腾讯大讲堂PPT48 - 数据库查询优化浅析
数据库查询优化技术
数据库查询优化技术数据库系统是管理信息系统的核心。
查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的select语句在SQL语句中又是代价最大的语句。
举例来说，如果数据的量积累到一定程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。
如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。
以下介绍改善用户查询计划的方法：1，合理使用索引。
索引的使用原则：1）在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
2）在频繁进行排序或分组(group by或order by 操作)的列上建立索引。
3）在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的"性别"列上只有男女两个不同值，因此就无必要建立索引。
4）如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引。
5)使用系统工具。
如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查，修复。
数据更新后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2，避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是影响因素：1）索引中不包括一个或几个待排序的列。
2）group by 或order by子句中列的次序与索引的次序不一样。
3）排序的来自不同表。
为了避免不必要的排序，就要正确的增建索引，合理地合并数据库表。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3，消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
数据库查询优化技巧
数据库查询优化技巧数据库查询是应用程序中常见的任务之一，它对于Web应用、企业系统和数据分析非常重要。
优化数据库查询可以提高性能、减少资源消耗，并提高用户体验。
本文将介绍一些常用的数据库查询优化技巧，帮助开发人员提高查询效率。
1. 创建适当的索引索引在数据库中起到重要的作用。
它可以加快查询速度，减少不必要的扫描。
在设计数据库时，应该为常用的查询条件创建索引。
选择合适的列作为索引列，例如，列经常被用于WHERE子句或JOIN子句的列。
2. 避免全表扫描全表扫描是指数据库引擎需要遍历整个表来满足查询条件。
它是一种效率较低的查询方式。
为了避免全表扫描，可以使用索引来进行高效的数据查找。
在编写查询语句时，应该避免在WHERE子句中使用不可索引的列。
3. 理解查询执行计划数据库管理系统(DMS)会根据查询语句的条件和表结构生成执行计划。
执行计划是数据库在执行查询时所采用的具体方法和顺序。
理解查询执行计划可以帮助开发人员找到查询的性能瓶颈，并进行合理的优化。
可以使用数据库管理工具来查看执行计划，进行分析和优化。
4. 使用合适的连接方式在多表查询时，连接查询是常见的操作。
使用合适的连接方式可以提高查询性能。
对于小数据集，可以使用嵌套循环连接(Nested Loop Join)。
对于大数据集，可以考虑使用Hash Join或Sort Merge Join中的一种方式。
5. 使用合适的数据类型选择合适的数据类型可以减少存储空间，提高查询性能。
应该尽量避免使用大型数据类型，如TEXT或BLOB，因为它们需要较大的存储空间和处理时间。
根据实际需要选择最合适的数据类型，以减少数据库占用空间和提高查询效率。
6. 避免使用SELECT *在查询中，应尽量避免使用SELECT *，即选择所有列。
这样的查询可能返回大量的数据，增加了网络传输和数据库查询的开销。
只选择所需的列可以减少数据传输和提高查询速度。
