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近年來，數(shù)據(jù)分析和挖掘成為了企業(yè)獲取商業(yè)競爭優(yōu)勢的重要手段。而在數(shù)據(jù)庫高速增長和數(shù)據(jù)獲取需求日益增多的情況下，如何快速有效地優(yōu)化數(shù)據(jù)庫成為了一個(gè)急需解決的問題。本文將從以下幾個(gè)方面著手，介紹。
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一、規(guī)劃數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)合理與否直接影響數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性、可靠性以及數(shù)據(jù)錄入與查詢效率。為了規(guī)劃出一個(gè)穩(wěn)定、可靠、高效的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，需要開展以下具體工作：
1．設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)表：
針對業(yè)務(wù)需求，按照實(shí)際數(shù)據(jù)關(guān)系，設(shè)計(jì)出表與表之間的關(guān)系模式，并注意表之間的冗余度與生成的數(shù)據(jù)表的空間與其他可調(diào)配元素的優(yōu)化配合。
2．建立索引：
在數(shù)據(jù)庫中使用索引可以提高檢索效率，因此要在數(shù)據(jù)庫表的必要字段建立索引，并注意選擇恰當(dāng)?shù)乃饕愋汀?/p>
3．限制字段類型長度：
為了縮小數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)存儲空間并提高速度，可以在對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行正確的限制。
二、優(yōu)化SQL查詢
對于百萬級別的數(shù)據(jù)庫而言，查詢效率顯得尤為重要。一方面，開發(fā)人員需要避免寫出耗費(fèi)時(shí)間和資源的查詢語句。另一方面，還需要通過一些技巧來優(yōu)化查詢，提高查詢效率。
1．優(yōu)化SELECT語句：
在創(chuàng)建SELECT語句時(shí)，盡量在查詢必需字段，并通過選擇表之間的連接方式及將連接數(shù)據(jù)表的字段作為過濾條件等減輕數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的工作壓力。
2．避免全表SCAN：
在查詢數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)避免使用全表掃描的方式，這樣可能是浪費(fèi)系統(tǒng)資源，可以在數(shù)據(jù)表中通過建立索引等方式來避免。
3．減少JOIN操作：
數(shù)據(jù)庫中JOIN操作是比較耗時(shí)的，因此可以采用其他方式來替代，例如可以采用子查詢的方式來實(shí)現(xiàn)相同的功能，同時(shí)減輕數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的工作壓力。
三、優(yōu)化數(shù)據(jù)備份方式
在數(shù)據(jù)庫日常維護(hù)過程中，數(shù)據(jù)備份是不可避免的任務(wù)。為了能夠快速有效地完成數(shù)據(jù)備份，應(yīng)采用高效的備份策略。
1．?dāng)?shù)據(jù)備份壓縮：
在數(shù)據(jù)備份時(shí)，可以采用數(shù)據(jù)壓縮的方式來加快備份速度，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的占用空間。
2．優(yōu)化備份存儲：
為避免備份的不安全性，應(yīng)將數(shù)據(jù)備份存儲在外部的磁盤或者Tape設(shè)備中，并注意備份數(shù)據(jù)的存儲路徑和數(shù)據(jù)完整性。
四、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫緩存
在企業(yè)級應(yīng)用中，數(shù)據(jù)庫緩存是必不可少的。正確地優(yōu)化數(shù)據(jù)庫緩存，可以從多方面提高數(shù)據(jù)庫性能，包括：
1．用途明確：
數(shù)據(jù)庫緩存應(yīng)嚴(yán)格限定緩存數(shù)據(jù)范圍，即僅緩存使用頻繁的數(shù)據(jù)，同時(shí)要注意緩存的清理。
2．分配恰當(dāng)：
分配緩存的大小應(yīng)該根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，確保盡可能少的緩存命中率。
3．提高并發(fā)性：
在緩存的設(shè)計(jì)上可以采用限制單線程訪問緩存的機(jī)制，并在高并況下，采用分布式緩存技術(shù)來提高緩存并發(fā)性。
五、性能監(jiān)控和調(diào)優(yōu)
數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控和調(diào)優(yōu)是一項(xiàng)長期而保證數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的工作。在數(shù)據(jù)庫運(yùn)行中，出現(xiàn)性能問題時(shí)，需要采取如下措施：
1．采用專業(yè)工具監(jiān)控：
可以采用諸如SQL Server Profiler和第三方的性能監(jiān)控工具等軟件對數(shù)據(jù)庫性能進(jìn)行監(jiān)控，記錄性能瓶頸，并不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)庫。
2．不斷調(diào)優(yōu)：
