SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务,在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升,而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作,那里的每一天都等于地球上的243天,否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。
根据我多年编写和运行SQL语句的经验,我开始开发一个检查列表,当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前,我会参考其中的内容,数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学,它更像是一个保守计算,但我可以说,遵循这些简单的步骤大部分时间我确实能得到性能提升。检查列表如下。
检查索引
在SQL语句的WHERE和JOIN部分中用到的所有字段上,都应该加上索引。进行这个3分钟SQL性能测试。不管你的成绩如何,一定要阅读那些带有信息的结果。
限制工作数据集的大小
检查那些SELECT语句中用到的表,看看你是否可以应用WHERE子句进行过滤。一个典型的例子是,当表中只有几千行记录时,一个查询能够很好地执行。但随着应用程序的成长,查询慢了下来。解决方案或许非常简单,限制查询来查看当前月的数据即可。
当你的查询语句带有子查询时,注意在子查询的内部语句上使用过滤,而不是在外部语句上。
只选择你需要的字段
额外的字段通常会增加返回数据的纹理,从而导致中国足彩网的数据被返回到SQL客户端。另外:
•使用带有报告和分析功能的应用程序时,有时报告性能低是因为报告工具必须对收到的、带有详细形式的数据做聚合操作。
•偶尔查询也可能运行地足够快,但你的问题可能是一个网络相关的问题,因为大量的详细数据通过网络发送到报告服务器。
•当使用一个面向列的DBMS时,只有你选择的列会从磁盘读取。在你的查询中包含的列越少,IO开销就越小。
移除不必要的表
移除不必要的表的原因,和移除查询语句中不需要的字段的原因一致。
编写SQL语句是一个过程,通常需要大量编写和测试SQL语句的迭代过程。在开发过程中,你可能将表添加到查询中,而这对于SQL代码返回的数据可能不会有任何影响。一旦SQL运行正确,我发现许多人不会回顾他们的脚本,不会删除那些对最终的返回数据没有任何影响和作用的表。通过移除与那些不必要表的JOINS操作,你减少了大量数据库必须执行的流程。有时,就像移除列一样,你会发现你减少的数据又通过数据库返回来了。
移除外部连接查询
这说起来容易做起来难,它取决于改变表的内容有多大的影响。一个解决办法是通过在两个表的行中放置占位符来删除OUTER JOINS操作。假设你有以下的表,它们通过定义OUTER JOINS来确保返回所有的数据:
customer_idcustomer_name
1John Doe
2Mary Jane
3Peter Pan
4Joe Soap
customer_idsales_person
NULLNewbee Smith
2Oldie Jones
1Another Oldie
NULLGreenhorn
解决办法是在customer表的行中增加一个占位符,并更新sales表中的所有NULL值到占位符。
customer_idcustomer_name
0NO CUSTOMER
1John Doe
2Mary Jane
3Peter Pan
4Joe Soap
customer_idsales_person
0Newbee Smith
2Oldie Jones
1Another Oldie
0Greenhorn
你不只是删除了对OUTER JOIN操作的依赖,同时标准化了没有客户的销售人员如何表示。其他开发人员不必编写额外语句,例如ISNULL(customer_id, “No customer yet”)。
删除JOIN和WHERE子句中的计算字段
这是另外一个有时可能说起来容易做起来难的技巧,它取决于你更改表模式的权限大小。可以将连接语句中用到的计算字段作为一个新字段在表中创建。给出以下SQL语句:
FROM sales a
JOIN budget b ON ((YEAR(a.sale_date)* 100) + MONTH(a.sale_date)) = b.budget_year_month
在sales表中利用年和月增加一列,可以提高性能。更新后的SQL语句将如下:
SELECT * FROM PRODUCTSFROM sales a
JOIN budget b ON a.sale_year_month = b.budget_year_month
总结
上边的建议可以归结为以下几点:
•检查索引
•在所需要的最小数据集上操作
•移除不必要的字段和表
•移除你JOIN和WHERE子句中的计算操作
如果所有的这些建议都没能提高你的SQL查询性能,最后一个建议是搬去金星吧。你需要的就是一天能调优你的SQL语句。
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