数据库性能优化二：数据库表优化提升性能
(编辑：jimmy 日期: 2024/12/23 浏览：2)
数据库优化包含以下三部分，数据库自身的优化，数据库表优化，程序操作优化.此文为第二部分
优化①：设计规范化表，消除数据冗余
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式
先给大家看一下百度百科给出的定义：
第一范式（1NF）无重复的列
所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对域添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
第二范式（2NF）属性
在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于码[在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖]
第三范式（3NF）属性
在1NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性[在2NF基础上消除传递依赖]
通俗的给大家解释一下（可能不是最科学、最准确的理解）
第一范式：属性(字段)的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分割；
第二范式：记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，每条记录需要有一个属性来做为实体的唯一标识。
第三范式：属性(字段)冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，在通俗点就是：主键没有直接关系的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个表来存放他们，当然外键除外)
如果数据库设计达到了完全的标准化，则把所有的表通过关键字连接在一起时，不会出现任何数据的复本(repetition)。标准化的优点是明显的，它避免了数据冗余，自然就节省了空间，也对数据的一致性(consistency)提供了根本的保障，杜绝了数据不一致的现象，同时也提高了效率。
优化②：适当的冗余，增加计算列
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点
满足范式的表一定是规范化的表，但不一定是最佳的设计。很多情况下会为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。比如我们有一个表，产品名称，单价，库存量，总价值。这个表是不满足第三范式的，因为“总价值”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“总价值”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。合理的冗余可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。
其中"总价值"就是一个计算列，在数据库中有两种类型：数据列和计算列，数据列就是需要我们手动或者程序给予赋值的列，计算列是源于表中其他的数据计算得来，比如这里的"总价值"
在SQL中创建计算列：
复制代码 代码如下:
create table table1
(
number decimal(18,4),
price money,
Amount as number*price --这里就是计算列
)
也可以再表设计中，直接手动添加或修改列属性即可：如下图
是否持久性，我们也需要注意：
如果是'否'，说明这列是虚拟列，每次查询的时候计算一次，而且那么它是不可以用来做check,foreign key或not null约束。
如果是'是',就是真实的列，不需要每次都计算，可以再此列上创建索引等等。
优化③：索引
索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以将单独写一章”SQL索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
优化④：主键和外键的必要性
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。 因为：主键是实体的抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。
主键：根据第二范式，需要有一个字段去标识这条记录，主键无疑是最好的标识，但是很多表也不一定需要主键，但是对于数据量大，查询频繁的数据库表，一定要有主键，主键可以增加效率、防止重复等优点。
主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。
主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。
外键：外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：外键是最高效的一致性维护方法
数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。
谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。
优化⑤：存储过程、视图、函数的适当使用
很多人习惯将复杂操作都放在应用程序层，但如果你要优化数据访问性能，将SQL代码移植到数据库上(使用存储过程，视图，函数和触发器)也是一个很大的改进原因如下：
1. 存储过程减少了网络传输、处理及存储的工作量，且经过编译和优化，执行速度快，易于维护，且表的结构改变时，不影响客户端的应用程序
2、使用存储过程，视图，函数有助于减少应用程序中SQL复制的弊端，因为现在只在一个地方集中处理SQL
3、使用数据库对象实现所有的TSQL有助于分析TSQL的性能问题，同时有助于你集中管理TSQL代码，更好的重构TSQL代码
优化⑥：传说中的‘三少原则'
①：数据库的表越少越好
②：表的字段越少越好
③：字段中的组合主键、组合索引越少越好
当然这里的少是相对的，是减少数据冗余的重要设计理念。
优化⑦：分割你的表，减小表尺寸
如果你发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。
如果你若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表
优化⑧：字段设计原则
字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：
A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。
B、 数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。
C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。
D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。
E、 自增字段要慎用，不利于数据迁移
优化①：设计规范化表，消除数据冗余
数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表设计满足前三范式就可以，在这里简单介绍一下前三范式
先给大家看一下百度百科给出的定义：
第一范式（1NF）无重复的列
所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对域添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
第二范式（2NF）属性
在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于码[在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖]
第三范式（3NF）属性
在1NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性[在2NF基础上消除传递依赖]
通俗的给大家解释一下（可能不是最科学、最准确的理解）
第一范式：属性(字段)的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分割；
第二范式：记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，每条记录需要有一个属性来做为实体的唯一标识。
第三范式：属性(字段)冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，在通俗点就是：主键没有直接关系的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个表来存放他们，当然外键除外)
如果数据库设计达到了完全的标准化，则把所有的表通过关键字连接在一起时，不会出现任何数据的复本(repetition)。标准化的优点是明显的，它避免了数据冗余，自然就节省了空间，也对数据的一致性(consistency)提供了根本的保障，杜绝了数据不一致的现象，同时也提高了效率。
优化②：适当的冗余，增加计算列
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点
满足范式的表一定是规范化的表，但不一定是最佳的设计。很多情况下会为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。比如我们有一个表，产品名称，单价，库存量，总价值。这个表是不满足第三范式的，因为“总价值”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“总价值”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。合理的冗余可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。
其中"总价值"就是一个计算列，在数据库中有两种类型：数据列和计算列，数据列就是需要我们手动或者程序给予赋值的列，计算列是源于表中其他的数据计算得来，比如这里的"总价值"
在SQL中创建计算列：
复制代码 代码如下:
create table table1
(
number decimal(18,4),
price money,
Amount as number*price --这里就是计算列
)
也可以再表设计中，直接手动添加或修改列属性即可：如下图
是否持久性，我们也需要注意：
如果是'否'，说明这列是虚拟列，每次查询的时候计算一次，而且那么它是不可以用来做check,foreign key或not null约束。
如果是'是',就是真实的列，不需要每次都计算，可以再此列上创建索引等等。
优化③：索引
索引是一个表优化的重要指标，在表优化中占有极其重要的成分，所以将单独写一章”SQL索引一步到位“去告诉大家如何建立和优化索引
优化④：主键和外键的必要性
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。 因为：主键是实体的抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。
主键：根据第二范式，需要有一个字段去标识这条记录，主键无疑是最好的标识，但是很多表也不一定需要主键，但是对于数据量大，查询频繁的数据库表，一定要有主键，主键可以增加效率、防止重复等优点。
主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。
主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。
外键：外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：外键是最高效的一致性维护方法
数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。
谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。
优化⑤：存储过程、视图、函数的适当使用
很多人习惯将复杂操作都放在应用程序层，但如果你要优化数据访问性能，将SQL代码移植到数据库上(使用存储过程，视图，函数和触发器)也是一个很大的改进原因如下：
1. 存储过程减少了网络传输、处理及存储的工作量，且经过编译和优化，执行速度快，易于维护，且表的结构改变时，不影响客户端的应用程序
2、使用存储过程，视图，函数有助于减少应用程序中SQL复制的弊端，因为现在只在一个地方集中处理SQL
3、使用数据库对象实现所有的TSQL有助于分析TSQL的性能问题，同时有助于你集中管理TSQL代码，更好的重构TSQL代码
优化⑥：传说中的‘三少原则'
①：数据库的表越少越好
②：表的字段越少越好
③：字段中的组合主键、组合索引越少越好
当然这里的少是相对的，是减少数据冗余的重要设计理念。
优化⑦：分割你的表，减小表尺寸
如果你发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。
如果你若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表
优化⑧：字段设计原则
字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：
A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。
B、 数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。
C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。
D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。
E、 自增字段要慎用，不利于数据迁移