数据库 发布日期:2024/12/23 浏览次数:1
删除和更新操作的开销往往比插入高,所以一个好的设计需要减少对数据库的更新和删除操作。
3.1更新操作
数据库的更新操作会带来一连串的“效应”:更新操作需要记录日志(以便错误时回滚);更新可变长字段(如,varchar类型)会带来数据物理存储的变化(记录的移动);更新索引字段会导致索引重建;更新主键会导致数据重组等。这一切不但会造成更新操作本身效率低,而且由于磁片碎片的产生会造成以后查询性能的降低。为了应对这一情况,有两种策略:一、减少更新次数,把多个字段的更新写到同一个语句里;二、避免更新。这两种策略分别适用于不同的情况,下面将举例说明两种情况。
3.1.1减少更新次数
在整合库里有个代码清洗过程,就是通过连接代码表给业务数据的自编码字段赋值。代码清洗其实是通过关联代码表来更新业务数据表的一个过程,需要连接多个代码表,更新多个自编码字段。完成此更新,有两种更新语句的写法:一种是写成多个SQL语句,每个语句更新一个自编码字段;另一种写法是将所有更新写在一个语句中。更新银行代码的更新语句如下所示:
updateTBL_INCOME_TMP A setBANKCODESELF = ( select SELFCODE from TBL_BANKINFO B where A.BANKCODE = B.BANKCODE )
通过一个更新语句实现多个自编码字段更新的语句示意如下:
复制代码 代码如下:
updateTBL_INCOME_TMP
set 代码1自编码 = 通过关联代码1表得到自编码,
代码2自编码 =通过关联代码2表得到自编码,
...,
代码n自编码 =通过关联代码n表得到自编码
利用两千万的测试数据。两种方法的测试结果如下表所示。从测试结果看出,一次更新方法性能提高了十倍,大大提高了性能。
处理过程
多次更新方法耗时
一次更新方法耗时
代码清洗
0:29:48
0:02:59
3.1.2避免更新
下面举个通俗的例子,这类情况是经常遇到的。某公司有一套系统员工考勤系统,为了提高查询统计的性能,在原有系统基础上建立了一些包含冗余信息的表。以员工表为例,它获得数据的过程如图12所示。第一步把员工信息放到新表中,然后连接通过字段“部门ID”连接更新“部门名称”。
图12. 关联更新
一般,为了节省存储开支把部门名称这样的字段设计成可变长的。所以在对它进行更新时会造成磁盘数据的重新组织,形成磁盘碎片,影响查询性能。
为了避免这样的情况发生,我们可以使用如图13所示的方法避免更新。这种方法一步完成了冗余数据表的插入,再插入时连接部门表获得“部门名称”,从而避免了更新操作。
图13. 避免更新
3.2删除操作
初学者可能认为删除操作很简单,可以快速完成。其实这是一个错误的理解,删除过程需要大量扫描磁盘;需要记录数据库日志;而且删除过程不释放磁盘空间,浪费磁盘,并且使磁盘上的数据支离破碎,这对后续查询的性能是一个致命的打击。通常用两种方式来应对:一、对经常做删除操作的表进行重组(reorg);二、避免删除。
3.2.1 重组
重组(reorg)操作会重新排列表数据的物理顺序,并除去碎片数据中的空闲空间。
由于删除操作不释放磁盘空间,在执行删除操作后,表会成为碎片状,这导致性能严重下降,在多次更新操作之后也会出现这种情况。若收集了统计信息,但看不出有明显的性能改进,则重组表数据可能会有帮助。重组表数据时,根据指定的索引重新安排数据的物理顺序,并除去碎片数据中的空闲空间。这使该数据可以更快速的被存取,从而改进性能。
3.2.2 避免删除——中间表和正式表模式
在数据需要比较复杂的处理的时候经常会用到中间表和正式表模式。数据在中间表中被处理,然后把满足条件的数据转移至正式表,不满足条件的数据保留在中间表中。图14示意了数据从中间表转移到正式表的过程:在完成数据处理之后,需要把中间表temp1中flag = 1的数据插入到正式表,并删除中间表temp1中flag = 1的数据。
图14. 从中间表向正式表转移数据
因为flag字段不是聚簇索引,所以当对中间表temp1进行删除后,会再磁盘中留下大量碎片,如图15所示。不但会留下那么多的磁盘碎片,而且已删除的数据的空间也不会自动释放。结果是不但浪费磁盘空间,而且查询性能会急剧下降。
图15. 删除操作后的磁盘碎片
咱们可以使用清空表的命令来避免删除操作。除了中间表temp1和正式表,添加辅助临时表temp2。如果temp1中保留的数据flag=0只占有10%,这一优化将显著提升性能。具体步骤如下:
1. 将temp1中flag=0的数据,插入到temp2
2. 清空表temp1
复制代码 代码如下:
alter table temp1 ACTIVATE NOT LOGGED INITIALLY WITH EMPTY TABLE ;
3. 将temp2中的数据插入temp1
3.3如何使访问更高效
本小节的内容很大一部分来自《The Art of SQL》这本书,这本书里集合了数据库开发的通用经验。虽然没有局限于具体的DBMS和硬件平台,但是却是一本实践性很强的书。
1.一次连接数据库,做很多事情。直到处理完,才断开连接。
2.一个SQL语句包含尽量多的操作。形象地说:几千个语句,借助游标不断循环,很慢。换成几个语句,处理同样的数据,还是很慢。换成一个语句,解决问题,最好。
3.接近DBMS核心。尽量使用数据库自带的函数。减少自定义函数。因为再聪明的数据库优化器也不认识自定义函数。
4.一个语句不要连接太多的表,建议的上限是5个。
5.将频繁更新的列集中起来:当更新某一行时,DB2 会记录进行更改的所有列,因此将频繁更新的列放到一起可以减少 DB2 的记录工作。这只是一个有关性能的小建议,因此不应为实现它而进行重大的应用程序或数据库设计修改。
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