且響應很慢的 SQL，由於頻率低，即使遇到，最多就是讓整個系統響應慢一點，但至少可能撐一會兒，讓我們有緩衝的機會。
10. 從全局出發優化，而不是片面調整
    SQL 優化不能是單獨針對某一個進行，而應充分考慮系統中所有的 SQL，尤其是在通過調整索引優化 SQL 的執行計劃的時候，千萬不能顧此失彼，因小失大。
11. 儘可能對每一條運行在數據庫中的SQL進行 explain
    優化 SQL，需要做到心中有數，知道 SQL 的執行計劃才能判斷是否有優化餘地，才能判斷是否存在執行計劃問題。在對數據庫中運行的 SQL 進行了一段時間的優化之後，很明顯的問題 SQL 可能已經很少了，大多都需要去發掘，這時候就需要進行大量的 explain 操作收集執行計劃，並判斷是否需要進行優化

Mysql性能優化之引擎的選擇

MySQL 的存儲引擎可能是所有關係型數據庫產品中最具有特色的了，不僅可以同時使用多種存儲引擎，而且每種存儲引擎和MySQL之間使用插件方式這種非常松的耦合關係。

由於各存儲引擎功能特性差異較大，這篇文章主要是介紹如何來選擇合適的存儲引擎來應對不同的業務場景。

• MyISAM
  • 特性
    1. 不支持事務：MyISAM存儲引擎不支持事務，所以對事務有要求的業務場景不能使用
    2. 表級鎖定：其鎖定機制是表級索引，這雖然可以讓鎖定的實現成本很小但是也同時大大降低了其併發性能
    3. 讀寫互相阻塞：不僅會在寫入的時候阻塞讀取，MyISAM還會在讀取的時候阻塞寫入，但讀本身並不會阻塞另外的讀
    4. 只會緩存索引：MyISAM可以通過key_buffer緩存以大大提高訪問性能減少磁盤IO，但是這個緩存區只會緩存索引，而不會緩存數據
  • 適用場景
    1. 不需要事務支持（不支持）
    2. 併發相對較低（鎖定機制問題）
    3. 數據修改相對較少（阻塞問題）
    4. 以讀爲主
    5. 數據一致性要求不是非常高
  • 最佳實踐
    1. 儘量索引（緩存機制）
    2. 調整讀寫優先級，根據實際需求確保重要操作更優先
    3. 啓用延遲插入改善大批量寫入性能
    4. 儘量順序操作讓insert數據都寫入到尾部，減少阻塞
    5. 分解大的操作，降低單個操作的阻塞時間
    6. 降低併發數，某些高併發場景通過應用來進行排隊機制
    7. 對於相對靜態的數據，充分利用Query Cache可以極大的提高訪問效率
    8. MyISAM的Count只有在全表掃描的時候特別高效，帶有其他條件的count都需要進行實際的數據訪問
• InnoDB
  • 特性
    1. 具有較好的事務支持：支持4個事務隔離級別，支持多版本讀
    2. 行級鎖定：通過索引實現，全表掃描仍然會是表鎖，注意間隙鎖的影響
    3. 讀寫阻塞與事務隔離級別相關
    4. 具有非常高效的緩存特性：能緩存索引，也能緩存數據
    5. 整個表和主鍵以Cluster方式存儲，組成一顆平衡樹
    6. 所有Secondary Index都會保存主鍵信息
  • 適用場景
    1. 需要事務支持（具有較好的事務特性）
    2. 行級鎖定對高併發有很好的適應能力，但需要確保查詢是通過索引完成
    3. 數據更新較爲頻繁的場景
    4. 數據一致性要求較高
    5. 硬件設備內存較大，可以利用InnoDB較好的緩存能力來提高內存利用率，儘可能減少磁盤 IO
  • 最佳實踐
    1. 主鍵儘可能小，避免給Secondary index帶來過大的空間負擔
    2. 避免全表掃描，因爲會使用表鎖
    3. 儘可能緩存所有的索引和數據，提高響應速度
    4. 在大批量小插入的時候，儘量自己控制事務而不要使用autocommit自動提交
    5. 合理設置innodb_flush_log_at_trx_commit參數值，不要過度追求安全性
    6. 避免主鍵更新，因爲這會帶來大量的數據移動
• NDBCluster
  • 特性
    1. 分佈式：分佈式存儲引擎，可以由多個NDBCluster存儲引擎組成集羣分別存放整體數據的一部分
    2. 支持事務：和Innodb一樣，支持事務
    3. 可與mysqld不在一臺主機：可以和mysqld分開存在於獨立的主機上，然後通過網絡和mysqld通信交互
    4. 內存需求量巨大：新版本索引以及被索引的數據必須存放在內存中，老版本所有數據和索引必須存在與內存中
  • 適用場景
    1. 具有非常高的併發需求
    2. 對單個請求的響應並不是非常的critical
    3. 查詢簡單，過濾條件較爲固定，每次請求數據量較少，又不希望自己進行水平Sharding
  • 最佳實踐
    1. 儘可能讓查詢簡單，避免數據的跨節點傳輸
    2. 儘可能滿足SQL節點的計算性能，大一點的集羣SQL節點會明顯多餘Data節點
    3. 在各節點之間儘可能使用萬兆網絡環境互聯，以減少數據在網絡層傳輸過程中的延時