7. 分页查询优化当需要对大量数据进行分页查询时，可以使用LIMIT和OFFSET关键字。
数据库的查询处理与优化
数据库的查询处理与优化数据库是现如今数据存储和管理的重要工具，查询是数据库最常用的操作之一。
查询的效率和性能直接关系到系统的响应速度和用户体验。
因此，数据库的查询处理和优化显得尤为重要。
本文将从查询处理的流程和优化的角度进行探讨。
一、查询处理的流程数据库的查询处理可以分为以下几个步骤：解析查询语句、查询优化和执行查询计划。
1. 解析查询语句：数据库接收到用户发起的查询请求后，首先需要对查询语句进行解析。
解析器会对查询语句进行词法分析和语法分析，将查询语句分解成多个组成部分，并进行语法验证。
2. 查询优化：一旦查询语句被解析成功，接下来的步骤就是对查询进行优化。
查询优化的目标是找到最佳的执行计划，即通过选择合适的索引、表连接顺序和查询算法等手段，来提高查询的性能和效率。
3. 执行查询计划：在完成查询优化后，数据库会生成最佳的执行计划。
执行计划是指数据库在执行查询时的具体操作步骤，可以包括索引扫描、表扫描、排序、聚合等操作。
数据库会根据执行计划逐步执行查询，返回查询结果。
二、查询优化的方法为了提高查询的性能和效率，数据库系统提供了多种查询优化的方法。
以下是一些常见的查询优化技术：1. 索引优化：索引是提高查询效率的重要手段。
优化索引可以通过选择合适的列、建立多列索引、使用覆盖索引等方式来提高查询速度。
2. 表分区：对大型表进行分区可以提高查询效率。
表分区可以根据某个列的值将表数据分成多个区，对每个区进行独立的查询和维护，降低了查询的范围，提高了查询效率。
3. 查询重写：通过查询重写可以将复杂的查询转化成简单的查询，减少执行的开销。
查询重写可以通过逻辑等价性的转换，将查询语句转化成等价的形式，从而提高查询效率。
4. 预编译查询：预编译查询是将查询语句在应用程序中预先编译好，然后在执行时直接调用编译好的查询计划。
这样可以减少编译的开销，提高查询的执行速度。
5. 缓存查询结果：通过缓存查询结果可以减少对数据库的频繁访问，提高查询性能。
数据库查询处置和优化
（5）假设缓冲区管理器每秒读写20个磁盘块。
第15讲 关系查询与优化
18
代数优化 文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
Q1：πSN (бS.Sno=SC.Sno ∧o='c02' (S×SC))
【例】在“学生-课程”数据库中查询选修了课程号为 “c02”课程旳学生姓名。
<Query>
SELECT <SelList> FROM <FromList> WHERE <Condition>
<Attribute> <RelName> , <FromList>
S.SN
S
<RelName>
SC <Condition>
第15讲 关系查询与优化
16
代数优化文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
• 代数优化旳必要性
在衡量代价时，需要使用如下某些参数：
– 操作符使用旳内存大小M。
• 假设内存被提成缓冲区，缓冲区旳大小与磁盘块旳大小相同 。M表达一种特定旳操作符执行时能够取得旳内存缓冲区旳 数目。
– 关系R所占磁盘块旳大小B(R)
（1）T(S)=1000，T(SC)=10000。选修“c02” 课程旳元组为50个。
（2）假设数据统计均为定长统计，一种磁盘块能存储10个S元组统 计，或100个SC 元组统计。则B(S)=100， B(SC)=100。
（3）对关系S和关系SC旳连接采用嵌套循环措施，选择关系S作为 外循环关系。内存旳磁盘缓冲区M=7，可同步容纳5块关系S旳磁 盘块、1块关系SC旳磁盘块，1块用于存储中间成果。
数据库优化与查询优化技术
数据库优化与查询优化技术在当今信息爆炸的时代，数据库已经成为各种应用系统的核心组件。
然而，随着数据量和复杂度的增加，数据库性能和查询效率往往成为制约系统性能的瓶颈。
为了提高数据库的运行效率，优化数据库和查询语句是至关重要的。
本文将介绍数据库优化和查询优化的技术，帮助读者解决数据库性能问题。
