关于数据库优化实践的经验之谈

现在社会各行各业都离不开数据库的使用，因此对于数据库的管理、清理、以及优化调试等问题也是值得我们重视起来的。数据库优化，对于开发人员的耐心是一种考验，提高Web应用程序的性能，数据库优化是一个漫长的调试过程，这就需要我们的Web应用开发和测试人员的共同努力来完成。今天我们就来详细介绍一下数据库优化实践的几点经验之谈，希望能够为您手头的软件产品改善用户体验度，帮您启发资源管理优化配置的新思路。

数据库优化，对于开发人员提高Web应用程序的性能，进而改善用户体验是至关重要的。如果方法得当，目标数据库的性能不但会得到提升，而且能够减少业务能力瓶颈，以及节省系统资源的占用。当然，除了查找和运用那些专业的DBA(数据库管理员)级优化技术，Web开发人员完全可以试着采用如下十种有关SQL查询的数据库优化实践。

一、对SELECT查询使用EXPLAIN，通过深入了解应用程序如何执行查询，进而找到潜在的可优化位置，可以说，使用EXPLAIN关键字是快速修复那些缓慢查询的好方法。我们只需要在SELECT查询的前面键入EXPLAIN关键字，便可在并不触发实际查询的基础上，深入了解具体的执行计划。通过仔细分析执行结果，我们便可识别出那些潜在的瓶颈，以及相关的程序设计问题。例如：缺少索引，或是需要减少扫描的行数，甚至有必要改善数据表的结构。

二、将索引添加到搜索列中如果您有需要按照特定列的方式去搜索数据表，那么就可以通过将索引添加到该列中，以减少响应时间，提高查询的性能，并优化资源的使用。尽管我们所创建的索引，不一定能保证对所有的查询都行之有效，但是在大多数情况下，还是能够起到立竿见影的效果。当然，凡事都有两面性，索引表的建立要比未建立索引表更花费时间。毕竟索引也需要及时得到更新，以体现数据表的正确状态。因此，一种较为明智的做法是：只为经常要用到搜索服务的列创建索引，而不必为那些需要频繁更新的表建立索引。

三、尽量使用ID字段，总的说来，在数据表中使用“ID(Identity)”字段作为主键，有着如下优点：首先是更快捷 -- 您可以在查询中使用简单的整型(integer)，而非长的字符串型(longer string)。显然，由于整型短得多，因此执行起来更节省内存。其次是更安全 -- 直接使用应用里的关键数据字段，往往存在着许多问题。例如：如果您使用名称或地址作为主键，那么用户一旦更改了其名称、地址、甚至输入了错别字等情况，都可能导致原有对应关系的错乱。

四、在默认情况下避免出现NULL(空)值，因此为了减少数据库对于可用存储空间的占用，开发者通常会趋向于选用NOT NULL，让索引得到更加有效地使用，并通过省去判断、或测试每个值是否为NULL，以提高查询的速度。如果您在数据库中使用到了虚拟主机，那么节省空间就显得更加重要了。毕竟，即使是最好的虚拟机服务，也无法提供无限的存储空间。虽然当前存储设备和资源的获取成本已大幅降低，但是如果您正在经营、或是目标成为一家拥有成千上万种产品的电商网站，那么节省存储资源是很有必要的。因此，通过使用NOT NULL，您将能够像处理任何变量那样，去使用各个字段，进而避免由NULL引发的各种问题。

五、对查询使用无缓冲模式，默认情况下，SQL查询使用的是缓冲模式。由于在查询完成之前，程序不会返回任何结果，而且会将过程结果存储到内存中，因此这会在无形中增加了程序的等待时间，并浪费了内存资源。显然，如果查询的数量较多，并且数据库本身较为庞大的话，那么软件应用就需要大量的内存，来进行缓冲查询。相反，对于无缓冲查询来说，在执行查询之前，其结果并不会自动存储。当检索到第一行后，您就可以开始使用它们了。值得注意的是：在处理结果集时，无缓冲查询并不允许在同一连接上，发出过多的更多查询要求。

六、让各个列更加紧凑，优化磁盘空间，对于保持数据库引擎的正常运行，是至关重要的。而确保不产生性能障碍的一种简单方法便是：使用小而紧凑的列。为此，您应该始终选择对应用程序最实用的整数类型。例如：如果您知道目标数据表将不会产生大量的行，您完全可以受益于使用SMALLINT，甚至TINYINT。其实，DATE和DATETIME也是如此。如果您不需要用到时间部分，那么只需使用DATE即可。由于DATETIME在数据类型上占有8个字节，而DATE仅占有3个字节，因此您可以直接节省5个字节。

七、保持表格处于静态(固定长度)，优化数据库性能的另一种好方法是：使用静态表。也就是说，数据表不应包含诸如TEXT或BLOB等可变长度的列。您可以使用CHAR、VARCHAR、BINARY和VARBINARY类型的列，但是需要对其进行填充，以匹配指定的列宽。固定长度的表不但运行得更加快速，而且更容易缓存。同时，静态表更为安全，也更易于在崩溃后被重建。当然在某些情况下，特别是在使用CHAR和VARCHAR列时，静态表也可能比会动态格式表，需要更多的磁盘空间。这就需要您在性能提升和磁盘空间上，进行权衡比较了。

八、安装对象关系映射器(Object-Relational Mapper，ORM)由于ORM可以为您处理大量重复性任务，大幅减少代码的编写量，因此ORM可协助消除各种人为的错误因素。与此同时，由于ORM能够及时对查询进行清理，让SQL注入变得更加困难，因此系统的安全性也能够得以提升。此外，ORM还会将各种实体缓存在内存中，以减少数据库和CPU的负载。当然，您也可以使用一些性能调整，以及优化器类型的插件。

九、批量运行DELETE和UPDATE，在大型数据表中，删除和更新数据通常是作为同一事务被执行的，因此这两种操作往往既复杂又耗时。而一旦发生了任何中断的情况，我们在回滚整个事务时，会更加耗时耗力。则可以通过增加并发性和减少瓶颈，来节省大量的时间。例如：您可以一次性删除和更新较少的行数，进而在将批处理提交到磁盘的同时，执行其他类型的查询。这些都可以让您减少执行回滚所需要的时间。

十、使用PROCEDURE ANALYSE()，来获得更多的提示，优化数据库的最后一项实践是：使用数据库的内置功能--PROCEDURE ANALYSE()。通过将其添加到SQL语句中，我们可以全面查看数据列，发现那些最佳的数据类型和长度。而在将新的数据导入对应的数据表后，我们则可以及时检查现有的表中，是否存在着任何不一致的情况。

以上我们分享了数据库优化调试的经验，希望能够对大家有帮助。如果您想了解更多关于数据库的信息，请您及时关注中培教育。