数据库访问的优化

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一、数据库访问优化的五个法则

    在实际开发，我们主要是需要对SQL语句进行优化，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？根据木桶原理可以知道，最慢的设备往往是性能瓶颈。例如：互联网运用中的带宽，本地数据复制时的硬盘的访问速度。

    根据当前计算机硬件的基本性能指标及其在数据库中主要操作内容，可以整理出如下五条性能基本优化法则：

      （1）减少数据访问（减少磁盘访问）

     （2）返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）

   （3）减少交互次数（减少网络传输）

   （4）减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）

   （5） 利用更多资源（增加资源）

由于每一层优化法则都是解决其对应硬件的性能问题，所以带来的性能提升比例也不一样。传统数据库系统设计是也是尽可能对低速设备提供优化方法，因此针对低速设备问题的可优化手段也更多，优化成本也更低。我们任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。

以下是每个优化法则层级对应优化效果及成本经验参考：

二、数据库访问优化法则详解

2.1、减少数据访问

（1）正确创建索引

索引有哪些种类？

常见的索引有B-TREE索引、位图索引、全文索引，位图索引一般用于数据仓库应用，全文索引由于使用较少，这里不深入介绍。B-TREE索引包括很多扩展类型，如组合索引、反向索引、函数索引等等，以下是B-TREE索引的简单介绍：

B-TREE索引也称为平衡树索引(Balance Tree)，它是一种按字段排好序的树形目录结构，主要用于提升查询性能和唯一约束支持。B-TREE索引的内容包括根节点、分支节点、叶子节点。

我们一般在什么字段上建索引？

这是一个非常复杂的话题，需要对业务及数据充分分析后再能得出结果。主键及外键通常都要有索引，其它需要建索引的字段应满足以下条件：

        1、字段出现在查询条件中，并且查询条件可以使用索引；

        2、语句执行频率高，一天会有几千次以上；

        3、通过字段条件可筛选的记录集很小，那数据筛选比例是多少才适合？

这个没有固定值，需要根据表数据量来评估，以下是经验公式，可用于快速评估：

小表(记录数小于10000行的表)：筛选比例<10%；

大表：(筛选返回记录数)<(表总记录数*单条记录长度)/10000/16

 单条记录长度≈字段平均内容长度之和+字段数*2

索引对DML(INSERT,UPDATE,DELETE)附加的开销有多少？

 这个没有固定的比例，与每个表记录的大小及索引字段大小密切相关，以下是一个普通表测试数据，仅供参考：

索引对于Insert性能降低56%

索引对于Update性能降低47%

索引对于Delete性能降低29%

因此对于写IO压力比较大的系统，表的索引需要仔细评估必要性，另外索引也会占用一定的存储空间。

（2）只通过索引访问数据

有些时候，我们只是访问表中的几个字段，并且字段内容较少，我们可以为这几个字段单独建立一个组合索引，这样就可以直接只通过访问索引就能得到数据，一般索引占用的磁盘空间比表小很多，所以这种方式可以大大减少磁盘IO开销。

（3）优化SQL执行计划

SQL执行计划是关系型数据库最核心的技术之一，它表示SQL执行时的数据访问算法。由于业务需求越来越复杂，表数据量也越来越大，程序员越来越懒惰，SQL也需要支持非常复杂的业务逻辑，但SQL的性能还需要提高，因此，优秀的关系型数据库除了需要支持复杂的SQL语法及更多函数外，还需要有一套优秀的算法库来提高SQL性能。