数据库优化技术1. 合理设计表结构良好的数据库设计是提高数据库性能的基础。
在设计表结构时，需要遵循三范式原则，尽量避免冗余字段和表，减少数据存储空间，同时能够保证数据的一致性和完整性。
2. 选择合适的数据类型和字段长度选择合适的数据类型和字段长度可以提高数据库的存储效率和查询效率。
例如，选择整型数据类型来存储整数，而不是字符型或浮点型，可以减少存储空间和提高查询效率；同时，根据实际情况设置字段的长度，避免过长而浪费空间。
3. 建立索引索引是数据库优化的重要手段之一。
通过建立适当的索引，可以加快查询速度，提高数据库的响应性能。
但是，索引也会占用存储空间，并降低插入和更新操作的性能，因此，需要根据实际需求选择建立索引的字段。
4. 优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。
可以通过合理编写查询语句，减少不必要的查询，避免全表扫描和索引失效等问题。
同时，可以使用一些查询优化技巧，如利用JOIN操作代替子查询、使用EXISTS关键字替代IN关键字等，提高查询效率。
查询优化技术1. 查询缓存查询缓存是一种缓存查询结果的技术。
当查询语句被执行时，数据库会首先检查查询缓存中是否存在相同的查询语句和参数组合的结果。
如果存在，则直接返回缓存中的结果，避免了对数据库的访问，提高了查询速度。
2. 使用预编译语句预编译语句是一种将SQL语句预先编译好并缓存起来的技术。
通过预编译，可以减少每次执行时SQL语句的解析时间，提高查询效率。
此外，还可以防止SQL注入攻击，提高数据库的安全性。
3. 优化查询计划查询计划是数据库在执行查询语句时生成的一个执行计划，用于指导数据库的查询操作。
数据库查询处理和查询优化
数据库查询处理和查询优化数据库查询是指用户通过查询语句向数据库发送请求，从数据库中获取所需的数据。
在实际应用中，数据库查询的性能对系统的响应时间和并发处理能力有重要影响。
因此，对数据库查询的处理和优化是数据库设计和开发中至关重要的一环。
数据库查询处理主要包括查询解析、查询优化、查询执行和结果返回等步骤。
首先，查询解析将用户发送的查询语句翻译为数据库内部能够处理的数据结构。
然后，查询优化会对查询语句进行优化，以减少查询的执行时间和资源消耗。
最后，查询执行将优化后的查询语句发送给数据库引擎执行，并返回查询结果给用户。
查询优化是数据库查询处理中的重要环节，目的是提高查询性能和效率。
查询优化的基本原则是尽量减少系统开销和减少数据访问次数。
以下是一些常见的查询优化技巧：1.创建适当的索引：索引可以加快查询速度，通过对需要经常查询的列创建索引，可以减少数据库的扫描次数。
2.使用合适的连接方式：对于涉及多个表关联的查询，选择适当的连接方式（如内连接、外连接）可以减少不必要的数据读取操作，提高查询性能。
3.避免全表扫描：全表扫描是一种低效的查询方式，应尽量避免使用。
可以通过创建索引、使用条件过滤等方式减少全表扫描的发生。
4.避免使用子查询：子查询是查询中的一个嵌套语句，执行效率较低。
可以通过使用连接查询或者合适的关联操作来替代子查询，提高查询性能。
5.合理设置数据库缓存和缓冲区：数据库缓存和缓冲区可以有效地减少磁盘I/O操作，提高数据库的查询性能。
合理设置缓存大小和缓冲区大小，可以充分利用内存资源，加快查询速度。
6.查询语句的优化：通过对查询语句的优化，可以减少不必要的数据读取和计算操作，提高查询性能。
例如，合理使用SELECT语句的列选择和条件过滤，减少返回结果集的大小。
7.优化表结构：通过合理设计数据库表的结构和关系，可以减少冗余数据和无效操作，提高查询性能。
例如，对表进行分解、垂直拆分或水平拆分等操作，以提高查询效率。
数据库查询优化的常用方法与技巧
数据库查询优化的常用方法与技巧数据库查询是现代应用中最常见的操作之一。
随着数据量的增加和查询复杂度的提高，优化数据库查询变得越来越重要。
优化数据库查询可以提升数据查询的速度和效率，从而提高整个系统的性能。
本文将介绍一些常用的方法和技巧来优化数据库查询。
一、选择索引索引是数据库中最重要的优化工具之一。
通过在关键字段上创建索引，可以大幅提高查询的速度。
