數據庫性能優化12條規則
導讀：對于web應用開發，多數性能瓶頸均出現在數據庫上，除了采用分布式架構或云處理(大公司基本上都是)，更重要的是平時程序設計時要遵照一些規則，從根本上提高系統的數據庫性能，以下總結了一些常用的規則方法，
1、 把數據、日志、索引放到不同的I/O設備上，增加讀取速度。數據量(尺寸)越大，提高I/O越重要。
2、 縱向、橫向分割表，減少表的尺寸，如：可以把大數據量的字段拆分表。
3、 根據查詢條件，建立索引，優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當(***是使用默認值0)。索引應該盡量小，盡量使用字節數小的列建索引，不要對有限的幾個值的列建單一索引。
4、 用OR的字句可以分解成多個查詢，并且通過UNION鏈接多個查詢。它們的速度只與是否使用索引有關，如果查詢需要用到聯合索引，用UNION all執行的效率更高。
5、 在查詢SELECT語句中用WHERE子句限制返回的行數，避免表掃描。如果返回不必要的數據，則浪費了服務器的I/O資源，加重了網絡的負擔，降低了性能。如果表很大，在表掃描期間將表鎖住，禁止其他的聯結訪問表，后果很嚴重。
6、 注意使用DISTINCT，在沒有必要時不要用，它同UNION一樣會使查詢變慢。
7、 在IN后面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現最少的放在***面，減少判斷的次數。
8、 一般在GROUP BY和HAVING子句之前就能剔除多余的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作，也就是說盡可能在WHERE中過濾數據。
9、 盡量將數據的處理工作放在服務器上，減少網絡的開銷，如使用存儲過程。存儲過程是編譯、優化過，并且被組織到一個執行規劃里，且存儲在數據庫中的SQL語句(存儲過程是數據庫服務器端的一段程序)，是控制流語言的集合，速度當然快。
10、 不要在一句話里再三地使用相同的函數，浪費資源，將結果放在變量里再調用更快。
11、 針對大量只讀查詢操作進行優化的方法：
1) 數據量小的數據，可以考慮不存儲在數據庫中，而是通過程序常量的方式解決。
2) 需要存儲在數據庫中的數據，可以考慮采用物化視圖(索引視圖)。當DBA在視圖上創建索引時，這個視圖就被物化(執行)了，并且結果集被***地保存在唯一索引中，保存方式與一個有聚簇索引的表的保存方式相同。物化視圖減除了為引用視圖的查詢動態建立結果集的開銷，優化人員可以在查詢中使用視圖索引，而不需要在FROM子句中直接指定視圖。
3) 數據存儲時可以考慮適當的數據冗余，以減少數據庫表之間的鏈接操作，提高查詢效率。
4) 針對數據的特點，采取特定的索引類型。例如，位圖索引等。
12、 對于SQL語句書寫時的一些建議：
1) 寫語句時能夠確定數據庫對象所有者的，盡可能把所有者帶上，如：
SELECT * FROM dbo.Users
2) 存儲過程中，參數定義***放在最前面，盡可能一次定義，如：
DECLARE @USER_ID INT
,@USER_NAME VARCHAR(50)
,@PASSWORD VARCHAR(50)
3) 為參數賦值時，盡可能一次賦值，如：
SELECT @USER_ID = 1001
,@USER_NAME = 'xiaojun.liu'
4) 盡量少用游標
上文中介紹的可能不是很全面，這還需要大家在以后的工作中總結出更多的經驗，然后拿出來與大家一起分享，本文僅供大家參考，希望對大家能夠有所幫助。
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