如何提高SQL性能 Post author:虹科云科技 Post published:2022年9月22日 Post category:SQream Post comments:1评论 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%。 零售商们正在寻找实时库存解决方案 使用内存数据库解决三个数据库性能问题 轻松简化数据库客户端工作,除了Proxy还有谁? 来抄作业!用Redis VSS,让大语言模型更懂你 来自Redis7.2的一封信:亲爱的Programmer,当你…… 谷歌Vertex AI平台使用Redis搭建大语言模型 你可能也喜欢 韩国制造集团选择SQream平台进行异常检测 2022年6月21日 使用SQream数据库和tableau进行快速、细粒度的分析 2022年7月19日 拉丁美洲选择SQream进行客户预测 2022年6月24日 这篇文章有一个评论 第 gate io页 10 5月 2023 At the beginning, I was still puzzled. Since I read your article, I have been very impressed. It has provided a lot of innovative ideas for my thesis related to gate.io. Thank u. But I still have some doubts, can you help me? Thanks. 发表回复CommentEnter your name or username to comment Enter your email address to comment Enter your website URL (optional)
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