人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。
笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。
在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!
下面我将从这三个方面分别进行总结:
为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(< 1秒)。----
测试环境: 主机:HP LH II---- 主频:330MHZ---- 内存:128兆----
操作系统:Operserver5.0.4----
数据库:Sybase11.0.3
 
一、不合理的索引设计----
例:表record有620000行,试看在不同的索引下,下面几个 SQL的运行情况:
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >'' and date < ''and amount >2000 (25秒)

select date ,sum(amount) from record group by date(55秒)

select count(*) from record where date >'' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析:----
date上有大量的重复值,在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上,在范围查找时,必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >'' and date < '' and amount >2000 (14秒)

select date,sum(amount) from record group by date(28秒)

select count(*) from record where date >'' and place in ('BJ','SH')(14秒)
---- 分析:---- 在群集索引下,数据在物理上按顺序在数据页上,重复值也排列在一起,因而在范围查找时,可以先找到这个范围的起末点,且只在这个范围内扫描数据页,避免了大范围扫描,提高了查询速度。
---- 3.在place,date,amount上的组合索引
select count(*) from record where date >'' and date < '' and amount >2000 (26秒)

select date,sum(amount) from record group by date(27秒)

select count(*) from record where date >'' and place in ('BJ, 'SH')(< 1秒)
---- 分析:---- 这是一个不很合理的组合索引,因为它的前导列是place,第一和第二条SQL没有引用place,因此也没有利用上索引;第三个SQL使用了place,且引用的所有列都包含在组合索引中,形成了索引覆盖,所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date,place,amount上的组合索引
select count(*) from record where date >'' and date < '' and amount >2000(< 1秒)

select date,sum(amount) from record group by date(11秒)

select count(*) from record where date >'' and place in ('BJ','SH')(< 1秒)
---- 分析:---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列,使每个SQL都可以利用索引,并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖,因而性能达到了最优。
---- 5.总结:----
缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的;合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说:
①.有大量重复值、且经常有范围查询(between, >,< ,>=,< =)和order by、group by发生的列,可考虑建立群集索引;
②.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。
 
二、不充份的连接条件:
例:表card有7896行,在card_no上有一个非聚集索引,表account有191122行,在account_no上有一个非聚集索引,试看在不同的表连接条件下,两个SQL的执行情况:
select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no(20秒)

select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no(< 1秒)
---- 分析:---- 在第一个连接条件下,最佳查询方案是将account作外层表,card作内层表,利用card上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:
外层表account上的22541页+(外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页)=595907次I/O
在第二个连接条件下,最佳查询方案是将card作外层表,account作内层表,利用account上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:外层表card上的1944页+(外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页)= 33528次I/O
可见,只有充份的连接条件,真正的最佳方案才会被执行。
总结:
1.多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式:外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定,乘积最小为最佳方案。
2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon,打开showplan选项,就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息;想看更详细的信息,需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。
 
三、不可优化的where子句
1.例:下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引,但执行速度却非常慢:
select * from record wheresubstring(card_no,1,4)=''(13秒)

select * from record whereamount/30< 1000(11秒)

select * from record whereconvert(char(10),date,112)=''(10秒)
分析:
where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的,因此它不得不进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;
如果这些结果在查询编译时就能得到,那么就可以被SQL优化器优化,使用索引,避免表搜索,因此将SQL重写成下面这样:
select * from record where card_no like'5378%'(< 1秒)

select * from record where amount< 1000*30(< 1秒)

select * from record where date= '1999/12/01'(< 1秒)
你会发现SQL明显快起来!
2.例:表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,请看下面这个SQL:
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')(23秒)
分析:---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or',所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行。
我们期望它会根据每个or子句分别查找,再将结果相加,这样可以利用id_no上的索引;
但实际上(根据showplan),它却采用了"OR策略",即先取出满足每个or子句的行,存入临时数据库的工作表中,再建立唯一索引以去掉重复行,最后从这个临时表中计算结果。因此,实际过程没有利用id_no上索引,并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
实践证明,表的行数越多,工作表的性能就越差,当stuff有620000行时,执行时间竟达到220秒!还不如将or子句分开:
select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1'
得到两个结果,再作一次加法合算。因为每句都使用了索引,执行时间只有3秒,在620000行下,时间也只有4秒。
或者,用更好的方法,写一个简单的存储过程:
create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no=''select @b=count(*) from stuff where id_no=''endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d

直接算出结果,执行时间同上面一样快!
 
