DB2開發效能改進總結

資料庫sql的效能，初步總結了一下：

1、熟悉業務系統

對業務系統的熟悉程度對整個資料庫系統的效能有很大影響，乙個對業務不熟悉的設計人員，儘管有豐富的資料庫知識，也很難設計出效能最佳的資料庫應用系統。

2、規範化與非規範化

資料庫被規範化後，減少了資料冗餘，資料量變小，資料行變窄。這樣db2的每一頁可以包括更多行，那麼每一區里的資料量更多，從而加速表的掃瞄，改進了單個表的查詢效能。但是，當查詢涉及多個表的時候，需要用很多連線操作把資訊從各個表中組合在一起，導致更高的cpu和i/o花銷。那麼，有很多時候需要在規範化和非規範化之間保持平衡，用適當的冗餘資訊來減少系統開銷，用空間代價來換取時間代價。有訂單資訊表orderdetail，它裡面記錄了投遞員資訊，收款員資訊，物品資訊，**策略，客戶資訊…..這些資訊分別在投遞員資訊表、收款員資訊表、物品資訊表、**策略表、客戶資訊表中存放。如果按照規範化的要求，orderdetail查詢時就必須要與這麼多個表進行連線或者巢狀查詢。如果orderdetail表中的資料量是在百萬級的，那麼一次查詢所需要的時間可能會達到好幾個小時。事實上，只要在設計時保證資料的邏輯有效性，很多資訊都可以直接冗餘在orderdetail表中，這些冗餘的資料能夠極大的提高查詢的效率，從而減少cpu和i/o操作。

3、資料條帶化

如果乙個表的記錄條數超過一定的規模，那麼最基本的查詢操作也會受到影響，需要將該錶根據日期水平劃分,把最近、最經常用的資料和歷史的、不經常用的資料劃分開來，或是根據地理位置、部門等等進行劃分。還有一種劃分方式――垂直劃分，即把乙個屬性列很多的表分割成好幾個小表，比如把經常用到的屬性放在乙個表裡，不經常用到的屬性放在另乙個表裡，這樣可以加快表的掃瞄，提高效率。

4、選擇資料型別

對每一屬性選擇什麼樣的資料型別很大程度上依據表的要求，但是在不違背表要求的前提下，選擇適當的資料型別可以提高系統效能。比如有text列存放一本書的資訊，用blob而不是character(1024)，blob存放的是指標或者檔案參照變數，真正的文字資訊可以放在資料庫之外，從而減少資料庫儲存空間，使得程式執行的速度提高。db2提供了udt(user defined datatypes)功能，使用者可以根據自己的需要定義自己的資料型別。

5、選擇索引

索引是資料庫中重要的資料結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用ibm最先提出的isam索引結構。使用索引可以快速、直接、有序的訪問資料。索引的建立雖然加快了查詢，另一方面卻將低了資料更新的速度，因為新資料不僅要增加到表中，也要增加到索引中。另外，索引還需要額外的磁碟空間和維護開銷。因此，要合理使用索引：

◆在經常進行連線，但是沒有指定為外來鍵的屬性列上建立索引。

◆在頻繁進行排序或分組(即進行group by或order by操作)的列上建立索引。按索引來排序或分組，可以提高效率。

◆在條件表示式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。

◆如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引(compound index)，即索引由多個字段復合而成。

查詢優化

現在的資料庫產品在系統查詢優化方面已經做得越來越好，但由於使用者提交的sql語句是系統優化的基礎，很難設想乙個原本糟糕的查詢計畫經過系統的優化之後會變得高效，因此使用者所寫語句的優劣至關重要。下面重點說明改善使用者查詢計畫的解決方案。

1、排序

在很多時候，應當簡化或避免對大型表進行重複的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，可以避免排序的步驟，當以下的情況發生時，排序就不能省略：

◆索引中不包括乙個或幾個待排序的列;

◆group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣;

◆排序的列來自不同的表。

為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合併資料庫表，儘管有時可能影響表的規範化，但相對於效率的提高是值得的。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序列的範圍等。

2、主鍵

主鍵用整型會極大的提高查詢效率，而字元型的比較開銷要比整型的比較開銷大很多，用字元型資料作主鍵會使資料插入、更新與查詢的效率降低。資料量小的時候這點降低可能不會被注意，可是當資料量大的時候，小的改進也能夠提高系統的響應速度。