Mysql性能優化 --- 包含SQL、表結構、索引和緩存

• 優化目標
  1. 減少 IO 次數
     IO永遠是數據庫最容易瓶頸的地方，這是由數據庫的職責所決定的，大部分數據庫操作中超過90%的時間都是 IO 操作所佔用的，減少 IO 次數是 SQL 優化中需要第一優先考慮，當然，也是收效最明顯的優化手段。
  2. 降低 CPU 計算
     除了 IO 瓶頸之外，SQL優化中需要考慮的就是 CPU 運算量的優化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大戶（這些操作基本上都是 CPU 處理內存中的數據比較運算）。當我們的 IO 優化做到一定階段之後，降低 CPU 計算也就成爲了我們 SQL 優化的重要目標
• 優化方法
  1. 改變 SQL 執行計劃
     明確了優化目標之後，我們需要確定達到我們目標的方法。對於 SQL 語句來說，達到上述2個目標的方法其實只有一個，那就是改變 SQL 的執行計劃，讓他儘量“少走彎路”，儘量通過各種“捷徑”來找到我們需要的數據，以達到 “減少 IO 次數” 和 “降低 CPU 計算” 的目標
• 常見誤區
  1. count(1)和count(primary_key) 優於 count(*)
     很多人爲了統計記錄條數，就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ，他們認爲這樣性能更好，其實這是一個誤區。對於有些場景，這樣做可能性能會更差，應爲數據庫對 count(*) 計數操作做了一些特別的優化。
  2. count(column) 和 count(*) 是一樣的
     這個誤區甚至在很多的資深工程師或者是 DBA 中都普遍存在，很多人都會認爲這是理所當然的。實際上，count(column) 和 count(*) 是一個完全不一樣的操作，所代表的意義也完全不一樣。
     count(column) 是表示結果集中有多少個column字段不爲空的記錄
     count(*) 是表示整個結果集有多少條記錄
  3. select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以讓數據庫訪問更少的數據量
     這個誤區主要存在於大量的開發人員中，主要原因是對數據庫的存儲原理不是太瞭解。
     實際上，大多數關係型數據庫都是按照行（row）的方式存儲，而數據存取操作都是以一個固定大小的IO單元（被稱作 block 或者 page）爲單位，一般爲4KB，8KB… 大多數時候，每個IO單元中存儲了多行，每行都是存儲了該行的所有字段（lob等特殊類型字段除外）。
     所以，我們是取一個字段還是多個字段，實際上數據庫在表中需要訪問的數據量其實是一樣的。
     當然，也有例外情況，那就是我們的這個查詢在索引中就可以完成，也就是說當只取 a,b兩個字段的時候，不需要回表，而c這個字段不在使用的索引中，需要回表取得其數據。在這樣的情況下，二者的IO量會有較大差異。
  4. order by 一定需要排序操作
     我們知道索引數據實際上是有序的，如果我們的需要的數據和某個索引的順序一致，而且我們的查詢又通過這個索引來執行，那麼數據庫一般會省略排序操作，而直接將數據返回，因爲數據庫知道數據已經滿足我們的排序需求了。
     實際上，利用索引來優化有排序需求的 SQL，是一個非常重要的優化手段
     延伸閱讀：MySQL ORDER BY 的實現分析 ，MySQL 中 GROUP BY 基本實現原理 以及 MySQL DISTINCT 的基本實現原理 這3篇文章中有更爲深入的分析，尤其是第一篇
  5. 執行計劃中有 filesort 就會進行磁盤文件排序
     有這個誤區其實並不能怪我們，而是因爲 MySQL 開發者在用詞方面的問題。filesort 是我們在使用 explain 命令查看一條 SQL 的執行計劃的時候可能會看到在 “Extra” 一列顯示的信息。
     實際上，只要一條 SQL 語句需要進行排序操作，都會顯示“Using filesort”，這並不表示就會有文件排序操作。
     延伸閱讀：理解 MySQL Explain 命令輸出中的filesort，我在這裏有更爲詳細的介紹
• 基本原則
  1. 儘量少 join
     MySQL 的優勢在於簡單，但這在某些方面其實也是其劣勢。MySQL 優化器效率高，但是由於其統計信息的量有限，優化器工作過程出現偏差的可能性也就更多。對於複雜的多表 Join，一方面由於其優化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能表現離 Oracle 等關係型數據庫前輩還是有一定距離。但如果是簡單的單表查詢，這一差距就會極小甚至在有些場景下要優於這些數據庫前輩。
  2. 儘量少排序
     排序操作會消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場景下會較大影響 SQL 的響應時間。
     對於MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如：
     • 上面誤區中提到的通過利用索引來排序的方式進行優化
     • 減少參與排序的記錄條數
     • 非必要不對數據進行排序
     • 避免使用耗費資源的操作，帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啓動SQL引擎 執行，耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序
     • …
  3. 儘量避免 select *
     很多人看到這一點後覺得比較難理解，上面不是在誤區中剛剛說 select 子句中字段的多少並不會影響到讀取的數據嗎？
     是的，大多數時候並不會影響到 IO 量，但是當我們還存在 order by 操作的時候，select 子句中的字段多少會在很大程度上影響到我們的排序效率，這一點可以通過我之前一篇介紹 MySQL ORDER BY 的實現分析 的文章中有較爲詳細的介紹。
     此外，上面誤區中不是也說了，只是大多數時候是不會影響到 IO 量，當我們的查詢結果僅僅只需要在索引中就能找到的時候，還是會極大減少 IO 量的。
  4. 儘量用 join 代替子查詢
     雖然 Join 性能並不佳，但是和 MySQL 的子查詢比起來還是有非常大的性能優勢。MySQL 的子查詢執行計劃一直存在較大的問題，雖然這個問題已經存在多年，但是到目前已經發布的所有穩定版本中都普遍存在，一直沒有太大改善。雖然官方也在很早就承認這一問題，並且承諾儘快解決，但是至少到目前爲止我們還沒有看到哪一個版本較好的解決了這一問題。
  5. 儘量少 or
     當 where 子句中存在多個條件以“或”並存的時候，MySQL 的優化器並沒有很好的解決其執行計劃優化問題，再加上 MySQL 特有的 SQL 與 Storage 分層架構方式，造成了其性能比較低下，很多時候使用 union all 或者是union（必要的時候）的方式來代替“or”會得到更好的效果。
  6. 儘量用 union all 代替 union
     union 和 union all 的差異主要是前者需要將兩個（或者多個）結果集合並後再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的 CPU 運算，加大資源消耗及延遲。所以當我們可以確認不可能出現重複結果集或者不在乎重複結果集的時候，儘量使用 union all 而不是 union。
  7. 儘量早過濾
     這一優化策略其實最常見於索引的優化設計中（將過濾性更好的字段放得更靠前）。
     在 SQL 編寫中同樣可以使用這一原則來優化一些 Join 的 SQL。比如我們在多個表進行分頁數據查詢的時候，我們最好是能夠在一個表上先過濾好數據分好頁，然後再用分好頁的結果集與另外的表 Join，這樣可以儘可能多的減少不必要的 IO 操作，大大節省 IO 操作所消耗的時間。
  8. 避免類型轉換
     這裏所說的“類型轉換”是指 where 子句中出現 column 字段的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換：
     • 人爲在column_name 上通過轉換函數進行轉換
       直接導致 MySQL（實際上其他數據庫也會有同樣的問題）無法使用索引，如果非要轉換，應該在傳入的參數上進行轉換

     • SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = 7369;
       不要使用：SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = ‘7369

     • 由數據庫自己進行轉換
       如果我們傳入的數據類型和字段類型不一致，同時我們又沒有做任何類型轉換處理，MySQL 可能會自己對我們的數據進行類型轉換操作，也可能不進行處理而交由存儲引擎去處理，這樣一來，就會出現索引無法使用的情況而造成執行計劃問題。
  9. 優先優化高併發的 SQL，而不是執行頻率低某些“大”SQL
     對於破壞性來說，高併發的 SQL 總是會比低頻率的來得大，因爲高併發的 SQL 一旦出現問題，甚至不會給我們任何喘息的機會就會將系統壓跨。而對於一些雖然需要消耗大量 IO 而且響應很慢的 SQL，由於頻率低，即使遇到，最多就是讓整個系統響應慢一點，但至少可能撐一會兒，讓我們有緩衝的機會。
  10. 從全局出發優化，而不是片面調整
      SQL 優化不能是單獨針對某一個進行，而應充分考慮系統中所有的 SQL，尤其是在通過調整索引優化 SQL 的執行計劃的時候，千萬不能顧此失彼，因小失大。
  11. 儘可能對每一條運行在數據庫中的SQL進行 explain
      優化 SQL，需要做到心中有數，知道 SQL 的執行計劃才能判斷是否有優化餘地，才能判斷是否存在執行計劃問題。在對數據庫中運行的 SQL 進行了一段時間的優化之後，很明顯的問題 SQL 可能已經很少了，大多都需要去發掘，這時候就需要進行大量的 explain 操作收集執行計劃，並判斷是否需要進行優化。

二、MySQL 數據庫性能優化之表結構

很多人都將 數據庫設計範式 作爲數據庫表結構設計“聖經”，認爲只要按照這個範式需求設計，就能讓設計出來的表結構足夠優化，既能保證性能優異同時還能滿足擴展性要求。殊不知，在N年前被奉爲“聖經”的數據庫設計3範式早就已經不完全適用了。這裏我整理了一些比較常見的數據庫表結構設計方面的優化技巧，希望對大家有用。由於MySQL數據庫是基於行（Row）存儲的數據庫，而數據庫操作 IO 的時候是以 page（block）的方式，也就是說，如果我們每條記錄所佔用的空間量減小，就會使每個page中可存放的數據行數增大，那麼每次 IO 可訪問的行數也就增多了。反過來說，處理相同行數的數據，需要訪問的 page 就會減少，也就是 IO 操作次數降低，直接提升性能。此外，由於我們的內存是有限的，增加每個page中存放的數據行數，就等於增加每個內存塊的緩存數據量，同時還會提升內存換中數據命中的機率，也就是緩存命中率。

