轻松做到数据库优化的方法

一、数据库优化思路：

1、减少磁盘扫描数据范围

2、减少从磁盘返回的数据量

3、减少交互次数

4、减少资源开销

5、增加资源

二、详细介绍

1、减少磁盘扫描数据范围；数据存储在磁盘上或者SSD上，扫描范围越大，耗时也会越多；所以这时如果查询SQL里面条件上有索引，索引作用就是减少数据扫描范围；所以正确的创建索引对数据库优化常用方法。

2、减少返回数据量；在查询SQL中明确写出必要的字段，避免用*号代替；select 字段1，字段2 from T1；

3、减少交互次数；提交时尽量使用批量提交方法，如10000笔提交一次，比1笔提交一次快10倍以上；

4、减少资源开销；尽量减少使用函数，函数也可能导致scan不下推，导致性能很慢；

5、增加资源；这点好理解，增加内存大小，增加cpu，把传统磁盘换成SSD固态硬盘；

以上是数据库优化思路，有了这个思路，优化的时候就有方向，不会丈二和尚摸不着头脑了。

三、具体的方法

1、查询慢SQL；每个数据库都有提供查询耗时最大的SQL的方法，Oracle举例：可以同步视图v$sqlarea查询出耗时最大的SQL；

2、找到慢SQL后，分析SQL的执行计划是否按照你想的路径去执行，一般使用explain SQL得到SQL的执行计划；可以看出SQL是否按索引、jion、scan是否下推、统计信息是否有效等信息，一般能判断出慢的原因；

3、收集表或者表列的统计信息analyze，目前大多数数据库都是基于成本来生成最优的路径，统计信息至关重要。表和表列的统计信息会顺着数据的平凡增删改后，信息不准确，导致最优路径失效，这时就需要定期进行统计信息更新；

4、数据库的一些参数也会影响SQL的快慢，如并发数，设置100，实际200，这时就有100在阻塞导致阻塞耗时过长；

5、资源是否被锁，也会影响SQL执行效率，所以需要查看当时的锁资源是否处于等待状态；

6、分析底层；目前市面上分布式数据库有行存储和列存储，就是所谓的行表和列表，行方适合增删改，列表适合大量的查询；

7、优化必须是系统整体的优化，结合应用系统一起进行优化，应用系统开发人员一般情况只会考虑SQL是否满足他业务需求，很少考虑这个SQL是否有其他的优化写法；这时就需要数据库DBA和给应用开发人员一起对业务逻辑的SQL进行优化；本人经验一个交易原本有500条SQL，最后优化到200条SQL。

四、哪些SQL不走索引

1、不等于、not in、字段加函数、like ‘%*’、is null、字段隐式转换（字符转换为数值）