按照監(jiān)控出來的瓶頸，逐項(xiàng)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)，同時(shí)關(guān)注被查詢表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、所用查詢語句的效率、索引的使用、系統(tǒng)內(nèi)存與CPU利用率等。
3．定期排除不必要進(jìn)程：
在數(shù)據(jù)庫運(yùn)行過程中，存在許多無效進(jìn)程占用系統(tǒng)資源，應(yīng)及時(shí)起用Task Manager等工具關(guān)閉這些進(jìn)程。
優(yōu)化數(shù)據(jù)庫是企業(yè)中十分重要的一項(xiàng)工作。通過規(guī)劃數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)、優(yōu)化SQL查詢、優(yōu)化數(shù)據(jù)備份方式、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫緩存以及性能監(jiān)控和調(diào)優(yōu)等一系列技巧，可以快速有效地實(shí)現(xiàn)百萬數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化。對于企業(yè)而言，只有擁有一個(gè)優(yōu)化穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，才能夠提高數(shù)據(jù)處理和分析效率，從而更好的為企業(yè)的發(fā)展服務(wù)。
相關(guān)問題拓展閱讀：
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mysql 數(shù)據(jù)量超過百萬后怎么處理
1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符銀睜孝，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
2、對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like ‘?1?7c%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應(yīng)改為:
select id from t where num=100*2
9、應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,’′)=0–’′生成的id
應(yīng)改為:
select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate>=’′ and createdate
10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的之一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：
create table #t(…鋒稿)
13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不早談會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)更好不要超過6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。
22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對于一次性事件，更好使 用導(dǎo)出表。
23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。
24、如果使用到了臨時(shí)表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。
25、盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。
26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。
27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
我們經(jīng)常會遇到操作一張大表，發(fā)現(xiàn)操作時(shí)間過長或影響在線業(yè)務(wù)了，想要回退大表操作的場景。在我們停止大表操作之后，等待回滾是一個(gè)很漫長的過程，盡管你可能對知道一些縮短時(shí)間的方法，處于對生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)完整性的敬畏，也會選擇不做介入。最終選擇不作為的原因大多源于對操作影響的不確定性。實(shí)踐出真知，下面針對兩種主要提升事務(wù)回滾速度的方式進(jìn)行驗(yàn)證，一種是提升操作可用內(nèi)存空間，一種是通過停實(shí)例，禁用 redo 回滾方式進(jìn)行進(jìn)行驗(yàn)證。
仔細(xì)閱讀過官方手冊的同學(xué)，一定留意到了對于提升大事務(wù)回滾效率，官方提供了兩種方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 參數(shù)大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 參數(shù)，跳過事務(wù)回滾過程。之一種方式比較冊知溫和，innodb_buffer_pool_size 參數(shù)是可以動態(tài)調(diào)整的，可行性也較高。第二種方式相較之下較暴力，但效果較好。
兩種方式各有自己的優(yōu)點(diǎn)，之一種方式對線上業(yè)務(wù)系統(tǒng)影響較小，不會中斷在線業(yè)務(wù)。第二種方式效果更顯著，會短暫影響業(yè)務(wù)培姿連續(xù)，回配姿絕滾所有沒有提交的事務(wù)。
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