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為什么總有人問數據庫優化?

來源: 責編: 時間:2024-01-08 09:15:27 229觀看
導讀哈嘍,大家好,我是了不起。面試的時候總有人會問數據庫優化,有沒有想過為什么面試官會這么注重數據庫,我為大家總結了幾點原因。性能需求:隨著數據量的增長和應用程序的復雜度增加,數據庫的性能可能會成為瓶頸。優化數據庫可

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面試的時候總有人會問數據庫優化,有沒有想過為什么面試官會這么注重數據庫,我為大家總結了幾點原因。bFp28資訊網——每日最新資訊28at.com

  1. 性能需求:隨著數據量的增長和應用程序的復雜度增加,數據庫的性能可能會成為瓶頸。優化數據庫可以提高查詢速度、數據插入和更新的效率,從而提升整個應用程序的性能。
  2. 資源利用:數據庫可能占用大量的系統資源,如內存、CPU 和磁盤 I/O。通過優化數據庫,可以減少資源的消耗,提高系統的整體效率。
  3. 數據量增長:隨著時間的推移,數據庫中的數據量可能會迅速增長。優化可以幫助處理大規模數據集,確保數據庫在處理大量數據時仍能保持良好的性能。
  4. 應用程序擴展:當應用程序需要支持更多用戶、處理更多并發請求或擴展到新的功能時,數據庫可能需要進行優化以滿足新的需求。
  5. 競爭壓力:在競爭激烈的市場中,優化數據庫可以提供更好的用戶體驗,提高應用程序的競爭力。
  6. 成本考慮:優化數據庫可以降低硬件成本和運營成本。通過提高性能和效率,可以減少所需的服務器資源和能源消耗。
  7. 維護和管理:優化數據庫有助于減少維護工作和故障排除的時間。良好的優化可以提高數據庫的穩定性和可靠性。

那么下面再整理一下數據庫優化的一些方案。bFp28資訊網——每日最新資訊28at.com

前言

數據庫性能優化主要包含有一下幾個方面,數據庫服務端(包括數據庫選擇,內存設置,緩沖池調整,并發連接數等等), 連接網絡,數據庫客戶端(數據庫表的設計,SQL語句優化,索引優化,),等。作為開發人員,我們直接使用到比較多的地方就是數據庫客戶端的的優化項。bFp28資訊網——每日最新資訊28at.com

以下為大家整理一些數據庫使用時需要注意的地方:bFp28資訊網——每日最新資訊28at.com

數據庫表的設計

  1. 明確數據需求:在設計表之前,需要明確所需存儲的數據以及數據之間的關系。
  2. 選擇合適的字段類型:根據數據的特性選擇合適的字段類型,例如整數、字符串、日期等。盡量選擇能夠準確表示數據的最小字段類型,以節省存儲空間。
  3. 定義主鍵:每個表都應該有一個唯一的主鍵,用于標識每一行數據。主鍵可以是一個或多個字段的組合。
  4. 保持數據完整性:通過使用約束(如主鍵約束、唯一約束、非空約束等)來確保數據的完整性和準確性。
  5. 考慮性能:在設計表時需要考慮數據量、查詢頻率等因素,合理選擇索引、分表等技術來提高數據庫的性能。
  6. 字段命名規范:使用有意義的字段名,遵循命名規范,便于理解和維護。
  7. 避免冗余數據:盡量避免在多個表中存儲相同或相似的數據,以減少數據的冗余和一致性問題。
  8. 考慮擴展性:設計表時應考慮未來可能的需求變更,預留一些擴展性較強的字段或采用可擴展性的設計模式。
  9. 范式設計:根據具體需求,遵循適當的范式(如第一范式、第二范式等)來設計表結構,以確保數據的一致性和正確性。
  10. 文檔化設計:記錄表的結構、字段說明、約束等信息,以便于開發人員理解和維護。

SQL語句優化

  1. 對查詢進行優化,要盡量避免全表掃描,首先考慮在where,order by ,group by 的字段上加索引。
  2. 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,進行全表掃面。
  3. 盡量避免在where子句中使用!= 或者<> 操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃面。
  4. 盡量避免在wher子句中使用or來連接條件,通過一個字段有索引,一個字段沒有索引,將導致引擎放棄使用索引,進而全表掃描。
  5. in和 not in 要慎用,容易導致全表掃描,可以使用exist 代替in
  6. where子句中模糊查詢使用前置匹配會導致全表掃面。
  7. 如果在where子句中使用參數也會導致全表掃面。
  8. 盡量避免在where子句中對字段進行函數操作。會導致全表掃描。
  9. 盡量避免在where子句中 “=” 的左邊進行函數等表達式運算,否則會導致全表掃面
  10. 使用索引字段為條件時,若為復合索引,那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件,這樣才能保證索引被正確使用。
  11. 避免沒有意義的查詢。
  12. update語句盡量只更新必須的字段,減少性能消耗。
  13. 對于多張大數據表,join的時候,需要先分頁再join,否則邏輯讀會比較高,性能差。
  14. 索引并不是越多越好,一個表的索引最好不要超過6個。
  15. 盡量使用數字型字段,只含有數字的字段盡量不要設計為字符串,這會降低查詢和連接的性能。
  16. 盡可能使用varchar/nvachar 代替 char/nchar 因為變長字段存儲空間小,可以節省存儲空間。較小的字段查詢效率也更高一點。
  17. 任何地方都不要用select * from t。
  18. 避免頻繁刪除和創建臨時表,減少系統表資源消耗。
  19. 新建臨時表的時候,如果一次性插入數據量很大的話,可以使用select into 代替create table。
  20. 如果用到了臨時表,在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除,先truncate table 然后再drop table ??梢员苊庀到y表的長時間鎖定。
  21. 盡量避免使用游標。
  22. 盡量避免大事務操作,提高系統并發能力。
  23. 避免向客戶端返回大數據量,若數據量過大,應該考慮相應需求是否合理。
  24. 拆分大的DELETE 和 insert 語句,應該批量執行這些SQL語句。

索引優化

  1. 選擇合適的列:只在需要高效檢索的列上創建索引。避免在大字段或低選擇性的列上創建索引,因為這可能導致索引維護開銷變大。
  2. 控制索引數量:過多的索引會增加數據插入、更新和刪除的開銷,同時也會占用更多的存儲空間。因此,只創建必要的索引。
  3. 考慮索引順序:在多列索引中,列的順序會影響查詢性能。將選擇性高、經常用于查詢條件的列放在索引的前面。
  4. 避免重復索引:避免在同一列或組合上創建多個索引,因為數據庫只會使用其中一個。
  5. 維護索引的有效性:定期對索引進行維護,例如重建或重新組織索引,以確保其性能。
  6. 使用覆蓋索引:如果查詢只需要索引中的列,可以使用覆蓋索引,避免回表操作。
  7. 利用索引的排序能力:如果查詢需要按照特定順序排序結果,可以利用索引的排序能力,避免額外的排序操作。
  8. 考慮聚簇索引:對于經常進行范圍查詢的表,可以考慮使用聚簇索引,將相關數據存儲在一起,提高查詢性能。
  9. 監控和分析索引性能:定期監控和分析索引的使用情況,根據實際情況進行調整或刪除不必要的索引。
  10. 測試和實驗:在實施索引優化之前,進行測試和實驗,評估不同索引策略對查詢性能的影響。

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