说明:对于程序员来说,有着相应的数据库性能优化方法,但是对于DBA来说需要学习更多的数据库的知识
对于做开发的人可以看看
优化法则可以归纳为5个层次:
1、 减少数据访问(减少磁盘访问)
2、 返回更少数据(减少网络传输或磁盘访问)
3、 减少交互次数(减少网络传输)
4、 减少服务器CPU开销(减少CPU及内存开销)
5、 利用更多资源(增加资源)
数据库优化方法归纳:
1.减少数据访问
创建并使用正确的索引
索引会大大增加表记录的DML(INSERT,UPDATE,DELETE)开销,正确的索引可以让性能提升100,1000倍以上,不合理的索引也可能会让性能下降100倍,因此在一个表中创建什么样的索引需要平衡各种业务需求。
2.返回更少的数据
2.1数据分页处理
一般数据分页方式有:
2.1.1、客户端(应用程序或浏览器)分页
将数据从应用服务器全部下载到本地应用程序或浏览器,在应用程序或浏览器内部通过本地代码进行分页处理
优点:编码简单,减少客户端与应用服务器网络交互次数
缺点:首次交互时间长,占用客户端内存
适应场景:客户端与应用服务器网络延时较大,但要求后续操作流畅,如手机GPRS,超远程访问(跨国)等等。
2.1.2、应用服务器分页
将数据从数据库服务器全部下载到应用服务器,在应用服务器内部再进行数据筛选。以下是一个应用服务器端Java程序分页的示例:
List list=executeQuery(“select * from employee order by id”);
Int count= list.size();
List subList= list.subList(10, 20);
优点:编码简单,只需要一次SQL交互,总数据与分页数据差不多时性能较好。
缺点:总数据量较多时性能较差。
适应场景:数据库系统不支持分页处理,数据量较小并且可控。
2.1.3、数据库SQL分页
采用数据库SQL分页需要两次SQL完成
一个SQL计算总数量
一个SQL返回分页后的数据
优点:性能好
缺点:编码复杂,各种数据库语法不同,需要两次SQL交互。
2.2 只返回需要的字段
优点:
1、减少数据在网络上传输开销
2、减少服务器数据处理开销
3、减少客户端内存占用
4、字段变更时提前发现问题,减少程序BUG
5、如果访问的所有字段刚好在一个索引里面,则可以使用纯索引访问提高性能。
缺点:增加编码工作量
3、减少交互次数
3.1 使用存储过程
3.2优化业务逻辑
对PreparedStatement和statement用法进行选择(详情参考该篇文章)