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篇一：(DBA)部門(mén)(DBA)職務(wù)-職位說(shuō)明書(shū)
職位說(shuō)明書(shū)
Position Clarification
職位說(shuō)明書(shū)
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申明：
本人已認真閱讀了上述崗位說(shuō)明書(shū)，并承諾遵守上述規范。
任職人簽字：
日期：2010-8-27
篇二：DBA怎樣提高數據庫性能
在程序開(kāi)發(fā)中怎樣寫(xiě)SQL語(yǔ)句可以提高數據庫的性能
1、首先要搞明白什么叫執行計劃？
執行計劃是數據庫根據SQL語(yǔ)句和相關(guān)表的統計信息作出的一個(gè)查詢(xún)方案，這個(gè)方案是由查詢(xún)優(yōu)化器自動(dòng)分析產(chǎn)生的，比如一條SQL語(yǔ)句如果用來(lái)從一個(gè)10萬(wàn)條記錄的表中查1條記錄，那查詢(xún)優(yōu)化器會(huì )選擇“索引查找”方式，如果該表進(jìn)行了歸檔，當前只剩下5000條記錄了，那查詢(xún)優(yōu)化器就會(huì )改變方案，采用“全表掃描”方式。
可見(jiàn)，執行計劃并不是固定的，它是“個(gè)性化的”。產(chǎn)生一個(gè)正確的“執行計劃”有兩點(diǎn)很重要：
(1) SQL語(yǔ)句是否清晰地告訴查詢(xún)優(yōu)化器它想干什么？
(2) 查詢(xún)優(yōu)化器得到的數據庫統計信息是否是最新的、正確的？
2、統一SQL語(yǔ)句的寫(xiě)法
對于以下兩句SQL語(yǔ)句，程序員認為是相同的，數據庫查詢(xún)優(yōu)化器認為是不同的。 select * from dual
Select * From dual
其實(shí)就是大小寫(xiě)不同，查詢(xún)分析器就認為是兩句不同的SQL語(yǔ)句，必須進(jìn)行兩次解析。生成2個(gè)執行計劃。所以作為程序員，應該保證相同的查詢(xún)語(yǔ)句在任何地方都一致，多一個(gè)空格都不行！
3、不要把SQL語(yǔ)句寫(xiě)得太復雜
我經(jīng)�？吹�，從數據庫中捕捉到的一條SQL語(yǔ)句打印出來(lái)有2張A4紙這么長(cháng)。一般來(lái)說(shuō)這么復雜的語(yǔ)句通常都是有問(wèn)題的。我拿著(zhù)這2頁(yè)長(cháng)的SQL語(yǔ)句去請教原作者，結果他說(shuō)時(shí)間太長(cháng)，他一時(shí)也看不懂了�？上攵�，連原作者都有可能看糊涂的SQL語(yǔ)句，數據庫也一樣會(huì )看糊涂。
一般，將一個(gè)Select語(yǔ)句的結果作為子集，然后從該子集中再進(jìn)行查詢(xún)，這種一層嵌套語(yǔ)句還是比較常見(jiàn)的，但是根據經(jīng)驗，超過(guò)3層嵌套，查詢(xún)優(yōu)化器就很容易給出錯誤的執行計劃。因為它被繞暈了。像這種類(lèi)似人工智能的東西，終究比人的分辨力要差些，如果人都看暈了，我可以保證數據庫也會(huì )暈的。
另外，執行計劃是可以被重用的，越簡(jiǎn)單的SQL語(yǔ)句被重用的可能性越高。而復雜的SQL語(yǔ)句只要有一個(gè)字符發(fā)生變化就必須重新解析，然后再把這一大堆垃圾塞在內存里�？上攵�，數據庫的效率會(huì )何等低下。
4、使用“臨時(shí)表”暫存中間結果
簡(jiǎn)化SQL語(yǔ)句的重要方法就是采用臨時(shí)表暫存中間結果，但是，臨時(shí)表的好處遠遠不止這些，將臨時(shí)結果暫存在臨時(shí)表，后面的查詢(xún)就在tempdb中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了并發(fā)性能。
5、 OLTP系統SQL語(yǔ)句必須采用綁定變量
select * from orderheader where changetime> ‘2010-10-20 00:00:01’
select * from orderheader where changetime> ‘2010-09-22 00:00:01’
以上兩句語(yǔ)句，查詢(xún)優(yōu)化器認為是不同的SQL語(yǔ)句，需要解析兩次。如果采用綁定變量
select * from orderheader where changetime> @chgtime
@chgtime變量可以傳入任何值，這樣大量的類(lèi)似查詢(xún)可以重用該執行計劃了，這可以大大降低數據庫解析SQL語(yǔ)句的負擔。一次解析，多次重用，是提高數據庫效率的原則。
6、綁定變量窺測
事物都存在兩面性，綁定變量對大多數OLTP處理是適用的，但是也有例外。比如在where條件中的字段是“傾斜字段”的時(shí)候。