• 數據類型選擇
  數據庫操作中最爲耗時的操作就是 IO 處理，大部分數據庫操作 90% 以上的時間都花在了 IO 讀寫上面。所以儘可能減少 IO 讀寫量，可以在很大程度上提高數據庫操作的性能。我們無法改變數據庫中需要存儲的數據，但是我們可以在這些數據的存儲方式方面花一些心思。下面的這些關於字段類型的優化建議主要適用於記錄條數較多，數據量較大的場景，因爲精細化的數據類型設置可能帶來維護成本的提高，過度優化也可能會帶來其他的問題：
  1. 數字類型：非萬不得已不要使用DOUBLE，不僅僅只是存儲長度的問題，同時還會存在精確性的問題。同樣，固定精度的小數，也不建議使用DECIMAL，建議乘以固定倍數轉換成整數存儲，可以大大節省存儲空間，且不會帶來任何附加維護成本。對於整數的存儲，在數據量較大的情況下，建議區分開 TINYINT / INT / BIGINT 的選擇，因爲三者所佔用的存儲空間也有很大的差別，能確定不會使用負數的字段，建議添加unsigned定義。當然，如果數據量較小的數據庫，也可以不用嚴格區分三個整數類型。
  2. 字符類型：非萬不得已不要使用 TEXT 數據類型，其處理方式決定了他的性能要低於char或者是varchar類型的處理。定長字段，建議使用 CHAR 類型，不定長字段儘量使用 VARCHAR，且僅僅設定適當的最大長度，而不是非常隨意的給一個很大的最大長度限定，因爲不同的長度範圍，MySQL也會有不一樣的存儲處理。
  3. 時間類型：儘量使用TIMESTAMP類型，因爲其存儲空間只需要 DATETIME 類型的一半。對於只需要精確到某一天的數據類型，建議使用DATE類型，因爲他的存儲空間只需要3個字節，比TIMESTAMP還少。不建議通過INT類型類存儲一個unix timestamp 的值，因爲這太不直觀，會給維護帶來不必要的麻煩，同時還不會帶來任何好處。
  4. ENUM & SET：對於狀態字段，可以嘗試使用 ENUM 來存放，因爲可以極大的降低存儲空間，而且即使需要增加新的類型，只要增加於末尾，修改結構也不需要重建表數據。如果是存放可預先定義的屬性數據呢？可以嘗試使用SET類型，即使存在多種屬性，同樣可以遊刃有餘，同時還可以節省不小的存儲空間。
  5. LOB類型：強烈反對在數據庫中存放 LOB 類型數據，雖然數據庫提供了這樣的功能，但這不是他所擅長的，我們更應該讓合適的工具做他擅長的事情，才能將其發揮到極致。在數據庫中存儲 LOB 數據就像讓一個多年前在學校學過一點Java的營銷專業人員來寫 Java 代碼一樣。
• 字符編碼
  字符集直接決定了數據在MySQL中的存儲編碼方式，由於同樣的內容使用不同字符集表示所佔用的空間大小會有較大的差異，所以通過使用合適的字符集，可以幫助我們儘可能減少數據量，進而減少IO操作次數。
  1. 純拉丁字符能表示的內容，沒必要選擇 latin1 之外的其他字符編碼，因爲這會節省大量的存儲空間
  2. 如果我們可以確定不需要存放多種語言，就沒必要非得使用UTF8或者其他UNICODE字符類型，這回造成大量的存儲空間浪費
  3. MySQL的數據類型可以精確到字段，所以當我們需要大型數據庫中存放多字節數據的時候，可以通過對不同表不同字段使用不同的數據類型來較大程度減小數據存儲量，進而降低 IO 操作次數並提高緩存命中率
• 適當拆分
  有些時候，我們可能會希望將一個完整的對象對應於一張數據庫表，這對於應用程序開發來說是很有好的，但是有些時候可能會在性能上帶來較大的問題。當我們的表中存在類似於 TEXT 或者是很大的 VARCHAR類型的大字段的時候，如果我們大部分訪問這張表的時候都不需要這個字段，我們就該義無反顧的將其拆分到另外的獨立表中，以減少常用數據所佔用的存儲空間。這樣做的一個明顯好處就是每個數據塊中可以存儲的數據條數可以大大增加，既減少物理 IO 次數，也能大大提高內存中的緩存命中率。

上面幾點的優化都是爲了減少每條記錄的存儲空間大小，讓每個數據庫中能夠存儲更多的記錄條數，以達到減少 IO 操作次數，提高緩存命中率。下面這個優化建議可能很多開發人員都會覺得不太理解，因爲這是典型的反範式設計，而且也和上面的幾點優化建議的目標相違背。

• 適度冗餘
  爲什麼我們要冗餘？這不是增加了每條數據的大小，減少了每個數據塊可存放記錄條數嗎？確實，這樣做是會增大每條記錄的大小，降低每條記錄中可存放數據的條數，但是在有些場景下我們仍然還是不得不這樣做：
  1. 被頻繁引用且只能通過 Join 2張（或者更多）大表的方式才能得到的獨立小字段
     這樣的場景由於每次Join僅僅只是爲了取得某個小字段的值，Join到的記錄又大，會造成大量不必要的 IO，完全可以通過空間換取時間的方式來優化。不過，冗餘的同時需要確保數據的一致性不會遭到破壞，確保更新的同時冗餘字段也被更新
• 儘量使用 NOT NULL
  NULL 類型比較特殊，SQL 難優化。雖然 MySQL NULL類型和 Oracle 的NULL 有差異，會進入索引中，但如果是一個組合索引，那麼這個NULL 類型的字段會極大影響整個索引的效率。此外，NULL 在索引中的處理也是特殊的，也會佔用額外的存放空間。
  很多人覺得 NULL 會節省一些空間，所以儘量讓NULL來達到節省IO的目的，但是大部分時候這會適得其反，雖然空間上可能確實有一定節省，倒是帶來了很多其他的優化問題，不但沒有將IO量省下來，反而加大了SQL的IO量。所以儘量確保 DEFAULT 值不是 NULL，也是一個很好的表結構設計優化習慣。

