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释放查询潜能-Oracle数据库调优实战-优化SQL查询的黄金法则! (释放查询潜能的软件)

admin2个月前 (04-28)数码26

在数据库应用中,SQL 查询是最常见且最频繁执行的操作之一。当数据量庞大、查询复杂度高时,SQL 查询性能可能变得低效。为了提高数据库的响应速度和吞吐量,我们需要进行 SQL 查询的优化。

以下是 Oracle 数据库调优的黄金法则,可以帮助您提高 SQL 查询的性能和效率:

1. 分析 SQL 执行计划

SQL 执行计划是优化 SQL 查询的第一步。通过分析 SQL 执行计划,我们可以了解查询的执行路径、涉及的表和索引、连接方式等关键信息,从而找到性能瓶颈所在。

  • 使用 EXPLNPLAN 命令:在执行 SQL 语句之前,使用 EXPLAINPLAN 命令生成 SQL 执行计划,并查看相关结果。可以使用 AUTOTRACE 功能获取更详细的执行计划信息。
  • 分析执行计划信息:查看执行计划中的 Cost 和 Cardinality 字段,确定查询中成本较高的部分,如全表扫描、大量数据排序等。根据这些信息,针对性地进行优化。

2. 合理设计数据库索引

数据库索引是提高查询性能的重要手段。通过合理设计和使用索引,可以减少数据访问的成本,加快查询速度。

  • 使用合适的索引类型:在设计表时,根据查询的条件和频率选择适当的索引类型,如 B 树索引、位图索引等。
  • 避免过多的索引:索引的数量过多会增加维护成本,同时也可能导致性能下降。根据业务需求和查询频率,选择适量的索引。
  • 更新索引统计信息:定期更新索引的统计信息,以保证查询优化器能够正确选择最优执行计划。

3. 优化 SQL 语句

SQL 语句的编写方式直接影响查询的性能。通过优化 SQL 语句,可以减少不必要的操作和资源消耗。

  • 使用合适的连接方式:在多表查询时,选择合适的连接方式(如内连接、外连接),以减少数据集的大小和查询复杂度。
  • 减少不必要的字段和函数:只选择需要的字段,并避免在 WHERE 子句中使用函数。这样可以减少数据传输和处理的成本。
  • 使用合适的查询条件:在 WHERE 子句中使用索引列作为查询条件,以提高查询效率。避免使用模糊查询和通配符开头的查询条件,以免全表扫描。

4. 优化数据库配置参数

数据库的配置参数对查询性能也有重要影响。通过调整合适的数据库配置参数,可以进一步提升查询效率。

  • 调整 SGA 和 PGA 大小:根据系统资源和工作负载的需求,合理分配 SGA(SystemGlobalArea)和 PGA(ProgramGlobalArea)的大小,以减少 I/O 操作和内存开销。
  • 调整数据库缓冲区:通过增加数据库缓冲区的大小,提高数据在内存中的访问速度,减少磁盘 I/O 操作。
  • 其他关键参数调优:根据具体情况,调整其他重要参数如日志文件大小、并行度、死锁检测等,以优化数据库性能。

5. 定期监控和优化

数据库调优是一个持续的过程,需要定期进行监控和优化。通过监控数据库的性能指标,及时发现和解决潜在的性能问题。

  • 使用数据库性能监控工具:利用 Oracle 提供的性能监控工具,如 AWR 报告、ASH 视图等,分析数据库的性能状况,找出瓶颈所在。
  • 定期收集和分析性能数据:定期收集并分析数据库的性能指标,如响应时间、资源利用率等,发现潜在问题,并及时采取优化措施。

6. 日常维护和管理

除了以上的技术手段,良好的日常维护和管理也是保持数据库性能的重要因素。

  • 定期备份和恢复测试:定期进行数据库备份,并测试备份的可用性和恢复性能,以应对意外故障和数据丢失。
  • 废品回收和空间管理:定期清理无用数据和索引,释放存储空间。避免数据碎片和文件扩展导致的性能下降。
  • 安全策略和权限管理:设定合适的安全策略,限制用户访问权限,以保护数据库的安全和数据的完整性。

通过遵循上述 Oracle 数据库调优的黄金法则,我们可以最大程度地提高 SQL 查询的性能和效率。分析 SQL 执行计划、设计合理的数据库索引、优化 SQL 语句、调整数据库配置参数、定期监控和优化,以及日常维护和管理,都是优化 SQL 查询的重要组成部分。


