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Java实战篇-轻松提高千万级数据库查询效率

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下文整理sqlserver优化中的常用知识点和注意事项

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大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面,随着产品的推广
、业务场景的复杂和使用用户越来越多
数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢
用户体验也就越来越差,那怎样提升千万级数据查询效率呢?小萌简单整理了一下,希望对大家有所帮助!

 

优化数据库设计:

  1. 数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换
    char/nchar,变长字段存储空间小,节省存储空间。在查询的时候小的空间字段搜索效率更高。
  2. 查询的时候避免全表扫描,可以在whereorder by
    的字段上建立索引。
  3. where
    查询子句中不对null值做判断,会导致检索引擎放弃使用索引而使用全表扫描,如:select
    id,name from user where age is null 可以设置age
    的默认值为0
    ,保证没有null值,修改后的sql查询语句为:select
    id,name from user where age = 0
  4. 谨慎使用索引,索引不是越多越好。一般一张表的索引数不要超过6个,如果太多要讨论业务是否合理或者是否索引建在了不常用的字段上。索引可以提高select
    查询的效率,但是也响应降低了 insert和update
    的效率,因为在执行insert和update时也可能会重建索引。
  5. 尽量不要更新索引数据,因为索引数据的顺序是表记录的物理顺序,一旦发生改变将会导致整个表记的顺序发生改变,将会消耗大量资源。如果业务需要频繁更新索引数据列
    就要考虑索引是否创建合理,比如
    用户ID、身份证号码或者手机号码不经常改变的列可以考虑创建索引。
  6. 字符型字段如果符合业务需求可以修改为数字类型字段,因为字符型字段会降低查询和连接的性能,并且增加存储的开销。执行搜索的适合查询和连接会逐个比较字符串的每一个字符,如果是数据类型比对一次就可以了。

1、表上未建立合理的索引

SQL查询优化

  1. where 查询语句中避免使用**!= <>
    **操作符,搜索引擎会执行全表扫描而不执行创建的索引。
  2. where 查询语句中 避免使用 or来连接条件查询数据,也会导致搜索引擎执行全表扫描而不执行创建的索引,例如:select
    id,name from user where age = 18 or age = 25
    可以修改为 select
    id,name from user where age = 18 union all select id,name from user
    where age = 25
  3. ** in 和 not in也避免使用,也将导致全表扫描,例如:select
    id,name from user where age in (18,19,20)**
    如果是连续的则可以考虑使用between and,例如:select id,name from
    user where age between 18 and 20
  4. like 语句导致全表扫描,例如:select id,name from user where name
    like ‘%微信%’
  5. wehre
    查询语句中避免使用参数,也会全表扫描,SQL在运行时才会进行局部变量的解析,优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。如果编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:select
    id,name from user where age = @age

    当然也可以改为强制使用索引:select id,name from user
    with(index(索引名)) where age =@ age
  6. where查询语句避免使用表达式,也会导致查询的时候放弃使用索引导致全表扫描。例*select
    id,name from user where age/2 = 10
    * 可以更改为 ** select
    id,name from user where age = 102*。
  7. where查询语句避免使用函数操作,也会导致查询的时候放弃使用索引导致全表扫描。例如:select
    id,name from user where substring(name,1,3)=’abc’
    可以改为select
    id,name from user where name like ‘abc%’
  8. 不要使用select * from user
    查询,要用具体的字段名。不要返回任何用不到的字段。
  9. 不要使用游标,大家都知道游标的效率非常差。
  10. 避免出现大实务业务,会降低系统的并发能力。

2、服务器内存过小,导致缓存过少,数据库频繁的交互数据

Java后台优化

  1. 使用JDBC连接数据库。
  2. 合理使用数据缓存。
  3. 控制好内存,不要全部数据放到内出做处理,可以边读边处理。
  4. 少创造对象。

3、统计信息不准确,导致索引乱用

数据库性能优化

  1. 使用存储过程

      如果在具体业务实现过程中,可以使用存储过程操作数据库可以尽量使用,由于存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,被再次调用,需要执行该存储过程可以很简单的使用。可以提高响应速度,减少网络使用流量等等。
    
  2. 硬件调整

     影响数据库性能的也可能是磁盘和网络吞吐量,可以通过扩大虚拟内存,把数据库服务器和主服务器分开部署。数据服务器吞吐量调为最大。
    
  3. 调整数据库

      如果在实际业务实现中对表查询频率过高,可以对表创建索引;按照where查询条件建立索引,尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引,数据在物理上按顺序在数据页上,缩短查找范围,为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引,能最大地覆盖查询;但是索引不可太多,执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加;避免在索引中有太多的索引键;避免使用大型数据类型的列为索引;保证每个索引键值有少数行。
    

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4、网络异常,数据交换慢

5、单次数据吞吐量大,导致显示慢

6、代码出现异常,导致死锁

7、select 查询返回过多的列或行

10、查询语句写法问题

11 、数据 日志需部署在不同的磁盘上

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