SQL Server 性能优化

优化总结

• 代码层面优化
  • 尽量使用索引字段
  • 避免 SELECT *，避免在 SELECT 中使用子查询
  • 尽量减少 JOIN 操作，必要时时候使用子查询或临时表
  • 小表驱动大表
• 数据库层面
  • 合理设计表结构，避免冗余
  • 数据分区分表
  • 冷热数据分离，冷数据进行数据归档
• 系统架构层面
  • 读写分离
  • 使用缓存存储热点数据
• 硬件层面
  • 提高硬件性能

优化细节

避免在 SELECT 子句使用子查询

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SELECT
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    CustomerID,
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    (SELECT SUM(TotalAmount) FROM Orders WHERE CustomerID = 1001) AS TotalSpent
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FROM Customers
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WHERE CustomerID = 1001;

尽量减少 JOIN 操作

例子：使用 EXISTS 子查询代替 JOIN

我们想要查询所有下过订单的用户。通常，我们会使用 JOIN 操作：

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SELECT u.* FROM users u
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JOIN orders o ON u.id = o.user_id;
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-- 但我们可以使用EXISTS子查询来达到同样的目的：
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SELECT u.* FROM users u
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WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE u.id = o.user_id);

小表驱动大表

例子：我们拥有客户表和订单表，订单表数据量大，我们使用客户表来作为主表，对订单表进行关联查询

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SELECT o.order_id, o.order_amount, c.customer_name
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FROM customers c
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JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;

数据分区分表

• 数据分区：表分区可以根据某些条件（例如时间、ID 范围等）将数据分割到多个表中，查询时只访问相关的分区，减少了全表扫描的开销。一般分布式数据库天生支持数据分区，通常的数据库，分区策略设计复杂，需要考虑事务一致性等问题。
• 水平拆分：将数据分散到多个独立的表或数据库中，通常基于某种规则（如 ID、区域、日期等）。每个表包含数据的一个子集，可以提高查询效率。
• 垂直拆分：垂直拆分是将一个大表按照列的不同将其分成多个小表，每个小表中包含相同的行，但列数不同。使用时按需进行 JOIN 连接。