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隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的應用越來越廣泛，而其中一個問題就是數(shù)據(jù)庫ID過大。當ID過大時，會影響到數(shù)據(jù)庫的性能和穩(wěn)定性，因此如何應對這個問題是數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員需要面對的問題。
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問題產(chǎn)生的原因
我們需要了解ID過大問題產(chǎn)生的原因。其實，這個問題主要是由于數(shù)據(jù)量過大所導致的。通常情況下，ID是數(shù)據(jù)庫表的一個字段，用于唯一標識每一條記錄。而在應用場景中，隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，ID也會不斷增加，使得ID所占用的存儲空間增加，導致ID越來越大。在某些情況下，ID可能會超出數(shù)據(jù)類型所能表示的范圍，進而出現(xiàn)溢出問題。
影響和風險
ID過大對數(shù)據(jù)庫的影響主要有兩個方面：性能與穩(wěn)定性。長時間的運行耗費大量的資源，數(shù)據(jù)處理的效率會降低，從而導致一些性能上的瓶頸問題。另外，當ID過大時，會出現(xiàn)一些潛在的安全風險，例如，攻擊者可以通過大量的請求來消耗系統(tǒng)資源，使得服務不可用。
解決方案
為了解決ID過大問題，需要從多個方面出發(fā)進行優(yōu)化。
1. 選擇合適的數(shù)據(jù)類型
選擇合適的數(shù)據(jù)類型是解決ID過大問題的一個重要步驟。通常，ID字段的數(shù)據(jù)類型可以選擇INT或BIGINT類型，這兩種類型的區(qū)別在于能夠存儲的數(shù)據(jù)范圍不同。如果數(shù)據(jù)量不大，INT類型就足夠使用，如果數(shù)據(jù)量非常大，就需要選擇BIGINT類型來存儲ID。對于一些不需要連續(xù)加1的ID，可以使用UUID類型，這樣可以避免ID過大帶來的問題。
2. 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結構
優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結構也是解決ID過大問題的一個方法?？梢钥紤]將一個大表拆分為多個小表，并通過外鍵將它們關聯(lián)起來。這樣可以降低單表中ID的數(shù)量，避免ID過大的問題。另外，可以通過分區(qū)來管理數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，這樣可以減小一個分區(qū)中的ID數(shù)量，避免ID過大的問題。
3. 增加批量操作
增加批量操作可以有效地減少SQL語句的數(shù)量，從而減少ID字段的使用量，避免ID過大的問題。可以使用類似數(shù)據(jù)插入時的批量插入或更新操作來降低ID的使用量。
4. 優(yōu)化查詢語句
優(yōu)化查詢語句也是解決ID過大問題的一個方法?？梢酝ㄟ^增加索引、優(yōu)化SQL語句等方式來優(yōu)化查詢語句，減少數(shù)據(jù)庫的查詢壓力。
5. 數(shù)據(jù)庫讀寫分離
數(shù)據(jù)庫讀寫分離也是解決ID過大問題的一種方法。將讀寫操作的請求發(fā)送到不同的數(shù)據(jù)庫服務器上，可以有效地降低單一數(shù)據(jù)庫的讀寫壓力，從而避免ID過大的問題。
綜上所述，ID過大的問題不僅僅是一個技術問題，同時也是一個影響數(shù)據(jù)庫性能和穩(wěn)定性的風險問題。針對這個問題，我們可以從數(shù)據(jù)類型選擇、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結構、批量操作、優(yōu)化查詢語句、數(shù)據(jù)庫讀寫分離等多個方面出發(fā)，共同協(xié)作，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的性能和穩(wěn)定性，提高系統(tǒng)整體的效率和質量。
相關問題拓展閱讀：
- 高并發(fā)下，數(shù)據(jù)庫成更大問題怎么辦
- 數(shù)據(jù)庫中取id列數(shù)字字符串更大值,同時要求不能取中英文字符,怎么做
高并發(fā)下，數(shù)據(jù)庫成更大問題怎么辦
一、數(shù)據(jù)庫結構的設計
為了保證數(shù)據(jù)庫的一致性和完整性，在邏輯設計的時候往往會設計過多的表間關聯(lián)，盡可能的降低數(shù)據(jù)的冗余。（例如用戶表的地區(qū)，我們可以把地區(qū)另外存放到一個地區(qū)表中）如果數(shù)據(jù)冗余低，數(shù)據(jù)的完整性容易得到保證，提高了數(shù)據(jù)吞吐速度，保證了數(shù)據(jù)的完整性，清楚地表達數(shù)據(jù)元素之間的關系。不要用自增屬性字段作為主鍵與子表關聯(lián)。不便于系統(tǒng)的遷移和數(shù)據(jù)恢復。對外統(tǒng)計系統(tǒng)映射關系丟失。
表的設計具體注意的問題：
1、數(shù)據(jù)行的長度不要超過8020字節(jié)，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數(shù)據(jù)察伍會占用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。
、能夠用數(shù)字類型的字段盡量選擇數(shù)字類型而不用字符串類型的（號碼），這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
3、對于不可變字符類型char和可變字符類型varchar都是8000字節(jié),char查詢快，但是耗存儲空間，varchar查詢相對慢一些但是節(jié)省存儲空間。在設計字段的時候可以靈活選擇，例如用戶名、密碼等長度變化不大的字段可以選擇CHAR，對于評論等長度變化大的字段可以選擇VARCHAR。
4、字段的長度在更大限度的滿足可能的需要的前提下，應該盡可能的設得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。
二、查詢的優(yōu)化
在數(shù)據(jù)窗口使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結構盡量簡單；
在查詢時，不要過多地使用通配符如SELECT* FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROMT1；在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數(shù)如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROMT1,因為某些情況下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的。
在沒有建索引的情況下，數(shù)據(jù)庫查找某一條數(shù)據(jù)，就必須進行全表掃描了，對所有數(shù)據(jù)進行一次遍歷，查找出符合條件的記錄。在數(shù)據(jù)量比較小的情況下，也許看不出明顯的差別，但是當數(shù)據(jù)量大的情況下，這種情況就是極為糟糕的了。