 三、MySQL 數據庫性能優化之索引優化

大家都知道索引對於數據訪問的性能有非常關鍵的作用，都知道索引可以提高數據訪問效率。爲什麼索引能提高數據訪問性能？他會不會有“副作用”？是不是索引創建越多，性能就越好？到底該如何設計索引，才能最大限度的發揮其效能？這篇文章主要是帶着上面這幾個問題來做一個簡要的分析，同時排除了業務場景所帶來的特殊性，請不要糾結業務場景的影響。

• 索引爲什麼能提高數據訪問性能？
  很多人只知道索引能夠提高數據庫的性能，但並不是特別瞭解其原理，其實我們可以用一個生活中的示例來理解。我們讓一位不太懂計算機的朋友去圖書館確認一本叫做《MySQL性能調優與架構設計》的書是否在藏，這樣對他說：“請幫我借一本計算機類的數據庫書籍，是屬於 MySQL 數據庫範疇的，叫做《MySQL性能調優與架構設計》”。朋友會根據所屬類別，前往存放“計算機”書籍區域的書架，然後再尋找“數據庫”類存放位置，再找到一堆講述“MySQL”的書籍，最後可能發現目標在藏（也可能已經借出不在書架上）。在這個過程中： “計算機”->“數據庫”->“MySQL”->“在藏”->《MySQL性能調優與架構設計》其實就是一個“根據索引查找數據”的典型案例，“計算機”->“數據庫”->“MySQL”->“在藏” 就是朋友查找書籍的索引。假設沒有這個索引，那查找這本書的過程會變成怎樣呢？朋友只能從圖書館入口一個書架一個書架的“遍歷”，直到找到《MySQL性能調優與架構設計》這本書爲止。如果幸運，可能在第一個書架就找到。但如果不幸呢，那就慘了，可能要將整個圖書館所有的書架都找一遍才能找到我們想要的這本書。注：這個例子中的“索引”是記錄在朋友大腦中的，實際上，每個圖書館都會有一個非常全的實際存在的索引系統（大多位於入口顯眼處），由很多個貼上了明顯標籤的小抽屜構成。這個索引系統中存放這非常齊全詳盡的索引數據，標識出我們需要查找的“目標”在某個區域的某個書架上。而且每當有新的書籍入庫，舊的書籍銷燬以及書記信息修改，都需要對索引系統進行及時的修正。

下面我們通過上面這個生活中的小示例，來分析一下索引，看看能的出哪些結論？

• 索引有哪些“副作用”？
  1. 圖書的變更（增，刪，改）都需要修訂索引，索引存在額外的維護成本
  2. 查找翻閱索引系統需要消耗時間，索引存在額外的訪問成本
  3. 這個索引系統需要一個地方來存放，索引存在額外的空間成本
• 索引是不是越多越好？
  1. 如果我們的這個圖書館只是一個進出中轉站，裏面的新書進來後很快就會轉發去其他圖書館而從這個館藏中“清除”，那我們的索引就只會不斷的修改，而很少會被用來查找圖書
     所以，對於類似於這樣的存在非常大更新量的數據，索引的維護成本會非常高，如果其檢索需求很少，而且對檢索效率並沒有非常高的要求的時候，我們並不建議創建索引，或者是儘量減少索引。
  2. 如果我們的書籍量少到只有幾本或者就只有一個書架，索引並不會帶來什麼作用，甚至可能還會浪費一些查找索引所花費的時間。
     所以，對於數據量極小到通過索引檢索還不如直接遍歷來得快的數據，也並不適合使用索引。
  3. 如果我們的圖書館只有一個10平方的面積，現在連放書架都已經非常擁擠，而且館藏還在不斷增加，我們還能考慮創建索引嗎？
     所以，當我們連存儲基礎數據的空間都捉襟見肘的時候，我們也應該儘量減少低效或者是去除索引。
• 索引該如何設計才高效？
  1. 如果我們僅僅只是這樣告訴對方的：“幫我確認一本數據庫類別的講述 MySQL 的叫做《MySQL性能調優與架構設計》的書是否在藏”，結果又會如何呢？朋友只能一個大類區域一個大類區域的去尋找“數據庫”類別，然後再找到 “MySQL”範疇，再看到我們所需是否在藏。由於我們少說了一個“計算機類”，朋友就必須到每一個大類去尋找。
     所以，我們應該儘量讓查找條件儘可能多的在索引中，儘可能通過索引完成所有過濾，回表只是取出額外的數據字段。
  2. 如果我們是這樣說的：“幫我確認一本講述 MySQL 的數據庫範疇的計算機叢書，叫做《MySQL性能調優與架構設計》，看是否在藏”。如果這位朋友並不知道計算機是一個大類，也不知道數據庫屬於計算機大類，那這位朋友就悲劇了。首先他得遍歷每個類別確認“MySQL”存在於哪些類別中，然後從包含 “MySQL” 書籍中再看有哪些是“數據庫”範疇的（有可能部分是講述PHP或者其他開發語言的），然後再排除非計算機類的（雖然可能並沒有必要），然後才能確認。
     所以，字段的順序對組合索引效率有至關重要的作用，過濾效果越好的字段需要更靠前。
  3. 如果我們還有這樣一個需求（雖然基本不可能）：“幫我將圖書館中所有的計算機圖書借來”。朋友如果通過索引來找，每次都到索引櫃找到計算機書籍所在的區域，然後從書架上搬下一格（假設只能以一格爲單位從書架上取下，類比數據庫中以block/page爲單位讀取），取出第一本，然後再從索引櫃找到計算機圖書所在區域，再搬下一格，取出一本… 如此往復直至取完所有的書。如果他不通過索引來找又會怎樣呢？他需要從地一個書架一直往後找，當找到計算機的書，搬下一格，取出所有計算機的書，再往後，直至所有書架全部看一遍。在這個過程中，如果計算機類書籍較多，通過索引來取所花費的時間很可能要大於直接遍歷，因爲不斷往復的索引翻閱所消耗的時間會非常長。（延伸閱讀：這裏有一篇以前寫的關於Oracle的文章，索引掃描還是全表掃描（Index Scan Or Full Table Scan））
     所以，當我們需要讀取的數據量佔整個數據量的比例較大抑或者說索引的過濾效果並不是太好的時候，使用索引並不一定優於全表掃描。
  4. 如果我們的朋友不知道“數據庫”這個類別可以屬於“計算機”這個大類，抑或者圖書館的索引系統中這兩個類別屬性並沒有關聯關係，又會怎樣呢？也就是說，朋友得到的是2個獨立的索引，一個是告知“計算機”這個大類所在的區域，一個是“數據庫”這個小類所在的區域（很可能是多個區域），那麼他只能二者選其一來搜索我的需求。即使朋友可以分別通過2個索引檢索然後自己在腦中取交集再找，那這樣的效率實際過程中也會比較低下。
     所以，在實際使用過程中，一次數據訪問一般只能利用到1個索引，這一點在索引創建過程中一定要注意，不是說一條SQL語句中Where子句裏面每個條件都有索引能對應上就可以了。
  5. 最後總結一下法則：不要在建立的索引的數據列上進行下列操作:
     ◆避免對索引字段進行計算操作◆避免在索引字段上使用not，，!=◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL◆避免在索引列上出現數據類型轉換◆避免在索引字段上使用函數◆避免建立索引的列中使用空值。

