数据库优化

文章来源： https://www.cnblogs.com/easypass/archive/2010/12/08/1900127.html

MySQL/Oracle数据库优化总结（非常全面）：https://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/77460464

 

以上链接有对于数据库优化的详细内容，个人认为写的相当详细，但是由于本人并不能全都理解，以下是自己看完之后作的总结。

 

1、 查询时的优化：

　　在能够保证数据的完整性是尽量减少表之间的关联，去除外键！注意where查询条件后的顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围

2、 合理创建索引，索引优化：

　　合理分析并设置，调整索引

 

 

　　图中是一个字典按部首+笔划数的目录，相当于给字典建了一个按部首+笔划的组合索引。

　　一个表中可以建多个索引，就如一本字典可以建多个目录一样（按拼音、笔划、部首等等）。

　　一个索引也可以由多个字段组成，称为组合索引，如上图就是一个按部首+笔划的组合目录。

3、只通过索引访问数据

　　有些时候，我们只是访问表中的几个字段，并且字段内容较少，我们可以为这几个字段单独建立一个组合索引，这样就可以直接只通过访问索引就能得到数据，一般索引占用的磁盘空间比表小很多，所以这种方式可以大大减少磁盘IO开销。

　　如：select id,name from company where type='2';

 　　如果这个SQL经常使用，我们可以在type,id,name上创建组合索引 

　　create index my_comb_index on company(type,id,name);

　　有了这个组合索引后，SQL就可以直接通过my_comb_index索引返回数据，不需要访问company表。

　　还是拿字典举例：有一个需求，需要查询一本汉语字典中所有汉字的个数，如果我们的字典没有目录索引，那我们只能从字典内容里一个一个字计数，最后返回结果。如果我们有一个拼音目录，那就可以只访问拼音目录的汉字进行计数。如果一本字典有1000页，拼音目录有20页，那我们的数据访问成本相当于全表访问的50分之一。

4、表结构优化：

　　如果数据量过多的话，可以将表拆分开来，分类进行拆分，比如，男职员一张表，女职员一张表等等；

5、用prepareStatement对sql语句进行预处理防止注入

6、返回更少的数据

         （1）数据分页处理。数据库中rownum进行分页；应用服务器分页；

         （2）只返回需要的数据，查询语句不要用 * 代替需要的字段 

7、减少数据交互

         （1）通过jdbc的batch进行提交。批量处理！比如一共提交1000次的数据，可以100条提交一次，这样只需要提交十次即可。减少了与数据库的交互。

         （2）当我们采用select从数据库查询数据时，数据默认并不是一条一条返回给客户端的，也不是一次全部返回客户端的，而是根据客户端fetch_size参数处理，每次只返回fetch_size条记录，当客户端游标遍历到尾部时再从服务端取数据，直到最后全部传送完成。所以如果我们要从服务端一次取大量数据时，可以加大fetch_size，这样可以减少结果数据传输的交互次数及服务器数据准备时间，提高性能。

8、减少比较操作，模糊查询

         （1）减少比较操作，如>,<，！=等等；

         （2）减少模糊查询，如like，%等等；