SQL語句在SQL SERVER中是如何執(zhí)行的，他們擔心自己所寫的SQL語句會被SQLSERVER誤解。比如：
select * from table1 where name=’zhangsan’ and tID >10000和執(zhí)行:
select * from table1 where tID >andname=’zhangsan’
一些人不知道以上兩條語句的執(zhí)行效率是否一樣，因為如果簡單的從語句先后上看，這兩個語句的確是不一樣，如果tID是一個聚合索引，那么后一句芹掘僅僅從表的10000條以后的記錄中查找就行了；而嫌沒核前一句則要先從全表中查找看有幾個name=’zhangsan’的，而后再根據(jù)限制條件條件tID>10000來提出查詢結果。
事實上，這樣的擔心是不必要的。SQLSERVER中有一個“查詢分析優(yōu)化器”，它可以計算出where子句中的搜索條件并確定哪個索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說，它能實現(xiàn)自動優(yōu)化。雖然查詢優(yōu)化器可以根據(jù)where子句自動的進行查詢優(yōu)化，但有時查詢優(yōu)化器就會不按照您的本意進行快速查詢。
所以，優(yōu)化查詢最重要的就是，盡量使語句符合查詢優(yōu)化器的規(guī)則避免全表掃描而使用索引查詢。
具體要注意的：
1.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0
2.應盡量避免在 where子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。
3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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=20s
4.in 和 not in 也要慎用，因為IN會使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。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
6.必要時強制查詢優(yōu)化器使用某個索引，如在 where子句中使用參數(shù)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
應改為:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
應改為:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) >21
應改為:
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE dateofbirth =” andcreatedate60000
在這條語句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對其進行優(yōu)化,因為60000是個整型數(shù)。我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BYOrderID
可改為：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不執(zhí)行SELECTDISTINCT函數(shù)，這樣就會減少很多不必要的資源
35.盡量不要用SELECT INTO語句。
SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。
四、建立高效的索引
創(chuàng)建索引一般有以下兩個目的：維護被索引列的唯一性和提供快速訪問表中數(shù)據(jù)的策略。
大型數(shù)據(jù)庫有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個沒有簇索引的表是按堆結構存儲數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數(shù)據(jù)在物理上會按照簇索引鍵的順序存儲，一個表只允許有一個簇索引，因此，根據(jù)B樹結構，可以理解添加任何一種索引均能提高按索引列查詢的速度，但會降低插入、更新、刪除操作的性能，尤其是當填充因子（FillFactor）較大時。所以對索引較多的表進行頻繁的插入、更新、刪除操作，建表和索引時因設置較小的填充因子，以便在各數(shù)據(jù)頁中留下較多的自由空間，減少頁分割及重新組織的工作。
索引是從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)的更高效方式之一。95%的數(shù)據(jù)庫性能問題都可以采用索引技術得到解決。作為一條規(guī)則，我通常對邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統(tǒng)鍵（作為存儲過程）采用唯一的非成組索引，對任何外鍵列采用非成組索引。不過，索引就象是鹽，太多了菜就咸了。你得考慮數(shù)據(jù)庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
實際上，您可以把索引理解為一種特殊的目錄。微軟的SQL SERVER提供了兩種索引：聚集索引（clusteredindex，也稱聚類索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也稱非聚類索引、非簇集索引）。
聚集索引和非聚集索引的區(qū)別：
其實，我們的漢語字典的正文本身就是一個聚集索引。比如，我們要查“安”字，就會很自然地翻開字典的前幾頁，因為“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序漢字的字典是以英文字母“a”開頭并以“z”結尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”開頭的部分仍然找不到這個字，那么就說明您的字典中沒有這個字；同樣的，如果查“張”字，那您也會將您的字典翻到最后部分，因為“張”的拼音是“zhang”。也就是說，字典的正文部分本身就是一個目錄，您不需要再去查其他目錄來找到您需要找的內容。
我們把這種正文內容本身就是一種按照一定規(guī)則排列的目錄稱為“聚集索引”。
數(shù)據(jù)庫中取id列數(shù)字字符串更大值,同時要求不能取中英文字符,怎么做
如果ID列格式為ID，其中“ID2023-”為固定格式祥判并，可以這樣寫
Select MAX(ID) )where ID like “ID2023-%”謹跡;
ID這種格式有的數(shù)據(jù)庫不支沖舉持，更好的辦法是取MAX(id)，再在程序中截取字符串。關于數(shù)據(jù)庫id較大怎么辦的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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本文題目：如何應對數(shù)據(jù)庫ID過大的問題(數(shù)據(jù)庫id較大怎么辦)
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