“傾斜字段”指該列中的絕大多數的值都是相同的，比如一張人口調查表，其中“民族”這列，90%以上都是漢族。那么如果一個(gè)SQL語(yǔ)句要查詢(xún)30歲的漢族人口有多少，那“民族”這列必然要被放在where條件中。這個(gè)時(shí)候如果采用綁定變量@nation會(huì )存在很大問(wèn)題。
試想如果@nation傳入的第一個(gè)值是“漢族”，那整個(gè)執行計劃必然會(huì )選擇表掃描。然后，第二個(gè)值傳入的是“布依族”，按理說(shuō)“布依族”占的比例可能只有萬(wàn)分之一，應該采用索引查找。但是，由于重用了第一次解析的“漢族”的那個(gè)執行計劃，那么第二次也將采用表掃描方式。這個(gè)問(wèn)題就是著(zhù)名的“綁定變量窺測”，建議對于“傾斜字段”不要采用綁定變量。
7、只在必要的情況下才使用begin tran
SQL Server中一句SQL語(yǔ)句默認就是一個(gè)事務(wù)，在該語(yǔ)句執行完成后也是默認commit的。其實(shí)，這就是begin tran的一個(gè)最小化的形式，好比在每句語(yǔ)句開(kāi)頭隱含了一個(gè)begin tran，結束時(shí)隱含了一個(gè)commit。
有些情況下，我們需要顯式聲明begin tran，比如做“插、刪、改”操作需要同時(shí)修改幾個(gè)表，要求要么幾個(gè)表都修改成功，要么都不成功。begin tran可以起到這樣的作用，它可以把若干SQL語(yǔ)句套在一起執行，最后再一起commit。好處是保證了數據的一致性，但任何事情都不是完美無(wú)缺的。Begin tran付出的代價(jià)是在提交之前，所有SQL語(yǔ)句鎖住的資源都不能釋放，直到commit掉。
可見(jiàn)，如果Begin tran套住的SQL語(yǔ)句太多，那數據庫的性能就糟糕了。在該大事務(wù)提交之前，必然會(huì )阻塞別的語(yǔ)句，造成block很多。
Begin tran使用的原則是，在保證數據一致性的前提下，begin tran套住的SQL語(yǔ)句越少越好！有些情況下可以采用觸發(fā)器同步數據，不一定要用begin tran。
8、一些SQL查詢(xún)語(yǔ)句應加上nolock
在SQL語(yǔ)句中加nolock是提高SQL Server并發(fā)性能的重要手段，在oracle中并不需要這樣做，因為oracle的結構更為合理，有undo表空間保存“數據前影”，該數據如果在修改中還未commit，那么你讀到的是它修改之前的副本，該副本放在undo表空間中。這樣，oracle的讀、寫(xiě)可以做到互不影響，這也是oracle廣受稱(chēng)贊的地方。SQL Server 的讀、寫(xiě)是會(huì )相互阻塞的，為了提高并發(fā)性能，對于一些查詢(xún)，可以加上nolock，這樣讀的時(shí)候可以允許寫(xiě)，但缺點(diǎn)是可能讀到未提交的臟數據。使用nolock有3條原則。
(1) 查詢(xún)的結果用于“插、刪、改”的不能加nolock！
(2) 查詢(xún)的表屬于頻繁發(fā)生頁(yè)分裂的，慎用nolock！
(3) 使用臨時(shí)表一樣可以保存“數據前影”，起到類(lèi)似oracle的undo表空間的功能， 能采用臨時(shí)表提高并發(fā)性能的，不要用nolock。
9、聚集索引沒(méi)有建在表的順序字段上，該表容易發(fā)生頁(yè)分裂
比如訂單表，有訂單編號orderid，也有客戶(hù)編號contactid，那么聚集索引應該加在哪個(gè)字段上呢？對于該表，訂單編號是順序添加的，如果在orderid上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，這樣不容易經(jīng)常產(chǎn)生頁(yè)分裂。然而，由于大多數查詢(xún)都是根據客戶(hù)編號來(lái)查的，因此，將聚集索引加在contactid上才有意義。而contactid對于訂單表而言，并非順序字段。
比如“張三”的“contactid”是001，那么“張三”的訂單信息必須都放在這張表的第一個(gè)數據頁(yè)上，如果今天“張三”新下了一個(gè)訂單，那該訂單信息不能放在表的最后一頁(yè)，而是第一頁(yè)！如果第一頁(yè)放滿(mǎn)了呢？很抱歉，該表所有數據都要往后移動(dòng)為這條記錄騰地方。
SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的，SQL Server的聚集索引實(shí)際上是對表按照聚集索引字段的'順序進(jìn)行了排序，相當于oracle的索引組織表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一種組織形式，所以它的效率是非常高的。也正因為此，插入一條記錄，它的位置不是隨便放的，而是要按照順序放在該放的數據頁(yè)，如果那個(gè)數據頁(yè)沒(méi)有空間了，就引起了頁(yè)分裂。所以很顯然，聚集索引沒(méi)有建在表的順序字段上，該表容易發(fā)生頁(yè)分裂。
