1、資料庫訪問優化法則簡介
從圖上可以看到基本上每種裝置都有兩個指標：
延時（響應時間）：表示硬體的突發處理能力；
頻寬（吞吐量）：代表硬體持續處理能力。
從上圖可以看出，計算機系統硬體效能從高到代依次為：
cpu——cache(l1-l2-l3)——記憶體——ssd硬碟——網路——硬碟
根據資料庫知識，我們可以列出每種硬體主要的工作內容：
cpu及記憶體：快取資料訪問、比較、排序、事務檢測、sql解析、函式或邏輯運算；
網路：結果資料傳輸、sql請求、遠端資料庫訪問（dblink）；
硬碟：資料訪問、資料寫入、日誌記錄、大資料量排序、大表連線。
這個優化法則歸納為5個層次：
1、 減少資料訪問（減少磁碟訪問）
2、 返回更少資料（減少網路傳輸或磁碟訪問）
3、 減少互動次數（減少網路傳輸）
4、 減少伺服器cpu開銷（減少cpu及記憶體開銷）
5、 利用更多資源（增加資源）
由於每一層優化法則都是解決其對應硬體的效能問題，所以帶來的效能提公升比例也不一樣。傳統資料庫系統設計是也是盡可能對低速裝置提供優化方法，因此針對低速裝置問題的可優化手段也更多，優化成本也更低。我們任何乙個sql的效能優化都應該按這個規則由上到下來診斷問題並提出解決方案，而不應該首先想到的是增加資源解決問題。
以下是每個優化法則層級對應優化效果及成本經驗參考：
優化法則
效能提公升效果
優化成本
減少資料訪問
1~1000
低返回更少資料
1~100
低減少互動次數
1~20
低減少伺服器cpu開銷
1~5低
利用更多資源
@~10
高2、優化
1、別用<>不等於，不走索引，拆成》 or
2、null的判斷不走索引，盡量給列預設值。
3、union all 替換union。
4、全模糊查詢拆開，或者用全文索引。
5、where 後面先放走索引的，刪的多的。
6、隱式轉換不走索引
7、data時間戳盡量用》\< ,用函式不走索引。
8、>= <= 比 < > 快。
9、不用*。
10、索引對dml(insert,update,delete)附加的開銷有多少？
索引對於insert效能降低56%
索引對於update效能降低47%
索引對於delete效能降低29%
因此對於寫io壓力比較大的系統，表的索引需要仔細評估必要性，另外索引也會占用一定的儲存空間。
很多時候我們需要按一些id查詢資料庫記錄，我們可以採用乙個id乙個請求發給資料庫，如下所示：
for :var in ids do begin
select * from mytable where id=:var;
end;
我們也可以做乙個小的優化， 如下所示，用id inlist的這種方式寫sql：
select * from mytable where id in(:id1,id2,...,idn);
另外當前資料庫一般都是採用基於成本的優化規則，當in數量達到一定值時有可能改變sql執行計畫，從索引訪問變成全表訪問，這將使效能急劇變化。隨著sql中in的裡面的值個數增加，sql的執行計畫會更複雜，占用的記憶體將會變大，這將會增加伺服器cpu及記憶體成本。
評估在in裡面一次放多少個值還需要考慮應用伺服器本地記憶體的開銷，有併發訪問時要計算本地資料使用週期內的併發上限，否則可能會導致記憶體溢位。
綜合考慮，一般in裡面的值個數超過20個以後效能基本沒什麼太大變化，也特別說明不要超過100，超過後可能會引起執行計畫的不穩定性及增加資料庫cpu及記憶體成本，這個需要專業dba評估。
12、合理使用merge join 和hash join。
13、指定並行查詢parallel。
14、繫結變數復用執行計畫
15、用exists代替distanct
16、寫定時job在晚上預處理資料。
3、例項
1、cpu過高，開啟游標共享，分會話級和永久。
2、資料量大使用分割槽技術、merge into技術，外部表優化。
3、少用函式索引，其維護成本和索引儲存空間大於普通索引。
4、復合索引的字首性和可選性，資料檔案離線，日誌發現是非同步i/o過多，超出允許範圍，綜合查詢模組在各個條件上建立組合索引導致。
5、監控業務場景索引，刪除無用索引，定期清理索引碎片，rebuild。
6、oltp優化parse階段，olap優化execute和fetch階段。
7、提高表連線效能，分析巢狀連線、排序連線、雜湊連線。
8、hint強制修改執行計畫，全域性生效。
9、擴充套件快的頻繁申請，臨時表的反覆分配，日誌組的反覆切換，調大引數。
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