在选择索引时，需要注意以下几点：1. 选择适当的字段作为索引，通常是一些经常被查询的字段，如主键、外键等。
2. 尽量避免在索引字段上进行计算、转换或者函数操作，因为这样会降低索引的效果。
3. 控制索引的数量，过多的索引会增加数据库的维护成本。
二、优化查询语句1. 使用JOIN查询代替子查询子查询是实现复杂查询的一种常用方法，但是在性能方面通常不如JOIN查询效率高。
尽量使用JOIN查询来减少数据库的访问次数。
2. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%keyword%'）通常需要扫描整个表，这对于大数据量的表会非常慢。
如果可以，尽量避免使用通配符查询。
3. 使用EXPLAIN语句分析查询MySQL等数据库系统提供了EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，通过分析EXPLAIN的结果可以找到需要优化的地方，如需要添加索引、调整查询顺序等。
三、缓存查询结果缓存是提高数据库查询性能的一种有效方法。
通过将查询结果缓存在内存或者其他的缓存系统中，可以避免重复的查询操作，减少对数据库的访问次数。
四、分片和分区对于大型数据库来说，分片和分区是提高查询性能的重要策略。
1. 分片将大型数据库分成多个较小的数据库，每个数据库只包含部分数据。
这样可以将查询负载分散到多个数据库上，从而提高查询的并发性能。
2. 分区将大表按照某个规则分为多个子表，例如按照时间范围、地理位置等。
这样可以减少每次查询时需要扫描的数据量，提高查询效率。
五、定期优化数据库定期优化数据库可以清理无用数据、重建索引、收集统计信息等，从而提升数据库的性能。
数据库查询优化中的查询优化器调整与执行计划选择
数据库查询优化中的查询优化器调整与执行计划选择数据库查询优化是提高数据库性能的关键步骤之一，而查询优化器的调整与执行计划选择是影响查询性能的主要因素之一。
本文将探讨数据库查询优化中的查询优化器调整与执行计划选择的关键问题，并提供一些有效的建议。
查询优化器是数据库引擎中的一个组件，它的主要作用是确定执行查询的最佳执行计划。
在实际的查询操作中，数据库系统会根据用户的查询语句和数据库的结构以及数据分布情况，生成多个可能的执行计划，并评估每个执行计划的成本，选取最佳的执行计划进行执行。
因此，查询优化器的调整与执行计划选择对于查询性能的提升至关重要。
一、查询优化器的调整1. 可选的优化器模式不同的数据库系统提供了不同的查询优化器模式，如基于规则的优化器和基于代价的优化器。
在某些情况下，基于规则的优化器可能更适合某种具体场景的查询操作，而在另一些情况下，基于代价的优化器的性能更佳。
因此，在进行查询优化器的调整时，需要根据具体的查询场景选择合适的优化器模式。
2. 统计信息的收集与更新查询优化器需要依赖数据库中的统计信息来评估查询计划的成本。
因此，收集和及时更新统计信息是查询优化的重要步骤。
在实际操作中，可以定期运行收集统计信息的命令，并确保统计信息的准确性和实时性。
此外，可以考虑调整统计信息的收集策略，如增加采样率或使用更精确的采样方法等，以获取更贴近真实情况的统计信息。
3. 索引的优化与调整索引是提高查询性能的重要手段之一。
因此，在查询优化器的调整中，需要关注索引的使用和调整。
首先，可以通过审查查询语句来确定是否需要创建新的索引或调整现有索引。
其次，可以考虑使用覆盖索引来优化查询性能，减少不必要的IO操作。
最后，可以根据查询的使用情况和索引的选择性等因素，进行索引的重建或重新组织，以提高查询的效率。
二、执行计划选择1. 理解执行计划的评估指标执行计划的选择依赖于评估指标，一般包括CPU成本、IO成本和内存消耗等。
数据库查询优化算法研究
数据库查询优化算法研究一、引言数据库作为一种非常重要的数据存储和管理方式，被广泛应用于各行各业。
然而，随着数据量逐渐增大，对数据库的查询操作也变得越来越复杂，效率也逐渐降低。
因此，在实际应用中，如何优化数据库查询操作成为了一个非常重要的问题。
本文将会围绕数据库查询优化算法这一问题进行研究和探讨。
