在當(dāng)今信息時代，數(shù)據(jù)庫優(yōu)化也是非常重要的課題，虹信軟件在此和大家分享一下數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)。
一、IO優(yōu)化
除硬盤硬件性能提升外，數(shù)據(jù)庫也有兩種方法來提升磁盤IO訪問能力，他們實(shí)質(zhì)都是創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)文件：
一是在物理存儲方面，創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件的時候，可以創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)文件；
二是在優(yōu)化大表數(shù)據(jù)時，我們創(chuàng)建表分區(qū)，也需要創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)文件組，
當(dāng)然不同數(shù)據(jù)庫我們實(shí)現(xiàn)的方法都不相同。
二、設(shè)計(jì)優(yōu)化
我們在設(shè)計(jì)的時候一般都遵循3NF范式設(shè)計(jì)，通過我自己的一些經(jīng)驗(yàn)來看，數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)我也需要根據(jù)合適的需求進(jìn)行合理的設(shè)計(jì)，不能死搬硬套。
那么怎樣才是合理的設(shè)計(jì)呢？
一是我們在做基礎(chǔ)業(yè)務(wù)表設(shè)計(jì)的時候，最好是用范式設(shè)計(jì)；
二是在報(bào)表統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的時候，我們的設(shè)計(jì)就剛好相反，用的反范式設(shè)計(jì)，使用更多的冗余數(shù)據(jù)。
三、索引優(yōu)化
我們使用最多的都是B樹索引，在SQLserver中，具體分成了聚集索引和非聚集索引，它們的區(qū)別在于：基礎(chǔ)表的數(shù)據(jù)行不按非聚集鍵的順序排序和存儲；非聚集索引的葉層是由索引頁而不是由數(shù)據(jù)頁組成。一張表只能創(chuàng)建一個聚集索引。我們知道，索引在存儲的時候，與表一樣也是要占用存儲空間的，這也是索引提高我們查詢性能的原因。索引內(nèi)部存儲就是采用B+樹原理。其實(shí)索引也是雙刃劍，實(shí)質(zhì)是以空間換時間，所以我們在使用的時候還需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)具體分析，在這里就不多描述了。
我們怎么樣才能創(chuàng)建有效的索引呢，虹信軟件認(rèn)為應(yīng)從以下方面入手：
一般來說，以下這幾種情況需要創(chuàng)建索引：
(1)在一張表中，外鍵需要創(chuàng)建索引；
(2)能確定的查詢，where條件中的列，需要創(chuàng)建索引，可以根據(jù)實(shí)際情況看，是否創(chuàng)建復(fù)合索引，因?yàn)閯?chuàng)建復(fù)合索引，效率更高；
(3)order by和group by 的列需要創(chuàng)建索引，其中在order by的列，最好是聚集索引，這樣效率最高；
(4)在inner join、left join和right join關(guān)聯(lián)的列，也需要創(chuàng)建索引。
另外，我們在創(chuàng)建索引時也需要注意幾點(diǎn)：
(1)因?yàn)樗饕菃为?dú)的存儲空間，所以那種頻繁的insert、update、delete操作表，索引越少越好，用戶在做這些操作的時候，數(shù)據(jù)庫需要成本去維護(hù)我們的索引，讓索引與表數(shù)據(jù)保持同步，在一個周期后，我們的索引空間就會產(chǎn)生很多的碎片，數(shù)據(jù)庫查詢性能就會下降，在這種情況下，就需要重建索引和組織索引；
(2)通過索引列的值篩選后，還需要在原表進(jìn)行過半數(shù)據(jù)掃描時，這種情況下，不適合創(chuàng)建索引，是因?yàn)檫@樣還沒有全表掃描速度快，我們可以通過執(zhí)行計(jì)劃查看我們創(chuàng)建的索引是否有效；
(3)我們的SQL語句，Where子句時，“=” 左邊一定是字段，不要用函數(shù)，否則我們創(chuàng)建的索引就用不上。 如：where Name=’張三’ 這種只要在Name列創(chuàng)建索引，就可以，where substring(Name)=’張三’這種你要在Name列創(chuàng)建了索引也沒用；
(4)列值為Null的時候，我們索引對它是無效的；
(5)我們在寫SQL語句需要注意：in和exists合理運(yùn)用，where關(guān)系運(yùn)算符越少越好，>= 、<=這種盡量用一種來表示。
在SQLserver中，我們可以通過下面的SQL語句來判斷哪些需要創(chuàng)建索引：
SELECT TOP 10
[Total Cost] = ROUND(avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans),0)
, avg_user_impact
, TableName = statement
,indexhad=d.index_handle
, [EqualityUsage] = equality_columns
, [InequalityUsage] = inequality_columns
, [Include Cloumns] = included_columns
FROM sys.dm_db_missing_index_groups g
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats s
ON s.group_handle = g.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details d
ON d.index_handle = g.index_handle
ORDER BY [Total Cost] DESC;
四、分區(qū)表優(yōu)化
我們在處理大表數(shù)據(jù)的時候，需要把大表多過較小的表，查詢就可以更快的運(yùn)行，基本原理就是，因?yàn)橐獟呙璧臄?shù)據(jù)變的更小。通過將表物理放置在多個磁盤驅(qū)動器上來拆分表的情況下獲取分區(qū)。如果將某個表放置在一個物理驅(qū)動器上，將相關(guān)表放置在另一個驅(qū)動器上，則可以提高查詢性能，因?yàn)楫?dāng)運(yùn)行涉及表間連接的查詢時，多個磁盤頭同時讀取數(shù)據(jù)�？梢允褂肧QL Server文件組來指定放置表的磁盤。
我們怎樣才能創(chuàng)建高效的分區(qū)表呢？當(dāng)我們創(chuàng)建了分區(qū)表，程序中，查詢條件需要做出相應(yīng)地的改變，這樣才能讓我們分區(qū)表發(fā)揮出高效（查詢條件盡量控制查詢數(shù)據(jù)結(jié)果在1個或2個分區(qū)中）。
當(dāng)我們有很多批量的新增、修改和刪除數(shù)據(jù)操作時，也不適合使用分區(qū)表，這是因?yàn)槲覀冊趧?chuàng)建分區(qū)表時，物理存儲數(shù)據(jù)文件也是分開的，數(shù)據(jù)庫就會增加更多的成本去維護(hù)數(shù)據(jù)一致性。
五、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
在網(wǎng)絡(luò)方面，除了網(wǎng)絡(luò)硬件本身的優(yōu)化外，我們數(shù)據(jù)庫本身也需要進(jìn)行一定優(yōu)化，對數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)的優(yōu)化，下面是虹信軟件的一些經(jīng)驗(yàn)體會：
(1)不要長時間連接數(shù)據(jù)庫：我們開發(fā)人員很多容易犯的錯誤，數(shù)據(jù)庫連接不關(guān)閉，不釋放；
(2)減少連接次數(shù)：在一個連接中能一次性處理的業(yè)務(wù)，盡量一次性處理完成。如果進(jìn)行多次連接，就會增加網(wǎng)絡(luò)消耗；
(3)在一個事務(wù)中，一定不要在中間斷掉連接，事務(wù)中業(yè)務(wù)不能與事務(wù)外進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，否則會造成死鎖。
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本文標(biāo)題：Web應(yīng)用性能優(yōu)化之淺見（二）
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