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一個十幾年經驗DBA的寶貴經驗財富

來源:懂視網 責編:小采 時間:2020-11-09 13:36:21
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一個十幾年經驗DBA的寶貴經驗財富

一個十幾年經驗DBA的寶貴經驗財富:什么是執行計劃?執行計劃是依賴于什么信息。 執行計劃是數據庫根據SQL語句和相關表的統計信息作出的一個查詢方案,這個方案是由查詢優化器自動分析產生的,比如一條SQL語句如果用來從一個10萬條記錄的表中查1條記錄,那查詢優化器會選擇索引查找方式,
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導讀一個十幾年經驗DBA的寶貴經驗財富:什么是執行計劃?執行計劃是依賴于什么信息。 執行計劃是數據庫根據SQL語句和相關表的統計信息作出的一個查詢方案,這個方案是由查詢優化器自動分析產生的,比如一條SQL語句如果用來從一個10萬條記錄的表中查1條記錄,那查詢優化器會選擇索引查找方式,

什么是執行計劃?執行計劃是依賴于什么信息。 執行計劃是數據庫根據SQL語句和相關表的統計信息作出的一個查詢方案,這個方案是由查詢優化器自動分析產生的,比如一條SQL語句如果用來從一個10萬條記錄的表中查1條記錄,那查詢優化器會選擇“索引查找”方式,

什么是執行計劃?執行計劃是依賴于什么信息。

執行計劃是數據庫根據SQL語句和相關表的統計信息作出的一個查詢方案,這個方案是由查詢優化器自動分析產生的,比如一條SQL語句如果用來從一個10萬條記錄的表中查1條記錄,那查詢優化器會選擇“索引查找”方式,如果該表進行了歸檔,當前只剩下5000條記錄了,那查詢優化器就會改變方案,采用“全表掃描”方式。

可見,執行計劃并不是固定的,它是“個性化的”。產生一個正確的“執行計劃”有兩點很重要:

  • SQL語句是否清晰地告訴查詢優化器它想干什么?
  • 查詢優化器得到的數據庫統計信息是否是最新的、正確的?
  • 統一SQL語句的寫法減少解析開銷

    對于以下兩句SQL語句,程序員認為是相同的,數據庫查詢優化器可能認為是不同的。

    select * from dual
    SELECT * FROM dual
    

    其實就是大小寫不同,查詢分析器就認為是兩句不同的SQL語句,必須進行兩次解析。生成2個執行計劃。所以作為程序員,應該保證相同的查詢語句在任何地方都一致,多一個空格都不行!

    減少SQL語句的嵌套

    我經常看到,從數據庫中捕捉到的一條SQL語句打印出來有2張A4紙這么長。一般來說這么復雜的語句通常都是有問題的。我拿著這2頁長的SQL語句去請教原作者,結果他說時間太長,他一時也看不懂了。可想而知,連原作者都有可能看糊涂的SQL語句,數據庫也一樣會看糊涂。

    一般,將一個Select語句的結果作為子集,然后從該子集中再進行查詢,這種一層嵌套語句還是比較常見的,但是根據經驗,超過3層嵌套,查詢優化器就很容易給出錯誤的執行計劃。因為它被繞暈了。像這種類似人工智能的東西,終究比人的分辨力要差些,如果人都看暈了,我可以保證數據庫也會暈的。

    另外,執行計劃是可以被重用的,越簡單的SQL語句被重用的可能性越高。而復雜的SQL語句只要有一個字符發生變化就必須重新解析,然后再把這一大堆垃圾塞在內存里。可想而知,數據庫的效率會何等低下。

    使用“臨時表”暫存中間結果

    簡化SQL語句的重要方法就是采用臨時表暫存中間結果,但是,臨時表的好處遠遠不止這些,將臨時結果暫存在臨時表,后面的查詢就在tempdb中了,這可以避免程序中多次掃描主表,也大大減少了程序執行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”,減少了阻塞,提高了并發性能。

    OLTP系統SQL語句必須采用綁定變量

    select * from orderheader where changetime > ‘2010-10-20 00:00:01’
    select * from orderheader where changetime > ‘2010-09-22 00:00:01’
    

    以上兩句語句,查詢優化器認為是不同的SQL語句,需要解析兩次。如果采用綁定變量:

    select * from orderheader where changetime > @chgtime
    

    @chgtime變量可以傳入任何值,這樣大量的類似查詢可以重用該執行計劃了,這可以大大降低數據庫解析SQL語句的負擔。一次解析,多次重用,是提高數據庫效率的原則。

