数据库访问优化漏斗法则- 四、减少数据库服务器CPU运算
数据库访问优化漏斗法则
这个优化法则归纳为5个层次:
1、减少数据访问次数(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)
四、减少数据库服务器CPU运算
1、使用绑定变量
绑定变量是指SQL中对变化的值采用变量参数的形式提交,而不是在SQL中直接拼写对应的值。
2、合理使用排序
对于普通的几十条或上百条记录排序对系统的影响也不会很大。但是当你的记录集增加到上万条以上时,你需要注意是否一定要这么做了,大记录集排序不仅增加了CPU开销,而且可能会由于内存不足发生硬盘排序的现象,当发生硬盘排序时性能会急剧下降。
以下列出了可能会发生排序操作的SQL语法:
Order by
Group by
Distinct
Exists子查询
Not Exists子查询
In子查询
Not In子查询
Union(并集),Union All也是一种并集操作,但是不会发生排序。
Minus(差集)
Intersect(交集)
Create Index
Merge Join,这是一种两个表连接的内部算法,执行时会把两个表先排序好再连接,应用于两个大表连接的操作。
3、减少比较操作
我们SQL的业务逻辑经常会包含一些比较操作,如a=b,a<b之类的操作,对于这些比较操作数据库都体现得很好,但是如果有以下操作,我们需要保持警惕:
Like模糊查询,如下所示:a like ‘%abc%’
Like模糊查询对于数据库来说不是很擅长,特别是你需要模糊检查的记录有上万条以上时,性能比较糟糕,这种情况一般可以采用专用Search或者采用全文索引方案来提高性能。
不能使用索引定位的大量In List,如下所示:a in (:1,:2,:3,…,:n) ----n>20
如果这里的a字段不能通过索引比较,那数据库会将字段与in里面的每个值都进行比较运算,如果记录数有上万以上,会明显感觉到SQL的CPU开销加大,这个情况有两种解决方式:
4、大量复杂运算在客户端处理
什么是复杂运算,一般是一秒钟CPU只能做10万次以内的运算。如含小数的对数及指数运算、三角函数、3DES及BASE64数据加密算法等等。
如果有大量这类函数运算,尽量放在客户端处理
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