深入了解优化SQL查询-如何写出高性能SQL语句的具体分析

释放查询潜能的软件

深入了解优化SQL查询-如何写出高性能SQL语句的具体分析:1、 首先要搞明白什么叫执行计划?执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个 10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用 “全表扫描”方式。 可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。 产生一个正确的“执行计划”有两点很重要:(1) SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么?(2) 查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的?2、 统一SQL语句的写法对于以下两句SQL语句,程序员认为是相同的,数据库查询优化器认为是不同的。 select*from dual select*From dual其实就是大小写不同,查询分析器就认为是两句不同的SQL语句,必须进行两次解析。 生成2个执行计划。 所以作为程序员,应该保证相同的查询语句在任何地方都一致,多一个空格都不行!3、 不要把SQL语句写得太复杂我经常看到,从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。 一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。 我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者,结果他说时间太长,他一时也看不懂了。 可想而知,连原作者都有可能看糊涂的SQL语句,数据库也一样会看糊涂。 一般,将一个Select语句的结果作为子集,然后从该子集中再进行查询,这种一层嵌套语句还是比较常见的,但是根据经验,超过3层嵌套,查询优化器就很容易给出错误的执行计划。 因为它被绕晕了。 像这种类似人工智能的东西,终究比人的分辨力要差些,如果人都看晕了,我可以保证数据库也会晕的。 另外,执行计划是可以被重用的,越简单的SQL语句被重用的可能性越高。 而复杂的SQL语句只要有一个字符发生变化就必须重新解析,然后再把这一大堆废品塞在内存里。 可想而知,数据库的效率会何等低下。 4、 使用“临时表”暂存中间结果简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果,但是,临时表的好处远远不止这些,将临时结果暂存在临时表,后面的查询就在tempdb中了,这可以避免程序中多次扫描主表,也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”,减少了阻塞,提高了并发性能。 5、 OLTP系统SQL语句必须采用绑定变量select*from orderheader where changetime >2010-10-20 00:00:01 select*from orderheader where changetime >2010-09-22 00:00:01以上两句语句,查询优化器认为是不同的SQL语句,需要解析两次。 如果采用绑定变量select*from orderheader where changetime >@chgtime@chgtime变量可以传入任何值,这样大量的类似查询可以重用该执行计划了,这可以大大降低数据库解析SQL语句的负担。 一次解析,多次重用,是提高数据库效率的原则。 6、 绑定变量窥测事物都存在两面性,绑定变量对大多数OLTP处理是适用的,但是也有例外。 比如在where条件中的字段是“倾斜字段”的时候。 “倾斜字段”指该列中的绝大多数的值都是相同的,比如一张人口调查表,其中“民族”这列,90%以上都是汉族。 那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少,那“民族”这列必然要被放在where条件中。 这个时候如果采用绑定变量@nation会存在很大问题。 试想如果@nation传入的第一个值是“汉族”,那整个执行计划必然会选择表扫描。 然后,第二个值传入的是“布依族”,按理说“布依族”占的比例可能只有万分之一,应该采用索引查找。 但是,由于重用了第一次解析的“汉族”的那个执行计划,那么第二次也将采用表扫描方式。 这个问题就是著名的“绑定变量窥测”,建议对于“倾斜字段”不要采用绑定变量。 7、 只在必要的情况下才使用begin tranSQL Server中一句SQL语句默认就是一个事务,在该语句执行完成后也是默认commit的。 其实,这就是begin tran的一个最小化的形式,好比在每句语句开头隐含了一个begin tran,结束时隐含了一个commit。 有些情况下,我们需要显式声明begin tran,比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表,要求要么几个表都修改成功,要么都不成功。 begin tran 可以起到这样的作用,它可以把若干SQL语句套在一起执行,最后再一起commit。 好处是保证了数据的一致性,但任何事情都不是完美无缺的。 Begin tran付出的代价是在提交之前,所有SQL语句锁住的资源都不能释放,直到commit掉。 可见,如果Begin tran套住的SQL语句太多,那数据库的性能就糟糕了。 在该大事务提交之前,必然会阻塞别的语句,造成block很多。 Begin tran使用的原则是,在保证数据一致性的前提下,begin tran 套住的SQL语句越少越好!有些情况下可以采用触发器同步数据,不一定要用begin tran。 8、 一些SQL查询语句应加上nolock在SQL语句中加nolock是提高SQL Server并发性能的重要手段,在oracle中并不需要这样做,因为oracle的结构更为合理,有undo表空间保存“数据前影”,该数据如果在修改中还未commit,那么你读到的是它修改之前的副本,该副本放在undo表空间中。 这样,oracle的读、写可以做到互不影响,这也是oracle 广受称赞的地方。 