    傾斜字段的綁定變量窺測問題

    事物都存在兩面性,綁定變量對大多數OLTP處理是適用的,但是也有例外。比如在where條件中的字段是“傾斜字段”的時候。

    “傾斜字段”指該列中的絕大多數的值都是相同的,比如一張人口調查表,其中“民族”這列,90%以上都是漢族。那么如果一個SQL語句要查詢30歲的漢族人口有多少,那“民族”這列必然要被放在where條件中。這個時候如果采用綁定變量@nation會存在很大問題。

    試想如果@nation傳入的第一個值是“漢族”,那整個執行計劃必然會選擇表掃描。然后,第二個值傳入的是“布依族”,按理說“布依族”占的比例可能只有萬分之一,應該采用索引查找。但是,由于重用了第一次解析的“漢族”的那個執行計劃,那么第二次也將采用表掃描方式。這個問題就是著名的“綁定變量窺測”,建議對于“傾斜字段”不要采用綁定變量。

    begin tran的事務要盡量地小

    SQL Server中一句SQL語句默認就是一個事務,在該語句執行完成后也是默認commit的。其實,這就是begin tran的一個最小化的形式,好比在每句語句開頭隱含了一個begin tran,結束時隱含了一個commit。

    有些情況下,我們需要顯式聲明begin tran,比如做“插、刪、改”操作需要同時修改幾個表,要求要么幾個表都修改成功,要么都不成功。begin tran 可以起到這樣的作用,它可以把若干SQL語句套在一起執行,最后再一起commit。好處是保證了數據的一致性,但任何事情都不是完美無缺的。Begin tran付出的代價是在提交之前,所有SQL語句鎖住的資源都不能釋放,直到commit掉。

    可見,如果Begin tran套住的SQL語句太多,那數據庫的性能就糟糕了。在該大事務提交之前,必然會阻塞別的語句,造成block很多。

    Begin tran使用的原則是,在保證數據一致性的前提下,begin tran 套住的SQL語句越少越好!有些情況下可以采用觸發器同步數據,不一定要用begin tran。

    一些SQL查詢語句應加上nolock

    在SQL語句中加nolock是提高SQL Server并發性能的重要手段,在oracle中并不需要這樣做,因為oracle的結構更為合理,有undo表空間保存“數據前影”,該數據如果在修改中還未commit,那么你讀到的是它修改之前的副本,該副本放在undo表空間中。這樣,oracle的讀、寫可以做到互不影響,這也是oracle廣受稱贊的地方。SQL Server 的讀、寫是會相互阻塞的,為了提高并發性能,對于一些查詢,可以加上nolock,這樣讀的時候可以允許寫,但缺點是可能讀到未提交的臟數據。使用nolock有3條原則。

    1. 查詢的結果用于“插、刪、改”的不能加nolock !
    2. 查詢的表屬于頻繁發生頁分裂的,慎用nolock !
    3. 使用臨時表一樣可以保存“數據前影”,起到類似oracle的undo表空間的功能。

    能采用臨時表提高并發性能的,不要用nolock 。

    加nolock后查詢經常發生頁分裂的表,容易產生跳讀或重復讀

    加nolock后可以在“插、刪、改”的同時進行查詢,但是由于同時發生“插、刪、改”,在某些情況下,一旦該數據頁滿了,那么頁分裂不可避免,而此時nolock的查詢正在發生,比如在第100頁已經讀過的記錄,可能會因為頁分裂而分到第101頁,這有可能使得nolock查詢在讀101頁時重復讀到該條數據,產生“重復讀”。同理,如果在100頁上的數據還沒被讀到就分到99頁去了,那nolock查詢有可能會漏過該記錄,產生“跳讀”。

    上面提到的哥們,在加了nolock后一些操作出現報錯,估計有可能因為nolock查詢產生了重復讀,2條相同的記錄去插入別的表,當然會發生主鍵沖突。

    聚集索引沒有建在表的順序字段上,該表容易發生頁分裂

    比如訂單表,有訂單編號orderid,也有客戶編號contactid,那么聚集索引應該加在哪個字段上呢?對于該表,訂單編號是順序添加的,如果在orderid上加聚集索引,新增的行都是添加在末尾,這樣不容易經常產生頁分裂。然而,由于大多數查詢都是根據客戶編號來查的,因此,將聚集索引加在contactid上才有意義。而contactid對于訂單表而言,并非順序字段。

    比如“張三”的“contactid”是001,那么“張三”的訂單信息必須都放在這張表的第一個數據頁上,如果今天“張三”新下了一個訂單,那該訂單信息不能放在表的最后一頁,而是第一頁!如果第一頁放滿了呢?很抱歉,該表所有數據都要往后移動為這條記錄騰地方。

    SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的,SQL Server的聚集索引實際上是對表按照聚集索引字段的順序進行了排序,相當于oracle的索引組織表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一種組織形式,所以它的效率是非常高的。也正因為此,插入一條記錄,它的位置不是隨便放的,而是要按照順序放在該放的數據頁,如果那個數據頁沒有空間了,就引起了頁分裂。所以很顯然,聚集索引沒有建在表的順序字段上,該表容易發生頁分裂。

    曾經碰到過一個情況,一位哥們的某張表重建索引后,插入的效率大幅下降了。估計情況大概是這樣的。該表的聚集索引可能沒有建在表的順序字段上,該表經常被歸檔,所以該表的數據是以一種稀疏狀態存在的。比如張三下過20張訂單,而最近3個月的訂單只有5張,歸檔策略是保留3個月數據,那么張三過去的15張訂單已經被歸檔,留下15個空位,可以在insert發生時重新被利用。在這種情況下由于有空位可以利用,就不會發生頁分裂。但是查詢性能會比較低,因為查詢時必須掃描那些沒有數據的空位。

    重建聚集索引后情況改變了,因為重建聚集索引就是把表中的數據重新排列一遍,原來的空位沒有了,而頁的填充率又很高,插入數據經常要發生頁分裂,所以性能大幅下降。

    對于聚集索引沒有建在順序字段上的表,是否要給與比較低的頁填充率?是否要避免重建聚集索引?是一個值得考慮的問題!

    使用復合索引提高多個where條件的查詢速度

    復合索引通常擁有比單一索引更好的選擇性。而且,它是特別針對某個where條件所設立的索引,它已經進行了排序,所以查詢速度比單索引更快。復合索引的引導字段必須采用“選擇性高”的字段。比如有3個字段:日期,性別,年齡。大家看,應該采用哪個字段作引導字段?顯然應該采用“日期”作為引導字段。日期是3個字段中選擇性最高的字段。

    這里有一個例外,如果日期同時也是聚集索引的引導字段,可以不建復合索引,直接走聚集索引,效率也是比較高的。

    不要把聚集索引建成“復合索引”,聚集索引越簡單越好,選擇性越高越好!聚集索引包括2個字段尚可容忍。但是超過2個字段,應該考慮建1個自增字段作為主鍵,聚集索引可以不做主鍵。

    使用like進行模糊查詢時應注意盡量不要使用前%

    有的時候會需要進行一些模糊查詢比如

    Select * from nowamagic where username like ‘%gonn%’
    

    關鍵詞%gonn%,由于yue前面用到了“%”,因此該查詢必然走全表掃描,除非必要,否則不要在關鍵詞前加%。

    SQL Server 表連接的三種方式

    (1) Merge Join (2) Nested Loop Join (3) Hash Join

    SQL Server 2000只有一種join方式——Nested Loop Join,如果A結果集較小,那就默認作為外表,A中每條記錄都要去B中掃描一遍,實際掃過的行數相當于A結果集行數x B結果集行數。所以如果兩個結果集都很大,那Join的結果很糟糕。

    SQL Server 2005新增了Merge Join,如果A表和B表的連接字段正好是聚集索引所在字段,那么表的順序已經排好,只要兩邊拼上去就行了,這種join的開銷相當于A表的結果集行數加上B表的結果集行數,一個是加,一個是乘,可見merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。

    如果連接的字段上沒有索引,那SQL2000的效率是相當低的,而SQL2005提供了Hash join,相當于臨時給A,B表的結果集加上索引,因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高,我認為,這是一個重要的原因。

    總結一下,在表連接時要注意以下幾點:

    1. 連接字段盡量選擇聚集索引所在的字段
    2. 仔細考慮where條件,盡量減小A、B表的結果集
    3. 如果很多join的連接字段都缺少索引,而你還在用SQL2000,干緊升級吧。

    Row_number 會導致表掃描,用臨時表分頁更好

    ROW_Number分頁的測試結果:

  • 使用ROW_Number來分頁:CPU 時間= 317265 毫秒,占用時間= 423090 毫秒
  • 使用臨時表來分頁:CPU 時間= 1266 毫秒,占用時間= 6705 毫秒
  • ROW_Number實現是基于order by的,排序對查詢的影響顯而易見。

    其他

    諸如有的寫法會限制使用索引

    Select * from tablename where chgdate +7 < sysdate
    
    Select * from tablename where chgdate < sysdate -7
    

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