如何快速有效地实现百万数据库优化(百万数据库优化)

近年来，数据分析和挖掘成为了企业获取商业竞争优势的重要手段。而在数据库高速增长和数据获取需求日益增多的情况下，如何快速有效地优化数据库成为了一个急需解决的问题。本文将从以下几个方面着手，介绍。

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一、规划数据库结构

数据库结构合理与否直接影响数据库的稳定性、可靠性以及数据录入与查询效率。为了规划出一个稳定、可靠、高效的数据库结构，需要开展以下具体工作：

1．设计合理的数据表：

针对业务需求，按照实际数据关系，设计出表与表之间的关系模式，并注意表之间的冗余度与生成的数据表的空间与其他可调配元素的优化配合。

2．建立索引：

在数据库中使用索引可以提高检索效率，因此要在数据库表的必要字段建立索引，并注意选择恰当的索引类型。

3．限制字段类型长度：

为了缩小数据库表的数据存储空间并提高速度，可以在对数据类型进行正确的限制。

二、优化SQL查询

对于百万级别的数据库而言，查询效率显得尤为重要。一方面，开发人员需要避免写出耗费时间和资源的查询语句。另一方面，还需要通过一些技巧来优化查询，提高查询效率。

1．优化SELECT语句：

在创建SELECT语句时，尽量在查询必需字段，并通过选择表之间的连接方式及将连接数据表的字段作为过滤条件等减轻数据库服务器的工作压力。

2．避免全表SCAN：

在查询数据时，应避免使用全表扫描的方式，这样可能是浪费系统资源，可以在数据表中通过建立索引等方式来避免。

3．减少JOIN操作：

数据库中JOIN操作是比较耗时的，因此可以采用其他方式来替代，例如可以采用子查询的方式来实现相同的功能，同时减轻数据库服务器的工作压力。

三、优化数据备份方式

在数据库日常维护过程中，数据备份是不可避免的任务。为了能够快速有效地完成数据备份，应采用高效的备份策略。

1．数据备份压缩：

在数据备份时，可以采用数据压缩的方式来加快备份速度，同时减少数据的占用空间。

2．优化备份存储：

为避免备份的不安全性，应将数据备份存储在外部的磁盘或者Tape设备中，并注意备份数据的存储路径和数据完整性。

四、优化数据库缓存

在企业级应用中，数据库缓存是必不可少的。正确地优化数据库缓存，可以从多方面提高数据库性能，包括：

1．用途明确：

数据库缓存应严格限定缓存数据范围，即仅缓存使用频繁的数据，同时要注意缓存的清理。

2．分配恰当：

分配缓存的大小应该根据实际业务需求，确保尽可能少的缓存命中率。

3．提高并发性：

在缓存的设计上可以采用限制单线程访问缓存的机制，并在高并况下，采用分布式缓存技术来提高缓存并发性。

五、性能监控和调优

数据库性能监控和调优是一项长期而保证数据库性能优化的工作。在数据库运行中，出现性能问题时，需要采取如下措施：

1．采用专业工具监控：

可以采用诸如SQL Server Profiler和第三方的性能监控工具等软件对数据库性能进行监控，记录性能瓶颈，并不断优化数据库。

2．不断调优：

按照监控出来的瓶颈，逐项进行性能调优，同时关注被查询表的数据结构、所用查询语句的效率、索引的使用、系统内存与CPU利用率等。

3．定期排除不必要进程：

在数据库运行过程中，存在许多无效进程占用系统资源，应及时起用Task Manager等工具关闭这些进程。

优化数据库是企业中十分重要的一项工作。通过规划数据表结构、优化SQL查询、优化数据备份方式、优化数据库缓存以及性能监控和调优等一系列技巧，可以快速有效地实现百万数据库的优化。对于企业而言，只有拥有一个优化稳定的数据库系统，才能够提高数据处理和分析效率，从而更好的为企业的发展服务。

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mysql 数据量超过百万后怎么处理

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符银睁孝，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘�1�7c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’′)=0–’′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate>=’′ and createdate

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的之一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…锋稿)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不早谈会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数更好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，更好使 用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

我们经常会遇到操作一张大表，发现操作时间过长或影响在线业务了，想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。

仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。之一种方式比较册知温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。

两种方式各有自己的优点，之一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务培姿连续，回配姿绝滚所有没有提交的事务。

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