SQL Server 的读、写是会相互阻塞的,为了提高并发性能,对于一些查询,可以加上nolock,这样读的时候可以允许写,但缺点是可能读到未提交的脏数据。 使用 nolock有3条原则。 (1) 查询的结果用于“插、删、改”的不能加nolock !(2) 查询的表属于频繁发生页分裂的,慎用nolock !(3) 使用临时表一样可以保存“数据前影”,起到类似oracle的undo表空间的功能,能采用临时表提高并发性能的,不要用nolock 。 9、 聚集索引没有建在表的顺序字段上,该表容易发生页分裂比如订单表,有订单编号orderid,也有客户编号contactid,那么聚集索引应该加在哪个字段上呢?对于该表,订单编号是顺序添加的,如果在orderid上加聚集索引,新增的行都是添加在末尾,这样不容易经常产生页分裂。 然而,由于大多数查询都是根据客户编号来查的,因此,将聚集索引加在contactid上才有意义。 而contactid对于订单表而言,并非顺序字段。 比如“张三”的“contactid”是001,那么“张三”的订单信息必须都放在这张表的第一个数据页上,如果今天“张三”新下了一个订单,那该订单信息不能放在表的最后一页,而是第一页!如果第一页放满了呢?很抱歉,该表所有数据都要往后移动为这条记录腾地方。 SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的,SQL Server的聚集索引实际上是对表按照聚集索引字段的顺序进行了排序,相当于oracle的索引组织表。 SQL Server的聚集索引就是表本身的一种组织形式,所以它的效率是非常高的。 也正因为此,插入一条记录,它的位置不是随便放的,而是要按照顺序放在该放的数据页,如果那个数据页没有空间了,就引起了页分裂。 所以很显然,聚集索引没有建在表的顺序字段上,该表容易发生页分裂。 曾经碰到过一个情况,一位哥们的某张表重建索引后,插入的效率大幅下降了。 估计情况大概是这样的。 该表的聚集索引可能没有建在表的顺序字段上,该表经常被归档,所以该表的数据是以一种稀疏状态存在的。 比如张三下过20张订单,而最近3个月的订单只有5张,归档策略是保留3个月数据,那么张三过去的 15张订单已经被归档,留下15个空位,可以在insert发生时重新被利用。 在这种情况下由于有空位可以利用,就不会发生页分裂。 但是查询性能会比较低,因为查询时必须扫描那些没有数据的空位。 重建聚集索引后情况改变了,因为重建聚集索引就是把表中的数据重新排列一遍,原来的空位没有了,而页的填充率又很高,插入数据经常要发生页分裂,所以性能大幅下降。 对于聚集索引没有建在顺序字段上的表,是否要给与比较低的页填充率?是否要避免重建聚集索引?是一个值得考虑的问题!10、加nolock后查询经常发生页分裂的表,容易产生跳读或重复读加nolock后可以在“插、删、改”的同时进行查询,但是由于同时发生“插、删、改”,在某些情况下,一旦该数据页满了,那么页分裂不可避免,而此时nolock的查询正在发生,比如在第100页已经读过的记录,可能会因为页分裂而分到第101页,这有可能使得nolock查询在读101页时重复读到该条数据,产生“重复读”。 同理,如果在100页上的数据还没被读到就分到99页去了,那nolock查询有可能会漏过该记录,产生“跳读”。 上面提到的哥们,在加了nolock后一些操作出现报错,估计有可能因为nolock查询产生了重复读,2条相同的记录去插入别的表,当然会发生主键冲突。 11、使用like进行模糊查询时应注意有的时候会需要进行一些模糊查询比如select*from contact where username like ‘%yue%’关键词%yue%,由于yue前面用到了“%”,因此该查询必然走全表扫描,除非必要,否则不要在关键词前加%,12、数据类型的隐式转换对查询效率的影响sql server2000的数据库,我们的程序在提交sql语句的时候,没有使用强类型提交这个字段的值,由sql server 2000自动转换数据类型,会导致传入的参数与主键字段类型不一致,这个时候sql server 2000可能就会使用全表扫描。 Sql2005上没有发现这种问题,但是还是应该注意一下。 13、SQL Server 表连接的三种方式(1) Merge Join(2) Nested Loop Join(3) Hash JoinSQL Server 2000只有一种join方式——Nested Loop Join,如果A结果集较小,那就默认作为外表,A中每条记录都要去B中扫描一遍,实际扫过的行数相当于A结果集行数x B结果集行数。 所以如果两个结果集都很大,那Join的结果很糟糕。 SQL Server 2005新增了Merge Join,如果A表和B表的连接字段正好是聚集索引所在字段,那么表的顺序已经排好,只要两边拼上去就行了,这种join的开销相当于A表的结果集行数加上B表的结果集行数,一个是加,一个是乘,可见merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。 如果连接的字段上没有索引,那SQL2000的效率是相当低的,而SQL2005提供了Hash join,相当于临时给A,B表的结果集加上索引,因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高,我认为,这是一个重要的原因。 总结一下,在表连接时要注意以下几点:(1) 连接字段尽量选择聚集索引所在的字段(2) 仔细考虑where条件,尽量减小A、B表的结果集(3) 如果很多join的连接字段都缺少索引,而你还在用SQL Server 2000,赶紧升级吧。

oracle 数据库表数据量比较大,如何提升查询速度?

数据表百万级的数据量,其实还是不是很大的,建立合理的索引就可以解决了。 建立分区表的话,是可以根据所分区的内容进行查询的,比如单独查询2011年度的记录,但是因为你已经有了一定的历史数据,所以相对比较麻烦,建议网络一下。 另外也可以将数据导出,然后重新建立需要分区的表,在建表的同时进行分区,这样再单独把数据导入就自动分区了

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