二、查询优化的基本概念在数据库中，查询语句是一种常见的操作，其目的是从数据库中读取需要的数据。
而查询优化就是指通过选择最优查询执行计划，来提高查询的效率。
查询执行计划，是指数据库执行SQL语句时所生成的一种执行计划，该计划包括了查询的各种细节，如查询所用到的索引、表的连接方式等。
而优化查询就是通过改变查询执行计划，来提高查询的效率。
三、查询优化算法1. 索引优化索引是数据库中关键的优化对象之一，优化索引可以有效地提高查询效率。
索引的建立可以根据查询频率、查询所用时间等因素进行选择。
当进行查询时，系统会首先查找索引，再通过索引查找到相应的记录。
如果索引的选择不合理，则可能会导致查询效率极低。
因此，对于大型数据库来说，选择合适的索引是非常重要的。
2. 语句优化语句优化主要是通过改变SQL查询语句的方式来优化查询效率。
具体来说，可以通过以下几种方式来进行语句优化：（1）简化语句：尽量简化 SQL 语句，避免使用复杂的表连接和嵌套子查询，这样可以减少查询时间和优化查询效率。
（2）优化条件：优化查询条件，避免使用非常复杂或者存在矛盾的查询条件，这样可以加速查询速度还有优化查询结果。
（3）使用缓存：如果数据库并发量高，则可以通过使用缓存来减少对数据库的访问。
这样可以大大缓解数据库压力，提升系统并发能力并优化查询效率。
3. 表结构优化表结构也是数据库查询优化中一个非常重要的因素。
通过合理设计表结构可以加快查询速度，并优化查询效率。
在设计表结构时，需要减小数据的冗余，避免不必要的空间浪费，优化数据的存储结构，减少数据查询时间，大大优化查询效率。
数据库技术中的数据查询与查询优化(二)
数据库技术中的数据查询与查询优化一、引言如今，在信息化时代大数据的背景下，数据库技术成为社会发展中不可或缺的一环。
数据库管理系统（DBMS）无疑是数据库技术中最重要的组成部分之一，而数据查询与查询优化作为DBMS的核心功能，在提高数据检索效率和性能方面具有重要意义。
本文将探讨数据库技术中的数据查询和查询优化的相关概念、技术手段以及实际应用。
二、数据查询的概念与基本方法数据查询作为数据库最基本的操作之一，是用户获取数据库中所需信息的手段。
用户通过指定查询条件，DBMS便会根据查询语句中的关系运算符、逻辑运算符等，进行数据的检索和提取。
常见的查询方式有简单查询、复合查询和嵌套查询等。
简单查询是指用户通过指定一个查询条件，仅检索满足该条件的数据记录。
例如，"SELECT * FROM students WHERE age > 18"将返回数据库中所有年龄大于18岁的学生信息记录。
复合查询是指用户通过指定多个查询条件，联合使用关系运算符（如AND、OR）进行数据筛选，从而实现对数据的细致检索。
例如，"SELECT * FROM students WHERE age > 18 AND gender = 'male'"将返回所有年龄大于18岁且性别为男性的学生信息。
嵌套查询则是在查询语句中嵌套其他查询语句，通过子查询的方式获取更为复杂的查询结果。
例如，"SELECT * FROM students WHERE age > (SELECT AVG(age) FROM students)"将返回所有年龄大于平均年龄的学生信息。
三、查询优化的意义与挑战随着数据库系统中数据量的急剧增长，如何提高查询效率和性能成为数据库管理人员和开发者们面临的重要问题。
查询优化，即通过改进查询的执行计划、优化查询过程、减少资源开销等方式，提高查询的运行效率。
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提纲
应用级查询优化 SQL语句的解析方式 SQL语句的解析方式 索引的本质以及调优 分析执行计划
需要性能/ 一、需要性能/查询优化的原因
影响性能的因素：整个系统环境 软件：操作系统、中间件、应用程序、数 据库 硬件：CPU、内存、磁盘、网络 硬件：CPU、内存、磁盘、网络 上面任何一个都可能成为系统的性能瓶颈
执行计划
单表执行计划 多表执行计划
多表连接执行计划
1、嵌套连接 2、HASH连接 HASH连接 3、合并连接 4、反合并连接 5、半连接 6、反半连接
谢谢! 谢谢!
