数据库牛人是如何进行SQL优化的？

SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。

SQL 查询优化是编写高效的 SQL 查询，并在执行时间和数据库表示方面 提高查询性能 的迭代过程，查询优化是几个关系数据库管理系统 (RDBMS) 的一项重要功能。

查询是对来自数据库的数据或信息的问题或请求，需要编写一组数据库可以理解的预定义代码，结构化查询语言 (SQL) 和其他查询语言旨在检索或管理关系数据库中的数据。

数据库中的查询可以用许多不同的结构编写，并且可以通过不同的算法执行，写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失，一个完美的查询可以减少执行时间并带来最佳的 SQL 性能。

SQL查询优化的主要目的是：

确保查询处于最佳路径和形式非常重要，SQL 查询过程需要最好的执行计划和计算资源，因为它们是 CPU 密集型 *** 作，SQL 查询优化通过三个基本步骤完成：

解析确保查询在语法和语义上都是正确的，如果查询语法正确，则将其转换为表达式并传递到下一步。

优化在查询性能中扮演着重要的角色，并且可能很困难，任何考虑优化的查询执行计划都必须返回与之前相同的结果，但优化后的性能应该会有所提高。

SQL 查询优化包括以下基本任务：

最后，查询执行涉及将查询优化步骤生成的计划转化为 *** 作，如果没有发生错误，此步骤将返回结果给用户。

一旦用户确定某个查询需要改进以优化 SQL 性能，他们就可以选择任何优化方法——优化 SQL 查询性能的方法有很多种，下面介绍了一些最佳实践。

提高查询性能的一种简单方法是将 SELECT 替换为实际的列名，当开发人员在表中使用 SELECT 语句时，它会读取每一列的可用数据。

使用 SELECT 字段名 FROM 而不是 SELECT FROM 时，可以缩小查询期间从表中提取的数据的范围，这有助于提高查询速度。

循环中的 SQL 查询运行不止一次，这会显着降低运行速度，这些查询会不必要地消耗内存、CPU 能力和带宽，这会影响性能，尤其是当 SQL 服务器不在本地计算机上时，删除循环内的查询可提高整体查询性能。

使用SQL 服务器索引可以减少运行时间并更快地检索数据，可以使用聚集和非聚集 SQL 索引来优化 SQL 查询，非聚集索引单独存储，需要更多的磁盘空间，因此，了解何时使用索引很重要。

该OLAP功能“扩展了SQL解析函数的语法。” SQL 中的 OLAP 功能更快且易于使用，熟悉这些语法的 SQL 开发人员和 DBA 可以很容易地适应和使用它们。

OLAP 函数可以创建所有标准计算度量，例如排名、移动聚合、份额、期初至今、前期和未来期、平行期等。

查询优化器使用统计信息来确定如何最好地连接表、何时应该使用索引以及如何访问这些索引等，无论是手动还是自动，SQL 服务器统计信息都应该保持最新。

过时的 SQL Server 统计信息会影响表、索引或列统计信息，并导致查询计划性能不佳。

SQL 查询优化可以轻松提高系统性能，从而节省成本，优化 SQL 查询可以提高运营效率并加快性能，从而提高系统上线进度。

SQL 查询优化很重要，原因有很多，包括：

组织可以通过更快的响应时间获得可靠的数据访问和高水平的性能，优化 SQL 查询不仅可以提高整体系统性能，还可以提高组织的声誉，最终，SQL 查询优化的最佳实践帮助用户获得准确、快速的数据库结果。

你讲的问题，有两方面的优化
1客户端到服务端的优化
2服务端读取数据库的优化
多客户端到服务端，一般需要建立连接池，比如控制只容许50个客户端连接，那么池的最大连接数为50，超过50就需要返回超出最大连接。具体最大连接数设置为多少，由服务器的CPU决定。
服务端读取数据库的优化，可以优化表的查询速度，最常见的是加索引，优化结构。
对于数据库太过频繁的读取，也会出现数据库服务器应付不来。可以加缓存层。把常访问的公共数据放在缓存，有跟新，同时更新缓存。读取，只从缓存中读取就可以了。

这个应用应该不会要求太高。
设计上，网站程序(应用服务器)应该是对外的。数据库仅内部使用。
如果只是两台机器这种模式的应用，应用服务器可以直连数据库服务器。
看您的描述，硬件网络方面应该没有什么问题。
在设计上软件方面可能存在问题。要进一步检查判断。
ASP通常的设计方式存在一种问题，与数据库之间是实时的连接，不直接支持本地数据缓存的应用。如果是这个原因，可以改成异步的方式传输数据(使用类似NET的工具或开发类似中间件的数据连接)
关于问题补充：
“数据库和WEB站放同一服务器上访问正常，也不会老是会卡”
应该重点检查两台服务器的通讯情况。
另一方面就像上面说的，设计方式的调整。因为放在同一台机器上，会有效的使用本地数据缓存，而两台服务器的方式，如果设计上没有提供缓存的方式，会导致数据访问量较大。

实例讲解MYSQL数据库的查询优化技术

作者：佚名 文章来源：未知 点击数：2538 更新时间：2006-1-19
数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询 *** 作在各种数据库 *** 作中所占据的比重最大，而查询 *** 作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。
笔者在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。
分析问题
许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论，下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。
解决问题
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>0
AND custpostcode>“98000”
ORDER BY custname
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT custname，rcvblesbalance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>0
ORDER BY custname
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
实例分析
下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：
1．part表
零件号　零件描述其他列
（part_num）　（part_desc）（other column）
102，032　Seageat 30G disk　……
500，049　Novel 10M network card……
……
2．vendor表
厂商号厂商名其他列
（vendor _num）　（vendor_name） （other column）
910，257　Seageat Corp　……
523，045　IBM Corp　……
……
3．parven表
零件号　厂商号　零件数量
（part_num）　（vendor_num）　（part_amount）
102，032910，2573,450,000
234，423321，0014，000，000
……
下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：
SELECT part_desc，vendor_name，part_amount
FROM part，vendor，parven
WHERE partpart_num=parvenpart_num
AND parvenvendor_num = vendorvendor_num
ORDER BY partpart_num
如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：
表　行尺寸　行数量　每页行数量　数据页数量
（table）　(row size)　（Row count）　（Rows/Pages）　（Data Pages）
part150　10，00025　400
Vendor　150　1，000 25　40
Parven　13　 15，000300 50
索引　键尺寸　每页键数量　页面数量
（Indexes）　(Key Size)　（Keys/Page)　(Leaf Pages）
part　4500　20
Vendor4500　2
Parven8250　60
看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取15万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。
实际上，我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率：
1．从parven表中按vendor_num的次序读数据：
SELECT part_num，vendor_num，price
FROM parven
ORDER BY vendor_num
INTO temp pv_by_vn
这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。
2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按part_num排序：
SELECT pv_by_vn，＊ vendorvendor_num
FROM pv_by_vn，vendor
WHERE pv_by_vnvendor_num=vendorvendor_num
ORDER BY pv_by_vnpart_num
INTO TMP pvvn_by_pn
DROP TABLE pv_by_vn
这个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表15万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。
3．把输出和part连接得到最后的结果：
SELECT pvvn_by_pn＊，partpart_desc
FROM pvvn_by_pn，part
WHERE pvvn_by_pnpart_num=partpart_num
DROP TABLE pvvn_by_pn
这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表15万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。笔者在Informix Dynamic
Sever上做同样的实验，发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量，比例可能会更大)。
小结
20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。

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