 四、MySQL 數據庫性能優化之緩存參數優化

數據庫屬於 IO 密集型的應用程序，其主要職責就是數據的管理及存儲工作。而我們知道，從內存中讀取一個數據庫的時間是微秒級別，而從一塊普通硬盤上讀取一個IO是在毫秒級別，二者相差3個數量級。所以，要優化數據庫，首先第一步需要優化的就是 IO，儘可能將磁盤IO轉化爲內存IO。本文先從 MySQL 數據庫IO相關參數（緩存參數）的角度來看看可以通過哪些參數進行IO優化：

• query_cache_size/query_cache_type （global） Query cache 作用於整個 MySQL Instance，主要用來緩存 MySQL 中的 ResultSet，也就是一條SQL語句執行的結果集，所以僅僅只能針對select語句。當我們打開了 Query Cache 功能，MySQL在接受到一條select語句的請求後，如果該語句滿足Query Cache的要求（未顯式說明不允許使用Query Cache，或者已經顯式申明需要使用Query Cache），MySQL 會直接根據預先設定好的HASH算法將接受到的select語句以字符串方式進行hash，然後到Query Cache 中直接查找是否已經緩存。也就是說，如果已經在緩存中，該select請求就會直接將數據返回，從而省略了後面所有的步驟（如 SQL語句的解析，優化器優化以及向存儲引擎請求數據等），極大的提高性能。當然，Query Cache 也有一個致命的缺陷，那就是當某個表的數據有任何任何變化，都會導致所有引用了該表的select語句在Query Cache 中的緩存數據失效。所以，當我們的數據變化非常頻繁的情況下，使用Query Cache 可能會得不償失。Query Cache的使用需要多個參數配合，其中最爲關鍵的是 query_cache_size 和 query_cache_type ，前者設置用於緩存 ResultSet 的內存大小，後者設置在何場景下使用 Query Cache。在以往的經驗來看，如果不是用來緩存基本不變的數據的MySQL數據庫，query_cache_size 一般 256MB 是一個比較合適的大小。當然，這可以通過計算Query Cache的命中率（Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100)）來進行調整。query_cache_type可以設置爲0(OFF)，1(ON)或者2(DEMOND)，分別表示完全不使用query cache，除顯式要求不使用query cache（使用sql_no_cache）之外的所有的select都使用query cache，只有顯示要求才使用query cache（使用sql_cache）。
• binlog_cache_size （global） Binlog Cache 用於在打開了二進制日誌（binlog）記錄功能的環境，是 MySQL 用來提高binlog的記錄效率而設計的一個用於短時間內臨時緩存binlog數據的內存區域。一般來說，如果我們的數據庫中沒有什麼大事務，寫入也不是特別頻繁，2MB～4MB是一個合適的選擇。但是如果我們的數據庫大事務較多，寫入量比較大，可與適當調高binlog_cache_size。同時，我們可以通過binlog_cache_use 以及 binlog_cache_disk_use來分析設置的binlog_cache_size是否足夠，是否有大量的binlog_cache由於內存大小不夠而使用臨時文件（binlog_cache_disk_use）來緩存了。
• key_buffer_size （global） Key Buffer 可能是大家最爲熟悉的一個 MySQL 緩存參數了，尤其是在 MySQL 沒有更換默認存儲引擎的時候，很多朋友可能會發現，默認的 MySQL 配置文件中設置最大的一個內存參數就是這個參數了。key_buffer_size 參數用來設置用於緩存 MyISAM存儲引擎中索引文件的內存區域大小。如果我們有足夠的內存，這個緩存區域最好是能夠存放下我們所有的 MyISAM 引擎表的所有索引，以儘可能提高性能。此外，當我們在使用MyISAM 存儲的時候有一個及其重要的點需要注意，由於 MyISAM 引擎的特性限制了他僅僅只會緩存索引塊到內存中，而不會緩存表數據庫塊。所以，我們的 SQL 一定要儘可能讓過濾條件都在索引中，以便讓緩存幫助我們提高查詢效率。
• bulk_insert_buffer_size （thread）和key_buffer_size一樣，這個參數同樣也僅作用於使用 MyISAM存儲引擎，用來緩存批量插入數據的時候臨時緩存寫入數據。當我們使用如下幾種數據寫入語句的時候，會使用這個內存區域來緩存批量結構的數據以幫助批量寫入數據文件：insert … select …
