关系型数据库高效查询和统计

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
简介: 【5月更文挑战第8天】关系型数据库高效查询和统计

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关系型数据库高效查询和统计的方法有多种,以下是一些常见的策略:

  1. 数据库设计
* **全局分析**:对整体业务需求进行全局分析,抽离公共查询。
* **视图功能**:借助视图功能对查询过程进行分层处理,如基本表存储原始数据,一级视图基于表查询中间结果,二级视图基于一级视图查询高层级结果等。
* **转表处理**:对查询耗时最长、使用频率较高且数据量不多的视图进行转表处理(视图表),并修改高层级视图对该表的使用,从而提高系统整体的查询效率。
* **垂直分表和水平分表**:垂直分表是将一组逻辑相关的列分散到多表中存储,主要解决列过长的问题;水平分表是将大表分割为多个较小的片段,每个片段(分区)独立于其他片段。
  1. 索引
* **创建索引**:根据查询的列和常用的查询条件,选择适当的列进行索引,如经常用于连接的列、经常用于排序或者分组的列等。
* **优化索引**:索引应该尽量小,尽量使用字节数小的列建索引,不要对有限的几个值的列建单一索引。
  1. 缓存
* **后端缓存**:使用Redis等键值类型的数据库对接口响应结果进行缓存处理,如前端页面默认或高频热点的数据采用长期缓存的方式,条件组合查询的数据采用定时缓存的方式。
* **缓存常用查询结果**:对于一些复杂的查询,其结果不会经常变动,将这些查询的结果缓存起来可以提升后续的查询性能。
  1. 数据更新处理
* 当原始数据更新变动时,结合实际情况对后端缓存进行清空重置,对视图表进行修改或重置处理(如truncate+replace into/insert into)。
  1. 查询优化
* **避免JOIN操作**:在设计数据库结构时,考虑将一些JOIN操作替换为更有效的方式,如使用冗余数据或将关联的数据拆分到新的表中。
* **使用WHERE子句限制返回的行数**:避免不必要的表扫描,从而浪费服务器的I/O资源和加重网络负担。
* **优化查询语句**:例如,使用UNION all代替OR语句(当查询需要用到联合索引时),以及在IN后面值的列表中,将出现最频繁的值放在最前面,以减少判断的次数。
  1. 硬件和配置优化
* 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,以增加读取速度。
* 根据数据库和硬件的实际情况,调整数据库的配置参数,如缓冲区大小、连接数等。

以上策略可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合,以达到关系型数据库高效查询和统计的目的。

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