胡勁

關鍵詞：信息管理系統(tǒng)；數(shù)據(jù)庫；邏輯架構；功能設計；調(diào)優(yōu)

0 引言

通過對信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生瓶頸的原因進行反復研究分析，主要存在不同量級的數(shù)據(jù)優(yōu)化的思路不同，數(shù)據(jù)的量級隨著時間的推移而提高。大部分系統(tǒng)分析師一般只對遇到的當前量級數(shù)據(jù)逐步提出優(yōu)化方案，例如：1萬級無須優(yōu)化、10萬級排查數(shù)據(jù)結構的合理性、100 萬級建立合理的索引[1]。這種優(yōu)化思路形成了反復對性能修復補丁，并沒有一次性解決問題，每個量級的數(shù)據(jù)性能修復補丁變得更加艱難。

1 基于不同量級數(shù)據(jù)優(yōu)化的改進

為了確保數(shù)據(jù)庫結構的統(tǒng)一原則，在邏輯設計階段表與表之間經(jīng)常會設計過多的關聯(lián)，盡可能地減少數(shù)據(jù)冗余。但在實際應用中，雖然數(shù)據(jù)冗余低會使數(shù)據(jù)的完整性得到保證，提高了數(shù)據(jù)吞吐率，能夠清晰地表述出數(shù)據(jù)屬性之間的關系，但當數(shù)據(jù)庫足夠龐大的時候，多表之間關聯(lián)頻繁會降低查詢性能，加大了客戶端程序編程的難度[2]；因此，在物理設計階段，需要根據(jù)實際業(yè)務需求確定相互存在關聯(lián)數(shù)據(jù)表的最大數(shù)據(jù)容量和字段屬性的訪問頻次，對此類數(shù)據(jù)表做頻繁關聯(lián)查詢，適當并合理地提高數(shù)據(jù)冗余，為了提高查詢性能、系統(tǒng)響應速度，合理提高數(shù)據(jù)冗余是必須的[3]。真實系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計階段應該根據(jù)字段類型、查詢語句、算法、索引等多方面進行權衡考慮。

2 實驗對比

2.1 數(shù)據(jù)表設計的優(yōu)化

1） 數(shù)據(jù)庫表命名將業(yè)務表與基礎表區(qū)分，采用集成基礎庫分布式數(shù)據(jù)庫設計思路；

2） 字段的類型選擇優(yōu)先級數(shù)字、浮點、字符、文本、二進制，能夠使用基本類型的盡量選擇基本類型，如果強行選擇其他優(yōu)先級低的數(shù)據(jù)類型會增加存儲開銷，降低查詢和連接的性能；

3） 謹慎區(qū)分char 和nvarchar 兩種字符類型，不可變長字符類型char 查詢速度快，增加硬盤的存儲空間，可變長字符類型nvarchar查詢慢一點，節(jié)省硬盤存儲空間；在設計字段的時候可以靈活選擇，針對內(nèi)容固定長度的數(shù)據(jù)選擇char，內(nèi)容長度變化差距很大數(shù)據(jù)選擇nvarchar；

4） 字段長度設計時，應該根據(jù)實際業(yè)務需求的最大限度前提下盡可能地簡短，滿足需求即可，這種做法可以大大提高查詢性能，在建立字段索引時也能減少資源的消耗。

2.2 查詢的優(yōu)化

1） 程序在確保功能實現(xiàn)的基礎上，對數(shù)據(jù)庫訪問建立的連接次數(shù)盡可能地少，并且每次數(shù)據(jù)庫連接使用結束之后必須關閉連接，做到建立連接和關閉連接一一對應；

2） 盡量避免向用戶端返回過多的數(shù)據(jù)量，如果數(shù)據(jù)量較大，應該考慮業(yè)務需求分析是否合理，通過查詢條件，盡可能縮小對數(shù)據(jù)表的訪問行數(shù)和結果集，從而降低網(wǎng)絡傳輸過程的壓力；

3） 盡量避免使用select*from Table，一定要用具體的字段名的列表來代替“*”，無須返回業(yè)務邏輯中用不上的任何字段；

4） 構建SQL 查詢語句時，盡可能把要求使用的索引放在where條件的首列；

5） where條件語句中的等于（=） 運算不要在左邊進行函數(shù)、算術或表達式運算，否則數(shù)據(jù)庫索引可能會失效；

6） 避免使用游標，因為游標的效率較差，當游標操作的數(shù)據(jù)大于1萬條時，應該考慮改寫。

2.3 算法的優(yōu)化

SQL 語句中經(jīng)常需要融合復雜的算法來解決業(yè)務邏輯問題，數(shù)據(jù)庫越大，算法的瓶頸越容易暴露出來。在此，針對不同的分頁語句在不同的數(shù)據(jù)量級別進行測試分析，優(yōu)化實驗結果如下。

2.4 合理建立高效的索引進行優(yōu)化

SQL Server 數(shù)據(jù)庫建立索引有兩個目的：確保索引字段的唯一性、實現(xiàn)快速查詢數(shù)據(jù)的目的。企業(yè)級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都包括聚集索引和非聚集索引兩種索引，非聚集索引的表的數(shù)據(jù)是根據(jù)Heap 結構存儲的數(shù)據(jù)，將全部數(shù)據(jù)添加在表的尾部，聚集索引的表的數(shù)據(jù)是根據(jù)索引字段的順序存儲，并且數(shù)據(jù)表的聚集索引有唯一性。