  insert … values (…) ,(…),(…)…
  load data infile… into… (非空表)
• innodb_buffer_pool_size（global）當我們使用InnoDB存儲引擎的時候，innodb_buffer_pool_size 參數可能是影響我們性能的最爲關鍵的一個參數了，他用來設置用於緩存 InnoDB 索引及數據塊的內存區域大小，類似於 MyISAM 存儲引擎的 key_buffer_size 參數，當然，可能更像是 Oracle 的 db_cache_size。簡單來說，當我們操作一個 InnoDB 表的時候，返回的所有數據或者去數據過程中用到的任何一個索引塊，都會在這個內存區域中走一遭。和key_buffer_size 對於 MyISAM 引擎一樣，innodb_buffer_pool_size 設置了 InnoDB 存儲引擎需求最大的一塊內存區域的大小，直接關係到 InnoDB存儲引擎的性能，所以如果我們有足夠的內存，儘可將該參數設置到足夠打，將盡可能多的 InnoDB 的索引及數據都放入到該緩存區域中，直至全部。我們可以通過 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests * 100% 計算緩存命中率，並根據命中率來調整 innodb_buffer_pool_size 參數大小進行優化。
• innodb_additional_mem_pool_size（global）這個參數我們平時調整的可能不是太多，很多人都使用了默認值，可能很多人都不是太熟悉這個參數的作用。innodb_additional_mem_pool_size 設置了InnoDB存儲引擎用來存放數據字典信息以及一些內部數據結構的內存空間大小，所以當我們一個MySQL Instance中的數據庫對象非常多的時候，是需要適當調整該參數的大小以確保所有數據都能存放在內存中提高訪問效率的。這個參數大小是否足夠還是比較容易知道的，因爲當過小的時候，MySQL 會記錄 Warning 信息到數據庫的 error log 中，這時候你就知道該調整這個參數大小了。
• innodb_log_buffer_size （global）這是 InnoDB 存儲引擎的事務日誌所使用的緩衝區。類似於 Binlog Buffer，InnoDB 在寫事務日誌的時候，爲了提高性能，也是先將信息寫入 Innofb Log Buffer 中，當滿足 innodb_flush_log_trx_commit 參數所設置的相應條件（或者日誌緩衝區寫滿）之後，纔會將日誌寫到文件（或者同步到磁盤）中。可以通過 innodb_log_buffer_size 參數設置其可以使用的最大內存空間。
  注：innodb_flush_log_trx_commit 參數對 InnoDB Log 的寫入性能有非常關鍵的影響。該參數可以設置爲0，1，2，解釋如下：0：log buffer中的數據將以每秒一次的頻率寫入到log file中，且同時會進行文件系統到磁盤的同步操作，但是每個事務的commit並不會觸發任何log buffer 到log file的刷新或者文件系統到磁盤的刷新操作；
  1：在每次事務提交的時候將log buffer 中的數據都會寫入到log file，同時也會觸發文件系統到磁盤的同步；
  2：事務提交會觸發log buffer 到log file的刷新，但並不會觸發磁盤文件系統到磁盤的同步。此外，每秒會有一次文件系統到磁盤同步操作。此外，MySQL文檔中還提到，這幾種設置中的每秒同步一次的機制，可能並不會完全確保非常準確的每秒就一定會發生同步，還取決於進程調度的問題。實際上，InnoDB 能否真正滿足此參數所設置值代表的意義正常 Recovery 還是受到了不同 OS 下文件系統以及磁盤本身的限制，可能有些時候在並沒有真正完成磁盤同步的情況下也會告訴 mysqld 已經完成了磁盤同步。
• innodb_max_dirty_pages_pct （global）這個參數和上面的各個參數不同，他不是用來設置用於緩存某種數據的內存大小的一個參數，而是用來控制在 InnoDB Buffer Pool 中可以不用寫入數據文件中的Dirty Page 的比例（已經被修但還沒有從內存中寫入到數據文件的髒數據）。這個比例值越大，從內存到磁盤的寫入操作就會相對減少，所以能夠一定程度下減少寫入操作的磁盤IO。但是，如果這個比例值過大，當數據庫 Crash 之後重啓的時間可能就會很長，因爲會有大量的事務數據需要從日誌文件恢復出來寫入數據文件中。同時，過大的比例值同時可能也會造成在達到比例設定上限後的 flush 操作“過猛”而導致性能波動很大。