3、巢狀查詢

在sql語言中，乙個查詢塊可以作為另乙個查詢塊中謂詞的乙個運算元。因此，sql查詢可以層層巢狀。例如在乙個大型分布式資料庫系統中，有訂單表order、訂單資訊表orderdetail，如果需要兩表關聯查詢：

select createuser 
from order 
where orderno in 
( select orderno 
from orderdetail 
where price=0.5)

在這個查詢中，找出報紙單價為0.5元的收訂員名單。下層查詢返回一組值給上層查詢，然後由上層查詢塊再根據下層塊提供的值繼續查詢。在這種巢狀查詢中，對上層查詢的每乙個值orderno，下層查詢都要對錶orderdetail進行全部掃瞄，執行效率顯然不會高。在該查詢中，有2層巢狀，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢100萬行資料。在系統開銷中，對錶order的掃瞄佔82%，對錶orderdetail的搜尋佔16%。如果我們用連線來代替，即：

select createuser

from order,orderdetail

where order.orderno=orderdetail.orderno and praice=0.5

那麼對錶order的掃瞄佔74%，對錶orderdetail的搜尋佔14%。

而且，乙個列的標籤同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢巢狀層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

4、萬用字元

在sql語句中，like關鍵字支援萬用字元匹配，但這種匹配特別耗費時間。例如：select * from order where createuser like 『m_ _ _』。即使在createuser欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃瞄的方式，order表中有1000條記錄，就需要比較1000次。如果把語句改為select * from order where createuser >』m』 and createuser <』n』，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

5、distinct

使用distinct是為了保證在結果集中不出現重複值，但是distinct會產生一張工作表，並進行排序來刪除重覆記錄，這會大大增加查詢和i/o的操作次數。因此應當避免使用distinct關鍵字。

6、負邏輯

負邏輯如!=、<>、not in等，都會導致db2用表掃瞄來完成查詢。當表較大時，會嚴重影響系統效能，可以用別的操作來代替。

7、臨時表

使用臨時表時資料庫會在磁碟中建立相應的資料結構，因為記憶體的訪問速度遠遠大於外部儲存器的訪問速度，在複雜查詢中使用臨時表時，中間結果會被匯入到臨時表中，這種磁碟操作會大大降低查詢效率。另外，在分布式系統中，臨時表的使用還會帶來多個查詢程序之間的同步問題。所以，在進行複雜查詢時最好不要使用臨時表。

8、儲存過程

db2中的stored procedure builder可以產生儲存過程，執行並測試儲存過程。儲存過程可以包含巨大而複雜的查詢或sql操作，經過編譯後儲存在db2資料庫中。使用者在多次使用同樣的sql操作時，可以先把這些sql操作做成儲存過程，在需要用到的地方直接引用其名字進行呼叫。儲存過程在第一次執行時建立優化的查詢方案，db2將查詢方案儲存在快取記憶體裡，以後呼叫執行時可以直接從快取記憶體執行，省去了優化和編譯的階段，節省了執行時間，從而提高效率和系統利用率。

最優的查詢方案按照某些標準選擇往往不可行，要根據實際的要求和具體情況，通過比較進行選擇。db2提供的query patroller可以對不同的查詢方案的查詢代價進行比較，通過追蹤查詢語句，返回查詢不同階段的系統開銷，從而作出最佳選擇。db2提供的performance monitor也對整個資料庫系統的效能進行監控，包括i/o時間、查詢次數、排序時間、同步讀寫時間等等。

資料庫系統的併發控制也能影響系統效能。多個使用者的同時操作可能導致資料的不一致性，db2為了防止同時修改造成資料丟失和訪問未被提交的資料，以及資料的保護讀，採用lock機制來實現控制。

db2中可以對錶空間、表、表列和索引加鎖。鎖的粒度越大，鎖越簡單，開銷小，併發度低;粒度小，鎖機制複雜，開銷大，併發度高。大型系統在併發處理中如果遇到所要分配的資源處於鎖定狀態，系統會把程序掛起等待。如果乙個很耗時的查詢操作工作於乙個經常使用的表上，此時使用表一級鎖，意味著整個系統都要等待你的查詢結束以後才能夠繼續執行。所以在複雜查詢中，盡量避免使用表一級鎖。如果有這一類的需要該怎麼辦呢?可以利用檢視來解決這一類問題。檢視避免了對錶的直接操作，同時有能夠保證資料庫的高效運轉。

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