解决方案
create sequence myseq increment by 1; insert into task values(myseq.nextval,...);
二、SQL语句的解析方式 二、SQ源自语句的解析方式SQL语句的处理过程 SQL语句的处理过程
语法/ 语法/词法分析
负责解析SQL命令和过程性语句块 过滤注释,解析参数 使用成熟的工具（如YACC/LEX ）生成 灵活的语法规则定义 便于语法的扩展与修改 生成统一格式的语法树
解决方案
select task_step.* from task,task_step where task_step.task_id = task.task_id order by task.task_id desc; 备注： 1）继续对task_step.*处理，减少网络通讯量。 ）继续对task_step.*处理，减少网络通讯量。 2）默认看到自己的任务，提供连接查询其他任务。
物理操作符
功能简单专一,完成特定的数据库操作 如:连接,过滤,排序等
执行计划
操作符的组合,构成树型的执行计划 执行时,数据从叶子向根流动 在根汇集成结果集,或者得到结果状态 计划被自动缓存,以备重用
实例分析
select * from A, B, C, D where A.a ＝ B.b and B.b1 = C.c and C.c1 = D.d and A.a1 >123
三、索引的本质以及调优
需要了解的概念
索引 聚集索引、非聚集索引 唯一索引、非唯一索引 单列索引、组合索引
Clustered table/index
lustered index on a clustered table
lustered index on a clustered table
规 则 2
par_from_tv_list_ t* from_tv_list; par_from_tv_t* from_tv 规 则 1 par_from_tv_t* from_tv
par_from_tv_stru ct结构 T1
par_from_tv_stru ct结构 T2
par_from_tv_stru ct结构 T3
腾讯大讲堂
第四十八期
研发管理部
大讲堂主页：/class 与讲师互动：/group/class
数据库查询优化浅析
Alexyang 无线产品部 20081013
提纲
应用级查询优化 SQL语句的解析方式 SQL语句的解析方式 索引的本质以及调优 分析执行计划
语义分析
数据库对象名字解析
合法性检查 内部ID的转换
权限检查 语法树数据结构的简化与预处理 DDL语句分解为对系统表的DML 视图对象的替换等
代价优化器
接受语义分析的输入 统计信息的分析
数据分布 统计直方图
代价的计算
基于统计信息 操作符号的选择
基于成本的最优执行路径选择 生成优化的执行计划
基于操作符的执行计划
尽量使用数据库提供的功能
在某实际应用系统中，对于每个任务、日记等对象都有一 个唯一的ID，该系统使用数据库的一个表的一条整型记录 个唯一的ID，该系统使用数据库的一个表的一条整型记录 来维持。 当新建一个任务时，取用该表的当前记录值，操作完毕后 加1。为了防止不同对象使用相同ID，使用如下方法来保 。为了防止不同对象使用相同ID，使用如下方法来保 证： int temp = 0; synchronized{ 执行SELECT 执行SELECT * FROM OBJECTID; temp = 结果集中的id 结果集中的id update 结果集中的id（id+1） 结果集中的id（id+1） } insert into task values(temp,...);
对应的语法结构
Select * from t3;
par_from_tv_list _struct结构
t1, t2,
par_from_tv_list _struct结构
par_from_tv_list _struct结构
par_from_tv_list _t* from_tv_list; par_from_tv_t* from_tv
这里我们主要考虑以下两个点
应用层存在问题。 数据库层存在问题。
合理的逻辑设计
以某实际应用系统为例，原来任务管理模块并发用户数只有15个， 以某实际应用系统为例，原来任务管理模块并发用户数只有15个， 该模块用来显示所有待处理的任务，以及每个任务的里程碑个数。 经过检查，发现其实现如下： 执行语句SELECT 执行语句SELECT COUNT(*) FROM TASK; select task_id from task order by task_id desc; 对结果集中的每条记录 { SELECT * FROM TASK_STEP WHERE TASK_STEP.TASK_ID=? } 分析：如果TASK表有10000条记录，需要向数据库发送10000个查询。 分析：如果TASK表有10000条记录，需要向数据库发送10000个查询。 假设通讯使用了100ms，每个查询的执行时间是20ms。使用的时间为： 假设通讯使用了100ms，每个查询的执行时间是20ms。使用的时间为： (100ms+20ms)*10000=1200s=20min 100ms+20ms)*10000=1200s=20min
系统级性能优化的点
操作系统：虚拟内存、文件系统格式、系统参数 （LINUX） LINUX） 中间件：日志、部署时去掉打印信息（打印信息 对性能影响较大)、工作线程数、连接池、JAVA垃 对性能影响较大)、工作线程数、连接池、JAVA垃 圾回收模式、JAVA内存设置 圾回收模式、JAVA内存设置 应用程序：使用连接池、合理的业务设计、尽可 能不要对数据库操作进行同步、JAVA程序的性能 能不要对数据库操作进行同步、JAVA程序的性能 优化（参考网络资源） 数据库：工作线程、I/O线程、内存配置等、索引 数据库：工作线程、I/O线程、内存配置等、索引 的利用、SQL改写、服务器代码改进 的利用、SQL改写、服务器代码改进
lustered index on a clustered table
lustered index on a clustered table
索引调优的6 索引调优的6个知识点
1、将索引和数据存放到不同的文件组 2、组合索引的使用 3、唯一索引与非唯一索引的差异 4、非聚集索引的作用 5、是不是使用非聚集索引的查询都需要进行 聚集的查询 6、创建索引的规则