曾經(jīng)碰到過(guò)一個(gè)情況，一位哥們的某張表重建索引后，插入的效率大幅下降了。估計情況大概是這樣的。該表的聚集索引可能沒(méi)有建在表的順序字段上，該表經(jīng)常被歸檔，所以該表的數據是以一種稀疏狀態(tài)存在的。比如張三下過(guò)20張訂單，而最近3個(gè)月的訂單只有5張，歸檔策略是保留3個(gè)月數據，那么張三過(guò)去的15張訂單已經(jīng)被歸檔，留下15個(gè)空位，可以在發(fā)生時(shí)重新被利用。在這種情況下由于有空位可以利用，就不會(huì )發(fā)生頁(yè)分裂。但是查詢(xún)性能會(huì )比較低，因為查詢(xún)時(shí)必須掃描那些沒(méi)有數據的空位。
重建聚集索引后情況改變了，因為重建聚集索引就是把表中的數據重新排列一遍，原來(lái)的空位沒(méi)有了，而頁(yè)的填充率又很高，插入數據經(jīng)常要發(fā)生頁(yè)分裂，所以性能大幅下降。
對于聚集索引沒(méi)有建在順序字段上的表，是否要給與比較低的頁(yè)填充率？是否要避免重建聚集索引？是一個(gè)值得考慮的問(wèn)題！
10、加nolock后查詢(xún)經(jīng)常發(fā)生頁(yè)分裂的表，容易產(chǎn)生跳讀或重復讀
加nolock后可以在“插、刪、改”的同時(shí)進(jìn)行查詢(xún)，但是由于同時(shí)發(fā)生“插、刪、改”，在某些情況下，一旦該數據頁(yè)滿(mǎn)了，那么頁(yè)分裂不可避免，而此時(shí)nolock的查詢(xún)正在發(fā)生，比如在第100頁(yè)已經(jīng)讀過(guò)的記錄，可能會(huì )因為頁(yè)分裂而分到第101頁(yè)，這有可能使得nolock查詢(xún)在讀101頁(yè)時(shí)重復讀到該條數據，產(chǎn)生“重復讀”。同理，如果在100頁(yè)上的數據還沒(méi)被讀到就分到99頁(yè)去了，那nolock查詢(xún)有可能會(huì )漏過(guò)該記錄，產(chǎn)生“跳讀”。
上面提到的哥們，在加了nolock后一些操作出現報錯，估計有可能因為nolock查詢(xún)產(chǎn)生了重復讀，2條相同的記錄去插入別的表，當然會(huì )發(fā)生主鍵沖突。
11、使用like進(jìn)行模糊查詢(xún)時(shí)應注意
有的時(shí)候會(huì )需要進(jìn)行一些模糊查詢(xún)比如
Select * from contact where username like ‘%yue%’
關(guān)鍵詞%yue%，由于yue前面用到了“%”，因此該查詢(xún)必然走全表掃描，除非必要，否則不要在關(guān)鍵詞前加%，
12、數據類(lèi)型的隱式轉換對查詢(xún)效率的影響
sql server2000的數據庫，我們的程序在提交sql語(yǔ)句的時(shí)候，沒(méi)有使用強類(lèi)型提交這個(gè)字段的值，由sql server 2000自動(dòng)轉換數據類(lèi)型，會(huì )導致傳入的參數與主鍵字段類(lèi)型不一致，這個(gè)時(shí)候sql server 2000可能就會(huì )使用全表掃描。Sql2005上沒(méi)有發(fā)現這種問(wèn)題，但是還是應該注意一下。
13、SQL Server 表連接的三種方式
(1) Merge Join
(2) Nested Loop Join
(3) Hash Join
SQL Server 2000只有一種join方式——Nested Loop Join，如果A結果集較小，那就默認作為外表，A中每條記錄都要去B中掃描一遍，實(shí)際掃過(guò)的行數相當于A(yíng)結果集行數x B結果集行數。所以如果兩個(gè)結果集都很大，那Join的結果很糟糕。
SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的連接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的順序已經(jīng)排好，只要兩邊拼上去就行了，這種join的開(kāi)銷(xiāo)相當于A(yíng)表的結果集行數加上B表的結果集行數，一個(gè)是加，一個(gè)是乘，可見(jiàn)merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。
如果連接的字段上沒(méi)有索引，那SQL2000的效率是相當低的，而SQL2005提供了Hash join，相當于臨時(shí)給A，B表的結果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我
認為，這是一個(gè)重要的原因。
總結一下，在表連接時(shí)要注意以下幾點(diǎn)：
(1) 連接字段盡量選擇聚集索引所在的字段
(2) 仔細考慮where條件，盡量減小A、B表的結果集
(3) 如果很多join的連接字段都缺少索引，而你還在用SQL2000，干緊升級吧.
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