SQL 数据库调优

成为数据库专家或专业的数据库管理员需要时间。这些都需要大量的经验和良好的培训。

以下列表可能对初学者有帮助，以获得良好的数据库性能：

在关系数据库管理系统概念章节中，使用解释的3BNF数据库设计。
避免数字转换为字符，因为数字和字符的比较方式不同，并且会导致性能下降。
在使用SELECT语句时，仅检索所需的信息，并避免在SELECT查询中使用*，因为它会不必要地加载系统。
在具有频繁搜索操作的所有表上谨慎创建索引。避免对具有较少搜索操作和更多插入和更新操作的表创建索引。
当WHERE子句中的列没有与之关联索引时，将进行完整表扫描。您可以通过在SQL语句的WHERE子句中作为条件的列上创建索引来避免完整表扫描。
对于实数和日期/时间值，要非常小心使用等号运算符。这两者都可能有微小的差异，对于人眼来说并不明显，但会导致无法精确匹配，从而导致查询永远不返回行。
明智地使用模式匹配。LIKE COL%是一个有效的WHERE条件，可以将返回的数据集减少为仅包含以字符串COL开头的记录。然而，COL%Y无法进一步减少返回结果集，因为无法有效评估%Y。评估的工作量过大无法考虑。在这种情况下，使用COL%，但将%Y抛弃。出于同样的原因，一个前导通配符%COL有效地阻止了整个过滤器的使用。
通过检查查询（和子查询）的结构、SQL语法来微调您的SQL查询，以确定是否设计了能够支持快速数据操作的表，并以最佳方式编写了查询，从而使数据库管理系统能够高效地操作数据。
对于定期执行的查询，尽量使用存储过程。存储过程是一组可能很大的SQL语句。存储过程由数据库引擎编译，然后执行。与SQL语句不同，在执行存储过程之前，数据库引擎不需要对其进行优化。
尽量避免在查询中使用逻辑运算符OR。OR几乎会减慢对大型表的任何查询。
您可以通过删除索引来优化批量数据加载。想象一下具有数千行的历史表。该历史表很可能具有一个或多个索引。当想到索引时，通常会认为能够更快地访问表，但在批量加载的情况下，通过删除索引可以获益。
在执行批量事务时，在每次记录创建之后创建COMMIT，而不是在每次记录创建之前创建。
计划定期对数据库进行碎片整理，即使这意味着需要制定每周例行程序。