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  • 阅览次数:
  • 文章来源: cp整理
  • 原文作者: 不详
  • 整理日期: 2007-04-12
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四、 查询语句(SELECT)的优化

 

程序设计中的一个著名定律是20%的代码用去了80%的时间,在数据库应用程序中也同样如此。数据库应用程序的优化通常可分为两个方面:源代码的优化和SQL语句的优化。源代码的优化在时间成本和风险上代价很高;另一方面,源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限。

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。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。

1、对查询语句进行优化的理由

下列几方面的原因是我们进行SQL语句优化的理由:

◆ SQL语句是对数据库(数据)进行操作的惟一途径;

◆ SQL语句消耗了70%~90%的数据库资源;

◆ SQL语句独立于程序设计逻辑,相对于对程序源代码的优化,对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低;

◆ SQL语句可以有不同的写法;

◆ SQL语句易学,难精通。

从大多数数据库应用系统的实例来看,查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大,而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。

2、查询语句(SELECT)的优化建议

(1)、合理使用索引:where子句中变量顺序应与索引字键顺序相同。

如:create index test_idx on test(bdh, rq, xz)

索引字键顺序:首先是保单号bdh,其次是日期rq,最后是险种xz,所以where子句变量顺序应是where bdh<=“P1234”and rq=“06/06/1999”and xz=“DAA”,不应是where  xz=“DAA” and rq=“06/06/1999” and bdh <=“P1234”这样的不按索引字键顺序写法。

(2)、将最具有限制性的条件放在前面,大值在前,小值在后。

   如:where colA<=10000  AND  colA>=1 效率高

where colA>=1  AND  colA<=10000  效率低

(3)、避免采用MATCHES和LIKE通配符匹配查询

通配符匹配查询特别耗费时间。即使在条件字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。

例如语句:SELECT * FROM customer  WHERE zipcode  MATCHES  “524*”

可以考虑将它改为SELECT * FROM customer WHERE  ZipCode<=“524999” AND ZipCode >=“524000”,则在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。

(4)、避免非开始的子串

例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3] >“24”,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。

(5)、避免相关子查询

一个字段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字段值改变之后,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。

例如:将下面的语句

select bdh,bf from TabA

where item IN (select item form TabB where TabB.num=50)

改为:select bdh,bf from TabA, TabB

where TabA.item=TabB.item AND TabB.num=50

(6)、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字段;

◆ group by或order by子句中字段的次序与索引的次序不一样;

◆ 排序的字段来自不同的表。

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,如缩小排序的字段的范围等。

(7)、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字段进行索引。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表执行顺序操作:

SELECT * FROM orders WHERE (cust_num=126  AND order_num>1001) OR     order_num=1008

虽然在cust_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 cust_num=126  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。

(8)、对于大数据量的求和应避免使用单一的sum命令处理,可采用group by方式与其结合,有时其效率可提高几倍甚至百倍。

(9)、避免会引起磁盘读写的rowid操作。在where子句中或select语句中,用rowid要产生磁盘读写,是一个物理过程,会影响性能。

(10)、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操作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。

但要注意: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。

五、 其他措施

如何优化一套数据库应用程序,除了以上所述的措施外,还有一些分析并提高效率的措施在实际工作中亦应注意使用。

(1)、利用set explain on语句来分析数据库查找策略。

当发现某一部分INFORMIX语句运行特别慢又找不到原因时,可在程序中的查询语句之前加入“set explain  on”语句,当程序运行时,在程序运行的当前目录下产生一个“sqexplain.out”文件,记录了INFORMIX数据库服务器采用何种优化策略来查找数据库。在该文件中可以发现查找中有无使用索引条件,估计的查找代价等信息。

(2)、数据库在做dbimport后应运行update statistics语句。

当数据库系统用dbimport实用程序完成数据库装载后,应运行update  statistics数据库语句保证系统表中统计信息准确,否则将影响数据库优化器的策略和系统运行性能。

例如:select * from test where bdh matches “PC2002*”

test表在bdh字段上建立了索引,但在数据库运行update statistics前,数据库优化查找策略是按顺序查找而不是按索引查找,严重影响了查找速度。

(3)、经常插入和删除的大表应定期运行update statistics high语句。

   对经常插入和删除的大表应定期运行update  statistics语句保证系统表中统计信息准确,保证数据库优化器作出正确的优化策略提高系统运行性能。

(4)、对大文件采用load命令装载入库前可先去掉原有的日志方式和去掉索引,等load装载完成后再重建索引和日志,能大幅提高装载效率,避免出错产生。

◆ 去掉原有的日志方式:ontape -S -N dbname

◆ 删除索引:delete index indexname

◆ 用load 装入数据:load from filename insert into tabname

◆ 重建索引:create index to indexname on tabname(colA,colB,……)

◆ 重建日志:ontape -C -B dbname

(5)、针对ESQL/C编程,还应注意程序中的进程的使用

◆INFORMIX数据库中一个事务处理不要跨多个进程。例如:

begin work;

……

if(fork()==0){    /*子进程处理*/

……

conmit work;    /*(或rollback work;)*/

……

}

这种方式,将引起数据库运行效率很低或处理异常。

◆在应用上引入多进程并发处理,充分利用系统资源,能大大提高处理效率。

六、 结束语

应用程序的优化是提高数据库应用系统性能的最佳手段,对应用程序的改善在某些情况下,会给性能带来成倍的提高。而对系统参数的调节不会达到这种地步。系统性能的不足最终是通过增加系统硬件设备来解决的。此文只是为INFORMIX数据库维护人员和程序设计人员提供一些性能优化的思路和参考,真正的性能优化还要在具体项目中具体考虑。在性能优化的过程中没有一定之规,这是一个仁者见仁、智者见智的事情。


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