數據庫的查詢優化技術

　　
　　數據庫系統是管理信息系統的核心基於數據庫的聯機事務處理（OLTP）以及聯機分析處理(OLAP)是銀行企業政府等部門最為重要的計算機應用之一從大多數系統的應用實例來看查詢操作在各種數據庫操作中所占據的比重最大而查詢操作所基於的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句舉例來說如果數據的量積累到一定的程度比如一個銀行的賬戶數據庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄全表掃描一次往往需要數十分鐘甚至數小時如果采用比全表掃描更好的查詢策略往往可以使查詢時間降為幾分鐘由此可見查詢優化技術的重要性
　　筆者在應用項目的實施中發現許多程序員在利用一些前端數據庫開發工具（如PowerBuilderDelphi等）開發數據庫應用程序時只注重用戶界面的華麗並不重視查詢語句的效率問題導致所開發出來的應用系統效率低下資源浪費嚴重因此如何設計高效合理的查詢語句就顯得非常重要本文以應用實例為基礎結合數據庫理論介紹查詢優化技術在現實系統中的運用
　　分析問題
　　許多程序員認為查詢優化是DBMS（數據庫管理系統）的任務與程序員所編寫的SQL語句關系不大這是錯誤的一個好的查詢計劃往往可以使程序性能提高數十倍查詢計劃是用戶所提交的SQL語句的集合查詢規劃是經過優化處理之後所產生的語句集合DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的在做完查詢語句的詞法語法檢查之後將語句提交給DBMS的查詢優化器優化器做完代數優化和存取路徑的優化之後由預編譯模塊對語句進行處理並生成查詢規劃然後在合適的時間提交給系統處理執行最後將執行結果返回給用戶在實際的數據庫產品(如OracleSybase等)的高版本中都是采用基於代價的優化方法這種優化能根據從系統字典表所得到的信息來估計不同的查詢規劃的代價然後選擇一個較優的規劃雖然現在的數據庫產品在查詢優化方面已經做得越來越好但由用戶提交的SQL語句是系統優化的基礎很難設想一個原本糟糕的查詢計劃經過系統的優化之後會變得高效因此用戶所寫語句的優劣至關重要系統所做查詢優化我們暫不討論下面重點說明改善用戶查詢計劃的解決方案
　　解決問題
　　下面以關系數據庫系統Informix為例介紹改善用戶查詢計劃的方法
　　．合理使用索引
　　索引是數據庫中重要的數據結構它的根本目的就是為了提高查詢效率現在大多數的數據庫產品都采用IBM最先提出的ISAM索引結構索引的使用要恰到好處其使用原則如下
　　●在經常進行連接但是沒有指定為外鍵的列上建立索引而不經常連接的字段則由優化器自動生成索引
　　●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
　　●在條件表達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比如在雇員表的性別列上只有男與女兩個不同值因此就無必要建立索引如果建立索引不但不會提高查詢效率反而會嚴重降低更新速度
　　●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）
　　●使用系統工具如Informix數據庫有一個tbcheck工具可以在可疑的索引上進行檢查在一些數據庫服務器上索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性必要時進行修復另外當數據庫表更新大量數據後刪除並重建索引可以提高查詢速度
　　．避免或簡化排序
　　應當簡化或避免對大型表進行重復的排序當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時優化器就避免了排序的步驟以下是一些影響因素
　　●索引中不包括一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並數據庫表（盡管有時可能影響表的規范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的列的范圍等
　　．消除對大型表行數據的順序存取
　　在嵌套查詢中對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響比如采用順序存取策略一個嵌套層的查詢如果每層都查詢行那麼這個查詢就要查詢億行數據避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引例如兩個表學生表（學號姓名年齡……）和選課表（學號課程號成績）如果兩個表要做連接就要在學號這個連接字段上建立索引
　　還可以使用並集來避免順序存取盡管在所有的檢查列上都有索引但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作
　　SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num= AND order_num>) OR order_num=
　　
　　雖然在customer_num和order_num上建有索引但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表因為這個語句要檢索的是分離的行的集合所以應該改為如下語句
　　SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num= AND order_num>
　　UNION
　　SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=
　　這樣就能利用索引路徑處理查詢
　　．避免相關子查詢
　　一個列的標簽同時在主查詢和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嵌套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
　　．避免困難的正規表達式
　　MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配技術上叫正規表達式但這種匹配特別耗費時間例如SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE _ _ _
　　即使在zipcode字段上建立了索引在這種情況下也還是采用順序掃描的方式如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >在執行查詢時就會利用索引來查詢顯然會大大提高速度
　　另外還要避免非開始的子串例如語句SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[] >在where子句中采用了非開始子串因而這個語句也不會使用索引
　　．使用臨時表加速查詢
　　把表的一個子集進行排序並創建臨時表有時能加速查詢它有助於避免多重排序操作而且在其他方面還能簡化優化器的工作例如
　　SELECT custnamercvblesbalance……other columns
　　FROM custrcvbles
　　WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
　　AND rcvbllsbalance>
　　AND custpostcode>
　　ORDER BY custname
　　如果這個查詢要被執行多次而不止一次可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中並按客戶的名字進行排序
　　SELECT custnamercvblesbalance……other columns
　　FROM custrcvbles
　　WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
　　AND rcvbllsbalance>
　　ORDER BY custname
　　INTO TEMP cust_with_balance
　　然後以下面的方式在臨時表中查詢
　　SELECT ＊ FROM cust_with_balance
　　WHERE postcode>
　　臨時表中的行要比主表中的行少而且物理順序就是所要求的順序減少了磁盤I/O所以查詢工作量可以得到大幅減少
　　注意臨時表創建後不會反映主表的修改在主表中數據頻繁修改的情況下注意不要丟失數據
　　．用排序來取代非順序存取
　　非順序磁盤存取是最慢的操作表現在磁盤存取臂的來回移動SQL語句隱藏了這一情況使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢
　　有些時候用數據庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢
　　
　　例分析
　　
　　下面我們舉一個制造公司的例子來說明如何進行查詢優化制造公司數據庫中包括個表模式如下所示
　　．part表
　　零件號零件描述其他列
　　（part_num）（part_desc）（other column）
　　Seageat G disk……
　　Novel M network card……
　　……
　　．vendor表
　　廠商號廠商名其他列
　　（vendor _num）（vendor_name） （other column）
　　Seageat Corp……
　　IBM Corp……
　　……
　　．parven表
　　零件號廠商號零件數量
　　（part_num）（vendor_num）（part_amount）
　　
　　
　　
　　……
　　下面的查詢將在這些表上定期運行並產生關於所有零件數量的報表
　　SELECT part_descvendor_namepart_amount
　　FROM partvendorparven
　　WHERE partpart_num=parvenpart_num
　　AND parvenvendor_num = vendorvendor_num
　　ORDER BY partpart_num
　　如果不建立索引上述查詢代碼的開銷將十分巨大為此我們在零件號和廠商號上建立索引索引的建立避免了在嵌套中反復掃描關於表與索引的統計信息如下
　　表行尺寸行數量每頁行數量數據頁數量
　　（table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages）
　　part
　　Vendor
From:http://tw.wingwit.com/Article/program/Oracle/201311/17888.html