海量数据查询优化

1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引。●在条件 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compoundindex）。●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●groupby或orderby子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：SELECT＊FROMordersWHERE(customer_num=104ANDorder_num>1001)ORorder_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT＊FROMordersWHEREcustomer_num=104ANDorder_num>1001UNIONSELECT＊FROMordersWHEREorder_num=1008这样就能利用索引路径处理查询。4．避免相关子查询一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。5．避免困难的正规表达式MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT＊FROMcustomerWHEREzipcodeLIKE“98___”即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT＊FROMcustomerWHEREzipcode>“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT＊FROMcustomerWHEREzipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。6．使用临时表加速查询把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：SELECTcust.name，rcvbles.balance，……othercolumnsFROMcust，rcvblesWHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_idANDrcvblls.balance>0ANDcust.postcode>“98000”ORDERBYcust.name如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：SELECTcust.name，rcvbles.balance，……othercolumnsFROMcust，rcvblesWHEREcust.customer_id=rcvlbes.customer_idANDrcvblls.balance>0ORDERBYcust.nameINTOTEMPcust_with_balance然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT＊FROMcust_with_balanceWHEREpostcode>“98000”临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。7．用排序来取代非顺序存取非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：1．part表零件号  　零件描述    其他列（part_num）　（part_desc）   （othercolumn）102，032 　Seageat30Gdisk  　……500，049 　Novel10Mnetworkcard …………2．vendor表厂商号   厂商名   其他列（vendor_num）　（vendor_name）（othercolumn）910，257  　SeageatCorp 　……523，045  　IBMCorp  　…………3．parven表零件号  　厂商号  　零件数量（part_num）　（vendor_num）　（part_amount）102，032  910，257  3,450,000234，423  321，001  4，000，000……下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：SELECTpart_desc，vendor_name，part_amountFROMpart，vendor，parvenWHEREpart.part_num=parven.part_numANDparven.vendor_num=vendor.vendor_numORDERBYpart.part_num如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：表  　行尺寸 　行数量  　每页行数量 　数据页数量（table）　(rowsize)　（Rowcount）　（Rows/Pages）　（DataPages）part  150  　10，000  25   　400Vendor 　150  　1，000  25   　40Parven 　13  　15，000  300   50索引  　键尺寸 　每页键数量 　页面数量（Indexes）　(KeySize)　（Keys/Page) 　(LeafPages）part  　4   500   　20Vendor  4   500   　2Parven  8   250   　60看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。实际上，我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率：1．从parven表中按vendor_num的次序读数据：SELECTpart_num，vendor_num，priceFROMparvenORDERBYvendor_numINTOtemppv_by_vn这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按part_num排序：SELECTpv_by_vn，＊vendor.vendor_numFROMpv_by_vn，vendorWHEREpv_by_vn.vendor_num=vendor.vendor_numORDERBYpv_by_vn.part_numINTOTMPpvvn_by_pnDROPTABLEpv_by_vn这个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表1.5万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。3．把输出和part连接得到最后的结果：SELECTpvvn_by_pn.＊，part.part_descFROMpvvn_by_pn，partWHEREpvvn_by_pn.part_num=part.part_numDROPTABLEpvvn_by_pn这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表1.5万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。笔者在InformixDynamicSever上做同样的实验，发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量，比例可能会更大)。小　结20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个着名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。