上面這幾個參數是 MySQL 中爲了減少磁盤物理IO而設計的主要參數，對 MySQL 的性能起到了至關重要的作用。

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按照 mcsrainbow 朋友的要求，這裏列一下根據以往經驗得到的相關參數的建議值：

• query_cache_type : 如果全部使用innodb存儲引擎，建議爲0，如果使用MyISAM 存儲引擎，建議爲2，同時在SQL語句中顯式控制是否是喲你gquery cache
• query_cache_size: 根據 命中率（Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100)）進行調整，一般不建議太大，256MB可能已經差不多了，大型的配置型靜態數據可適當調大
• binlog_cache_size: 一般環境2MB～4MB是一個合適的選擇，事務較大且寫入頻繁的數據庫環境可以適當調大，但不建議超過32MB
• key_buffer_size: 如果不使用MyISAM存儲引擎，16MB足以，用來緩存一些系統表信息等。如果使用 MyISAM存儲引擎，在內存允許的情況下，儘可能將所有索引放入內存，簡單來說就是“越大越好”
• bulk_insert_buffer_size: 如果經常性的需要使用批量插入的特殊語句（上面有說明）來插入數據，可以適當調大該參數至16MB～32MB，不建議繼續增大，某人8MB
• innodb_buffer_pool_size: 如果不使用InnoDB存儲引擎，可以不用調整這個參數，如果需要使用，在內存允許的情況下，儘可能將所有的InnoDB數據文件存放如內存中，同樣將但來說也是“越大越好”
• innodb_additional_mem_pool_size: 一般的數據庫建議調整到8MB～16MB，如果表特別多，可以調整到32MB，可以根據error log中的信息判斷是否需要增大
• innodb_log_buffer_size: 默認是1MB，系的如頻繁的系統可適當增大至4MB～8MB。當然如上面介紹所說，這個參數實際上還和另外的flush參數相關。一般來說不建議超過32MB
• innodb_max_dirty_pages_pct: 根據以往的經驗，重啓恢復的數據如果要超過1GB的話，啓動速度會比較慢，幾乎難以接受，所以建議不大於 1GB/innodb_buffer_pool_size(GB)*100 這個值。當然，如果你能夠忍受啓動時間比較長，而且希望儘量減少內存至磁盤的flush，可以將這個值調整到90，但不建議超過90

注：以上取值範圍僅僅只是我的根據以往遇到的數據庫場景所得到的一些優化經驗值，並不一定適用於所有場景，所以在實際優化過程中還需要大家自己不斷的調整分析，也歡迎大家隨時通過 Mail 與我聯繫溝通交流優化或者是架構方面的技術，一起探討相互學習。

 

Mysql優化總結

一、索引
1、創建索引：
（1）．ALTER TABLE   
 ALTER TABLE用來創建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。    
    
 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)   
  
 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)   
  
 ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)   
  
（2）、CREATE INDEX   
 CREATE INDEX可對錶增加普通索引或UNIQUE索引。   
  
 CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)   
  
 CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)  
2、查看索引  
  
 mysql> show index from tblname;   
  
 mysql> show keys from tblname; 
3、刪除索引
 可利用ALTER TABLE或DROP INDEX語句來刪除索引。類似於CREATE INDEX語句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE 內部作爲一條語句處理，語法如下。  
 DROP INDEX index_name ON talbe_name   
  
 ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name   
  
 ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY   

索引：http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html
**explain +select ·····用來獲取select語句的執行的相關信息及索引的使用等
**describe table table_name;
**analyze table table_name;查看錶的信息，幫助優化
**show 查看執行狀態

二、my.ini中的配置
http://www.chinaz.com/program/2009/1210/100740.shtml
mysql > show status; 可以查看具體的設置 服務器的狀態
具體的配置呀什麼，沒有親自試驗過

三、數據表引擎
 1、MyISAM：mysql默認的
 2、InnoDB：支持事務、鎖、外鍵、聚簇索引
引擎介紹：http://blog.csdn.net/cheungjustin/article/details/5999880
 http://limaolinjia.blog.163.com/blog/static/539162282011012145139/

四、索引的類型：
 1、B-Tree索引
 2、hash索引
具體的參考還是一）

五、事務
數據表引擎使用InnoDB
http://www.cnblogs.com/winner/archive/2011/11/09/2242272.html

六、存儲過程
經編譯和優化後存儲在數據庫服務器中，運行效率高，可以降低客戶機和服務器之間的通信量，有利於集中控制，易於維護 （P247）
http://blog.sina.com.cn/s/blog_52d20fbf0100ofd5.html

七、mysql profiling（mysql性能分析器）優化sql語句
查看SQL執行消耗系統資源的信息
++++需要開啓+++
具體使用：http://www.jiunile.com/mysql-profiling%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8.html

八、慢查詢日誌
++++需要開啓++++
通過慢日誌查詢可以知道哪些SQL語句執行效率低下，那些sql語句使用的頻率高等
對MySQL查詢語句的監控、分析、優化是MySQL優化非常重要的一步。開啓慢查詢日誌後，由於日誌記錄操作，在一定程度上會佔用CPU資源影響mysql的性能，但是可以階段性開啓來定位性能瓶頸。
具體參考：http://blog.csdn.net/renzhenhuai/article/details/8839874

關於mysql的一些講解：http://www.ccvita.com/category/mysql