2.2、返回更少的数据

减少数据的返回也是优化的重要手段，主要有两种方法 分页 和 只返回需要的字段。

（1）分页

分页总共包括三种分页方式：客户端分页、服务端分页、数据库分页。

客服端分页：将数据从应用服务器全部下载到本地应用程序或浏览器，在应用程序或浏览器内部通过本地代码进行分页处理。

优点：编码简单，减少客户端与应用服务器网络交互次数

缺点：首次交互时间长，占用客户端内存

适应场景：客户端与应用服务器网络延时较大，但要求后续操作流畅，如手机GPRS，超远程访问（跨国）等等。

服务端分页：将数据从数据库服务器全部下载到应用服务器，在应用服务器内部再进行数据筛选。

优点：编码简单，只需要一次SQL交互，总数据与分页数据差不多时性能较好。

缺点：总数据量较多时性能较差。

适应场景：数据库系统不支持分页处理，数据量较小并且可控。

数据库分页：采用数据库SQL分页需要两次SQL完成，一个SQL计算总数量，一个SQL返回分页后的数据。

优点：性能好

缺点：编码复杂，各种数据库语法不同，需要两次SQL交互。

ps:oracle数据库一般采用rownum来进行分页。常用分页方式如下

rownum分页：

rowid分页语法：

（2）只返回需要的字段

通过去除不必要的返回字段可以提高性能。

优点：

1、减少数据在网络上传输开销

2、减少服务器数据处理开销

3、减少客户端内存占用

4、字段变更时提前发现问题，减少程序BUG

5、如果访问的所有字段刚好在一个索引里面，则可以使用纯索引访问提高性能。

缺点：增加编码工作量

2.3、减少交互的次数

（1） batch 操作

数据库访问框架一般都提供了批量提交的接口，jdbc支持batch的提交处理方法，我们可以批量插入、更新和删除数据。这样交互次数大大减少。采用batch操作一般不会减少很多数据库服务器的物理IO，但是会大大减少客户端与服务端的交互次数，从而减少了多次发起的网络延时开销，同时也会降低数据库的CPU开销。

（2）in

很多时候我们需要按一些ID查询数据库记录，我们可以采用一个ID一个请求发给数据库，如下所示：

我们也可以做一个小的优化， 如下所示，用ID INLIST的这种方式写SQL：

通过这样处理可以大大减少SQL请求的数量，从而提高性能。那如果有10000个ID，那是不是全部放在一条SQL里处理呢？答案肯定是否定的。首先大部份数据库都会有SQL长度和IN里个数的限制，如ORACLE的IN里就不允许超过1000个值。

另外当前数据库一般都是采用基于成本的优化规则，当IN数量达到一定值时有可能改变SQL执行计划，从索引访问变成全表访问，这将使性能急剧变化。随着SQL中IN的里面的值个数增加，SQL的执行计划会更复杂，占用的内存将会变大，这将会增加服务器CPU及内存成本。

评估在IN里面一次放多少个值还需要考虑应用服务器本地内存的开销，有并发访问时要计算本地数据使用周期内的并发上限，否则可能会导致内存溢出。

综合考虑，一般IN里面的值个数超过20个以后性能基本没什么太大变化，也特别说明不要超过100，超过后可能会引起执行计划的不稳定性及增加数据库CPU及内存成本.

（3）设置Fetch Size

    当我们采用select从数据库查询数据时，数据默认并不是一条一条返回给客户端的，也不是一次全部返回客户端的，而是根据客户端fetch_size参数处理，每次只返回fetch_size条记录，当客户端游标遍历到尾部时再从服务端取数据，直到最后全部传送完成。所以如果我们要从服务端一次取大量数据时，可以加大fetch_size，这样可以减少结果数据传输的交互次数及服务器数据准备时间，提高性能。

2.4、减少数据库服务器CPU运算

（1） 使用绑定变量

Java中Preparestatement就是为处理绑定变量提供的对像，绑定变量有以下优点：

1、防止SQL注入

2、提高SQL可读性

3、提高SQL解析性能，不使用绑定变更我们一般称为硬解析，使用绑定变量我们称为软解析。

（2）合理使用排序

（3）减少比较操作

（4）大量复杂运算在客户端处理

2.5、利用更多的资源

（1）客户端多进程并行访问

    多进程并行访问是指在客户端创建多个进程(线程)，每个进程建立一个与数据库的连接，然后同时向数据库提交访问请求。当数据库主机资源有空闲时，我们可以采用客户端多进程并行访问的方法来提高性能。如果数据库主机已经很忙时，采用多进程并行访问性能不会提高，反而可能会更慢。所以使用这种方式最好与DBA或系统管理员进行沟通后再决定是否采用。

（2）数据库并行处理

数据库访问的优化

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原文地址：http://blog.csdn.net/u013214151/article/details/51314230