随着计算机技术的不断发展,数据库已经成为了大量数据管理与存储的首选工具。在许多企业中,数据库已成为了组织架构中至关重要的一部分。由于表格中通常有某个字段记录金额,对此字段的修改是经常性任务,数据库金额修改的优化技巧对于提高企业效率,节约资源具有重要意义。
一、使用批量修改技巧
批量技巧是使用数据库优化的关键之一,它是处理大量数据的更佳方案之一。要批量修改数据库金额,可以通过写脚本来实现,例如:使用 UPDATE 语句,将数据按照条件筛选出来,然后一次性修改所有的行数据。
在一个大型数据库中,如果你需要逐行修改金额,那可能会花费大量时间,而且很容易出错。批量修改技巧能让你更快更高效地完成这个任务,特别是在处理大量的数据时。
二、避免重复计算
在数据库中需要执行的每个操作都需要开销,这意味着您必须尝试尽可能减少执行操作的次数。对于金额修改来说,关键在于如何避免重复计算。重复计算将会导致你把系统的资源浪费在不该浪费的地方,而且还会降低整体的执行速度。所以可以通过查询数据预先计算或者缓存计算后的结果来避免重复计算。
三、使用索引
索引是一种特殊的数据库结构,可用于加速对数据的查询和操作。如果您的表格中存在金额字段,那么使用索引可以帮助你更快地找到要修改的条目,从而减少时间成本。当然,在使用索引时,需要根据实际的数据情况进行适当的优化。
四、紧急修改加锁
当用户进行重复的金额修改操作时,可能会导致账户余额出现错误,对于此种情况,可以采取紧急修复措施,即对钱数进行冻结,防止被不断修改,对此可以采取加锁的方法对正在修改的数据进行存储操作。这种方式可以防止账户余额出现不一致的情况,但是也需要注意,因为缺乏注意力可以导致数据被锁定较长时间,并防止其他用户对数据的操作,所以要谨慎使用。
五、稳定备份
尽管优化数据库金额修改可以降低系统的资源消耗,减少冗余的计算,不过在修改时也必须考虑数据丢失风险。尤其在涉及大笔资金操作的场合,一旦数据库出现问题,将会给企业带来极大的损失。因此,定期进行稳定备份,是保证数据库数据安全的关键之一。
结语:
对于企业来说,数据库是组织运作不可缺少的一部分,对于优化数据库金额修改,可以从上述几种方面进行入手,通过技巧性改进,提高效率,增强安全保障,让企业的数据库工作更加稳定可靠。
相关问题拓展阅读:
在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现,但哪一条是更佳方案却难以确定。为了解决这一问题,有必要对SQL实施优化。简单地说,SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。
优化SQL语句的原因
数据库系统的雹液带生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本更低,收益更大。在成品阶段进行优化的成本更高,收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房,在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小(甚至可能根本无法矫正),而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。
为了获得更大效益,人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计,对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右,其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定,通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。
对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变,源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面,源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限,因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。
对SQL语句进行优化有以下一些直接原因:
1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径,应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行,SQL语句埋戚的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。
2. SQL语句消耗了70%~90%的数据库资源。
3. SQL语句独立于程序设计逻辑,对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑,相对于对程序源代码的优化,对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。
4. SQL语句可以有不同的写法,不同的写法在性能上的差异可能很大。
5. SQL语句易学,难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关,不存在普遍适用的规律来提升性能。
传统的源芦优化方法
SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析,依靠经验,尝试重写SQL语句,然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足:
1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。
2. 非常依赖于人的经验,经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。
3. 非常耗时间。重写–>校验正确性–>比较性能,这一循环过程需要大量的时间。
根据传统的SQL优化工具的功能,人们一般将优化工具分为以下三代产品:
之一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划,并解释执行计划中关键字的含义。
第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议,它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论,根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。
第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。
人工智能自动SQL优化
随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入,在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展,出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,找到性能更好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术,其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外,还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句,并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划,通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能更好的SQL语句,提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处,为开发人员提供“边做边学式训练”,迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。
该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块:SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下:输入一条源SQL语句,“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写,产生N条等效的SQL语句输出,产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写,直至无法产生新的输出或搜索限额满,接下来对输出的SQL语句进行过滤,选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率),最后,对得到的SQL语句进行批量测试,找出性能更好的SQL语句(参见下图)。
图 人工智能自动SQL优化示意图
LECCO SQL Expert不仅能够找到更佳的SQL语句,它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能更好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单,只要能够写出SQL语句,它就能帮开发人员找到更好性能的写法。
小 结
SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分,它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此,人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力,出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现,这将会给开发人员提供更多的帮助。
你应该找到你的卡余额表去修改,
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文章名称:SQL优化技巧:数据库金额修改精简攻略(sql优化数据库金额修改)
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