数据库优化

哈喽,大家好,我是了不起。

面试的时候总有人会问数据库优化,有没有想过为什么面试官会这么注重数据库,我为大家总结了几点原因。

最近有兄弟想要看看数据库如何优化,那么我总结整理了数据库优化的一些方案。

  1. 性能需求:随着数据量的增长和应用程序的复杂度增加,数据库的性能可能会成为瓶颈。优化数据库可以提高查询速度、数据插入和更新的效率,从而提升整个应用程序的性能。
  2. 资源利用:数据库可能占用大量的系统资源,如内存、CPU 和磁盘 I/O。通过优化数据库,可以减少资源的消耗,提高系统的整体效率。
  3. 数据量增长:随着时间的推移,数据库中的数据量可能会迅速增长。优化可以帮助处理大规模数据集,确保数据库在处理大量数据时仍能保持良好的性能。
  4. 应用程序扩展:当应用程序需要支持更多用户、处理更多并发请求或扩展到新的功能时,数据库可能需要进行优化以满足新的需求。
  5. 竞争压力:在竞争激烈的市场中,优化数据库可以提供更好的用户体验,提高应用程序的竞争力。
  6. 成本考虑:优化数据库可以降低硬件成本和运营成本。通过提高性能和效率,可以减少所需的服务器资源和能源消耗。
  7. 维护和管理:优化数据库有助于减少维护工作和故障排除的时间。良好的优化可以提高数据库的稳定性和可靠性。

前言

数据库性能优化主要包含有一下几个方面,数据库服务端(包括数据库选择,内存设置,缓冲池调整,并发连接数等等), 连接网络,数据库客户端(数据库表的设计,SQL语句优化,索引优化,),等。作为开发人员,我们直接使用到比较多的地方就是数据库客户端的的优化项。

以下为大家整理一些数据库使用时注意的点:

数据库表的设计

  1. 明确数据需求:在设计表之前,需要明确所需存储的数据以及数据之间的关系。
  2. 选择合适的字段类型:根据数据的特性选择合适的字段类型,例如整数、字符串、日期等。尽量选择能够准确表示数据的最小字段类型,以节省存储空间。
  3. 定义主键:每个表都应该有一个唯一的主键,用于标识每一行数据。主键可以是一个或多个字段的组合。
  4. 保持数据完整性:通过使用约束(如主键约束、唯一约束、非空约束等)来确保数据的完整性和准确性。
  5. 考虑性能:在设计表时需要考虑数据量、查询频率等因素,合理选择索引、分表等技术来提高数据库的性能。
  6. 字段命名规范:使用有意义的字段名,遵循命名规范,便于理解和维护。
  7. 避免冗余数据:尽量避免在多个表中存储相同或相似的数据,以减少数据的冗余和一致性问题。
  8. 考虑扩展性:设计表时应考虑未来可能的需求变更,预留一些扩展性较强的字段或采用可扩展性的设计模式。
  9. 范式设计:根据具体需求,遵循适当的范式(如第一范式、第二范式等)来设计表结构,以确保数据的一致性和正确性。
  10. 文档化设计:记录表的结构、字段说明、约束等信息,以便于开发人员理解和维护。

SQL语句优化

  1. 对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先考虑在where,order by ,group by 的字段上加索引。

  2. 尽量避免在where子句中对字段进行null值判断,否则将导致引擎放弃使用索引,进行全表扫面。

  3. 尽量避免在where子句中使用!= 或者<> 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫面。

  4. 尽量避免在wher子句中使用or来连接条件,吐过一个字段有索引,一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引,导致全表扫描。

  5. in和 not in 要慎用,容易导致全表扫描,可以使用exist 代替in

  6. where子句中模糊查询使用前置匹配会导致全表扫面。

  7. 如果在where子句中使用参数也会导致全表扫面。

  8. 尽量避免在where子句中对字段进行函数操作。会导致全表扫描。

  9. 尽量避免在where子句中 “=” 的左边进行函数等表达式运算,否则会导致全表扫面/

  10. 使用索引字段为条件时,若为复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件,这样才能保证索引被正确使用。

  11. 避免没有意义的查询。

  12. update语句尽量只更新必须的字段,减少性能消耗。

  13. 对于多张大数据表,join的时候,需要先分页再join,否则逻辑读会比较高,性能差。

  14. 索引并不是越多越好,一个表的索引最好不要超过6个。

  15. 尽量使用数字型字段,只含有数字的字段尽量不要设计为字符串,这会降低查询和连接的性能。

  16. 尽可能使用varchar/nvachar 代替 char/nchar 因为变长字段存储空间小,可以节省存储空间。较小的字段查询效率也更高一点。

  17. 任何地方都不要用select * from t。

  18. 避免频繁删除和创建临时表,减少系统表资源消耗。

  19. 新建临时表的时候,如果一次性插入数据量很大的话,可以使用select into 代替create table。

  20. 如果用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先truncate table 然后再drop table 。可以避免系统表的长时间锁定。

  21. 尽量避免使用游标。

  22. 尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

  23. 避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

  24. 拆分大的DELETE 和 insert 语句,应该批量执行这些SQL语句。

索引优化

  1. 选择合适的列:只在需要高效检索的列上创建索引。避免在大字段或低选择性的列上创建索引,因为这可能导致索引维护开销变大。
  2. 控制索引数量:过多的索引会增加数据插入、更新和删除的开销,同时也会占用更多的存储空间。因此,只创建必要的索引。
  3. 考虑索引顺序:在多列索引中,列的顺序会影响查询性能。将选择性高、经常用于查询条件的列放在索引的前面。
  4. 避免重复索引:避免在同一列或组合上创建多个索引,因为数据库只会使用其中一个。
  5. 维护索引的有效性:定期对索引进行维护,例如重建或重新组织索引,以确保其性能。
  6. 使用覆盖索引:如果查询只需要索引中的列,可以使用覆盖索引,避免回表操作。
  7. 利用索引的排序能力:如果查询需要按照特定顺序排序结果,可以利用索引的排序能力,避免额外的排序操作。
  8. 考虑聚簇索引:对于经常进行范围查询的表,可以考虑使用聚簇索引,将相关数据存储在一起,提高查询性能。
  9. 监控和分析索引性能:定期监控和分析索引的使用情况,根据实际情况进行调整或删除不必要的索引。
  10. 测试和实验:在实施索引优化之前,进行测试和实验,评估不同索引策略对查询性能的影响。
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