SQL 性能问题的常见原因
- 糟糕的架构设计：通常，糟糕的架构设计会减慢查询速度。存储数字的过宽数据类型（例如 VARCHAR）是常见的罪魁祸首。
- 遗留数据仓库策略：许多遗留策略（如多维数据集和预聚合表）可能隐藏了许多级别的复杂性，包括嵌套视图。
- 糟糕的索引策略：索引不足或索引过多都会产生相同的结果——查询速度慢和磁盘空间使用率高。
- 错误配置的服务器：每台服务器都有自己的最佳实践，用于在 BIOS 级别和操作系统级别优化 CPU、内核和网络。不遵循这些建议可能会导致查询速度降低约 20%。
- 功能不足的硬件或配置不足的实例：即使您不管理自己的数据库，运行 DBMS 的功能不足或过时的服务器也会降低您的性能。
提高现有系统的性能
当您的查询速度很慢时，可以尝试以下一些方法，而无需更改您的服务器或实例：
让数据库引擎做尽可能多的工作
大多数 DBMS 都非常有效地处理数据——比客户端应用程序更有效：
- 文本处理、数学、摘要和排序方面的大量功能最好留给 DBMS，而不是应用程序
- 将一些逻辑从应用程序转移到 DBMS 确保跨应用程序和用户的可重用性
最小化进出数据库的数据 I/O
对于非常大的查询，压力可能来自将结果集传输到客户端。你真的需要所有的数据吗？ 如果不是，请减少 DBMS 中的结果集大小：
- 仅提取您需要的列的名称，而不是使用SELECT *。否则，如果您有一张非常大的表格，客户可能很难将它们放在一起
- 除非您需要查看每一行，否则限制结果集大小LIMIT
将复杂查询分解为更小的查询
大型查询可能很难解决。将查询分成小块并使用临时表可以使查询更易于理解。
- 临时表和小查询更容易调试——通常不需要特殊语法
- 临时表对失败不太敏感，因为查询优化器决定以不同的方式做事
- 临时表和小查询让您有机会优化自己。有时这比 DBMS 优化器自己没有发现的东西要好
首选优化函数，限制通配符
供应商编写的函数通常优于链接在一起的 SQL 函数。
一些例子：
- 对于大量 Unicode 文本，使用模式匹配 ( LIKE ‘%foo%’) 会导致计划非常低效。类似的功能ISPREFIXOF(x,’foo’)可能会表现得更好
- 一些 DBMS（如 SQream DB 和 Postgres）区分大小写。如果您需要匹配字符串，请尝试仅在一侧执行或使用不区分大小写的匹配 ( ILIKE)
谨慎使用视图
视图是从查询创建的虚拟表。当您运行访问它们的查询时，通常会具体化视图。
- 如果您的查询使用一个视图，或者甚至您的视图有另一个视图，您会在不知情的情况下运行许多查询（这在 SQream DB 中不是问题，但对于其他一些 DBMS，它可能会让您感到惊讶！）
- 每小时/每天/每周或根据需要使用临时表来具体化视图
- 考虑使用CTE而不是视图
检查您的索引策略
在许多 DBMS 中，索引可以加快查询速度，让 DBMS 知道在哪里查找数据。有选择地应用索引——关注具有高基数的列或您经常使用的列。
索引过多会降低写入性能（并占用大量空间）：
- 删除不使用或很少使用的索引。
- 删除放置在具有随机数据或经常更新的列上的索引
索引策略不仅会影响性能，还会影响数据大小。当您的数据库扩展时，这可能会成为一个真正的问题。
遵循 DBMS 的最佳实践
每个 DBMS 都不同，因此请务必为您使用的 DBMS 应用最佳实践。
但是，有些事情永远是正确的：
1.如果一个查询很慢，请检查查询优化的最佳实践
2.如果您的整个数据库很慢，请检查您的系统：
- 集群状态——所有节点都已启动，对语句开放
- 查询分布——所有语句是否都在同一个节点上结束？
- 数据分布——数据分布不正确吗？架构更改可以做一些好事吗？
- 删除的行——包括 SQream DB、Vertica、Postgres 在内的许多大数据 DBMS 都受益于对已删除行的定期维护（也称为删除谓词、删除向量）
- Locks – 检查是否有由于锁而等待的语句，例如在更新大表时
- 计数器 – 如果您的 DBMS 支持，请设置计数器来跟踪内存和计算使用情况
更新你的DBMS
您可以调整的只有这么多。当您不能（或不会）进一步调整时，请考虑更新您的 DBMS。
新的 SQL DBMS，例如 SQream DB：
- 充分利用现代计算资源
- 可以自动化元数据收集
- 拥有可以更好扩展的新方法，不易受到“成长的痛苦”的影响
- 允许加入任意数量的表而不会对性能产生重大影响
即使在大部分优化良好的工作负载上，遵循最佳实践也可以将查询时间缩短 10%-30%。
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