---- 总结:---- 可见,所谓优化即where子句利用了索引,不可优化即发生了表扫描或额外开销。
1.任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
2.in、or子句常会使用工作表,使索引失效;如果不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。
3.要善于使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。
从以上这些例子可以看出,SQL优化的实质就是在结果正确的前提下,用优化器可以识别的语句,充份利用索引,减少表扫描的I/O次数,尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程,上述这些只是在应用层次的一种体现,深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。

如何让你的SQL运行得更快的更多相关文章

  1. 使用QFileInfo类获取文件信息(在NTFS文件系统上,出于性能考虑,文件的所有权和权限检查在默认情况下是被禁用的,通过qt_ntfs_permission_lookup开启和操作。absolutePath()必须查询文件系统。而path()函数,可以直接作用于文件名本身,所以,path() 函数的运行会更快)

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Amnes1a/article/details/65444966QFileInfo类为我们提供了系统无 ...

  2. 如何让Hadoop运行得更快一些

    在数据处理方面,我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多,这种现象在大多数据领域尤为明显.随着数据不断膨胀,相应的响应时间自然要有所增加,数据处理的复杂度也在不断提高.作为一个开发者,我们自然 ...

  3. 如何让python程序运行得更快

    原则1:不优化 原则2:不要优化那些不重要的部分(否则会降低可读性) 解决方案: 1. 使用函数,局部变量比全局变量快很多.尽量使用函数,如main() 2. 有选择性的消除属性访问. 如多用 fro ...

  4. SQL运行优化收藏

    如何让你的SQL运行得更快(转贴) ---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境 ...

  5. 让Python代码更快运行的 5 种方法

    不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和 ...

  6. Five things that make Go fast-渣渣翻译-让GO语言更快的5个原因

    原文地址:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast 翻译放在每个小段下面 Anthony Starks has ...

  7. SQL运行内幕:从执行原理看调优的本质

    相信大家看过无数的MySQL调优经验贴了,会告诉你各种调优手段,如: 避免 select *: join字段走索引: 慎用in和not in,用exists取代in: 避免在where子句中对字段进行 ...

  8. spark sql运行原理

    Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是 ...

  9. Spring AOP监控SQL运行

    对数据库连接池Proxool比較熟悉的读者,都知道Proxool能够记录SQL运行内容和时间等信息日志. 我们能够将该日志记录专门的SQL日志文件.对于查找运行特别耗时的SQL起了不小的作用. 对于一 ...

随机推荐

  1. Android-----输入法的显示和隐藏

    /** * 控制手机虚拟键盘的显示和隐藏 */public class InputMethodUtil { /** * 隐藏虚拟键盘 * @param v  参数v为获取焦点对象view */ pub ...

  2. Android5.0+(CollapsingToolbarLayout)

    CollapsingToolbarLayout作用是提供了一个可以折叠的Toolbar,它继承至FrameLayout,给它设置layout_scrollFlags,它可以控制包含在Collapsin ...

  3. iOS-OC-基础-NSPredicate常用方法

    NSpredicate 常用方法 // 谓词的条件查询 > .< .==.!= NSPredicate *predicate1 = [NSPredicate predicateWithFo ...

  4. C++程序设计实践指导1.1删除序列中相同的数改写要求实现

    改写要求1:改写为以指针为数据结构 #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; class ARP ...

  5. 【Lucene4.8教程之五】Luke

    一.Luke基本内容 1.Luke简介 Luke可用于查看Lucene创建的索引,并对其进行基本操作. 2.创建Luke (1)从Github上下载源文件 https://github.com/tar ...

  6. ExtJs 学习笔记

    1.显示中文  <script type="text/javascript" src="../../locale/ext-lang-zh_CN.js"&g ...

  7. CI(CodeIgniter)学习第二讲

    一.CI的文件结构: 了解CI的文件结构可以帮助我们快速的对CI框架有一个整体的认识,就好像我们去了一个陌生的城市一样,对你来讲周围的一切都是陌生和未知的,要想快速的了解这座城市,你可以买一张这座城市 ...

  8. shell之变量替换:临时替换

    ​${FILE:-word} 若变量为空,给变量FILE添加一个临时默认值word,FILE本身值并不变化eg: FILE1=${FILE:-word} 若FILE为空,则赋予FILE1值word $ ...

  9. vim编辑器参数(不熟参数)

    -1 vim配置文件 全局配置:/etc/vimrc 个人配置:~/.vimrc -2 :set下相关常用参数 ic 忽略大小写 noic  不忽略(默认) ai 自动缩进 noai  不自动缩进(默 ...

  10. python-Django环境搭建

    一例中python版本使用3.5版,通常来说linux自带的python都在2.6左右,所以3.5环境要自己编译安装python 第一部分:安装python3.5 001.解决依赖问题 yum -y ...