聚集索引：數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)是根據(jù)索引字段的順序存儲，索引項的順序與表中記錄的物理存儲順序必須保持一致；對于聚集索引不需要再有另外單獨的數(shù)據(jù)頁，因此，每張數(shù)據(jù)表中最多只能創(chuàng)建唯一的一個聚集索引[4]。

非聚集索引：數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)記錄存儲順序與索引字段順序無關，非聚集索引采用葉結點的數(shù)據(jù)頁和數(shù)據(jù)行中邏輯指針指向索引字段值。因此，邏輯行數(shù)量與數(shù)據(jù)表行數(shù)據(jù)量完成保持一致[5]。

1） 建立高效索引的思路；

2） 結合實際情況淺談索引使用過程中的誤區(qū)。

理論的目的是應用，應用次數(shù)越多，經(jīng)驗越豐富。

誤區(qū)一：主鍵就是聚集索引

通常習慣在每個數(shù)據(jù)表中建立一個自動增長的TableKey 列或以Gid 為值的列為主鍵，像SQL Server 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就會將它默認為聚集索引，類似于這樣的聚集索引并不能完全發(fā)揮最大的性能優(yōu)勢；要想使用聚集索引達到最大性能優(yōu)勢，應該根據(jù)查詢中的條件縮小范圍和避免全表掃描，某種情況下使用TableKey 主鍵作為聚集索引是一種資源浪費[6] 。

在無紙化網(wǎng)絡辦公系統(tǒng)的公文、會議、督辦等模塊中，無論是首頁提示用戶待簽收的公文、會議提醒、督辦提醒，還是用戶進行已辦公文、會議、督辦等查詢操作，只要是按需進行數(shù)據(jù)查詢都將離不開字段的是“時間”和用戶的“人員ID”。

誤區(qū)二：建立索引就一定能夠提高數(shù)據(jù)查詢的性能與速度

兩條完全相同的SQL 語句：select TableKey from 0T1ab-l2e1 w，h并ere且 時針間對＞同一20個22-da0t1e- 字20段a建nd立 時索間引＜；索20引22區(qū)-別一種是對“時間”字段建立非聚集索引，兩種方案是對“時間”字段建立聚集索引，兩種查詢速度有著很大的差距。所以，并不是所有字段上只要建立索引就一定能夠提高查詢性能與速度[7]。

要想建立合適的索引，應該根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況加以分析，例如：無紙化網(wǎng)絡辦公系統(tǒng)公文表中有著百萬級數(shù)據(jù)量的“時間”字段，有著上千條不同日期的記錄，同一個日期又存在若干條公文記錄，根據(jù)建立高效索引的思路得出在此字段上建立聚集索引是最佳的選擇。

誤區(qū)三：只要提高數(shù)據(jù)查詢性能與速度的字段就全部加聚集索引

SQL Server 雖然只能建立一個唯一的聚集索引，但經(jīng)常會出現(xiàn)同時多個字段都需要建立聚集索引的情況，這時通常可以把他們合并一起建立一個復合索引，也并非所有的字段都適合加入聚集索引，需要根據(jù)實際情況權衡選擇。

復合索引查詢性能的主要體現(xiàn)是查詢條件中是否用到索引中的全部列。比如：根據(jù)無紙化網(wǎng)絡辦公系統(tǒng)公文中的“人員ID”和“時間”字段，通過分析這兩個字段非常重要，并且基本上都會同時出現(xiàn)在查詢條件當中，那么就可以將它們合并建立一個復合的聚集索引，并且“時間”為起始列、“人員ID”排在后列[8]。

3） 其他事項

只有建立合理的索引才有利于提高數(shù)據(jù)查詢的性能，如果過多或者不當?shù)慕⑺饕龝е孪到y(tǒng)產(chǎn)生更嚴重的瓶頸，因為每一個索引都會導致存儲空間的增加和數(shù)據(jù)庫會做更多復雜的工作，并且產(chǎn)生大量的索引碎片。所以，要想建立一個合理的索引體系，需要融合更多的實戰(zhàn)應用分析，結合調(diào)優(yōu)結果精益求精建立索引，才能使數(shù)據(jù)庫的性能達到最佳的狀態(tài)。

3 結論

綜上所述，通過大型信息管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫設計和優(yōu)化進行反復論證，本文針對數(shù)據(jù)庫設計和優(yōu)化提出以下幾點思路：1） 數(shù)據(jù)表中每一個字段的設計都必須非常嚴謹，比如數(shù)據(jù)類型選擇、長度設計等；2） 查詢語句的優(yōu)化是SQL效率優(yōu)化的一個方式，可以通過優(yōu)化SQL語句來盡量使用已有的索引，避免全表掃描， 從而提高查詢效率；3） 不斷優(yōu)化復雜的算法來解決數(shù)據(jù)量大的業(yè)務邏輯問題；4） 建立最合理的索引體系可以大大提高系統(tǒng)的性能。