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通過調節(jié)索引 優(yōu)化Oracle關聯(lián)查詢性能

原創(chuàng)
數(shù)據(jù)庫 Oracle 數(shù)據(jù)庫運維
這是一個最常見的查詢性能優(yōu)化方法,有人用“百試不爽”來稱贊這個查詢優(yōu)化方法,本文就一個真實的系統(tǒng)為例介紹一下如何通過索引優(yōu)化查詢性能,雖然案例使用的是Oracle數(shù)據(jù)庫,但本法一樣適用于所有關系數(shù)據(jù)庫,當你遇到查詢緩慢時,不妨首先用本辦法優(yōu)化一下,也許有意想不到的效果。

【51CTO獨家特稿】低碳指數(shù):在這里為了方便計算和直觀,我們以Intel至強X7500處理器的TDP為標準計算能耗(TDP=130W/h=2.167W/m=0.036W/s)。另外根據(jù)中國林業(yè)局的數(shù)據(jù),一棵樹一天吸收二氧化碳量為5.023kg,每一度電產生0.785公斤二氧化碳。

如果按照本文方法優(yōu)化后數(shù)據(jù)庫執(zhí)行時間由191秒縮減到189秒,也就是單位時間少1%的能量消耗。那么在一天里將減少0.03kw電能消耗,約合0.023kg二氧化碳排放,按我們的計算是一天減少0.05棵樹二氧化碳吸收量。

本文引用一套實驗室信息管理系統(tǒng)(LIS)使用的數(shù)據(jù)庫,假設我們要查詢2008年11月做檢驗的患者記錄,條件是大于80歲,姓周的患者,最終結果按檢查日期進行倒序排列。要使用的表有三個:

◆lis_report:報告主表,我們要用到的字段包括i_checkno(檢查號),d_checkdate(檢查日期),i_patientid(患者ID);

◆comm_patient:患者信息表,我們要用到的字段包括i_patientid(患者ID),s_name(患者姓名),s_code(患者住院號),i_age(患者年齡),i_dept(患者所在病區(qū));

◆lis_code_dept:病區(qū)信息表,我們要用到的字段包括i_id(病區(qū)ID,主鍵,與comm_patient中的i_dept關聯(lián)),s_name(病區(qū)名)。

最終我們構造的SQL如下:

  1. select a.i_checkno, a.d_checkdate, b.s_name, b.s_code, b.i_age, c.s_name  
  2.   from lis_report a  
  3.  inner join comm_patient b on a.i_patientid = b.i_patientid  
  4.  inner join lis_code_dept c on b.i_dept = c.i_id  
  5.  where a.d_checkdate > '2008-11-01' 
  6.    and a.d_checkdate < '2008-11-30' 
  7.    and b.i_age>=80  
  8.    and b.s_name like '周%' 
  9.  order by a.d_checkdate desc 

我們的SQL使用的這三張表除了創(chuàng)建主鍵時自動創(chuàng)建的索引外,均未創(chuàng)建其它索引,下圖是無索引時的執(zhí)行計劃。

無索引時的執(zhí)行計劃

圖 1 無索引時的執(zhí)行計劃

從圖1可以看出,表comm_patient和lis_report都使用了全表掃描,comm_patient全表掃描的成本是18,lis_report全表掃描的成本是191,只有表lis_code_dept因關聯(lián)時使用的是其主鍵,因此這里使用了主鍵索引,從而避免了全表掃描,它的成本是0。我們知道提高查詢性能的目標之一就是消滅掉全表掃描,因此我們應該給表comm_patient和lis_report加上適當?shù)乃饕?,在SQL代碼的where子句中,對comm_patient表,我們引用了i_age和s_name字段,對lis_report表,我們引用了d_checkdate字段,通常給這些條件中引用的字段加上索引會提高查詢速度,我們先給comm_patient的i_gae字段加上索引,下面是對應的執(zhí)行計劃。

給comm_patient的i_age加上索引后的執(zhí)行計劃

圖 2 給comm_patient的i_age加上索引后的執(zhí)行計劃

從圖2可以看出,表comm_patient的全表掃描消失了,取而代之的是索引唯一性掃描,成本從18一下子降低到1了,注意這里并未使用我們給i_age增加的索引,但卻靠它觸發(fā)了使用表主鍵對應的索引。但表lis_report仍然是全表掃描,由于where子句中引用了該表的d_checkdate字段,因此我們給該字段加上索引看看效果。

 給lis_report的d_checkdate字段加上索引后的執(zhí)行計劃

圖 3 給lis_report的d_checkdate字段加上索引后的執(zhí)行計劃

從上圖可以看出,表lis_report的全表掃描消失了,取而代之的是索引范圍降序掃描(INDEX RANGE SCAN DESCENDING),成本也從191下降到189。注意這里的索引范圍降序掃描的來歷,因為我的where子句中引用d_checkdate是介于2008-11-01至2008-11-30的一個范圍,這時引用的這種字段上建立的索引通常都是執(zhí)行范圍掃描,因為這種條件返回的值往往不止一行。使用降序掃描的原因是order by子句使用了降序排序,如果我們將SQL代碼中的“order by a.d_checkdate desc”改為“order by a.d_checkdate”,則變?yōu)樗饕秶鷴呙瑁↖NDEX RANGE SCAN)。

至此我們全部消除了全表掃描,我們看到加上索引后,查詢執(zhí)行的成本開銷也有所降低,因為數(shù)據(jù)庫表中的記錄數(shù)不大,因此效果不太明顯,如果有上百萬條記錄則會更直觀。

雖然索引能提高查詢性能,但索引也不能濫用,一是因為索引會降低寫入性能,二是索引過多給索引管理帶來麻煩,有些索引根本就沒有使用,這樣的索引只會帶來負面影響,基于這些弊端的考慮,在設計數(shù)據(jù)庫結構時應綜合考慮表的使用頻率(使用次數(shù)越多越應重點考慮是否建立索引),表中字段的使用頻率(字段使用次數(shù)越多越應建立索引),字段類型(數(shù)值型字段越應建立索引),值的唯一性(最應建立索引的字段),值的重復性(值重復度越高,建立索引的必要性越低),值是否可為空(允許為空的字段一般不建立索引),表中記錄數(shù)(記錄數(shù)很少時一般不宜建立索引),表是讀操作多一些還是寫操作多一些(讀操作越多的表越應建立索引,寫操作越多的表越應避免建立索引)等,創(chuàng)建索引的一般原則是:在大表的常用且值重復幾率小的字段上創(chuàng)建索引。

數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化是無止境的,無論哪種優(yōu)化技術只是一種手段,但最重要的不是技術,而是思想,掌握了索引優(yōu)化技術僅僅剛入門,只有融會貫通,舉一反三才能成為高手。

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責任編輯:彭凡 來源: 51CTO
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