达梦数据库SQL调优
达梦数据库SQL调优
在现代企业中，数据库的性能直接影响到业务的效率与用户体验。所以我们需要对 SQL 查询进行深入调优。本文将分享一系列实用的达梦数据库 SQL 调优技巧，助力开发者提升数据库性能。
一、索引优化
1.1 索引的重要性
索引能够极大地提高查询速度，但不合理的索引设计可能会导致性能下降。因此，理解何时以及如何创建索引至关重要。
1.2 创建和管理索引
选择合适的字段：在WHERE子句或JOIN条件中频繁使用的字段应考虑建立索引。
组合索引：对于多个列经常一起查询的情况，可以创建组合索引，将多个列一起索引。
监控索引使用率：定期检查哪些索引被使用，哪些未被使用，删除无效索引，减少维护成本。
首先，创建实例库，要用到的表结构如下：
员工信息表：
部门信息表：
现在我们需要根据部门的ID去查询员工的信息（DEPARTMENT_ID）：
但是如果我们在部门ID（DEPARTMENT_ID）列上创建了索引，就可以直接定位到此列的数据而非全盘扫描，进而达到加快查迅速度的目的。
二、SQL 查询优化
2.1 编写高效的 SQL 语句
选择必要字段：避免使用
SELECT *
，只查询所需的字段，减少数据传输量。
比如我们想查询部门ID为101的员工，那么只查询员工ID及姓名两列足够而非查询所有列：
使用 JOIN 替代子查询：尽量避免复杂的子查询，使用 JOIN 操作通常效率更高。
当一个查询的结果是另外一个查询的条件时，就叫子查询。子查询可以嵌套子查询。子查询可以分为：单行子查询和多行子查询，所以一个子查询会包含多个SQL语句。
以及避免使用OR语句改为使用IN()；
避免使用复杂的正则表达式；
如果需要统计结果时使用COUNT(*)而非COUNT(列名)：
如果对单表查询 COUNT()且没有过滤条件，那么 DM 优化器会直接读取相关索引中存 储的行数信息，加以回滚段中其他事务插入或删除元组的行数修正，迅速地给出最终结果而 避免对实际数据的读取。相比之下，COUNT(列名)会对数据进行读操作，执行效率远低于 COUNT()。
即使查询中含有过滤条件，由于 DM 特有的批处理方式，COUNT()依旧快于其他写法。 这是因为 COUNT()无需取得行的具体值而仅仅需要行数这一信息。
需要额外说明的是，COUNT()会将 NULL 值计算在内而 COUNT(列名)是不包含 NULL 值的，因此用户要结合应用场景决定是否可以使用 COUNT()。（出自《DM8系统管理手册》第22章）
2.2 使用临时表和视图
在复杂查询中，可以使用临时表来存储中间结果，减少重复计算，提高整体查询性能。同时，利用视图简化复杂查询逻辑，提高可读性。
创建临时表：
创建视图：
三、参数设置与环境优化
3.1 数据库配置优化
合理的数据库配置对性能有直接影响。根据实际硬件资源和业务需求调整内存、缓存、连接数等参数：
内存分配：根据服务器内存大小合理分配共享池和工作内存，确保数据库运行流畅。
最大连接数：设置合理的最大连接数，避免因连接过多导致资源争用。
可以在CONSOLE工具中根据需求修改相应参数（静态参数修改后需要重启服务生效）
3.2 存储优化
定期清理历史数据和无用记录，优化表结构。
四、总结
SQL 调优是一个系统性的过程，包括但不限于索引管理、SQL 语句优化以及参数配置等多个方面，希望本文的内容能够帮助到您。